后“僅退款”時代，拼多多慌不慌？

撰文丨一視財經 邱邱

編輯 | 西貝

3月下旬，拼多多發布了2024年的財報，全年營收同比增長59%，達到3938.36億，凈利潤更是同比大漲87%，首超千億來到1121.35億。

不過，同路人直呼亮眼的觀感不同，伴隨年報披露的拼多多四季度業績，其實不論營收還是凈利潤都未能達到此前市場的預期。但令人詫異的是，不及預期的業績僅給多多帶來短暫的盤前跌下，當日美股正式開盤后，就迅速拉紅，在當天熱門中概股悉數飄綠的美股市場中，強勢收漲3.97%。如此不免令人好奇，這份初看亮眼，再看又不及投行預期的財報，究竟是好是壞，市場大幅波動背后又反映了投資者的哪些分歧？

01

后“僅退款”時代

去年第四季度，拼多多實現營收1106.1億元，同比增長24%；同期，凈利潤達到274.47億元，同比增長17.9%。對比全年營收和凈利潤分別為59%、87%的同比增速，拼多多單季度的增速確實有所放緩。

分業務來看，四季度拼多多的在線營銷及其他收入，同比增長17%達到570.11億，交易服務收入，同比增長33%，達到535.99億。前者主要指廣告收入，反映商家為了走量，而向平臺付出的推流支出，該收入增速已經連續三個月出現下降，相較于去年四季度同比57%的高增速，更是明顯下降，這里當然有去年同期的高基數問題，但也反映拼多多過去的增長模式的天花板正在顯現。

傳統印象中，拼多多上的主流商家是所謂的白牌商家，他們近距離接觸生產一線，或者是貿易商抓大熱單品的機會走量、或者是打牌代工廠下場走“大牌平替”的路子，不論哪一種單件利潤都薄，要追求極致地走量，為此他們會選擇大量買量，追求快進快出，但在市場的一輪輪洗牌下，盲目買量的商家被淘汰，剩下的只有更接近工廠、生產能力更強、更有爆品經驗的商家，他們在廣告的投放上，自然會更加理性。

而交易服務收入，則是平臺對交易的抽傭，該項收入是過去兩年間支持拼多多保持亮眼增長的最關鍵所在，去年第二至第四季度，增速均超過300%，而目前回落至33%，其間有平臺GMV增速下滑的愿意，但同時也離不開拼多多的主動減傭。

拼多多過去幾年的飛速增長，秘密在于：利用中國過剩的供給，通過利用供給方價值，給消費者最優的體驗。

但近期，對供給端的傾斜卻在行業內興起：1688全面取消“僅退款”，淘寶升級規則，異常訂單商家可直接拒絕退款，快手電商廢止“退款不退貨服務”，電商行業對供應端近乎畸形的壓榨正在減弱，邏輯上來說：白牌做大的目標一定是要成為品牌、優質的商家絕不會甘心只掙最薄的利潤。因此，一味地對商家的壓力必然不可能持續，為此拼多多推出“百億減免”主動減傭、成立“商家權益保障委員會”，推出“異常訂單預警”“低價風險預警”等多項舉措，對商家權益重視度明顯提升。這些舉措在一定程度上，對其交易服務收入的增長形成壓制。

02

自己掏錢“國補”？

對比牢牢占據3C消費心智，而因為“國補”難得站上風口的京東，拼多多則一度被認為較難吃到“國補”紅利，反而還會因為“國補”存在對原來“百億補貼”的價格優勢形成沖擊。

始于24年8月的“國補”，從其模式來看，拼多多確實處于先天劣勢。“國補”的錢來自地方政府，它們希望拉動地方消費，提高本地的社會消費品零售總額，要想達到相關目的，需要消費者要么在直營門店購買，要么通過自營品牌。拼多多在自營、頭部、中高端品牌數上，對比京東、淘天顯著處于劣勢，為此市場有傳言稱，2024年Q4到2025年Q3末尾一整年區間，拼多多可能需要投資過百億，以對應國補帶來的變化。

從實際舉動上看，拼多多在去年四季度推出了“超級省”計劃，在“百億補貼”的基礎上繼續優惠，反映在財報數據上四季度公司營銷費用支出314億，同比增長18%，高于市場隱含的預期，反映為了應對“國補”，守住低價心智，拼多多確實加大了補貼力度。但同時也要看到，去年底的“國補”主要還是針對家電，而今年1月1號后，補貼全面擴大至帶電子產品，作為“百億補貼”的核心產品，拼多多預期還需要投入更多來應對沖擊。

03

到底拼不拼AI？

不同于其他科技企業，在財報中盡可能地突出自己的“AI含量”，拼多多整張財報中對AI所提甚少，在財報會上，CEO陳磊也只是輕飄飄地來了一句“密切關注新技術變化”。

雖然公司或許并非在AI上沒有投入，四季度拼多多的研發費用同比增速明顯提高達到32%，實際支出37.8億，同環比來看都增長了8-9億，市場普遍猜測這筆支出給了AI。

與之對于的市場上的一則流言，拼多多挖來了原百度鳳巢的核心成員作為公司電商推薦大模型團隊的負責人。但不可否認，單季僅增8-9億的水平，對拼多多這樣的大廠來說著實不高，與之對比，騰訊四季度資本開支為390億元，主要用于AI領域，相當于一天就要燒掉4個億。再看所謂的百度鳳巢，是百度在2009年推出的搜索推廣管理平臺，主要用于企業進行精準廣告投放和營銷優化，以此推測拼多多這筆所謂在AI上的投入，應該主要是為了優化站內廣告系統，或者至少同自建大模型、同行業流行的口號“all in AI”無關。