十倍的单用户估值之差缘何而来？

中泰证券研究所专业｜领先｜深度｜诚信 ｜证券研究报告｜ 十倍的单用户估值之差缘何而来？ 2022.10.10 中泰证券·互联网研究团队 韩筱辰S0740521110002 徐帅xushuai@zts.com.cn 1 核心观点 两个现象一个等式：互联网公司市值=用户数*单用户使用时长*单用户单时长ARPU*平台抽成率*合理净利润率*PE。仅有少数内容/社交互联网平台做到用户多，单用户收入高、利润率高、市值越高；而大部分平台都面临着两个困境：1）用户量和收入的平衡；2）用户量和利润率的平衡。基于此，本报告致力于解决以下问题：为何不同内容/社交互联网平台之间的单用户市值差距大？ 1.用户规模之于互联网平台意味着什么？ I.赛道间的差距 II.赛道内的竞争 III.UG增长策略对比 2.为什么用户规模不直接等于广告收入？ I.广告收入间的差距是流量的差距吗？ II.赛道间的差距 3.为什么不同平台稳态净利润率差距较大？ I.都是利润超预期核心区别是什么？ II.规模效应带来的带宽服务器固定成本摊薄可变成本 III.用户规模带来分成溢价权 IV.竞争格局好转下运营效率提升 4.为什么单MAU估值差距大？ I.互联网估值框架 II.Roblox：最高的P/DAU，最大的弹性 III.快手：基本面不断向好，PS估值锚定稳态净利润率 IV.重点公司估值一览表 资料来源：QM、公司公告、彭博、SeekingAlpha，中泰证券研究所 核心观点 两个现象一个等式：互联网公司市值=用户数*单用户使用时长*单用户单时长ARPU*平台抽成率*合理净利润率*PE。仅有少数内容/社交互联网平台做到用户多，单用户收入高、利润率高、市值越高；而大部分平台都面临着两个困境：1）用户量和收入的平衡；2）用户量和利润率的平衡。基于此，本报告致力于解决以下问题：为何不同内容/社交互联网平台之间的单用户市值差距大？ 用户规模间的差距体现在获客、留存、活跃三个维度。对产品来说，用户是需求的集合。因此产品能够满足需求的普适程度决定了各细分赛道中可获取的用户规模的上限，不同赛道中竞争剧烈程度和护城河构建的难度决定了各赛道头部app可分到的赛道中用户多少。对于买量增长策略来说，赛道/商业模式能够做到有效“赢者通吃”的平台是买量成长关键。表观指标为ROI，细分拆解包括留存率、单用户创收等，但本质是竞争格局稳定下平台具备的增长杠杆和定价权。 及时通信中，微信QQ已完成从人到生态的连接，壁垒深厚，具备明显的先发优势，因此其用户规模天花板最高；短视频类同样具备先发优势，其既是提供内容的APP，又兼具一定的社交属性，因此用户规模天花板次于即时通信类；电商类平台存在双边效应，用户规模和商品品类互相促进，形成正循环。社区类平台具有一定的梅特卡夫效应，不同的社区类平台通过不尽相同的产品逻辑，满足用户差异化的用户需求，用户规模天花板较低；音乐类、新闻类、长视频类竞争格局相对分散，平台间差距不明显；直播平台也具备相对明显的先发优势，斗鱼/虎牙在用户规模及粘性指标上明显优于其他平台。 流量池就是数据池，可沉淀大量用户数据，做算法的优化，从而实现VV和ARPU的双升；流量的大小和变现效率共同决定了公司的广告创收能力。用户总时长到广告收入的差距本质在于平台所能容纳的有效广告的量。能容纳的广告量本身是由对广告能带来的经济效益决定的。从广告的货币化能力来看，电商由于最靠近购买行为，因此广告转化率最高，由于短视频广告打扰程度较弱，从而使得短视频广告在降低了传统展示广告对广告位的依赖，并提升了广告的有效性，从而有助于整体点击率的提升，因此其广告转化率仅次于电商。 核心观点 不同平台间的利润率相差较大。即使是同一业务，不同平台间的利润率也不尽相同。因此，容易出现对同一业务的利润率评估上市场分歧较大。