电商行业深度报告：阿里巴巴的数字化版图
阿里巴巴二十载，赋能增效贯穿始终
阿里巴巴成立于 1999 年，至今已度过了二十载春秋，站在阿里第三个十年的起点上， 我们撰写此报告，意在厘清阿里过去 20 年的商业拓展脉络，探寻其核心发展逻辑，以 更好的识别驱动阿里未来长期发展的动能所在。
整体成果：电商业务为核心基石，数字生态圈渐成体系
经过 21 年的发展，阿里的业务版图已经从最初的线上批发业务，拓展至线上、线下零 售业务，并从商业拓展至云计算、数字媒体娱乐和多种创新业务。目前，阿里巴巴业务 版图可分为核心商业、云计算、数字媒体及娱乐和创新业务四个板块，其中核心商业业 务板块主要包含：淘宝、天猫和新零售业务等组成的中国零售商业业务，中国批发商业 业务，口碑和饿了么组成的本地生活业务，菜鸟物流业务，Lazada、AliExpress 等组成 的国际零售业务，Alibaba.com 等组成的国际批发业务；云计算板块主要包含阿里云开 展的各项业务；数字媒体与娱乐业务主要涵盖优酷土豆、阿里影业、阿里音乐、UC 浏 览器、大麦网等业务；创新业务则主要包括钉钉、高德地图、天猫精灵等。
从交易规模上看，2020 财年阿里巴巴实现 GMV 6.6 万亿元，同比增长 15%。其中，天 猫 GMV 为 3.2 万亿元，同比增长 23%，占比 49%；淘宝 GMV 为 3.4 万亿元，同比增 长 9%，占比 51%。相比京东、拼多多相似时间区间（阿里为 2019 年 4 月至 2020 年 3 月，京东、拼多多为 2019 年 1 月至 2019 年 12 月）的 GMV 分别为 2.1 万亿元和 1 万 亿元，阿里仍处于绝对领先地位。
收入端来看，阿里收入增速虽开始放缓，但仍处于高位。阿里 2020 财年营收 5097 亿 元，同比增长 35%。分业务来看，核心商业业务是阿里主要的收入来源，2020 财年共 实现收入 4361 亿元，同比增长 34%，占比 86%；云计算业务营收 400 亿元，同比增 长 62%，占比 8%；数字媒体和文娱业务主要包括 UC 浏览器、优酷土豆、阿里影业等 业务，营收 269 亿元，同比增长 12%，占比 5%；创新业务和其他业务主要包括高德地 图、钉钉、天猫精灵等，营收 66 亿元，同比增长 42%，占比 1%。
对收入占比 86%核心商业业务进行进一步拆分，其中中国零售商业是主要的收入贡献业务，菜鸟物流及本地生活业务增长较快。具体而言：
1） 中国零售商业业务主要包含淘宝、天猫、盒马等国内零售业态，收入由线上平台的 客户管理收入（CPC、CPM 广告收入为主）、天猫平台的交易佣金以及直营零售业 务收入构成，其中客户管理业务收入 1754 亿元，同比增长 20%，占总收入的 34%；佣金收入 711 亿元，同比增长 15%，占总收入的 14%；以猫超、盒马鲜生等新零 售业务为主的其他业务收入 863 亿元，同比增长 115%，占总收入的 17%；
2） 中国批发商业收入 124 亿元，同比增长 24%，占总收入的 3%；
3） 国际零售商业业务收入 243 亿元，同比增长 24%，占总收入的 5%；
4） 国际批发商业业务收入 96 亿元，同比增长 17%，占总收入的 2%；
5） 菜鸟物流业务收入 222 亿元，同比增长 49%，占总收入的 4%；
6） 本地生活服务业务收入 254 亿元，同比增长 41%，占总收入的 5%。
利润端来看，淘宝、天猫及国内批发业务是主要的利润来源，以平衡其他业务不同程度 的培育。从整体来看，阿里调整后 EBITA 利润（营业利润+股权激励费用+无形资产摊 销+商誉减值+其他非经常性损益）增长较快，2020 财年达 1371 亿元，同比增长 28%， 经调整 EBITA 利润率为 27%，同比下降 1 个百分点。分业务来看，近年来核心商业业 务是阿里巴巴主要盈利业务，2020 财年阿里核心商业业务实现经调整 EBITA 净利润 1658 亿元，同比增长 22%，经调整 EBITA 利润率为 38%，云计算、数字媒体和文娱、 创新业务及其他业务 EBITA 利润分别为亏损 14 亿元，111 亿元和 88 亿元。对核心商 业业务进行进一步拆分，天猫、淘宝及国内批发业务贡献了阿里主要营业利润，2020 财年核心交易市场板块（客户管理业务+佣金业务+中国批发业务+国际批发业务等）实 现经调整 EBITA 利润 1928 亿元，同比增长 19%，本地生活业务、新零售业务、菜鸟 物流业务、国际业务等合计 EBITA 利润为-270 亿元。
盈利模式：渠道效率支撑平台繁荣，佣金广告完成变现
经过拆分可以发现，佣金业务及客户管理业务为阿里贡献了 48%的收入和主要 EBITA 利润，是阿里线上零售业务的主要变现方式。其具体盈利模式分别为：
1） 佣金收入，即阿里巴巴对在天猫平台产生的交易收取交易额 0.3%~5.0%的佣金（包 括每年 1~6 万的软件服务费，若商家实现一定的业绩目标可予以部分或全部免除）。
2） 客户管理收入，主要来自于商家向阿里巴巴购买各类营销服务。具体而言，阿里将 付费流量以营销服务的方式出售给商家，目前类型主要包含五类：一是“直通车”， 以竞价模式出售搜索排名，结算方式为 CPC；二是“智钻”（钻展升级版），以竞 价模式出售淘内首页等广告展位或是优酷等淘外广告展位，通常以 CPM/CPC 模式 结算；三是 2019 年推出的“超级推荐”，以竞价模式出售猜你喜欢等个性化推荐场 景的推荐流量，计费方式包括 CPM/CPC；四是“淘宝客”，商家设定一定比例的 商品推广佣金吸引推广者全网传播商品链接，成交后阿里作为平台方抽取佣金的 10%作为服务费；五是品销宝，以竞价模式出售搜索结果页面最顶端的店铺展位， 结算模式为 CPM。
2015 年后，阿里巴巴货币化率持续增长，主要来源于客户管理货币化率的不断提升。阿里的货币化率主要由天猫平台的平均佣金率和淘宝天猫的客户管理收入货币化率组 成。从佣金率角度看，在近年天猫不同品类佣金率基本保持稳定的情况下，平均佣金率 呈现出平稳下行趋势，或与 GMV 结构从高佣金率的服装品类向家电 3C 品类出现转移 有关。客户管理货币化率则不断提升，从 2015 财年的 1.53%持续提升至 2020 财年的 2.66%，主要与阿里巴巴提供的相关营销工具不断丰富，以及千人千面技术驱动资源位 变相扩充带来的广告量增长有关。
总结而言，阿里核心零售的商业模式基本可以概括为：阿里作为平台方吸引 B 端商家和 C 端用户交易，通过直接抽取交易佣金，以及提供商家以营销引流服务为主的工具两种 方式实现变现。显然，阿里的淘宝天猫平台商业模式运营的基础在于撮合用户和商家双 方交易：于 C 端吸引用户进入平台激发其购买需求，于 B 端吸引商户入驻平台供给优 质多样化商品。
如我们在前期发布的报告《纵览电商之二：亚马逊的护城河》中描述的“飞轮效应”所 述，商家与消费者可在电商平台上形成相互促进的良性循环，其背后的原理是：消费者 选择购买渠道时一般会考虑三个因素：品类丰富度、商品的价格和渠道服务质量（包括 使用体验、配送时效性、客服质量等），其中品类丰富度和无补贴情况下商品的价格是 由供货商家决定的，而商家对于渠道的选择则主要取决于：1）市场规模，即消费者（用 户）数量和人均消费；2）渠道效率（渠道 ROI 水平、物流等其他环节工具成熟度等）。作为交易平台提供方，阿里和亚马逊推动用户和商家入驻的方法存在不同，但核心均是 提高效率降低渠道流通环节成本，具体而言：
在美国特殊的地理环境和物流产业环境下，亚马逊的增效主要以履约等基础设施建设为 主，降低 B 端商家履约成本，同时提升 C 端用户的时效性等购物体验；而阿里巴巴的 路径则是作为平台方整合数据等资源，向 B 端和 C 端提供交易、沟通、营销等环节的 创新工具，降低商品流通环节所涉及到的信息沟通成本，提高交易转化效率，从而提升 渠道效率吸引卖家，同时提升渠道服务质量吸引用户，从而开启飞轮以加速成长。
发展脉络：商业工具赋能增效，技术迭代拓展能力边界
从历史复盘角度看，创造、迭代赋能工具，拓展降低摩擦成本提升效率的能力边际贯穿 了阿里的二十年发展历程。
我们认为，阿里巴巴的历史可以划分为 PC 和无线两大时代，两大时代内又包含各个细 分阶段，每个发展阶段的开始总是伴随着某些重要赋能工具或业务的推出，将降本增效 范围开拓至新的环节和高度，从而不断加速飞轮运转。
