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阿里巴巴全方位布局，构建商业操作系统

阿里巴巴业务分为核心商务(Core Commerce)、云计算(Cloud Computing)、数字媒体和娱乐业务(Digital Media and Entertainment)以及创新业务及其他(Innovation Initiatives and Others)。阿里巴巴通过四大业务板 块的布局，构建了完善的商业操作系统。阿里云为技术和系统提供基础设施支持，蚂蚁金服提供支付和金融服 务支持，阿里妈妈提供营销服务和数据管理平台，菜鸟网络提供物流服务。天猫、淘宝、优酷、高德等则提供 了全面的商业、娱乐、出行等服务。

阿里巴巴的营业收入和归母净利润快速增长，核心商务营收占比逐渐降低。阿里巴巴的营业收入从 FY2014 的 525亿元上升到 FY2019 的 3768 亿元，复合增速48%。归母净利润从 FY2014 的231亿元上升到 FY2019 的 876 亿元，复合增速31%。从板块来看，核心商务是阿里巴巴收入和利润的主要来源，但是收入占比在逐渐降低， 从 FY2014 的 95%下降到 FY2019 的 86%。主要是其他三大板块的收入在增加，特别是云计算板块的收入从FY2014的 1%上升到 FY2019 的7%。

核心商务分为国内零售、国内批发、国际零售、国际批发、菜鸟网络和客户服务六个部分。其中国内零售 是核心商务业务收入的主要来源。FY2019 国内零售收入达到 2476.2 亿人民币，占核心商务总收入的 77%。核 心商务主要收入来自于对入驻品牌和商户收取的平台技术服务费(加上保证金)、广告费用、交易佣金和增值服 务等收入。

国内零售活跃买家数和移动端 MAU 稳步增加，驱动 GMV 稳步增长。阿里巴巴的活跃买家数从2012年 6 月的 1.33 亿逐渐上升到2019年 6 月的 6.74 亿。移动端MAU从 2014 年 9 月的 2.17 亿增加到 2019 年 6 月的 7.55 亿。活跃买家的增速从2014年 9 月的 52%下降到 2017 年 3 月的 7%。之后随着新用户获取战略的调整，比如通 过支付宝等导流，以及向低线城市扩张，活跃买家增速再次上升。根据财报披露，最近两个季度超过70%的新 增年度活跃买家来自低线城市。随着活跃买家数的增加，阿里巴巴国内零售的 GMV 从 FY2012 的6630亿元增加 到 FY2019 的 5.73 万亿元。另一方面随着B2C业务的增加，天猫的 GMV 占比逐渐提升，从 FY2012 的 17%上升 到 FY2019 的46%。截至 2019 财年，天猫拥有超过190,000个品牌和商家，其中包括 2019 年福布斯全球最具价 值品牌 100 强榜单中 77%的消费品牌。

广告和佣金货币化率温和提升，快递单量增速放缓。天猫的佣金率从 FY2018 的2.18%提升到 FY2019 的2.37%，国内零售广告费率从 FY2018 的 2.37%提升到FY2019的 2.54%，两者的提升使得国内零售业务的整体 货币化率从 FY2018 的 3.66 %提升到FY2019的 4.32%。货币化率提升的一个原因是 FY2019Q4 阿里巴巴分配了 更多的流量给信息流广告，这是公司在原有的搜索广告“直通车”、图片展示广告“钻石展位”外新的广告收入。 不过阿里巴巴为了实现长期的增长，在 FY2020 将不会扩张信息流广告，所以短期变现有限。从快递单量数据 来看，因为快递跟电商的关系为供给跟需求关系，所以快递单量是研究电商产业非常好的锚。2018 年(对应阿 里巴巴 FY2019)国家邮政局统计的快递单量增速为27%，三通一达合计单量增速为 37%。2019年前 7 个月国 家邮政局统计的快递单量同比增长 26.20%，快递增速略有放缓，但仍然强劲。

