三折的分众,是时候抄底了么?

2019 年 7 月 20 日 雪球

跳出三界外,不在五行中”

4月24日,分众传媒公布了一季报:19年第一季度营业利润4亿,扣除政府补助后,不足2亿,同比下滑70%;而仅仅一年前,分众的年度净利还高达60亿,同增连续四年保持在30%以上。

二级市场上,公司市值已从2600亿顶峰,跌落72%,不到“三折”(当然,仍然远贵于其在美股的巅峰时刻)。

曾经性感(轻资产独角兽)、深护城河(接近垄断+网络效应)的分众,跌落凡尘。一些“价投”,高高套牢在山顶,现在,能抄他们的“底”了吗?

谈论这个话题,先要搞明白,“三折”背后,究竟发生了怎样的故事。

作者:businesslike

来源:雪球App

赶海

关于分众,过去几年的焦点,还数新潮和它的抢点大战。

在连年扩张后,2017年底,江南春又踌躇满志的提出新的“小目标”:“覆盖500城、500万终端、5亿新中产”,此时,分众的点位,才刚刚来到151万个;

而彼时覆盖城市8个、可售点位仅6万的新潮,则提出更激进的目标,“一年内覆盖80城、40万点位”,

一年十倍豪情背后,是其掷地有声的打法:点位租金被曾经的垄断者盘剥惨了,新潮要打破垄断,携手物业,让租金上涨100%~200%!

一时间,分众、新潮们你追我赶,跑马圈地,甚至不惜竞相抬价挖墙角;一级市场投资者,琢磨着多少钱能够烧出一片天;二级市场投资者则忙于分析:谁的点位更多?更有价值?更便宜?

从行业到投资者,多有人的精力,都集中在点位“资源”上:对梯媒来说,更多、更有价值、更便宜的点位,意味着更高的业务量、更高的挂看率和更低的成本;另一面,谁拥有了最多点位,达成垄断性多数,就拥有了资源“网络效应”,就取得了不可撼动的竞争优势。

点位就是资源,点位为王,得点位者,得天下。真的吗?

18年中开始,业绩放缓已成共识。不过,大家一致认为,业绩放缓主要来自供给侧(点位)扩张带来的成本压力,而且,这种放缓,是“战略性的”;

然而三季度开始,敏感的投资者观察到:不单单新签点位没广告可上,就连老点位,刊挂率(点位售出率)和实际挂刊价,也越来越低,钱也越来越难收。

最终,公司在今年开始承认:“2019年会扩张更谨慎,整体以优化为主”;“公司认为目前需求不明朗,扩张会带来浪费,需要持续观察需求端的情况”;

连年扩张戛然而止,公司转向谨慎

公司也意识到,那些资本撑腰,在顶峰高歌猛进的豪客,其实也和自己一样,一旦突遇下行,也要节衣缩食,哪有可能个个英明神武、加大开支、逆势扩张?

翻越顶峰,才意识周期严酷;事到临头,方知身不由己。

从一级市场到二级市场,从广告主到行业挑战者和卫冕者、甚至久经沙场的江南春,在大潮面前,都象赶海的孩子:景气高涨中,欢声笑语、相互追逐;潮水骤然退去,又哑然失色,如履薄冰。

供给侧还是需求侧?听起来,这似乎又是一个关于周期的古老故事潮起扩张、潮落坍塌;这样看来,“逆周期”应该比顺周期,更加智慧?