1999 年至 2012 年是阿里从 0 到 1 的时代，以 PC 场景为主的网购用户人数持续增长， 阿里主要进行了线上零售平台搭建，交易、沟通等基础工具的推广和商业模式的摸索工 作。2003 年阿里推出 C2C 线上交易平台——淘宝网开始涉足线上零售，初期凭借免收 费政策吸引商家入驻，并打造旺旺和支付宝（非并表业务，截至 2020 财年末，公司持 有经营支付宝业务的蚂蚁集团 33%股份）等基础赋能工具降低线上零售场景的摩擦成本， 提升 B 端 C 端效率从而推动了平台基础运转，并借此迅速占领市场，市占率一度超过 80%。2008 年阿里推出 B2C 平台电商——淘宝商城（天猫前身，下文统称为天猫）， 开始推进品牌商家入驻，收取交易佣金并提供付费营销工具开始变现。
2013 年至今是阿里乘无线设备普及之风从 1 到 N 的时代，在移动端用户规模迅速提升， 公司将快速增长的数据转化为数字化赋能工具进一步降低摩擦成本。2013 年阿里巴巴 推动“All In 无线”战略，抓住了智能手机设备快速普及的浪潮，年活跃用户数从 2013 年初 1.6 亿增至 2019 年底 7.1 亿仅用时 7 年，移动端 GMV 占比已提升至 75%以上， 同时阿里将大规模的消费行为数据进行沉淀和输出，以个性化推荐、智能营销工具等方 式赋能用户和商家，除了基础的交易、交流以外，拓展物流、金融、技术等综合服务工 具，系统性降低交易成本，提升商家和顾客的体验，实现了飞轮的进一步加速。另外， 阿里也将赋能边界拓展至线上零售场景之外，延展至实体零售和商家经营的更多环节。
我们对阿里巴巴的业务和重要工具布局历史进程进行了详细梳理，以更加直观的体现阿 里业务发展的节奏与方向，展现阿里在两个大阶段中的战略变迁与逻辑。
1999 年~2002 年：1999 年马云先生创立阿里巴巴，主营 B2B 业务通过“免收费”模 式迅速累积客户，成为了国内 B2B 电商平台的领头羊。
2003 年~2007 年：2003 年 5 月，阿里巴巴推出 C2C 线上交易平台淘宝网，通过免费 政策吸引了大批商家入驻，在此基础上 2004 年阿里巴巴推出支付宝解决了线上交易过 程中商家与用户之间的信任问题，推出阿里旺旺解决了了商家用户之间沟通问题，并完 善消费保障制度，有效降低了线上交易环节的摩擦成本，启动了商家与消费者之间的良 性循环，快速取代易趣成为国内 C2C 电商龙头企业。
2008 年~2012 年：2008 年阿里巴巴推出 B2C 平台天猫，利用积累的用户资源吸引品 牌方入驻，使用独立品牌打造差异化品质形象，同时阿里对天猫商家收取一定的交易佣 金，并推出付费营销引流工具供天猫和淘宝商家使用，从而成功实现货币化，带来了充 足的利润和现金流，在资金逐渐充裕的情况下，阿里开始投资建设阿里云等数字化基础 设施，并为之后的外延并购拓展打下基础。
2013 年~2015 年：2013 年伴随着手机网民数量的快速增长，阿里巴巴开启 All In 无线 战略，支持用户从 PC 端快速迁移至无线端，同时阿里及时把握消费行为数据在无线端使用场景下更易沉淀的特点，开始大规模投资并购微博、优酷、UC 浏览器等社交和数 字媒体企业，在获取外部流量的同时，协同沉淀消费群体多维数据，优化用户标签，加 持个性化推荐迭代升级，从而提升 C 端用户体验和 B 端流量分配。同时阿里推出达摩 盘、生意参谋等数据营销、管理工具助力商家提升 ROI。此外，阿里依靠前期积累变现 的充足资金、庞大客户群体产生的平台力开启了外延合作并购，在 2013 年牵头组建菜 鸟物流，将赋能维度拓展至线上零售场景下的物流配送环节。
2016 年~2018 年：2016 年阿里巴巴提出新零售概念，标志着阿里开始将赋能领域从线 上拓展至线下零售，对商户的赋能也从线上电商拓展到多渠道。在此发展阶段，阿里推 出了新零售模式线下生鲜超市盒马鲜生，并进行外延投资并购，收购饿了么进入新零售 末端的即时配送领域，战略投资入股线下家电龙头和大卖场龙头苏宁易购和高鑫零售， 开始赋能升级传统实体零售企业。同时，阿里对多渠道的产生的数据进行处理汇总，推 出品牌数据银行工具，给予商户全链路的消费者洞察信息，赋能商户的商品开发、品牌 运营等渠道以外的经营环节。
2019 年至今：2019 年初阿里巴巴发布商业操作系统，推进自身数字化能力赋能边界进 一步拓展至生产制造、供应链、组织管理等经营全链路，全方位提高商家经营效率，并 增强与用户需求的契合程度，提升用户满意度，加速飞轮持续运转，并进一步加强了商 家对于阿里巴巴的黏性。
接下来，我们将对阿里巴巴不同发展阶段所处的背景环境，以及公司做出的具体行动进 行详细拆解，以深刻理解阿里巴巴创造、迭代赋能工具的逻辑以及其能力边界的变迁。
筑基：免费与增信开启增长，打造天猫实现蝶变
我们认为，2003 年至 2012 年期间阿里巴巴主要进行了筑基工作：1）阿里巴巴完成了 C2C 线上零售网站淘宝网的搭建，并针对当时行业痛点推出了交易保证工具支付宝和即 时沟通工具旺旺，完成了网络购物基础工具的建设，有效降低了信息不对称造成的摩擦 成本，叠加免费政策吸引商家，成功超越易趣实现了用户的快速积累。2）依托前期积 累流量，搭建 B2C 平台天猫引入品牌商家，满足用户日益增长的品牌消费需求的同时， 开始向商家收取佣金实现直接交易变现，并向推出直通车、钻展等营销付费引流工具， 赋予商家更多运调整营空间，实现营销赋能变现。
免费策略吸引商家，增信工具提升用户体验
淘宝网诞生于 2003 年 5 月，彼时线上购物的第一波竞争已基本落下帷幕，易趣网已成 为国内 C2C 线上购物平台的绝对龙头，交易额占比达 70%以上，eBay 更是于 2003 年 6 月宣布以 1.5 亿元收购易趣。
线上购物市场快速增长，为淘宝提供了弯道超车的便利条件。从整体上看，2003 年前 后我国互联网普及速度较快，同时网购普及程度开始逐步上升。从 1999 年至 2004 年，中国的互联网用户从 890 万人增加 9400 万人，期间年复合增长率达 60%。我国线上购 物行业也于 90 年代末起步，伴随互联网的普及，具有性价比与便捷性优势的线上购物 迅速的在网民中传播，2000 年时网购行为占网民比例仅为 16%左右，2004 年快速增长 至 40%左右。从规模角度看，2004 年我国网购交易额达 81 亿元，同比增长 108%。快 速增长的新增网购用户尚未形成平台黏性，为淘宝的初期发展提供了条件
品类扩容：免费政策降低渠道成本，平台商家迅速扩容
龙头易趣网对商家采取收费模式，2001 年开始，易趣开始向平台商家按照发布的商品 价格收取登录费，2002 又开始对每笔交易按比例抽取商品交易手续费。同时，易趣也 向用户提供网站广告位售卖服务，其综合费率最高可达 4%以上。
中小型商家对于平台费用相对敏感，淘宝通过“免收费”政策推动商家入驻。易趣认为 设置一定的费用门槛可以防止无效商品的滥发，提升交易市场的健康度，因此坚持对卖 家收取商品登录费及交易手续费，而对于平台商家而言，仅有 18%卖家认可登录费收取， 其他费用种类中支持率最高的也不过 50%。在此背景下，淘宝自 2003 年上线之初便推 出商家免费政策，并于 2005 年承诺继续免费三年，形成了相对易趣差异化的竞争优势， 对吸引商家入驻起到了重要促进作用。
品类优化：旺旺打通实时交流通道，促非标品快速增长
线上购物另一大摩擦成本源于仅靠图文展示的服装等非标品承载信息有限，易造成信息 不对称。以服装为代表的非标品类在公允价格，产品规格、质量等方面存在较大不确定 性，以图文等静态信息展示为主的线上交易难以呈现商品的全部信息，较易造成信息不 对称，使得商品无法匹配买家需求，从而产生退换货等摩擦成本。此时，模仿线下零售 场景，推出销售前的即时沟通工具可以有效缓解这一问题。
阿里巴巴适时推出即时沟通工具淘宝旺旺，有效促进了线上交易。2003 年左右，易趣 为防止买卖双方交流后绕过平台进行交易影响佣金收取，因而并未开放即时沟通工具， 只允许卖家以留言的方式进行低效沟通。而对短期盈利压力较低的阿里则在 2004 年 6 月推出即时沟通工具淘宝旺旺，赋能售前沟通环节，进一步促进了对买卖双方摩擦成本 的降低，2007 年的一项调查显示，55%的卖家表示旺旺促成了 90%以上的交易额。
我国以服装为线上零售主要品类，加强了淘宝旺旺带来的优势。我国服装品牌集中度相 对较低，渠道结构相对分散，推动服装品类线上零售快速增长，以美国为例，2010 年 时美国服装企业 CR10 为 22%，远高于国内的 8%，从渠道结构来看，2005 年时服装专卖店渠道比例为 21%显著低于美国 44%的水平，高达 26%的服装通过地摊、街边小 店等渠道销售，低成本线上销售渠道的出现迅速吸引了大量中小型经营服装品类的商家 入驻，其中淘宝凭借旺旺的推出获得了服装商家的青睐。