云业务快速增长，国内市占率达 43.2%。阿里云业务的营业收入从FY2015的 12.71 亿元增长到 FY2019 的247.02亿元，复合增速110%。FY2020 Q1云计算业务收入77.87亿元，依旧保持了66%的高增长。云计算板块 的收入占比从 FY2014 的 1%上升到 FY2019 的 7%。云计算除了成为阿里巴巴的底层基础设施外，也已经成为阿 里巴巴的重要收入来源。根据 IDC的数据，阿里巴巴是国内最大的 IaaS 服务商，2019Q1 的市占率为43.2%。截 至 2019 财年，阿里云共拥有140多万付费客户，覆盖了约 50%的“财富”排名中国500强公司，以及一半以 上的中国 A 股上市公司。阿里云提供全套云服务，包括弹性计算、数据库、存储、网络虚拟化服务、大规模计 算、安全、管理和应用服务、大数据分析、机器学习平台和物联网服务，并在包括印度、澳大利亚、德国、日 本、美国在内的许多国家或地区设立了数据中心。

互联网的下半场，看阿里巴巴核心商务成长空间

互联网的下半场，人口红利逐渐消退

电商，甚至于整个移动流量是否是不可逆的增速放缓了?中国移动互联网用户规模增长放缓，网络购物 app 的日均使用时长基本不变。截止 2018 年 12 月，我国手机网民用户8.17亿，同比 2017 年增长 8.50%。手机网民 占全体网民的比重也由 2013年 6 月的 78.5%提升至2018年 12 月的 98.6%，移动互联网的用户规模逐渐接近天 花板。另一方面网络购物类 app的日均使用时长基本不增长。根据极大数据的统计，网络购物 app 的日均使用 时长从 2017Q4 的 11.1 分钟下降到2018Q3的 8.6 分钟，仅占用户日均 4 小时左右使用时长的 4%左右。日均使 用时长最长的是社交类app，其次是网络视频类 app。由于短视频的兴起，2018Q2 网络视频类 APP 的使用时长 增加，因为移动网民的日均使用总时长在 4 小时左右，所以社交网络类 APP 的时长相对减少。

电商通过向三四线城市下沉以及拓展年龄更大的用户来继续扩张用户。淘宝四线及以下城市的用户占比从 2017 年 6 月的31.3%提升到了 2018 年3月的 34.3%。根据阿里巴巴披露的数据，2018 年 4月到 6 月新增的 2500 万淘宝天猫年度活跃用户，有80%来自三四线城市和农村地区。京东四线及以下城市用户的占比从 2017 年 6 月的17.1%提升到 2018 年3月的 26.6%。拼多多的四线及以下城市占比从 2018 年 3 月的38.4%提升到 2018 年8月的 43.2%。年龄方面淘宝 31-35 岁用户以及36岁以上用户的占比分别从 2017 年 6 月的14.9%和 6.6%上升到2018年 8 月的 16.4%和9.3%。京东的用户年龄分布结构比较稳定。拼多多的 31-35 岁用户的占比从 2018 年3月的 14.2%上升到 2018 年8月的 23.7%。通过向三四线城市下沉，以及向年龄更大的用户拓展，电商得以获取 更多的用户。

活跃买家人数接近天花板，用户增速放缓。阿里巴巴的年度活跃买家数同比增速在 2017 年 3 月下降到7%后，又逐渐回升到 20%左右，淘宝移动端的 MAU 同比增速保持平稳。用户数的平稳增长说明阿里巴巴采用的 诸如支付宝导流等新用户获取策略效果显著。但是京东和拼多多的用户增速放缓就非常明显。京东 2018 年 9 月 的活跃买家数甚至环比下降了2.7%，之后逐渐回升。2019Q1 拼多多的MAU达到 2.897 亿，环比增长 6.3%， 增速比 2018Q4的 17.7%减少了 11.4 个百分点。活跃买家数增速也继续放缓，环比增速从2018Q4的 9%，下降 到 2019Q1 的6%。另一方面，拼多多 2019Q1 的销售费用为 48.89 亿元，相比2018Q4的 60.24 亿元降低了 11.35 亿。我们认为销售费用投放减少，MAU 和年度活跃买家数增速就迅速放缓，再次说明移动互联网流量红利的消 退，互联网公司的囚徒困境。如何平衡增长和盈利是大家面临的难题。拼多多的销售费用占比从2017Q4降到 低点 64%后又逐步上升。2018Q4 的占比达到107%。我们认为这是因为拼多多目前的策略还是扩大市场份额， 所以短期内会加大销售费用投入，通过冠名热门综艺、投放各类线上线下广告等一系列方法扩大品牌知名度。

