【零售案例】阿里巴巴:Q1业绩强劲开端 新零售加速核心电商领先优势

阿里巴巴发布2018财年第一季度财报,收入同比增长56%,核心电商收入增长58%,年度活跃消费者达4.66亿。新零售战略持续推进,盒马鲜生、银泰商业等业务表现出色。

8月17日,阿里巴巴集团公布2018财年第一季度(2017年4月1日-6月30日)业绩,在收入、年度活跃消费者、移动月活用户多方面实现超预期强力增长,显示新零售战略的持续推进对于集团各项业务的强大带动作用。其中,核心电商收入加速巩固领先优势,天猫在B2C市场份额持续提升,平台付费商家数量及平均支出均创历史新高;跨境及国际消费业务继续强劲增长,为长期增长奠定基础;云计算付费用户超过100万,达成重要里程碑。

阿里巴巴该季度收入达人民币501.84亿元(74.03亿美元),同比增长56%,其中核心电商业务收入为人民币430.27亿元(63.47亿美元),同比增长58%。中国零售平台上年度活跃消费者达到4.66亿,约为中国总人口的三分之一;移动月度活跃用户更高达5.29亿,较2017年3月增长2200万。

  阿里巴巴集团首席执行官张勇表示:阿里巴巴在2018财年迎来了一个强劲的开端,体现出我们各项业务的强大及多样化,以及为平台上的消费者所带来的价值。集团的技术正在推动各业务的强劲增长,同时也加强了核心电商以外业务的市场地位。凭借着持续的创新、阿里巴巴生态系统中各项业务的协同效应,我们对于未来深感兴奋。

在财报出炉之前,资本市场已经开始对阿里业绩进行预热,评级机构上调对阿里股价预期,机构投资者纷纷进场。据CNBC报道,索罗斯、David Tepper等全球最富有的对冲基金大佬纷纷在二季度大手笔增持阿里巴巴股票,其中索罗斯基金管理公司大举增持近八成。美国投资机构Stifel则将阿里预期股价调高9%至180美元。

阿里巴巴集团首席财务官武卫表示:客户管理收入的显著增长,反映我们为消费者带来了具有差异化的商业价值。我们计划继续投资于长期增长机遇,而其中的一部分已经在为消费者及投资者带来巨大的价值。

核心电商增长领先持续提升市场份额

财年第一季度财报显示,阿里巴巴核心电商的收入加速,平台上付费商家的数量及其平均支出,均创下历史新高。通过为生态系统中的消费者提供电商及娱乐业务,并赋能商家针对其消费者群体进行定位、互动及管理,阿里巴巴核心电商的价值定位得到了商家的高度认可。

天猫的市场份额在持续提升,截至今年6月30日,天猫实物商品的商品交易额(GMV)同比增长49%,加速巩固领先优势。其中时尚服饰、消费电子、快速消费品(FMCG)核心品类表现强劲,再度推升本季度GMV增长和市场份额。

作为全球领先的品牌转型升级主阵地,天猫在本季度内又有酩悦轩尼诗、维多利亚的秘密、Roland及Abercrombie & Fitch等国际品牌开设了旗舰店。

手机淘宝也给出了惊艳的答卷。它已经成为一个由个性化内容及创新所驱动的充满活力的生态系统。手机淘宝具有与消费者高相关度及互动性的内容,因此能持续带动活跃用户及互动的强劲增长。

上个季度,中国零售平台上的移动月度活跃用户增加了2200万,达到5.29亿,推动力正是手机淘宝。5月份,手机淘宝推出的全新用户界面,集成了最新的个性化技术,而这只是其优化用户体验、提升互动水平的第一步。

淘宝作为一个生机勃勃的生态系统,促进、赋能并且受惠于中国中小企业及创业者的创新。7月份,杭州举办了第二届淘宝造物节,展示千禧世代创业者们的原创优质设计、引领潮流的产品,这些淘宝店主展现出了中国年轻世代的创新思维。数以千万计的消费者通过线上或亲临现场,参加此次为期5天的活动。