从淘宝上的品类结构来看，这一逻辑也得到验证。2005 年，CNNIC 数据显示买家在淘 宝与易趣中购买服装鞋帽等非标品比例的差距高于 3C 家电等标准品。从交易额来看， 2006 年，服装鞋帽品类位居淘宝网交易额第三，2007 年开始连续位居交易额首位，考 虑其单价大幅低于手机、笔记本等数码产品，服装品类为淘宝贡献的交易量及交易频次 十分可观。直至今日，服饰和化妆品至今依然是淘宝/天猫的主力品类。
用户粘性：支付宝消除交易时差，化解网购信任问题
早期线上购物行业的痛点在于信息不对称易导致诚信问题，从而抬高摩擦成本。CNNIC 的调查显示，2004 年有 42%的网购用户认为网购过程中存在的最大问题在于商品的质 量、售后服务及商家信用问题，34%的用户认为问题在于交易安全性难以得到保障。其 背后的原因在于，线上交易场景不同于线下，仅靠静态图文形式为主的展示形式易造成 商品信息不能有效传达，信息不对称的情况给予了商家销售以次充好商品的空间；同时， 网上转账交易难以与实物交付同时进行，购前以汇款等方式提前支付存在商家收款后不 发货等诚信问题。综合而言，上述问题抬升了用户线上购物的潜在风险，提高了摩擦成 本，成为了用户进行线上购物的阻碍。
阿里巴巴于 2003 年 10 月推出了第三方担保模式的线上交易工具支付宝，消除线上交 易时差，有效化解诚信问题。支付宝承担第三方托管人角色，先收取买家的货款暂存， 在买家确认收货后再将货款转给卖家，消除了转账交易与商品交付的时差，降低了售后 不发货等诚信问题出现的概率。此后，阿里巴巴迅速将支付宝的业务范围拓宽至淘宝网 之外，接入票务购买、民生缴费等多个领域，承担了部分为淘宝网引流的角色。具体而 言，支付宝在 2005 年已迅速渗透淘宝支付环节，当年淘宝网 70%的货物已支持支付宝 交易，同时支付宝用户数量在 2005 年已接近淘宝，2006 年支付宝交易额与淘宝交易额 持平，且已用户数已超过淘宝。
飞轮启动：C 端与 B 端充分受益，淘宝规模超越易趣
在发展初期，阿里巴巴通过推出信用保障工具支付宝赋能交易环节，降低用户网购时的 摩擦成本，从 C 端推动飞轮；推出免费政策，降低线上渠道成本，以吸引商家入驻实现 品类丰富的同时，为商品留出更大的利润空间以降低商品价格，从 B 端推动飞轮；推出 沟通工具淘宝旺旺作为非标商品图文展现的补充，降低信息不对称从而降低退换货等摩 擦成本，加速飞轮转动。
从效果上看，在阿里推出赋能工具启动飞轮后，淘宝迅速超越易趣成为国内网购市场的 绝对龙头，2006 年淘宝交易额市占率已达 82%，而易趣交易额市占率则从 2003 年的 72%迅速降至 2006 年的 15%。2005 年北上广三城市网购用户群体中，淘宝网市占率 已达到 67%，远超易趣的 29%。
天猫规范平台交易规则，保障品牌商户成交效率
无差别露出压制平台效率，规范化品牌市场成关键
2008 年前后，在交易快速成长扩容的同时，C2C 模式的淘宝网也面临着众多问题：1） 对于 B 端而言，随着线上购物普及度逐渐提升，大量商户快速涌入平台，同质化商品露 出机会逐渐变小，导致商家开始以降低价格的方式获得流量，部分商家可能采取削减品 质的方法降低价格获得竞争优势。2）对于 C 端而言，在当时缺乏现今推荐算法技术优 化的情况下，商品量快速增长会稀释搜索准确度，降低平台使用体验，同时商品品质下 降也会导致平台口碑下滑。3）对于阿里巴巴而言，商家因价格战导致利润较薄，使得 平台难以开始抽佣收费实现盈利。具体而言：
从商家角度来看，淘宝网竞争趋于激烈会影响商家的利润及商品品质。淘宝网成立初期 B 端商家较少，而消费者相对较多，平台整体竞争较弱，商家可以以合理的价格出售商 品。随着商家与用户对线上零售的认知度不断提升，B 端商家入驻速度大于 C 端用户增 长，造成品牌力较弱的白牌非标商品快速扩充，进而导致商品露出机会被稀释，部分商 家开始以降价等方式获取竞争优势，理论上讲在近似完全竞争市场的环境中，小型 B 端 商家的商品价格将会趋近于成本价。此时，销售假货水货等不规范低价商品的商家出现 概率便会随之加大。同时，由于当时 C2C 模式商家进入门槛较低，平台规则及监管技 术成熟度相对较低，部分品牌商品批发商或经销商也可能会将低成本品牌商品在淘宝渠 道售卖，扰乱品牌终端价格管控，从而损害品牌方利益。
淘宝早期的用户和商品数据变化也能在一定程度上验证这一假设。2004 年底淘宝平台 上商品数量为 700 万，注册用户数为 256 万，商品对用户的展现可能指标为 0.57，2005 年时用户增长快于商品扩容速度，这一指标上升为 0.84，商家竞争情况有所缓解。2006~2007 年，快速增长的用户开始吸引大量商家入驻，在线商品数由 2005 年底的 1663 万迅速扩充至 2007 年底的 1.16 亿，而同期注册用户仅由 1390 万增至 5300 万， 商品展现可能也由 0.84 下降至 0.46，单一商品的露出可能显著下降，竞争度不断加剧。
从买家角度看，大量低价低品质商品稀释优质商品，使得淘宝难以满足用户对品质商品 的需求。早期淘宝 C2C 买家主要使用搜索功能在淘宝进行购物，因此搜索排序是店铺 流量的关键。在 2008 年前，淘宝集市还未提供任何付费搜索排序服务，淘宝集市的搜 索排序规则主要按照商品是否被卖家放在其“橱窗推荐位”上（所有卖家免费获得一定 数量的橱窗推荐位），及商品的下架时间进行排序；非橱窗推荐商品默认不在搜索结果 内显示。对引流至关重要的“橱窗推荐位”数量虽与淘宝卖家的评分级别挂钩，但是早 期淘宝“刷评价”等现象较多，使商户评价体系的公信力下降，消费者急需更权威的商 户评价体系。商家评分级别高低亦由销量和买家评价共同决定，同时，销量高的商家可 以获得额外“橱窗推荐位”。这使选择销售低价，低品质商品的商家，往往可以获得更 多“橱窗推荐位”，更高频的出现在搜索结果，低销量的“高品质”商家往往在搜索排 序中处于弱势地位。
对于阿里巴巴而言，在商家利润空间较低且习惯于免收费模式的情况下，推广收费服务 难度较大。如上文所述，当时的竞争环境使得淘宝网上的部分商家趋向于以接近成本价 的价格销售商品，因而阿里巴巴推广各项收费增值服务空间有限，如淘宝曾在 2006 年 尝试推广付费搜索排名服务“招财进宝”，但导致大量商家罢市反对，最终以取消告终。同时，即时付费搜索排名或付费展现等增值服务成功上线，也易造成售卖低质量商品的 商家凭借更高利润大量投放广告，从而导致劣币驱逐良币的现象。
综上，淘宝当时面临的问题可概括为：非标品类品牌力较弱，使得服装等主要品类的商 家竞争以价格战的形式开展情况较多，进而造成品牌商家入驻难度较大、用户不易获取 高质量商品等摩擦成本出现。在当时国内品牌经营和品牌消费快速增长的趋势下，阿里 巴巴开始打造区分于淘宝的 B2C 平台天猫，专门推动品牌商家入驻，淘宝平台则继续 坚持零佣金策略，为中小商家提供服务，这一过程使淘宝积累了大量的优秀长尾商品， 为用户提供多元化选择。
庞大流量支撑品牌化赋能，营销工具加持保障效率
阿里巴巴推出 B2C 模式的淘宝商城（天猫前身），提高准入门槛，建立规范制度，筛选 高质量商家，从而在用户心理上打造高质量正品形象，承接用户的品牌购买需求。阿里 巴巴早在 2006 年就开始了淘宝内部商城频道的试点，并于 2008 年正式推出了强调商 品品质的综合性 B2C 第三方开放平台“淘宝商城（天猫）”。天猫与淘宝的定位截然不同，天猫商家主要为品牌企业商户，准入门槛较高，并且收取服务费与交易佣金。同时， 淘宝商城通过积分制度，全面约束卖家商品质量及销售服务（发货时间、客户服务质量 等），同时设置保证金制度，提高商家的诚信成本。对于违规卖家，淘宝商城将罚没保 证金并在货款之外对买家进行额外赔偿。2011 年后，天猫进一步提高了入驻门槛及处 罚力度。2015 年，阿里巴巴首设“首席平台治理官”职位，负责全平台的规则、知识 产权保护、打假、打击信用炒作等管理事宜。
相应的，阿里也给予了天猫商家较大的支持力度。具体而言，阿里在淘宝网页面上单独 设置了“淘宝商城”一级入口，同时在搜索结果中也会对天猫卖家进行特殊标识。从卖 家角度看，天猫为品牌商户提供了高质量的专属平台，可以规避用户对于 C2C 平台商 品的刻板印象，消除摩擦成本，从而提升品牌价格保证正常盈利水平。加之天猫与淘宝 共享用户流量，同时阿里会基于商城商家一定的流量倾斜，线下品牌商家与实力较强的 淘品牌商家开始迅速入驻天猫。
从具体效果上看，小熊电器、韩都衣舍、茵曼等淘品牌在 2006 年-2008 年间开始涌现， 优衣库、李维斯、杰克琼斯等线下品牌也陆续在 2008-2009 年间入驻天猫开设旗舰店。同时，2010 年至 2013 年间价格数据显示，服装、家庭设备用品品类的线上零售价格增 幅超过线下水平，反映出前期低价竞争情况有所缓解。