然而,当我们谈论点位争夺,谈论宏观周期时,可能并未想到,故事的关键,也许并不在“供给侧”

流量

盘点下分众闻名遐迩的王牌案例:

从神州租车、饿了么、飞贷到瓜子二手车、优信二手车,从瑞幸咖啡、到BOSS直聘、伯爵旅拍,再到妙可蓝多,

是不是很容易发现以下关键词?O2O、新经济、流量为王、估值提升…

为何高潮的分众,客户如此集中,又这般类似?它的Solgan:“引爆主流”已说明一切。

没错,大规模认知轰炸,正是分众所长。而它的客户,不仅要有“引爆”的决心,更要具备为高当量密集爆破,买单的支付能力,和大手笔开支的魄力。

什么样的客户,有这样的决心、支付能力和魄力?没错:笃信流量,急于跑马圈地、提升估值的新经济玩家,和它们背后,万马奔腾着,有着同样诉求的各位金主:

蓝柱:一级市场融资额(不含并购、上市)与红线:分众年收入(最近一期为19Q1报收入)呈高度相关。

从2015年起,一级市场开始爆发,融资规模迅速从2014年前的2000亿一线,爆炸式增长至18年的1.5万亿;

正是这段时间,分众也开始了爆发式成长:与一级市场热潮完全同步,分众营收从14年不到70亿,飙升至18年145亿,四年翻番。

高潮期的一级市场融资,多涌向各种的“赛道”、进行五花八门的“模式创新”,不过,无论怎样创新,新贵们的“玩法”往往都离不开:烧出流量、圈地为王。

于是,死亡竞赛模式的资本开支,把一级市场,与分众营收大膨胀串联起来:一级泡沫—>跑马圈地—>广告开支竞赛-->分众营收。然成也勃焉;败也忽焉;

数据来源:CVSource

一级市场在2018年见顶回落,其背后,是股权投资者募资规模,早在两年前就已见顶。

上半年,一级投融规模仅3600亿元,融资交易仅2800笔,同比下跌47%和49%,同期,分众一季度收入仅26亿元,五年来首次同降,利润更大降70%。资本市场寒意刺骨时,公司营收已应声下跌。

分众业务的相当一部分,建立在一级市场的起伏上。一方面,它由资本驱动具有强烈的双重周期性(宏观经济*资本市场),另一方面,随多个2C领域临近终局、流量市场“低垂的果实”收割殆尽,周期的高点,可能将一波更比一波低

分众面临的挑战,不是点位争夺(供给侧),也不是宏观周期;

而是主力业务构建于经济周期、资本周期双重控制的需求(需求侧)之上,天然不具有稳定性。

何解?

Get hands dirty:出门左转,服务更“真实”的需求。

细水长流、遍地花开;出门左转,正是遍地花开、欣欣向荣。

与资本驱动型广告急剧萎缩相对,是另一类需求的稳定增长。

借用财务概念,我们暂且把广告需求分为两类:

一类:中长期效果重于短期效果、品牌宣传重于即时交易,类似资本开支,先投放,作用则在远期逐渐体现,可称为开支型需求。它们单体规模大(因需要密集、持续的圈层轰炸),但极度依赖后方融资和经济景气,需求规模周期弹性大(不是说会没有,而是波动大,请注意),“真实”度堪忧。

品牌广告、密集洗脑广告多属这种类型;

另一类:更多指向短期消费行为,或“广而告之”,类似费用,可称为费用型需求。费用只要小于、甚至等于边际利润,广告主就倾向投放,所以,尽管单体开支不会太大,但胜在遍地开花、细水长流,其需求总规模不会随周期“剧烈”变化,“真实”可靠。

BAT们的效果广告,就属于这样的类型。然而,BAT们的效果广告,远不是费用型广告的全部。

尽管互联网效果广告能直接联结宣传与行动(即时点击)、可实时评估,但相对于梯媒,BAT们却有两项不能:

LBS强覆盖和强制输入。

“基于位置服务”(LocationBased Service)原本也是一个互联网概念,但是,没有什么能比楼下街边甚至同一栋楼的服务,离你更近。例如楼下的便利店或楼上的健身房,这是LBS的可触达性和便利性;

另一方面,结合大数据,位置(特别是楼宇位置)更能帮助广告主精准定位受众。这又是LBS的精准性。可触达性、便利性和精准性,构成了LBS强覆盖。它不仅正是费用型需求痛点所在,更有助于加速部分开支型需求的近期回报;