盒马+银泰+无人超市,新零售引领商业新业态

在上个季度,阿里巴巴以126亿港元(16亿美元)作价,完成了对银泰商业的私有化及控股股权收购。除此之外,还正式推出自2015年起孵化的盒马鲜生。它意味着阿里巴巴在线上线下无缝融合的新零售体验上,又迈出了关键性的步伐。

银泰是中国领先的百货店及购物中心运营商,截至2017年6月30日共有49家百货店和购物中心。阿里巴巴将通过庞大的消费者群体、消费者认知及技术来支持银泰,以新零售战略改造传统零售。在服饰及品牌商品方面,新零售所带来的进化体现得尤其明显。

盒马鲜生是鲜食品品类方面的创新产品,它的横空出世,被认为是零售业界一大惊喜。追溯阿里巴巴孵化盒马鲜生的初心,是为了推动中国传统超市及仓储式零售模式的数字化转型,通过技术为消费者提供更为高效、灵活的购物体验。

利用大数据和云计算,阿里巴巴提供的消费者洞察、移动技术以及其他的门店内专有技术,为盒马的消费者提供了无缝的全渠道体验。盒马门店同时承担线上订单的仓配任务。而无论是在线上还是在实体店中,阿里巴巴独有的仓配系统,都能够为消费者提供最快30分钟送达的极致服务。

  阿里巴巴的“无人零售”系列,也在上个季度开辟出新的“新零售”场景——“无人超市”、“无人口红贩卖机”、“汽车自动贩卖机”……展现出新零售领军者的科技创新能力。

商务部公布的数据显示,今年上半年中国2300家典型零售企业销售额同比增长4.1%,增速比上年同期加快3.3个百分点,零售企业营业利润和利润总额增速同比分别提高7.8和14.3个百分点,回暖态势凸显。观察者们多注意到,这一波零售回暖以及消费拉动经济增长,和全国范围内线上线下融合的“新零售”密切相关。“新零售”驱动了整个零售行业的升级,并为中国实体经济注入全新活力。

全球化战略为长期增长奠定基础

跨境及国际消费业务继续强劲增长,国际零售业务收入达到可观规模。受益于东南亚平台Lazada以及中国出口平台全球速卖通(AliExpress)的强力表现,收入达人民币26.38亿(3.89亿美元),同比增长136%,并进一步扩大了在中国以外地区的消费者群体。

6月份,阿里巴巴在美国底特律举办“中小企业论坛”,让超过3000名来自美国和加拿大的中小企业主重新认识中国市场的巨大潜力,并了解如何通过阿里巴巴平台建立品牌、实现跨国贸易。论坛在教育美国市场方面取得重大进展,将有力推动中美两国中小企业双边贸易的增长。

8月份,阿里巴巴与万豪设立了合营公司,前所未有的打通会员体系,为数以亿计的中国消费者提供全新的全球游体验,并将为中国零售平台上超过5亿的移动活跃用户打顶尖的会员平台。

云计算付费用户破百万,阿里巴巴技术长征里程碑

云计算付费用户数量首次超过100万,较前一季度增加13.7万,成为亚洲首家达到百万级用户规模的云计算公司。受益于付费用户的强劲增长,云计算收入同比增长96%至人民币24.31亿元(3.59亿美元)。

阿里云还将客户名单拓展至包括中信集团、中国华能集团、人保金服、亚洲航空等海内外超大型企业。在国际市场,阿里云继续扩大全球布局和客户群体。本季度宣布了在马来西亚和印度尼西亚建立2个数据中心的计划,它们将加入已布局逾14个国家及地区的数据中心网络,以服务全球用户。

目前,云计算客户涵盖了多元的行业和企业,由初创企业到大型企业,覆盖行业包括消费品牌、能源、金融机构、健康医疗、制造业、媒体和零售。

云服务严重依赖于技术的领先性,这一里程碑式的成就证明了阿里巴巴从电商公司发展至技术公司的成功,也预示着一个拐点的出现:阿里巴巴的交易、支付、物流、云计算、大数据、人工智能成为全社会的商业基础设施。