对于阿里巴巴而言，在天猫提升商家盈利能力的基础上，顺利实现了货币化。如上文所 述，阿里巴巴对于入驻淘宝商城的商家收取技术服务费，并按照成交额收取交易佣金。另外，在平台价格竞争逐渐缓解的情况下，商家盈利水平普遍提升，具有使用付费营销引流工具调整店铺运营的能力与需求，阿里巴巴于 2008 年推出搜索关键词排名营销工 具“直通车”，于 2009 年推出固定展位营销工具“钻石展位（现已更名智钻）”，顺利实 现营销赋能工具变现。2007 年，阿里 To C 端货币化率仅 0.17%左右，在淘宝商城上线 3 年后，货币化率迅速攀升至 1.91%。至今为止，阿里巴巴都在沿用交易佣金收入+客 户管理收入（直通车、钻展等工具）的货币化模式。
总结来说，阿里巴巴通过推出 B2C 平台天猫，实现了对飞轮模式的完善和加速。天猫 上线顺利解决了淘宝平台低价竞争等的问题，释放了品牌商家的盈利空间，吸引高质量 商家入驻，从 B 端推动飞轮；高质量商家入驻拓展了大量高品质品牌商品，进而提升了 高需求用户的购物体验，从 C 端推动飞轮。阿里自身也通过在平台运营中提供营销引流 工具和佣金抽成实现了变现。
进阶：无线开启千人千面，多维数据全面增效
阿里巴巴通过推出天猫实现了对品牌商家的助力与对用户高品质需求的满足，但随着品 牌商品数量的增长，天猫也开始面临与淘宝相似的困境，即商品与消费者匹配精度下降， 导致商家广告投放价格单价上涨 ROI 降低，用户使用体验下降等一系列问题。在无线用 户快速增长，行为数据质量与数量大幅提升的情况下，以数字化赋能平台，通过千人千 面等技术加强 B 端供给和 C 端需求的匹配精度，降低无效的摩擦成本是至关重要的。
智能手机快速普及，移动用户数量高速增长
2011 年开始，我国智能手机市占率快速提升，手机网民数量也开始随之上升，于 2012 底超过 4 亿，移动互联网渗透率超过 40%。同时，应用高速 3G 网络的智能手机快速普 及，推动移动端信息传递形式从以文字为主逐渐转变为图文等丰富形式，给予了购物、 社交、视频等移动 APP 较大开发空间，微博、优酷等大量移动 APP 相继上线，大幅优 化使用体验，用户开始在多场景下利用碎片时间上网，推动用户上网时长快速增长。
具体而言，2012 年以前网民人数增速较高，2005 年 6 月网民突破 1 亿，2011 年底突 破 5 亿人，6 年 CAGR 达 30.68%，但同时期网民每周上网时间增速较慢，2011 年底 仅比 2005 年底增长 2.8 小时，约合每天上网时间增长 24 分钟。2012 年至 2015 年， 受益于手机的快速普及大大拓宽网络使用场景，网民每周上网时长快速增长，由 2011 年底的 18.7 小时/周增至 2015 年底的 26.2 小时/周，约合每天使用网络时长增加 1 个小 时至 3.7 小时/周。
对于阿里来说，推动淘宝天猫用户移动化可以直接从 C 端驱动飞轮加速增长。首先，如 上文所述，移动设备普及带来大量新网民，淘宝天猫移动 APP 可以承接这部分新增用 户增长；同时，用户转移至移动端将增加淘宝天猫使用时间，从而为更多商品带来露出 机会，同时移动设备使用的便利性也使得网购需求存在增长可能，综合将吸引更多商家 入驻淘宝天猫平台，启动飞轮推动 GMV 快速增长，并增厚阿里的佣金收入与客户管理 收入，促进业绩增长。
因此，在 2013 年左右用户向无线设备转移的趋势出现时，阿里巴巴快速制定“All In 无线”战略，大力推动淘宝天猫的无线移动化，实现了用户数量与 GMV 的加速增长。淘宝年活跃用户数从 1 亿增至 2013 年 3 季度的 2 亿用时 8 个季度，而 2013 年底“All-in 无线”战略开启后，从 2 亿增至 3 亿、3 亿增至 4 亿的用时分别仅为 4 个季度和 5 个季 度。从 GMV 角度看，2014 年阿里移动端 GMV 占整体 GMV 比重加速提升，驱动阿里 整体 GMV 在基数逐渐增长的情况下仍实现了加速增长。
移动设备数据到人，精确画像提升交易效率
B 端 C 端转化率共增，精准匹配支撑三方共赢
智能手机普及带来另一重要的影响在于，用户转向移动设备有助于阿里获取更加精确且 更加高频的用户行为信息，从而形成准确度更高的用户画像与消费群体洞察，进而优化 千人千面推荐算法，于 B 端商家提升广告投放效率，于 C 端用户提升使用体验，从而 降低线上购物的摩擦成本。为理解数据和推荐算法对于优化 B 端和 C 端的促进作用， 我们将再次从电商的经营模式进行解构。
如同第一章所述，电商的基本盘在于能否吸引更多的用户进而吸引商家入驻实现飞轮效 应。但从更加细致的维度看，“更多的用户”这一概念并不只单纯的是用户数量，更准 确的指标应是用户使用淘宝天猫的时间，以及在平台上单位时间内产生的成交金额。从 C 端角度看，在智能手机快速普及提升用户使用时间的基础上，如何提升用户搜索到所 需商品所需时间即单位时间的 GMV 转化效率是关键所在。从理论上讲，推荐算法的应 用则可以提升货物与用户偏好的匹配程度，增加交易成功率，进而实现提升单位时间 GMV 转化效率的目的。
从 B 端角度看，在流量总量有限的情况下如何分配流量，使商品在匹配度更高的用户面 前展现从而提升商家 ROI 亦是关键。具体来说，商家获取的流量分为自然流量及付费 广告流量两种，其中自然流量即免费的搜索、推荐流量，影响因素包含商品标题关键词 准确度、店铺销量、DSR 评分（描述相符、服务、发货速度）、人气、复购率等店铺与 商品自身质量指标。在大部分商家自然流量有限的情况下，通过直通车、钻展等工具获 得付费流量是较为普遍的情况。对于商家而言，付费流量的效率取决于 ROI，即单位营 销费用投入转化的 GMV，可以记为“（点击转化率*商品价格）/（广告点击次数*广告单 价）”，其中除商品价格外，其他三个参数均与人货匹配程度有关：
1） 分母中的点击转化率与分子中的广告点击次数需结合理解，若用户在商品搜索或商 品推荐界面是针对用户喜好优化的个性化页面，其推送的广告商品与用户需求匹配 度较高，则单位广告点击次数带来的转化率理论上会相应提升，即带来“点击转化 率/广告点击次数”增长。
2） 广告价格方面，如第一章所述，阿里营销产品的价格是由商家竞拍决定，竞争标的 一般为固定广告展位及搜索/推荐列表中的资源位。但实际情概况是，首页等资源展 位的页面空间有限，搜索广告的坑位也具有固定的比例，在此情况下商家对于有限 资源的争夺必将大幅推升广告单价，降低渠道效率。但千人千面算法可针对不同用 户推送个性化的页面，相当于增加了首页和搜索页的总量，从而扩充了资源位，以 抵消价格的上升，使得广告单价保持相对稳定。
因此我们认为，降低线上购物的摩擦成本的核心之一为：通过提高用户画像精度、优化 推荐算法等数字化途径以提升人货匹配度。
智能手机提高数据精度，多元化拓展画像维度
“人货匹配度”这一概念包含两个对象：用户的需求和商品的特征，阿里处理流程的是 将某一属性的商品推送给具有该属性需求的用户，因此最初阶段需要对商品和用户进行 标签化处理，之后才涉及通过算法进行预测和匹配。其中商品的标签一般可以通过商家 自行添加，用户标签的形成则基于行为统计所形成用户画像。
用户画像来源于对用户行为的沉淀与分析，其准确度与行为数据的历史长度及行为维度 关系较大。从原理上看，所谓用户画像是基于一系列的标签（特征值）的组合，而标签 则是对行为数据沉淀处理后的结果。行为数据作为整个流程的基石，其准确度和全面性 决定了最终用户画像的质量。其中数据的准确度可以通过增加样本量即数据历史长度实 现；而全面性一般反映在标签数量上，可以通过增加数据统计维度实现。
在高准确度的基础上，数据维度全面性其实是对用户画像质量影响最大的因素之一。在 用户知情且同意的情况下，公司对数据的沉淀维度包括但不限于：1）用户相对静态的 基础数据，如性别、年龄等，一般可以通过注册填表等途径进行沉淀；2）用户在购物 场景下的动态行为数据，包括浏览、搜索、点击、购买等数据，一般可以通过记录本网 站访问数据等方式沉淀；3）反映用户在购物外场景的动态行为数据，包括视频、音乐 等媒体信息，线上社交兴趣信息，线下活动信息等，数据可来源于其他 APP/网站。
在经过对数据清理与分类后，一般会进行特征工程处理形成各种独立的用户标签，例如 年龄数据形成“青年/中年”标签，购物行为数据形成“低消费/高消费”标签，社交行 为数据形成“华为手机话题关注/小米手机话题关注”标签，其后对多维标签进行交叉组 合，便会形成全面的用户画像。其中，用户画像的数量等于“数据 A 标签量 x 数据 B 标签量 x 数据 C 标签量 x……”数据维度的增加会直接作用在数据集的增扩，理论上会 带来画像数量的几何级增长，进而提升用户画像准确度。