平台型电商通过扩大商业生态来稳住用户和商家。随着移动互联网人口红利的消退，基于 MAU 及活跃买 家数高速增长来获取高的 GMV 增速的时代已经过去。销售费用和获客成本逐渐攀升。对于电商平台而言，需 要做的无非两件事情:(a)稳住平台上的用户;(b)稳住平台上的商家。对于前者，需要提高APP用户停留时长、购买频次等，为了达到这个效果，需要提高广告的投放精度，引入内容生态，比如直播、攻略等提高用户 黏性。对于后者，需要提供更丰富完善的服务，包括支付、物流、数字化赋能等。所以平台电商，比如阿里巴 巴，构建了涵盖支付、物流、内容等的完善的生态。

对标海外，人均 GMV 和货币化率还有上升空间

电商收入=活跃买家数×客单价×平均年下单次数×货币化率。所以电商收入的增长不仅来源于活跃人数的 增长，还来自于买家的下单次数、客单价、货币化率等诸多因素。虽然随着活跃买家人数逐渐接近天花板，增 速逐渐放缓，但是随着用户使用年份越久，其人均购买次数和人均 GMV 都会高于新用户。京东统计其同一批 客户从 2008年到 2017 年，单个用户的平均购买次数不断增加，从 2008 年的 3.7 次到2017年的 30.2 次。阿里 巴巴 2018 财年年报中披露，使用5年的老用户全年下单 132 次，总额 12000 元，而使用1年的新用户全年下单 27 次，总额 3000 元。所以用户的购买力还有很大的成长空间。货币化率方面，和欧美国家相比，国内的阿里、 京东、拼多多的货币化率还很低。根据最新披露数据， eBay、阿里、京东、拼多多的货币化率分别为11.36%、 4.32%、6.08%、2.99%，所以在货币化率方面，国内电商还有较大成长空间。

随着用户使用年份越久，他们在线上的购买量越大。以京东为例，其统计的同一批客户从 2008 年到 2017 年，单个用户的平均购买次数不断增加，从2008年的 3.7 次到 2017 年的30.2次。阿里巴巴 2018 财年年报中披 露，使用 5 年的老用户全年下单 132 次，总额 12000 元，而使用 1 年的新用户全年下单27次，总额 3000 元。 所以用户的购买力还有很大的成长空间。电商平台一方面需要注重用户忠诚度提升，将新用户培养成老用户。 另一方面需要提供更多商品和服务，满足消费者更多的需求。

实物商品网上零售额占社会消费品零售额比重仅有 19.4%，还有较大空间。实物商品网上零售额占社会消 费品零售额的比重从 2015年 1-2 月的 8.3%上升到2019年 7 月的 19.4%，占比不断提升，而且我们认为未来还 有较大提升空间。像手机、大家电、个人护理的增速较高，在天猫销售额中的占比就在上升。

货币化率方面，对标美国，国内电商货币化率还较低。阿里巴巴的国内零售货币化率从 FY2014 的 2.69% 上升到FY2019年的 4.32%。京东的第三方货币化率逐渐提升，从 2015 年的 5.20%提升到2018的 6.08%。京东 第三方货币化率明显高于阿里，一方面源于服务内容不同，京东为第三方平台商家提供物流服务获得收入，而 阿里菜鸟网络是面向物流公司的开放平台，不直接为电商平台商家服务;另一方面阿里佣金率(技术服务年费) 低于京东。拼多多的货币化率从2017Q1的 0.42%上升到 2019Q1 的2.99%。但是相比 eBay 近几年10%左右的 货币化率，国内电商平台的货币化率还有较大上升空间。