多源数据接入 支持校园各业务系统数据接入:包括教务系统(学生成绩、课程信息)、学工系统(奖惩记录、资助信息)、后勤系统(宿舍分配、能耗数据)、图书馆系统(借阅记录、馆藏信息)、一卡通系统(消费数据、门禁记录)等。 接入方式:提供数据库直连(MySQL、SQL Server)、文件导入(CSV、Excel、JSON)、API 接口调用等多种方式,支持实时同步与定时批量同步。 数据标准化与治理 建立校园数据标准体系:统一数据格式(如日期格式、学号编码规则)、定义核心数据元(如 “学生” 包含学号、姓名、专业等必选字段)、规范代码集(如性别代码 “1 - 男,2 - 女”)。 数据清洗:自动检测并处理缺失值、重复值、异常值(如成绩 > 100 分),通过规则引擎实现数据校验(如 “学生年龄需在 16-30 岁之间”)。 元数据管理:记录数据来源、格式、更新频率、负责人等信息,生成数据血缘图谱,追踪数据从产生到应用的全生命周期。 二、数据共享与交换核心功能 分布式数据存储 基于 Hadoop HDFS 实现海量数据存储:结构化数据(成绩、消费记录)存入 HBase,非结构化数据(文档、图片、视频)直接存储于 HDFS,日志类数据通过 Flume 采集至 HDFS。 支持数据分片与副本机制,确保数据高可用(默认 3 副本存储),满足校园 PB 级数据存储需求。 数据交换引擎 构建点对点数据交换通道:各部门系统可通过交换引擎向平台上传数据或申请获取授权数据,支持同步 / 异步交换模式。 交换流程管理:定义数据交换规则(如 “学工系统每日向平台同步新增学生信息”),记录交换日志(成功 / 失败状态、数据量),失败时自动重试。 数据脱敏:对敏感数据(如身份证号、银行卡号)在交换过程中进行脱敏处理(如显示 “110********5678”),兼顾共享与隐私保护。
用户信息管理 支持用户注册(手机号 / 社交账号登录)、个人信息完善(如年龄、性别、饮食禁忌、偏好菜系等)。 记录用户行为数据:浏览历史、收藏 / 点赞美食、评分记录(1-5 星)、消费记录(如外卖订单、到店消费)、搜索关键词等。 美食数据管理 存储美食基础信息:名称、分类(中餐 / 西餐 / 日料等)、子类别(川菜 / 粤菜 / 汉堡等)、食材、口味标签(辣 / 甜 / 清淡等)、价格区间、商家信息(名称、地址、评分)、图片等。 支持商家入驻与信息更新,管理员审核美食数据合规性(如食材描述真实性)。 二、协同过滤推荐核心功能 基于用户的协同过滤(User-based CF) 计算用户相似度:通过用户对美食的评分、浏览记录等行为,使用余弦相似度 / 皮尔逊相关系数识别 “相似用户群体”(如用户 A 和用户 B 对 80% 的川菜评分一致)。 生成推荐:向目标用户推送 “相似用户喜欢但目标用户未体验过” 的美食(如相似用户高分推荐的新川菜馆)。 基于物品的协同过滤(Item-based CF) 计算美食相似度:分析用户对不同美食的共同评分 / 点击行为,挖掘美食间的关联(如 “点过麻婆豆腐的用户中有 70% 也点过回锅肉”)。 生成推荐:为用户推送 “与已喜欢美食相似” 的菜品(如用户刚收藏了水煮鱼,推荐酸菜鱼、毛血旺)。 混合推荐策略 结合两种协同过滤算法结果,根据场景动态调整权重(如冷启动用户优先基于物品的推荐,活跃用户侧重基于用户的推荐)。 融合用户显式偏好(如标注 “不吃辣”)过滤推荐结果,避免无效推荐。 三、用户交互与推荐展示 个性化推荐页 首页展示 “为你推荐” 列表,按推荐优先级排序,显示美食图片、名称、匹配度(如 “98% 的相似用户喜欢”)、用户评分、距离(适用于到店推荐)等。 支持按场景筛选推荐(如 “午餐推荐”“周末聚餐推荐”“性价比推荐”)。
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