然而,这些正是BAT,暂时难以触及的:--在楼里移动,大部分人还不会一直盯着屏幕--毕竟,我们尚未进化出在室内用导航的习惯—你不看手机,BAT就拿你没办法;

梯媒令BAT们望尘莫及的另一大杀器,是“强制输入”。

无聊等电梯或电梯里的呆呆三分钟,几乎必然100%是属于梯媒们的。你不仅不能买会员或上厕所以去除掉它们,相反,有时你还会有点意犹未尽。

这下好了,分众们可以如数家珍的告诉你,附近有哪些有趣的LBS;大概率的,你还会学习得比较认真。

因此,费用型广告,并不必然完全等同于现有互联网效果广告。

如果和巨头们的数据与技术相互嫁接,它的空间,更不可限量。

比起开支型广告,它更海量、更持续、更“真实”,也更可能建立起梯媒独一无二的护城河。

重塑竞争力?

在价值投资六则中,我们曾谈到一个话题:竞争优势,面临的最大挑战什么?往往不是对手搏命相争;而是需求悄然改变。

然而,就在新潮们饥不择食、如火如荼地收揽“真实”需求时,分众,却在场外踌躇:这些需求,在分众和大众眼里,有点LOW。

没错,这就是分众的症结:它有点LOW不下来。

是的,与一掷千金的开支型需求相比,费用型需求真实但琐屑,无处不在,却犄角旮旯。另一面,与自上而下、整齐划一的阵地战不同,它又更需要水银泻地却又收放自如的运营、更智能的场景识别和更敏捷精密的分发体系。

再加上,这些各色各样、千奇百怪、又没有资本撑腰、4A加成的费用型需求,如何让它们显出或多或少一点点调性,或至少不那么LOW,貌似也委实是个难题。

从获客、运营再到分发,服务费用型需求,与分众今天高举高打、饱和攻击的畅快淋漓,显然大相径庭。

LOW不下来,是因为这些个农村包围城市的本事,难建立吗?对别人来说,也许的确如此。

但对梯媒市场的创造者、事实上的资源垄断者,又与巨头数据技术相互嫁接的分众而言,这些能力,似乎并非真真望不可及。

例如,早在去年与阿里联姻前,分众就曾在多个场合,雄心勃勃地提到“千楼千面”—一款让中小商家通过APP,自主投放、精准分发的业务模型,连江南春自己,都一度极有信心的它可以造就一个媲美现有业务的大市场。

然而,时至今日,这个项目却好像无疾而终。比不会LOW更难的:是不想LOW。技术可以开发,团队可以招募,体系、文化能变乎?

分众最大的前Topsales,也许是号称“业界见过最多客户的老板”---江南春本人。老板曾是Topsales有诸多好处,比如简单高效、比如贴近市场;

但老板就是老板,一个公司,会在存活的同时,尽可能地往适应老板的方向生长;当这个公司逐渐长大,它的文化、体系和能力,就是老板风格的外延。

例如,一个围绕Topsales型老板长成的公司,会长成什么样?

1、存在感不强的销售平台?

2、客户集中化?

3、围绕大客户,生长出的业务体系和公司能力?比如分众100、比如高举高打、集中轰炸;

4、资源集中化、文化集中化?在这样一个体系中,是倾向自上而下、言出必行,还是自下而上、呼叫炮火、边缘创新?如果这个老板恰巧很能干,那就再加上一条:

5、余粮不少,破釜沉舟很难?

文化和体系,是一家企业的基因,它帮助企业走到今天,但另一面,它会不会在哪天,成为公司走不出的路径依赖?

价值?