佣金率的差异是中美两国电商货币化率差异的主要原因。在一些电商主要交易品类上，亚马逊、eBay 收取 佣金率明显高于国内电商。这一差异或是由历史原因造成，由于美国电商起步比国内早十年，已经形成较强本 土化壁垒，得以维持较高佣金率;而国内电商起步晚，且基本与亚马逊、eBay 进入中国市场时间重叠，在发展 初期为同跨国电商竞争，倾向于采用低佣金率引流来获取后发优势，比如阿里在创建淘宝之初执行三年免费策 略，以与 eBay 争夺市场，后续除收取店铺月租等费用外，仍延续了零佣金制度，而后于 2008 年才创建淘宝商 城(天猫前身)逐步收取佣金。

亚马逊不同站点的佣金率不同，站点势力越强佣金率越高。比如亚马逊美国站和英国站不同品类的佣金率 大多为 15%，而中国站、印度站的佣金率大多在 4%-10%。我们认为这是亚马逊在美国、英国的竞争优势比较 明显，所以把佣金率定的较高。而在中国、印度等地，亚马逊还在跟当地的电商争夺市场份额，所以佣金率定 的较低。

回顾历史，Amazon 在欧美地区多次上调收费。Amazon 在欧美地区多次上调其有优势的品类的佣金，降低 其优势较低品类的佣金。比如 2013 年 3 月德国站的轮胎佣金率从7%上调至 10%;英国站的电子配件佣金率从 7%上调至 12%;法国站的 DVD、音乐佣金率从 10%上调至15%;英国站的汽车零配件佣金率从12%上调至 15%。 但是即便在欧美，亚马逊也会下调部分品类的佣金，比如从 2017 年10月 15 日中午 12 点(太平洋标准时间) 开始，截止 2018 年 10 月14日晚上 11 点 59 分，对食杂品类提供推荐费限时折扣。对于售价低于15美元的不 易腐烂食杂产品，佣金从 15%下降低至 8%，通过此举来增强亚马逊在食品品类上的优势。

争夺印度市场，Amazon 印度站和 Flipkart(印度本土电商)掀起佣金战争。在印度等新兴市场，亚马逊 还在更当地电商争夺市场份额，所以多次下调佣金。比如 2016 年6月，Flipkart 出于资金压力，将平台佣金上 调了 5-9%;Amazon 趁机将佣金下调了 1-7%，进而争夺更多卖家。2018 年 4 月 Amazon 下调了30多个类别的 佣金，幅度从 10%到最高 75%不等。比如花园太阳能设备的佣金从12%下调至 5%，而LED灯泡和电池的佣金 则从 11%降至 3%。2018 年 8 月沃尔玛以160亿美元收购 Flipkart77%的股份，补充资金后的 Flipkart 降低了太 阳镜，笔记本电脑包和手机座等低货值产品的佣金，其中笔记本电脑包佣金从原来的 13%降至 4%。

对标 Wish，中国卖家也会支付较高费用。Wish 是美国主打地价产品的新兴电商。根据 Marketplace Pulse 的 统计数据，Wish 平台上超过90%的卖家来自中国。Wish 佣金为15%，与亚马逊美国站一样。所以中国卖家也 会支付比较高的费用。我们认为随着未来国内电商的进一步成熟，卖家的付费意愿逐渐养成，国内电商平台的 货币化率还将继续上升。

以御家汇为例看阿里巴巴的货币化率。御家汇成立于 2012 年，主要通过互联网销售护肤品。根据招股书披 露，2017年天猫上的销售额为 5.83 亿，占御家汇营业收入的 35.57%。御家汇在天猫淘宝上的开支主要为钻展、 品销宝、直通车、聚划算、佣金等。其中佣金占成本的比重为 20-23%，其他主要都是钻展、品销宝、直通车等 市场营销费用。2017 年御家汇在天猫淘宝上的佣金率为 4.99%，广告费率为 13.45%，整体的货币化率为17.56%。 所以对于较大的卖家，他们会有更多的资金来进行广告营销。跟御家汇在线下的渠道相比，线上的费用率还是 相对较低的。比如2017年御家汇通过屈臣氏代销的销售额为 1926 万元，屈臣氏推广服务费为 669 万元，推广 费费率为 35%，高于在天猫淘宝上的货币化率。