早期，沉淀用户画像的掣肘在于 PC 设备的多人使用、多网站数据共享难度较大等特性。在以 PC 为主要上网设备的时代，平均每 3 个网民拥有一个宽带账户，意味着多人共用 一台 PC 设备上网的情况可能普遍存在。而电脑端纪录网页访问行为一般通过仅能对同 一设备的历史活动纪录而无法精确到个人，在多用户共享同一设备使的情况下容易产生 混淆导致精度下降。另外，cookies 是对应到单一域名网站的行为记录，难以实现跨域 名共享，因此在 PC 端沉淀同一用户的不同网站行为数据难度较高。
而智能手机的使用者一般为独立个人，且手机具有跨 APP 共用的设备识别码，使得用 户数据沉淀可以精确到独立个人。而智能手机方面，每个网民拥有超过一个移动设备上 网账户，说明智能手机一般存在唯一使用者，且用于手机端的 IDFA、IMEI 等设备识别 码是对应到设备本身的，在不同 APP 上不会改变，因此同一设备的不同 APP 数据易于 统一获取整合。
在此背景下，阿里巴巴于 2013 年开启了对多个移动互联网龙头公司的横向多元化投资 并购。2013 年 4 月阿里巴巴斥资 5.9 亿美元收购微博 18%股份，5 月以 2.9 亿美元收 购高德控股（高德地图）28%的股份，同月以 5 亿美元投资优视科技（UC 浏览器）；2014 年 3 月以 7.8 亿美元并购阿里影业，4 月以 12.2 亿美元投资优酷土豆。2015 年， 阿里开始自建阿里音乐和阿里体育业务。我们认为阿里开展并购和业务多元化的作用除 增加站外引流外，目的或还包括增加用户行为数据的获取维度从而提高画像精度。
数据工具优化营销效率，千人千面推升成交转化率
从结果上看，千人千面搜索是用户画像最直接的应用之一，其上线直接拉动双十一成交 额增长。早期，淘宝在用户输入搜索关键词后直接通过传统的 Query 匹配出相似关键词 商品，而不考虑用户的特性与需求，2013 年阿里在无线端开始使基于数据为用户打标 签的千人千面技术后，搜索算法转变为了“Query+用户前后行动+地域+时间”，开始将 基础及少量购物场景标签纳入搜索结果排序中；2014 年实现了标签数据的全面实时化， 将实时数据引入搜索的召回和排序；2015 年之后开始引入不断进化的深度学习模型进 行优化。从效果上看，搜索技术进步在 2014~2016 年的双十一活动中分别拉动了 7%、 10%和 20%的销售额增长。
对于商家而言，千人千面技术成功稳定了平台商家的线上渠道成本。如上文所述，在资 源位有限的情况下，竞价机制下商家的竞争将推升广告价格，但事实上，2014 年后广 告单价并未出现持续增长，从阿里的报表端的客户管理收入拆解上来看， 2013Q2~2014Q1 客户管理收入的增长中 35%来自广告量增长，15%来自于点击单价增 长；而 2014Q2~2015Q1 客户管理收入的增长中 55%来自广告量增长，点击单价则出 现了 21%的负增长；2016Q2~2017Q1 在活跃用户数增长绝对量低于 2013 年同期的情 况下，广告单价依然基本持平，而广告数量同比增长 47%。这也在一定程度上证明了上 文的结论：阿里通过构造用户画像实现个性化推送广告商品，实现资源位的变相扩充从 而稳定营销工具竞拍价格，保证商家 ROI 以提升购买营销工具的积极性，最终使得营销 工具使用量大幅增长，实现良性循环。
同时阿里巴巴将自身沉淀的数据打造为多样化的数字化营销工具赋能商家。2013 年阿 里推出生意参谋；2014 年推出针对直通车钻展等营销投放的人群圈选工具达摩盘；2016 年将钻展升级为智钻增加智能报价投放功能；2017 年推出品牌数据银行和全域营销工 具 Uni Desk，实现品牌用户全域营销的数据回流积累；2018 年基于个性化推荐的“猜 你喜欢”页面进入手机淘宝第二屏，当年双十一推荐流量超过搜索流量；2019 年从推 出针对猜你喜欢页面的推广营销工具超级推荐，实现了对千人千面技术的直接变现。
数据驱动革新物流环节，提升商品流通效率
不同于线下零售的直接实物交付，线上零售需要末端物流进行交付以实现完整销售流程， 因此，我们认为线上零售渠道效率中，物流环节尤为关键，阿里也将该环节作为首个数 字化能力对外输出赋能的方向。
阿里巴巴于 2013 年 5 月同银泰集团、复星集团、富春集团、申通、圆通、中通、韵达 等合作组建菜鸟网络，旨在建设一个数据驱动、社会化协同的物流及供应链平台。菜鸟 网络的成立时点与阿里开启“All-in 无线”战略，进行数字化转型的时点相匹配，我们 认为，组建菜鸟网络一方面是阿里首次大规模的将数字化能力外部化，赋能末端物流环 节，提高其运转效率；另一方面也可以通过提升物流环节质量与性价比，间接提升平台 商家效率以及平台用户体验。
如上文所述，基于对用户行为趋势的长期洞察，阿里可以形成对商品销量的预测，从而 提前指导商家备货、入仓等前期准备工作，而后通过电子面单系统快速对接商家与快递 的信息系统实现发货效率的提升，在末端配送环节通过四级地址库和智能分单等数字化 服务提高快递企业效率，从而提升末端物流环节的整体能力。
从效果上看，在菜鸟网络的数字化赋能辅助及各家快递企业的管理优化下，2013 年后 我国主要快递企业的快递有效申诉率明显下降，2018 年圆通、中通、韵达、百世、申 通的每百万单有效申诉单数分别为 2.7/0.9/0.8/1.3/1.7 单，相比 2013 年水平分别下降 15/24/37/42/31 单。从快递企业效率角度看，2013 年后各家单票中转费用也出现了持 续下降。
近年来阿里大力开展菜鸟仓建设，向商家提供类亚马逊 FBA 仓配服务，进一步提高商 品流转效率。2013 年以来，阿里通过自建及加盟的方式布局菜鸟仓扩张，截至 2020 年四月，阿里已在 72 个城市拥有共计 619 万平米的 353 个菜鸟仓，向经营快消、生鲜、 美妆、家电等品类的商家提供一站式的仓配管理服务。如我们在《纵览电商之二：亚马 逊的护城河》中的观点，类 FBA 模式的菜鸟仓配可以通过数据和算法对商品进行提前 调配，或将在未来进一步提升淘宝天猫平台的配送体验并优化末端物流成本，并加速对 标准品日用品等具有高服务品质、高时效性要求品类的渗透。
总结来说，2013 以来技术迭代推动无线手机快速普及，阿里巴巴快速反应推出“ALL IN 无线”战略，将发展重心转移至手机淘宝，并投资收购众多优质社交、传媒公司，打通 用户体系，提升自身用户画像构建能力。进而推出千人千面增强用户购物体验，降低搜 索结果页需求不匹配带来的摩擦成本，从 C 端推动飞轮；上线数字化赋能工具，增强营 销环节的精准程度，提升店铺 ROI，从 B 端推动飞轮。同时，将数字化能力外部化至物 流端进一步降低商家线上运营成本并提升用户物流服务体验。因此我们认为，自 2013 年后，数字化能力开始成为阿里飞轮持续运转的重要动力。
趋势：数字化基本盘稳固，全链路赋能开启未来
在对阿里巴巴的发展历程与驱动因素进行复盘后，我们认为，站在当前时点，在线上流 量增量与传统优势品类渗透速度趋缓的形势下，阿里的增长核心仍然在于其数字化能力， 一方面直接驱动 C 端存量流量深耕提高转化，另一方面于 B 端拓展数字化赋能边界， 实现对 B 端更加深入的介入，增加商业经营全流程的效率提升，提高商家对淘宝/天猫 平台粘性的同时，增厚阿里云等数字化核心业务的业绩，为阿里开启第二增长曲线。
C 端：用户流量增速放缓，多场景内容化有望破局
用户渗透率分层，下沉市场空间广阔
当前，整体互联网用户规模达到约 11.33 亿人，开始面临增长压力，而其中移动购物用 户体量达到 9.95 亿人，相比于互联网用户渗透已经达到约 88%，未来基于用户体量的 扩容空间相对受限，对应来看重点电商平台的用户边际引流成本随之出现上升。
在增量用户增长空间较小的情况下，阿里、拼多多和京东的新增用户主要来自于相互渗 透。Questmobile 数据显示，2020 年 3 月淘宝、拼多多和京东手机 APP 的去重月活跃 用户数为 8.6 亿，而不去重用户数总数约为 13.4 亿，说明三家之间存在 4.8 亿的重叠用 户，这一数字相比去年同期增长 1.6 亿，增幅约为 50%。从边际角度看，淘宝、京东、 拼多多的 MAU 增量分别为 0.93 亿，1.3 亿和 0.42 亿，合计不去重 MAU 增量为 2.7 亿， 而去重增量仅为 1.1 亿，说明三者增量用户中约有 60%来自于三者之间的相互渗透。
近年来阿里下沉市场用户增速较快。2019 财年及 2020 财年阿里新增年活跃用户中，分 别有 77%和 70%来自于下沉市场，2018 及 2019 财年获取的下沉市场新用户平均 ARPU 超过 2000 元，高于拼多多 1500 元左右的水平。