利润率中的变量主要源于1）规模效应带来的固定成本摊薄、2）广告/内容分成随用户量增长使得平台溢价能力提升后带来的可变成本下降，而竞争格局好转带来的三费缩减是有效marginexpansion的必要条件。 从估值方面讲，用户是平台变现的基础，而平台变现模式的选择又成为判断平台可达利润率的基础。MAU作为先行指标，到达平台可实现的利润还要经过ARPU及OPM的假设，使得P/MAU相比P/S，P/E波动性更大。因此容易出现在进行P/MAU的比较时忽略隐藏的 ARPU和OPM的假设而单纯进行MAU的横向对比，造成市场情绪特别好或者特别坏时以P/MAU为主要估值方式的标的出现超涨或超跌。 Roblox由于其商业化仍处于早期，但其商业化潜质已可以在arpdau中有所体现。因此相比PS估值，P/DAU是更适合的估值方法。但由于P/DAU是业务的先行指标，隐含有ARDAU、利润率等假设，因此上涨下跌中波动较大。另一方面，由于用户粘性好+可拓展性强+商业化业务仍处于相对早期，公司也拥有同业最高的PS/单日活用户估值。 快手仍处于流量高地的优质赛道，DAU仍在环比微增，粘性数据不断向好（DAU/MAU59.2%，日均使用时长达为128.1分钟）。盈利能力方面，尽管短视频还是一个相对比较新的商业模型，但基于直播/广告/电商的变现方式都有稳态可参考的公司。盈利中最大的变量来自于销售费用，但在买量竞争格局向好下，公司单用户获取及维系成本下降明显。 风险提示 宏观经济增长不达预期：宏观经济有可能进一步下行，从而影响广告主互联网广告投入，进而影响公司业绩，需要注意相关风险。 监管政策影响：近几年互联网监管呈现趋紧的态势，需要注意监管环境改变对公司带来的影响以及风险。 新技术变革下竞争格局变化：新技术的变革将会直接影响公司市场竞争力，从而影响公司业绩，需要注意相关风险。 第三方数据与实际数据存在偏差：报告所引用及展示的数据可能与实际数据存在偏差，未能反映真实情况，需要注意相关风险。 研究框架及逻辑 两个现象一个等式：互联网公司市值=用户数*单用户使用时长*单用户单时长ARPU*平台抽成率*合理净利润率*PE。仅有少数内容/社交互联网平台做到用户多，单用户收入高、利润率高、市值越高；而大部分平台都面临着两个困境：1）用户量和收入的平衡；2）用户量和利润率的平衡。基于此，本报告致力于解决以下问题：为何不同内容/社交互联网平台之间的单用户市值差距大？ 社交 内容生态 数据量及算法优化 留存及活跃 买量ROI 品牌广告 社交裂变获客 拉新获客能力 互动性 赛道特点 使用时长 距离交易端远近 平台可承载的广告量上限 转化效率差距 变现效率的差距 单用户估值 用户规模差距 平台盈利能力的差距 平台创收能力的差距 成本结构 竞争格局 发展阶段 稳态净利润率的差距 市盈率市销率 目录 CONTENTSONTE 中泰所 ｜领先｜深度 1 用户规模之于互联网平台意味着什么？ 社交 内容生态 数据量及算法优化 互动性 赛道特点 单次使用时长 留存及活跃 流量 安装率 留存率 活跃率 注册率 现有用户数 活跃率 使用时长 1.1赛道间的差距：用户规模间的差距是什么-用户增长漏斗模型 买量ROI 品牌广告 社交裂变获客 拉新获客能力 我们认为用户规模间的差距体现在获客、留存、活跃三个维度，主要参考的核心指标分别指标为MAU、7日留存率、流量指标即DAU*单日使用时长。 装机用户数 1.1.1赛道间的差距：月活规模差距 对产品来说，用户是需求的集合。因此产品能够满足需求的普适程度决定了各细分赛道中可获取的用户规模的上限。 移动社交类和移动购物类活跃用户数基本相近，在网民中的渗透率分别达到96%、95%，接近网民总数11.9亿。我们认为这主要是由于移动 社交类满足了及时通信的用户需求，而及时通信是是最基础的使用需求，具有必须、高频、覆盖面广泛的特点，用户规模的天花板很高。 