多业务协同+技术创新，提升获客效率

阿里推出 88VIP，推动流量在阿里生态内流转。2018 年 8 月 8 日阿里巴巴推出了 88VIP 会员计划，淘气值 1000 以上的超级会员可以 88 元办理 88VIP，普通会员需要 888 元。88VIP 享有 9 大权益，包括精选品牌9.5折、 天猫超市 9.5 折、天猫国际直营 9.5 折、数码家电专享购物券、专享爆款、优酷 VIP 会员、饿了么超级会员、淘 票票全国卡、虾米超级 VIP等。2019 年 8 月 8 日，又增加了飞猪、万豪国际集团、爱康国宾的生态会员，95 折的品牌个数从 88 个增加到了388个。我们认为 88VIP 让高端用户在生态内流转。88VIP 导流作用明显，根据 阿里巴巴 2018 年投资者大会披露，每 100 位 88VIP会员让优酷新增 38 位用户，饿了么新增 32 位用户，淘票票 新增 27 位用户。

大数据和人工智能技术帮助商家提升客户运营的效率。以访客运营为例，通过 AI 分群引擎，可以对访客进 行细分，实现精准营销。比如某个美妆店铺的访客分群个性化店铺首页上，针对水乳类和面膜类偏好人群出现 了不同的个性化首页。当客户进入店铺的一瞬间，AI 分群引擎就会对客户所属人群进行实时预测，得到最佳的 页面商品推荐。AI 分群引擎会将诸多因素考虑在内。比如针对不同行业，同一个特征会有不同的权重，例如地 域属性，对美妆来说，因为北方干燥，南方潮湿，那不同地域的用户对保湿产品就有不同偏好。但对零食来说， 地域属性的影响就小。此外分群引擎还会分析用户的不同时期的消费偏好，推荐合适的商品。最后还要结合店 铺的实际情况，以美妆为例，从用户在平台层面上的行为来看，大部分用户可能会偏好美白、保湿功效的产品， 而具体到某个品牌，其主营的产品品类和平台总体的品类成交分布很可能有较大偏差，比如一些品牌可能是主打彩妆，另外的一些品牌则主打紧致类的产品。

淘宝直播重构“人货场”，内容生态提升用户黏性。电商平台引入直播(“电商→直播”)的出发点是将原本 外部的种草功能接入到电商平台内，形成一个完整的交易闭环，增加用户在电商平台上的内容消费时长，进一 步提升GMV。2018 年淘宝直播数据显示，2018 年淘宝直播月增速达 350%，日均直播场次超 6 万，日活跃用户 800-1000万，带动超千亿 GMV。目前淘宝主播月均开播人数高达 3 万左右，注册主播超过 10 万。商家自播的 成交金额占店铺的总成交金额 70%，进店转化率超65%，共有 81 名淘宝主播年引导销售额超过亿元，月收入达 百万级的主播数量上百。有多个淘宝直播间购物额达到千万级，人均剁手 2400 元。根据QuestMobile的数据， 淘宝直播、达人、视频等内容的构建增加了手机淘宝的用户使用粘性，月人均使用次数从2017年 3 月的 79 次 上升到 2018年 3 月的 93 次，使用时长从262分钟上升到 292 分钟。手机淘宝直播也流量占比从 2017 年 9 月的4.3%上升到了 2018 年9月的 9.1%。

淘宝直播较高的渗透率及转化率，得益于平台成功嵌入“人货场”这一逻辑，这使淘宝直播就像是“云逛 街”。人即主播、货是商品，场是直播间。首先，淘宝直播具有多元化和专业化。淘宝直播覆盖达人、彩妆师、 大厨、教师、农民、海外留学生等不同类型的主播阵营，拥有最多元的主播群体。直播模式将卖家推至商品前， 由原本的“货对人”变为“人对人”，从过去货架式的逻辑演变成促销导购的逻辑，向消费端又迈进了重要一步， 买卖交易多了份人际交流与信任的保障，消费者在购物时获得了更多的服务以及体验提升。以烟台海阳的樱桃 为例，作为山东省 12个“村播计划”试点县之一，在山东村播启动大会上 2 个小时内就销售了 4000 斤大樱桃， 销售额过 10 万，相当于店铺过去 10 天的销量。