下沉市场空间仍然较大，阿里有望借助下沉市场用户网购习惯的养成进一步加速渗透。FY2019~FY2020 阿里在低线市场的年活跃用户数合计增加约 1.3 亿，占总增量用户的 74%，但目前阿里下沉市场总活跃用户渗透率为 40%，以发达市场 85%的渗透率为基 准未来仍有 4 亿以上用户的渗透空间。未来随着低线市场用户网购习惯的养成，综合能 力强劲的阿里系电商平台有望通过向其他 APP 的独占用户重叠渗透，逐渐打开低线市 场空间。
体内内容化初见成效，外部导流效果更佳
沿用上文第三章提到的以用户使用时长起始点的分析框架，即流量为用户量 x 用户使用 时间，在用户量增长乏力的情况下，推动用户使用时长也可带来流量增长，直接的实现 途径便是推动淘宝“内容化”，即在网页端和 APP 内加大内容营销比例，增加淘内用户 使用时长，同时内容营销可以完成从种草到购买的全流程，因此相对搜索等场景具有更 高的转化率。
淘系自身内容化进程开始于 2013 年微淘上线，给予了商家、达人和个人买家发布内容 及沟通的平台，2014~2015 年阿里接连在淘宝 PC 端和手淘 APP 首页等重要流量入口 上线爱逛街、淘宝头条、iFashion、有好货等入口，鼓励达人及商家产出图文推广内容， 推动淘系生态的内容化；同时阿里推出达人服务交易平台“阿里 V 计划”，将达人和机 构的内容服务商品化供给平台商家购买，形成了完整的内容生态体系。
2016 年淘宝在搜索电商极盛时代启动进一步加速内容化转型，将纯图文模式拓展至短 视频及直播模式，2016 年阿里推出淘宝直播，2018 年将爱逛街频道改为短视频分享频 道“哇哦视频”。2019 年阿里将内容植入搜索交互场景中，在搜索结果页面植入“淘宝 经验”栏目，意在通过搜索流量推动内容化进程。
2018 年开始兴起的直播带货有望在未来推动用户使用时长增长，加速淘宝内容化进程。淘宝直播于 2016 年上线，2018 年开始迎来爆发式增长，2020 年财年淘宝直播 GMV 同比增长超 100%；根据 2020 淘宝直播盛典上披露的数据，2019 年淘宝直播已累积 4 亿用户。从使用时间上看，2018 年淘宝直播用户日均使用时间为 30 分钟左右，2019 年淘宝直播重度用户规模持续扩大，每天观看时长超过 1 小时的用户同比增长达到 40%。未来随着淘宝直播的渗透广度及用户使用深度提升，或将推动淘宝APP使用时间上升。
手淘内容化并未有效拓展单用户使用时长。第三方数据显示，2015 年以来手淘 APP 的 人均每日使用时间中枢保持在 25 分钟左右，未出现明显上行趋势，说明内容的加入并 未能有效增加用户使用时长。我们认为这一现象或由于线上购物场景本身可承载的使用 时长存在天花板，即用户在总上网娱乐时长有限的情况下，愿意投入在纯购物 APP 中 的时长是有限的，京东、拼多多用户人均每日使用时间同样在 20 分钟左右开始收敛也 可以在一定程度上佐证这一假设。
在此假设下，精准用户画像与推荐算法对于内容化的成功极为重要。由于内容推广包含 大量文字/视频信息，其单位时间内可以展现的商品密度小于搜索、推荐等直接呈现商品 的场景，若用户使用淘宝等购物 APP 的总时长存在天花板，而内容推送不够准确使得 其转化率的提升无法抵消商品展现数量降低带来的负面影响，则内容推广的加入反而会 带来负效应。
在内部推动内容化外，阿里通过外部非购物的内容 APP 引流至淘系的效果更加显著。针对购物类 APP 使用时长暂时存在天花板的情况，阿里积极通过和抖音、快手、哔哩 哔哩、小红书、微博、今日头条等非购物类内容 APP 合作，将商品推广营销内容植入 其自身内容体系之中，在淘系外提前完成种草环节并通过跳转链接将用户引回淘系 APP 完成购买，也可以起到提高淘系 APP 单位使用时间内转化效率的作用。
2020 年 3 月，抖音、快手、哔哩哔哩、小红书四个主要内容 APP 用户执行向电商购物 类 APP 的跳转次数中，手机淘宝占比分别为 35%，29%，45%和 27%，均领先于拼多 多和京东；从占比变化角度来看，手机淘宝在上述四个内容 APP 的跳转占比分别同比 提升 12、8、11 和 16 个百分点。
从用户使用频率角度看，手淘用户黏性开始提升。月平均日活跃用户指每天至少打开一 次 APP 的用户数，月活跃用户表示每月至少打开一次 APP 的用户数，DAU/MAU（日 活/月活）指标可以表示用户的使用黏性，2018 年以来，手机淘宝的 DAU/MAU 开始呈 现上行趋势，逐渐向抖音快手靠拢，2019 年 12 月该指标已达 42%，抖音/快手分别为 55%/49%。以单日维度来看，手淘 APP 的人均日使用次数也同样出现增长，2019 年 12 月达 3 次/天，相比 2017 年 12 月提升 0.5 次，但相比抖音快手每日 10 次以上的打 开次数仍存在较大差距。手淘用户使用频率提升的原因可能有二，一是外部内容 APP 跳转手淘 APP 导流比例增长导致二者用户月度使用频次趋同；二是淘宝自身内容化使 手淘 APP 用户使用行为向内容化 APP 靠拢。无论使用频率的提升更多来自于内部或是 外部，均可在一定程度上证明手淘的内容化已取得了一定成效。
B 端：线上优化稳步推进，数字化赋能推向全链路
线上：数字化赋能流量优化，中小卖家露出机会提升
对于淘宝天猫商家而言，其线上渠道效率主要由平台的 ROI 决定，即每一元广告投入 转化的 GMV。如同上文所述，在资源位有限的情况下，竞价机制下商家的竞争将推升 广告价格，阿里通过在搜索端使用千人千面技术变相拓展资源位成功解决了这一问题， 2017 年至今，阿里广告收入的增长以数量增加为主，价格增长的情况相对较少。
然而，平台的中小商家获取流量仍然存在一定困难。商家的流量主要可以分为免费的自 然流量和付费推广流量，自然流量方面以搜索流量为主，而搜索展现排序的权重主要由 店铺的评分和销量等指标贡献，大型商家占有优势，因而只能通过购买直通车等服务获 取流量；然而付费流量方面，大型商家具有资金优势，可以承受更高价格和更长时间的 付费搜索关键词投入，首屏以 CPM 计价的固定展位也一般由大型商家占据。这一情况 也导致了部分中小型商家外流。
阿里依靠数据沉淀，开辟推荐流量入口“猜你喜欢”以加大对优质中小卖家的流量分配。“猜你喜欢”栏目于 2013 年左右上线，为主动向用户推送商品的分发模式，商品的选 择基于对用户需求预测。相比以销量等为主要排名权重的搜索流量入口而言，猜你喜欢 对于店铺标签与个人标签的匹配程度给予了更高的重视，在店铺基础质量达标的情况下， 销量和人气较低的优质商品也有机会通过个性化推荐系统获得露出机会，因此，猜你喜 欢是对中小优质买家免费流量的重要补充。2018 年，阿里将猜你喜欢由首页第五屏底 部移至手淘第二屏（首页下滑），给予其更高的流量支持；另外，目前推荐信息流也接 入了购物车、支付完成页、收藏页等多个重要位置，意味着中小型商家可以依靠优质商 品获得更多免费流量。
2018年推荐流量开始迅速增长，阿里表示2018年双11淘宝推荐流量超过了搜索流量， 2019 年二季度推荐信息流访问量同比增长 104%，首页推荐信息流 MAU 渗透率已达 75%，同比增长 19 个百分点。随着淘宝推荐流量的比重不断增加，中小商家流量环境 有望迎来持续改善。
线下：数字化赋能实体，新零售模式解锁蓝海品类
2015 以来，服装、家电 3C 等线上渠道主力品类的线上销售额增速开始放缓。服装、家 电 3C 品类线上渗透开始时间相对较早，且因其品类特性线上渠道销售规模迅速增长， 2019 年线上渗透率均已接近 50%，线上市场规模也分别达到 1.3 万亿和 1.6 万亿以上。在基数扩大的背景下，2015 年开始其线上渠道零售额增速开始快速下降，2019 年均已 降至 20%以内。而对于生鲜食品等因具有重购买体验或不易运输特点的品类，仍以线下 商超渠道和菜市场渠道为主，尽管行业空间巨大，难以以纯线上的方式实现渗透。因此， 阿里开始尝试布局线下零售市场，将自身对用户消费行为的洞察等数字化能力赋能线下 零售渠道以实现对生鲜食品行业的渗透。
阿里对线下的数字化赋能模式分为两种，一是以直接对线下门店进行数字化改造，推进 “新零售”模式，开展对象包括 2014 年开始投资银泰商业、2016 年投资苏宁易购、高 鑫零售，同时开始建设盒马鲜生等；另一种是作为平台方向商家提供配送等本地生活相 关服务，对象包括 2015 年重启的口碑、2016 年投资收购的饿了么等。