系统工具、金融理财、出行、移动视频类app月活用户规模均在10亿左右，网民渗透率在84%左右。 移动音乐、新闻通讯及办公商务类月活跃用户规模则出现明显断层至7亿左右，渗透率下降至59%左右。 活跃用户数（万人） 120000 100000 80000 60000 40000 20000 0 图表：2022年6月中国移动互联网APP活跃用户数 图表：2022年6月中国移动互联网一级行业月活跃用户数规模 月活跃用户数（亿）yoy 11.4311.36 10.45 10.3010.29 10.26 9.61 7.066.95 6.57 14 12 10 8 6 4 2 0 20% 10% 0% -10% -20% 1.1.1赛道间的差距：月活规模差距 在月活跃用户数维度能突破6亿量计即活跃网民渗透率超过50%的app仅有7个，不同赛道中竞争剧烈程度和护城河构建的难度决定了各赛道头部app可分到的赛道中用户多少。表观体现为头部app月活用户规模与所处赛道月活规模的差值，实际反应的是不同平台效应。 移动社交类头部为微信，22年6月MAU规模达到10.2亿，在移动社交类月活跃用户规模的渗透率达到89%。而同属于移动社交类appQQ、及包括各社区类平台微博、知乎则与微信月活用户差值较大。我们认为差值的本质是由先发优势+社交壁垒到达临界点形成了梅特卡夫网络效应所致。 移动购物、移动视频类头部app分别为淘宝、抖音，在各赛道的活跃用户渗透率分别达到77%、66%，基本处于寡头竞争格局，但并未出现一家独大的特点。移动购物中突破4亿MAU的仅有淘宝、拼多多、京东3家，之后呈断层式下降至一亿左右。移动视频中突破4亿MAU的仅有抖快主站，而抖快极速版则下降至2亿左右，尚未出现非抖快系独立短视频平台突破1亿MAU。我们认为差值的本质是人与内容/货物建立的相对弱关系，这样的集合形成了双边效应。差异化的用户体验带来了突破一家独大的可能性，但双边效应下形成飞轮效应也形成了有效进入壁垒。 系统工具、金融理财、移动音乐等由于用户门槛及用户需求呈现差异化的特点，头部App占各赛道用户规模渗透率普遍不高。 图表：2022年6月中国移动互联网APP月活跃用户数（亿）与渗透率 MAU渗透率 12 10 8 6 4 2 0 1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 1.1.2赛道间的差距：留存差距 在用户留存维度，不同类型细分赛道的留存周期不同，在跨类别的比较中容易出现印象中和实际有所偏差。 表观来看，及时通信和短视频TOP5平台7日留存在80%左右，而社区平台与新闻类平台TOP5平台7日留存次之在65%左右，长视频、新闻、音乐、直播等内容消费平台在55%左右，而电商平台的7日留存则低于50%。 但我们在此引入留存周期的概念，强调忽略用户自然留存周期不能直接比较留存率。移动社交（含及时通信、社区）、短视频的用户留存天然高于电商平台。这是因为微信/短视频的使用周期是至少以日为维度计算的，而在像得物等垂类的电商平台中，天然周期可能是以月为维度的。类似的跨类别比较中容易出现的“应该”偏差还包括：社区类留存“应该”好于新闻类；社区类应用留存“应该”相对最优。 MAU与留存率之间为必要条件，除及时通信/短视频外，头部平台并没出现强存带来强者恒强的特点，但头部平台的留存率在其所在赛道中 一定是处于TOP3内的。 在用户增长期，留存与买量/裂变式MAU快速增长在一定程度上呈反比关系，用户的有效增长最终取决于新获取用户的留存水平。 图表：2022年4月中国移动互联网APP月活跃用户数（亿）与7日留存率图表：2022年4月各赛道TOP5平均MAU（百万）与7日留存率 1 500 MAU 7日留存率 85% 0.8 80% 400 66%66% 0.6300 0.4200 0.2100 57% 4 52% 55% 0 0 9% 12MAU7日留存