淘宝直播作为新零售模式中的一环，在互联网、物联网、人工智能等技术变革的支持下，加速融合线上线 下资源。电商产业将会更多地通过淘宝直播这类的内容化平台，从两方面整合行业:一是电商发挥技术优势， 带动线下零售企业优化供应链实现转型升级，通过淘宝直播和线下直播基地打造个性化产品线上线下联动，精 准化营销;二是线下发挥专业市场优势，融合业态创新发展，依托电商线上平台诸如科技元素扩大优势。通过 淘宝直播创造人人可参与的新就业模式，让工厂、农村、市场中的优质线下资源，加速进入电商体系，撬动更 广阔的专业市场。

我们通过计算用户在平台累计贡献的价值跟平台维护这个用户的投入成本倍数来分析平台是否处于良性状态。根据行业经验，互联网平台获得一个新用户的成本，是维护一个老用户的5—10 倍。我们假设新用户的获 客成本是老用户维系成本的 5倍。经过测算，阿里巴巴的平均获客成本从 2013 年 9 月的12.17元/人上升到 2019 年6月的 70.94 元/人。京东的平均获客成本从2016年 9 月的 44.23 元/人上升到 2019 年3月的 77.11 元/人。拼 多多的获客成本从 2017年 6 月的 1.95 元/人上升到 2019 年3月的 45.06 元/人。客户生命周期价值与获客成本比 较方面，阿里巴巴、京东和拼多多的 6 年用户价值贡献现值合计/6 年用户成本现值合计分别为 9.48 倍、5.20倍、 4.51 倍。

阿里云支撑起阿里巴巴的商业生态

云计算让算力成为一种新的公共资源

云计算让算力跟电力一样成为一种公共资源。云计算是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享 的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机各种终端和其他设备。那为什么要做云计算呢?在没有云计算的 时候，想成立一家互联网公司，首先要采购大量的服务器等设备。等到平台所需算力不足的时候，又需要再次 扩容服务器，重新部署。用户需要为短暂尖峰的需求而购买大量资源，但是平时大部分资源被闲置。这就好比 跟电力一样，在 19世纪末、20 世纪初的时候，美国还没有公共电网，这时候要建一个纺织厂，需要先自己建 一个发电厂。很多时候发电厂的建造成本比普通的工厂的建造成本都贵，而且万一工厂要扩张，首先要扩建发 电厂，万一工厂倒闭，发电厂也被废弃。这导致建厂的门槛较高，资源的利用率较低。之后人们将电厂联合起 来，组成标准化的电网，工厂只需要接入电网，就能获得所需的电力，门槛大大降低，而且扩容也比较灵活。 云计算也是类似，用户不需要因为短暂尖峰的需求就购买大量的资源，仅需提升租借量，需求降低时便退租。 比如 Instagram、Dropbox 等公司刚开始都直接采用亚马逊云服务(AWS)，降低了创业的门槛。云计算具有超 大规模、虚拟化、高可靠性、通用性、高可扩展性等特点。

云计算可以分为三种服务模式:软件即服务(SaaS)、平台即服务(PaaS)、基础设施即服务(IaaS)。SaaS 服务模式，消费者使用应用程序，但不掌握操作系统、硬件或者网络基础架构。PaaS 服务模式下消费者使用主 机操作应用程序，但并不掌控操作系统、硬件或运作的网络基础架构。。IaaS 服务模式下消费者掌控操作系统、 存储空间、已部署的应用程序及网络组件(如防火墙、负载平衡器等)，但并不掌控云基础架构。

全球云计算规模将超过 3000 亿美元，其中 SaaS 占比超过 40%。根据 Gartner的数据，2018 年全球公有云 市场规模达到 1824 亿美元，其中 PaaS、SaaS、IaaS 分别为156亿、800 亿、305 亿美元。预计到2022年全球 公有云市场规模将达到 3312 亿美元，其中 PaaS、SaaS、IaaS 占比分别为10%、43%和23%。从全球来看，SaaS 的市场规模占比要高于PaaS和 IaaS，这一点与中国不同。美国的云计算市场发展较早，相对更加成熟，SaaS 产品比较多样。中国的云计算市场还处在快速发展阶段，巨头主要在投入 IaaS，建立较高的壁垒，所以国内的 IaaS 份额较高。根据 IDC 的数据，2019Q1 国内 IaaS 占公有云市场份额的比重为65.92%。