针对线下实体门店的新零售改造涵盖百货、超市和专业连锁等多种业态。阿里对线下零 售企业的投资始于 2013 年 10 月阿里与银泰商业合作探索新零售模式，开启了与经营 服装等可选非标品类的实体百货企业的合作，先后推出了线上线下统一会员体系银泰宝、基于用户位置提供周边门店相关信息的喵街 APP，尝试打通线上线下空间壁垒，将线下 的体验性与线上的便利性进行结合，从而加速服装等品类渗透；2017 年，银泰完成私 有化标志着阿里从百货业态探索新零售进入了新的阶段。
超市业态方面，继 2016 年阿里开始投资建设新零售模式的生鲜超市盒马鲜生后，公司 陆续对高鑫零售、三江购物、联华超市、新华都等进行投资，并对其进行数字化赋能改 造，加大其线上业务比重。其中，线下零售龙头大润发在获得阿里的业务中台数字化改 造后，于 2019 年成功实现了淘鲜达配送服务范围的扩大，同时平均每家门店在淘鲜达 上线的 SKU 数量由 2018 年的 1.3-1.5 万个增至 2019H1 的 1.8 万个，涵盖生鲜食品和 快消品，线上生鲜业绩占比超 50%，缺货率保持在 0.3%以内的较低水平，2019 年 6 月单店日均订单量达到 700 单。
2020 财年，公司中国零售商业业务板块下以银泰百货、盒马鲜生、天猫超市直营、考 拉海购等自营业务为主的其他业务收入达到 863 亿元，同比增长 115%（含并购考拉海 购影响），已超过佣金收入成为中国零售商业业务下仅次于客户管理的第二大收入来源。目前盒马鲜生仍保持较快展店速度，猫超业务与大润发供应链有效协同也处于快速发展 阶段，未来阿里新零售业务规模或将维持高速增长。
本地生活业务方面，阿里主要通过口碑和饿了么平台开展，其中，饿了么以线上外卖配 送业务起家，2015 年左右开始涉足商超到家业务。与上文所述的对实体商家进行线上 化改造不同，饿了么的服务对象主要是本不具备线上销售能力的商家，包括传统的餐厅、 饮品店、缺乏自建线上系统能力的商超等，其仅需接入饿了么平台便可接收线上订单， 便可享受饿了么旗下蜂鸟完成的末端及时配送服务实现新零售经营模式。
从用户端来看，截至 2019 年 6 月，阿里本地生活业务共有 2.45 亿年活跃用户。2020 年 4 月饿了么月活跃用户数为 4100 万，略低于美团外卖 APP 的 4900 万（美团 APP 月活约为 2.3 亿），但考虑到饿了么在淘宝和支付宝 APP 上拥有一级入口，其实际用户 量可能大于 4000 万量级。
从规模来看，2020 财年阿里本地生活业务营收 254 亿元，同比增长 41%（饿了么 2018 年 5 月开始并表，2019 财年报表端业绩并非实际经营业绩）。截至 2019 年 6 月，饿了 么已直接入驻全国超过 100 个城市，仍存在超过 130 个城区人口超过 1 百万的城市尚 未进入，未来市场空间依然较大。
数字化赋能 B 端全链路，商家粘性持续增强
前期阿里对于 B 端的赋能大多数是聚焦零售环节。无论是成立初期用于减少交易中摩擦 成本的支付宝、阿里旺旺，还是 2013 年后大力推广的用以增加渠道效率的千人千面营 销工具，针对线上渠道末端物流环节打造的菜鸟网络，甚至包括 2016 年左右开始布局 的新零售和本地生活业务，阿里的重点均是对于渠道零售环节效率的优化。但对于 B 端 商家而言，除零售环节以外，其经营活动还包括品牌打造、商品研发、商品生产、渠道 分配以及支持层面的金融、供应链、组织管理、信息技术等方面。
随着线上零售市场逐渐成熟，商家对于零售以外其他环节的赋能需求开始增长。如上文 所述，过去十几年间，我国线上零售市场经历了从无到有以及无线化两轮发展红利，众 多传统品类市场已由蓝海逐渐转向红海，包括头部商家在内的 B 端竞争开始逐渐加剧， 2016-2019 年间主要品类天猫双十一销量 TOP10 商家的替换率处于较高水平，其中女 装品类替换率也达到 20%。此时，商家通过精细度程度相对较低的营销手段推动收入增 长，从而驱动业绩增长的难度不断加大，此时 B 端商家对于制造环节数字化提效降费， 研发环节引入数字化方法提高新品成功率等过去重视程度较低的经营环节的数字化需 求开始逐渐显现。
目前，阿里对于 B 端大部分经营环节均有相对成熟的数字化赋能能力，其中零售环节拥 有淘宝天猫以及新零售和本地生活体系，服务环节拥有阿里旺旺和阿里小蜜等，营销环 节拥有阿里妈妈数字化营销中台，金融环节拥有蚂蚁金服，供应链环节拥有菜鸟网络、提供落地配服务的丹鸟和提供即时配服务的菜鸟等，在其他环节中阿里也通过阿里云、 阿里妈妈、钉钉等提供并不断完善多样化解决方案。相比之下，其他竞争对手均在某几 个环节中存在缺失，从而无法形成完整的数字化赋能生态体系。
阿里巴巴的赋能大部分基于对消费者需求的洞察，帮助商家根据消费者的变化进行全链 路经营效率的动态优化，实现以消费者为中心的数字化运营。如阿里的品牌数据银行产 品可以为商家提供品牌消费群体画像，在获得品牌相关的消费群体偏好后，商家可以使 用达摩盘等人群筛选工具进行精准营销提高转化率，或是辅助确定研发方向推出符合消 费者偏好的商品。
2019 年开始，阿里对于数字化赋能 B 端商家战略的重视程度明显增强。2019 年 1 月， 阿里在 2000 余家商家参会的 ONE 商业大会上推出阿里巴巴商业操作系统，同时发布 了 “A100 计划”，向合作伙伴开放数字化能力，旨在实现对商业要素的全覆盖，即“品牌、 商品、销售、营销、渠道、制造、服务、金融、物流供应链、组织、信息技术” 11 大商 业要素的在线化和数字化。2019 年 10 月世界互联网大会上，阿里董事会主席张勇先生 在开幕致辞中提出，数字化时代的商业发展催生了新商业文明。2019 年 12 月阿里第二 届 ONE 商业大会上，张勇先生再次提出商业操作系统是阿里未来面向企业客户的总战 略、总方针，阿里将会一直坚持推进下去。2020 年 3 月，张勇先生表示，新一代数字基础设施建设将成为新的发展方向。阿里巴巴商业操作系统的推出意味着阿里开始将多 元化商业场景以及大数据技术资源、云计算的底层深度结合，可以提供系统化，而非局 部的的企业服务能力。
同时，阿里各大业务板块也开始同步推进 B 端数字化计划，并加速推出数字化相关的产 品与服务。2019 年 5 月，菜鸟总裁万霖先生提出菜鸟三年数字化目标。2019 年 7 月阿 里巴巴客户体验事业群发布 FBT（Fulfillment By Tmall）2.0，旨在为商家提供一站式服 务解决方案，包括物流，售中、售后等系列服务。2019 年 8 月，阿里宣布升级供应链 平台能力，将打造一个端到端的全数字化供应链网络，未来将向全行业开放。2020 年 3 月 26 日，阿里巴巴正式宣布 C2M 战略并推出淘宝特价版。
对于头部和腰部商家而言，其大多已经形成较为成熟的品牌，对于阿里数字化的需求主 要在于以消费者偏好为中心进行品牌打造、新品研发并改造经营环节，提高运营效率， 构筑可持续的竞争优势。阿里巴巴可提供的支持方式包括，在品牌运营及产品研发环节 中，帮助商家通过品牌数据银行、生意参谋等产品深入洞察消费者，适时调整品牌策略 并提高新品研发成功率；在生产制造环节中，通过对上游供应链的数字化改造提升效率 制造效率，降低成本；在渠道分配环节中，针对全渠道的运营的商家可以做到打通库存、 会员等体系，提升全渠道一致体验；在营销环节中，商家可以使用达摩盘、直通车、智 钻等工具精准营销触达消费者；在物流环节中可使用菜鸟服务，进行智能仓储管理，提 高物流效率等。
而对于白牌厂商而言，其品牌能力相对较弱，获得成长的主要方式是绕过品牌商、经销 商等环节，直接对接消费者需求以提升性价比从而获客。阿里巴巴数字化赋能的重点在 于商品开发环节，运用消费者偏好信息直接指导其进行产品生产，并在制造、物流等环 节进行数字化改造提高运营效率，同时推广淘宝特价版 APP 作为数字化渠道帮助厂商 进行营销与销售。
我们对比了淘宝特价版 APP 和手机淘宝 APP 的首页，淘宝特价版的首页突出显示了限 时秒杀和工厂特供两个频道入口。其中工厂直供频道展示的商品有两种类型：一类是有 独立品牌及店铺的商家提供的商品；另一类则是完全不显示独立品牌，以“天天特卖工 厂店”作为店铺进行销售的商品。天天工厂特卖工厂店在天猫中也有独立店铺，其营业 执照显示是杭州今日卖场供应链管理有限公司，成立于 2019 年 8 月，是天猫 100%持 股的子公司，经营范围包括供应链管理，网上零售，计算机技术开发等。这说明，阿里 对于长尾厂商的数字化赋能可以通过 C2M 的模式开展，即由阿里负责洞察消费者偏好 形成设计方案，厂商负责生产制造环节。