只能服务开支型需求的分众,业绩必然起起落落;平行时空的另一侧,进化出费用型服务能力的分众,将开启第二赛道。

若重塑竞争力成功,那么,750亿的分众,仍价值可期;反之,走不出舒适区的分众,只能是一家周期性公司,去年的利润,可能是它未来若干年的高点。那么,750亿的周期高点,还远远称不上便宜。

当然,这不是说,在后种情况下,分众没有上涨的可能。恰恰相反,只要牛市,如前图所示,它完全可以成为一只资本驱动*估值驱动的“双击股”;然而,喧嚣过后,你会淡然离开,因为你知道,你击的是鼓,传的是花,并不是要和它长相厮守。

公司价值和股价,常常是两码事。三折背后,有人推演经济周期何时回升,有人计算新潮们净资产所剩几何。但是,问题的实质,并不在此。

分众价值几何,最后还是要反求诸其身:这个市场的创造者,能否持续进化?在这样一个极有可能形成护城河的行业里,

作为梯媒的开创者和龙头,已然拥有了先发优势分众,我们,希望它仍有进化的可能。祝愿分众挑战成功,我也将持续关注它的进展。

风险提示:雪球里任何用户或者嘉宾的发言,都有其特定立场,不构成投资建议,投资决策需要建立在独立思考之上


好久不见~雪球App上新啦!大神私房炒股选基攻略、财经热点第一手解读,只在雪球App!


点击原文链接下载

登录查看更多
0

相关内容

基于位置的应用。通常与智能手机(移动终端)的应用相结合,如签到,查找附近的好友和服务等。
商业数据分析,39页ppt
专知会员服务
160+阅读 · 2020年6月2日
Python数据分析:过去、现在和未来,52页ppt
专知会员服务
99+阅读 · 2020年3月9日
《人工智能2020:落地挑战与应对 》56页pdf
专知会员服务
195+阅读 · 2020年3月8日
新时期我国信息技术产业的发展
专知会员服务
69+阅读 · 2020年1月18日
2019中国硬科技发展白皮书 193页
专知会员服务
81+阅读 · 2019年12月13日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
李善友:战略听着空?但有人用它“绝处逢生”
互联网er的早读课
10+阅读 · 2019年1月15日
说说我的老同事,前端大神程劭非
余晟以为
17+阅读 · 2019年1月14日
改了3次APP首页后,我的一些认知
从0到1
11+阅读 · 2019年1月13日
刘强东人设崩了,京东没崩
PingWest品玩
6+阅读 · 2018年11月20日
都是学 AI,为什么别人薪资比你高?
机器学习算法与Python学习
8+阅读 · 2018年11月5日
创业者和伪创业者的10大区别
创业财经汇
8+阅读 · 2018年6月5日
PPTV创始人姚欣:人工智能到底怎么赚钱?
“独角兽”:开工资,我们不比BAT低
IT时报
4+阅读 · 2017年7月16日
Deep Reinforcement Learning: An Overview
Arxiv
17+阅读 · 2018年11月26日
Arxiv
6+阅读 · 2018年4月24日
VIP会员
相关VIP内容
商业数据分析,39页ppt
专知会员服务
160+阅读 · 2020年6月2日
Python数据分析:过去、现在和未来,52页ppt
专知会员服务
99+阅读 · 2020年3月9日
《人工智能2020:落地挑战与应对 》56页pdf
专知会员服务
195+阅读 · 2020年3月8日
新时期我国信息技术产业的发展
专知会员服务
69+阅读 · 2020年1月18日
2019中国硬科技发展白皮书 193页
专知会员服务
81+阅读 · 2019年12月13日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
相关资讯
李善友:战略听着空?但有人用它“绝处逢生”
互联网er的早读课
10+阅读 · 2019年1月15日
说说我的老同事,前端大神程劭非
余晟以为
17+阅读 · 2019年1月14日
改了3次APP首页后,我的一些认知
从0到1
11+阅读 · 2019年1月13日
刘强东人设崩了,京东没崩
PingWest品玩
6+阅读 · 2018年11月20日
都是学 AI,为什么别人薪资比你高?
机器学习算法与Python学习
8+阅读 · 2018年11月5日
创业者和伪创业者的10大区别
创业财经汇
8+阅读 · 2018年6月5日
PPTV创始人姚欣:人工智能到底怎么赚钱?
“独角兽”:开工资,我们不比BAT低
IT时报
4+阅读 · 2017年7月16日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员