全球 IaaS 市场一超多强，Amazon 市占率达到 47.6%。根据 Gartner的数据，全球 IaaS 市场形成一超多强 态势，2018 年 Amazon的市占率达到 47.6%。Microsoft、阿里巴巴、Google、IBM 分别为15.5%、7.7%、4.9% 和 1.8%。阿里巴巴的全球市占率快速上升，从2017年的 5.3%上升到 2018 年的7.7%。从亚太区来看，2018 年 阿里巴巴的市占率为 19.60%，高于 Amazon 的11.00%和 Microsoft 的 8.00%。

国内 IaaS 市场一超多强，但是 SaaS 行业比较分散。2019Q1 阿里、腾讯、中国电信、AWS 占据了 70.2%的市场份额，其中阿里巴巴的市占率达到 43.2%。2019Q1 华为和百度的IaaS业务的增长较快，都达到 5.2%。 注意 IDC 在2018年下半年的统计中没有单独披露华为和百度的 IaaS 市场份额。SaaS 市场竞争格局比较分散， 前十大厂商的市场份额仅为 34%。而且这些厂商大多专注在不同的细分领域。总的来说，美国的云计算产业格 局是厚中台、富生态，PaaS 和 SaaS 都相对发达，而中国的云计算产业还处在薄中台，窄生态阶段，SaaS 发展 还处于初期阶段。对比美国的发展里程，我们认为随着国内云计算产业的逐渐成熟，未来 SaaS 产业的市场空间 较大。

从行业来看，国内 SaaS 应用的热点行业不断更替，头部行业和尾部行业的差距逐渐拉大。国内 SaaS 应用 的热点行业主要有制造、金融、娱乐服务等。根据 T 数据的统计，过去三年热点行业的变动比较大。其中制造 业的占比从 2017年的 11.6%上升到 2019 年的21.9%。从应用类别上看，热门的 SaaS 应用主要有协同 OA、云 存储、HR 等。

从产品图谱来看，SaaS 可以分为业务垂直和行业垂直两大类。业务垂直指提供的比较垂直的功能，比如 SCM、ERP、HRM、OA 协同等，这些业务垂直的 SaaS 可以应用到多个行业。行业垂直型 SaaS 则深耕某一行 业，提供比较齐全的功能。比如零售电商领域的微盟、有赞，能为客户提供 CRM、财务等多种功能。

阿里云助力阿里拓展 To B 业务

阿里云成立于 2009 年，至今已经服务了 200 多个国家和地区的超过 230 万个客户。阿里云的诞生的一个重 要原因是随着阿里巴巴业务的快速增长，传统的数据库无法支持业务的扩展。2011 年 7月阿里云上线，开始对 外提供云计算服务。2013 年 9 月余额宝全部核心系统迁移至阿里云，天弘基金成为中国最大规模货币基金。2015 年 1 月，12306 将车票查询业务部署在阿里云上，为春运高峰分流了 75%的流量。阿里云的技术完善，也支撑 了阿里巴巴的进一步发展，2015 年 11 月阿里云支撑了“双11”912 亿元的交易额，每秒交易创建峰值达14万 笔。

阿里云产品持续降价释放技术红利，但是阿里云营业收入快速增长，亏损不断收窄。我们梳理了 2014 年至 今阿里云产品已经多次下调了产品价格。比如 2014 年11月云服务器和数据库产品降价，最高降幅 20%。2015 年年内连续6次降价，云服务器最高降幅 25%。2017 年核心产品降价，云数据库最高降幅35%，ECS 最高降幅31%。但是即使产品多次降价，阿里云的营业收入却快速增长，从 FY2015 的 12.71 亿元增长到FY2019的 247.02 亿元，增长了近 20 倍。另一方面阿里云的亏损在不断收窄 ，调整后 EBITDA利润率从 FY2015 的-86%增加到FY2019的-5%。我们认为随着阿里云规模的不断扩大，规模成本下降，所以亏损能够不断缩窄。而阿里云产品 降价能吸引更多的用户上云，提高阿里云的渗透率。