得益于阿里优秀的全链路数字化赋能力，目前已有众多商家与阿里进行数字化转型合作， 并取得了积极成效。如兰蔻在使用品牌数据银行进行精准营销后，点击转化率提升约 37.3%，整体 ROI 提升约 74.7%；蒙牛通过与阿里云合作数据中台建设，赋能供应链和 生产环节后，2019 年三季度成功实现了运输成本下降 9%，同时工作效率提升 35%。线下零售龙头大润发在获得阿里的业务中台数字化改造后，于 2019 年成功实现了淘鲜 达配送服务范围的扩大，同时平均每家门店在淘鲜达上线的 SKU 数量由 2018 年的 1.3-1.5 万个增至 2019H1 的 1.8 万个，涵盖生鲜食品和快消品，线上生鲜业绩占比超 50%，缺货率保持在 0.3%以内的较低水平，2019 年 6 月单店日均订单量达到 700 单。
对于阿里自身而言，全链路的数字化赋能有益于加深与 B 端的合作，在起到稳固竞争优 势，防止 B 端用户流失的同时，远期还可以借助数字化产品的服务变现促进业绩增长。具体而言，阿里巴巴商业操作系统通过数字化赋能 B 端商家，帮助阿里的角色进一步转 变为数字化赋能商家全链路经营环节的合作伙伴，推动多维度的深度合作，可有效降低 B 端商家流失率。同时，在电商行业 GMV 增速放缓的背景下，推动 B 端数字化赋能服 务发展远期可以进一步拉动货币化率提升，促进公司业绩加速增长。
前景：掌握数字化核心能力，望开启第二增长曲线
用户打造数据积淀，生态拓展数据维度
无论是零售环节中 C 端的内容化和个性化推荐系统，B 端的推荐流量分配和新零售业务 开展，还是全链路的数字化赋能，其核心都是阿里对消费者的洞察，进而形成数字化工 具减少摩擦成本优化各环节效率。
消费者的洞察能力来自于对消费数据的沉淀，形成消费群体画像，并通过模型预测消费 者需求。对消费者洞察能力的强弱可以通过三个维度衡量：一是消费群体数量，一般而 言消费群体数量越大，所获得的消费群体画像越全面，得出结论的可信度和适用性也越 高；二是算法，在数据量和算力相同的情况下，算法越先进所做出的预测准确度越高；三是算力，在数据量和算法相同的情况下，算力越强大算法处理数据的速度越快，获得 信息的时效性也越高。
从数据量上看，如同上文所述，阿里拥有庞大的用户群体提供大规模的长时间序列数据， 同时具有丰富生态体系提供的多维度数据。从数据的宽度来看，2020 年 3 月 31 日，阿 里巴巴拥有 8.46 亿移动月活跃用户，高于其他竞争对手。从数据的深度来看，阿里巴 巴于 2012 年 10 月便在 PC 端首页做出千人千面的改版，说明阿里至少于 2012 年就开 始分析平台上的数据，因此拥有较长的时间序列数据。除了核心消费行为数据以外，从 数据的维度上看，阿里在视频、旅游、电影、地图、本地生活等多个领域均有直接布局， 在用户知情且同意的情况下，可以通过统一的 ID 与消费数据进行统一，丰富消费者行 为洞察维度，从而获得更加全面的消费者画像。
截至 2019 年 9 月，阿里的数据量在 3000PB 左右，相对于 2014 年 3 月的 100PB 增长 30 倍，假设集团数据全部为消费行为数据（实际上包括电影、音乐等资源数据、素材数据以及日常业务数据等与消费行为无关的数据，该测算仅供参考），以年活跃用户数 为基数核算后，2019 年九月阿里掌握的平均单用户数据量约为 4.5GB，而 2014 年 3 月约为 0.4GB。
优质数据强化算法，阿里云算力优势明显
阿里数据量的优势也能直接传导至算法端，实现模型优化。以目前使用较多的深度学习 算法为例，其模型的优化依赖于数据量及训练次数，数据量越大，训练次数越多模型的 准确度也就越高，对于消费者行为的洞察与预判也就更加准确。
除了优质的数据、算法、模型以外，已深耕云计算领域多年的阿里也拥有国内顶尖的算 力。从处理能力角度看，2019 年阿里将全部核心系统实现 100%上云，双十一期间承载 了 54.4 万笔/秒的创建订单峰值计算。在国际标准化测试权威组织(TPC) 发布的基于零 售业场景构建的端到端大数据测试基准测试 TPCx-BB 中，阿里的飞天大数据平台作为 国内唯一自研云操作系统，其提供的大数据计算计算引擎 MaxCompute 在 100TB 和 30TB 的规模上获得了全球最高分，在 30TB 的规模上比第二名的性能高出一倍而成本 仅为其一半。
主要竞争对手表观数字化能力相对阿里均有一定差距，京东使用京东智联云进行数据存 储与计算，拼多多则依赖腾讯云进行数据存储与计算。京东智联云和腾讯云均未与阿里 云参与可比的第三方算力测评，因此，我们通过公司披露的电脑设备及软件的价值规模 进行侧面对比，其中京东 2019 年年脑设备+软件的折旧前原值为 147 亿元，腾讯为 621 亿元，而阿里巴巴 2017 年超越腾讯，2019 年已达到 674 亿元。2020 年 4 月，阿里云 宣布 3 年再投 2000 亿，投入重大核心技术研发攻坚和面向未来的数据中心建设；并且 在今年再招聘 5000 人，大规模引进顶尖科技人才，持续加码云计算业务
云计算为基钉钉为桨，B 端拓展增量可期
除支持阿里内部的数字化服务以外，阿里云自 2011 年开始便大规模对外提供云计算服 务，2019 年 Q4 阿里云市场份额已达 46.4%，远超其他竞争对手。2020 财年阿里云计 算业务营收达 400 亿元，同比增长 62%，EBITA 为-14 亿元，亏损率为 3.53%，相比上 一财年收窄 1.15 个百分点。
未来，随着阿里云业务本身 IaaS 等业务快速增长，以及阿里体内如钉钉等基于阿里云 的各项 B 端 SaaS/PaaS 业务加速拓展，阿里云将直接或间接为公司带来业绩增量。具 体而言，阿里云除依靠 IaaS 业务拓展直接带来增量外，还可为公司批零业务以外的其 他业务拓展提供基础设施支持，间接贡献增量价值，钉钉是其中最重要的应用之一。
钉钉可以服务大多数 B 端企业及政府等其他组织，将 B 端赋能边界拓展至零售以外， 除沟通及打卡等基础功能外，用户还可在钉钉上通过开放平台定制各项管理功能，精准 助力组织管理。在其底层阿里云的高安全性及性能的加持下，截至 2020 年 3 月 31 日, 钉钉的用户数已经突破 3 亿，企业组织数突破 1500 万家，未来钉钉渗透的大量 B 端用 户可吸引更多开发者入驻，使用阿里云提供的基础设施开发组织管理应用，营造繁荣 B 端赋能生态。综合来看，钉钉与阿里云融合产生了较强的协同效应，可为公司带来云计 算业务相关业绩增量，钉钉也于 2019 年中并入阿里云智能事业群，进一步优化协同。
总结而言，阿里巴巴作为连接商家与用户的平台方，其核心价值在于通过数字化对接双 方需求降低商业环境中的摩擦成本，提高商品成交转化效率，这也是阿里巴巴使命“让 天下没有难做的生意”的含义之一。阿里巴巴通过不断推出和迭代赋能工具，提升用户 使用体验并优化商家经营效率，成功产生飞轮效应驱动公司在过去二十年的快速成长。
站在当前时点，领先的数字化能力为阿里铸造了坚实的基本盘。从 C 端角度看，网络用 户总量提升空间有限，但低线市场渗透率仅为 40%，相对高线市场 85%的渗透率而言 空间仍然较大，作为用户体验较好的成熟电商平台，有望随着下沉市场用户使用习惯养 成加速拓展低线市场用户。针对存量用户运营，阿里在应用用户画像进行精准分发的基 础上，加入图文推荐、直播等模块推动淘系 APP 内容化增加用户使用黏性，并在电商 类 APP 使用时长可能存在天花板的情况下，通过外部内容 APP 引流将完成交易前的种 草等耗时环节转移至体外，从而增加淘系 APP 单位使用时间内的 GMV 转化效率。
从 B 端来看，在各平台消费者重叠率逐渐提升的情况下，商家选择线上平台的主要标准 将逐渐侧重于各平台的效率，反映在商家端便是 ROI 水平，即每投入一元营销费用转化 的 GMV。在平台商家竞争度相同的前提下，人货匹配的精准度会显著影响商家的 ROI 水平，而人货匹配度是由用户画像的精准程度，实时推荐算法的响应速度和准确度决定 的，其背后则是公司积累的数据、算法、算力程度作为基础，目前阿里在这三个方面均 具有明显优势。从效果上看，2014 年以后，阿里竞价机制的客户管理（付费营销工具 销售为主）收入增长主要源于广告投放量增加，而非单价增长，在一定程度上说明阿里 的千人千面确实起到了扩充资源位，优化竞争环境，提升商家 ROI 的作用。
同时，近年阿里开始积极将消费数据沉淀、平台算力算法进行外部化，赋能线上零售以 外的其他经营环节，包括菜鸟赋能供应链，钉钉赋能组织管理，新零售解决方案赋能线 下零售，品牌数据银行赋能品牌打造和新品研发，以及云计算提升企业信息化水平等方 面，有望在增加商家对阿里平台黏性，稳固核心零售业务优势的同时，驱动产业全流程 数字化能力发展，并由此延伸出新的增量业务空间，开启第二增长曲线。
（报告观点属于原作者，仅供参考。报告来源：长江证券）
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