阿里云客户涵盖政府、金融、零售、互联网等多个领域，在传统行业的大企业上也不断取得突破。阿里云 早期用户大部分是小型创业公司、阿里系互联网公司，随着云计算快速发展，云正从互联网行业向制造、政府、 金融、交通、医疗健康、教育等传统行业渗透。比如2015年 1 月，12306 将车票查询业务部署在阿里云上，为 春运高峰分流了 75%的流量。2017 年9月出于部署新业务更加快速灵活、减少 IT 运维成本的考虑，飞利浦中 国关闭在苏州的数据中心，将中国区业务整体迁移至阿里云上。与 2016 年相比，飞利浦中国在 IT 运维方面成 本缩减了 54%。

阿里云提出“被集成”生态战略，不断扩大合作伙伴。2019 年 3 月 21 日，阿里云北京峰会上公布了“被 集成”生态战略。到 7 月 26 日的阿里云上海峰会，阿里云已经发布了100多款联合解决方案，覆盖新零售、数 字政府、新金融等 20 多个行业大类、1000 多种应用场景，支持的8000多家合作伙伴服务的客户超过 30 万。 西门子、SAP、金蝶、用友、明源等国内外知名软件开发商与阿里云的合作不断加深。全球SaaS龙头，Salesforce 也宣布集成阿里云向企业客户提供服务和支持。

为了更好的被集成，阿里云还推出了 SaaS 加速器的平台战略，为合作伙伴提供全链路的解决方案，提升开 发效率。阿里云的 SaaS 加速器包含三个部分:商业中心、能力中心、技术中心。其中商业中心为合作伙伴提供 商业化助力，包括获客、售卖、交付等。能力中心开放阿里巴巴的业务能力，包括物流、零售、营销、制造等。 技术中心开放阿里巴巴的技术红利，提供 SaaS 应用快速开发和上云能力。

阿里云计算助力，解决峰值时候的大业务负荷。因为刚开始阿里有很多业务形态，产生了很多集群，不同 集群之间的运维体系差异较大、各个板块无法互用、资源整体弹性能力不足，因此“双11”无法借用别的集群 的资源。2013 年以前，阿里采购了大量服务器以支撑双 11 流量高峰。但是高峰过去后，长时间低效运行产生 很大的资源浪费。从阿里业务 6 个月峰值数据表可以看到“双 11”和“双 12”出现了显著的交易峰值，而平时 的日常交易峰值都较低。所以阿里通过云化架构提高整体技术效率和全局资源的弹性复用能力。例如将不做双 11 的集群把资源贡献出来给双 11 的交易使用。

物流上云，实现弹性运转。电商的业务存在峰值，对应下游的快递公司也同样存在峰值。双 11 期间的快递 单量是日常的 3-8 倍，这要求快递公司的系统能够弹性扩容。此外在大量订单涌入的情况下，快递公司还需要 将包裹的各个状态的流转信息及时回传，保障消费者可以在第一时间得知包裹的最新状态。物流云可以实现弹 性部署，当业务流量增长时，使用台云服务器可以在几分钟内完成扩容，轻松应对，搭配负载均衡，实现水平 扩容。另外物流云还可以将发货方、收货方、快递员的请求被负载均衡分发到应用服务器集群进行处理，负载 均衡(SLB)能消除单点故障，保证服务的高可用。另外物流云还可以提供地址解析服务、装箱服务、车辆路 径规划服务等一系列的服务，帮助物流公司更高效、准确、稳定地提供服务。

云计算帮助厂商数字化升级，实现更精准高效的生产销售。以蒙牛为例，阿里云的技术团队和蒙牛那边计 划调度的、负责销量、负责奶源调配的团队一起，建立了更完善的预测模型，将天气、产地、舆情等诸多因素 考虑在模型中，帮助蒙牛实现了数据打通和集成。根据蒙牛的数据新的模型使得牛奶排产的年预测准确率达到 97.8%，月度提升了 5%，效率提升了30%;人工规划的效率提升度是70%，原来几个小时的计算，现在几分钟 就算出来了，原奶的调拨成本也下降了 9%。

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（报告来源：中信建设证券）

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