哪些因素驱动了跨境电商自建网站的收入增长?
跨境电商模式探讨:自营垂直平台估值最具溢价空间从运营模式来看，目前国内跨境电商行业已形成“自建网站”、“自有品牌卖家”、“普通第三方卖家”三类业态模式。
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“自建网站”模式是指跨境电商企业通过自建网站和移动 app 向海外消费者销售产品。
我国跨境电商企业主要依靠电子和服装两大优势品类建立了一批表现优异的垂直类购物网站并积累了早期用户，其中电子类站点的主要代表为跨境通旗下 Gearbest、棒谷科技创立的 Banggood、通拓科技旗下 TOMTOP 等;服装类站点主要包括 SheIn 平台、跨境通旗下 Zaful 网站、浙江执御创建的中东电商 JollyChic。
第三方跨境电商卖家在亚马逊、eBay、速卖通等国际平台上，开设网络店铺销售产品，占目前跨境电商企业及中小卖家的绝大多数。
其中，一类企业以销售自有品牌产品为主，在供应链端投入一定的产品研发，并在海外国家申请专利注册品牌。
该类企业以少量爆款单品为主打，SKU 数量控制在几百个水平。
一类企业以大量选品销售为主，经营多个网络店铺、销售多种品类产品，对供应链介入较少，主要搭配算法选择热销产品采购并销售，从而获取中间差价，SKU 数量为十万级别。
跨境电商业态模式已形成多级梯队，品牌主导未来标的优质性。
三类模式的企业中， 最看好自有平台模式的跨境电商企业，其自身的流量属性赋予其广阔的成长空间。
第三方平台卖家中，我们看好自有品牌卖家，这些卖家的产品已实现了自有品牌的初步建设，在海外消费者中具备一定基础，能够享受到品牌溢价。
本篇报告中，我们对建设自建网站的跨境电商企业开展研究，探索有哪些因素驱动了其自建网站收入增长。全文报告下载地址：乐晴智库网站 www.767stock.com
电商网站收入构成三要素:流量、转化率、客单价
漏斗模型提供了移动互联网从获取用户到实现销售的分析框架。漏斗模型又称为AARRR 模型，主要用于移动应用商业模式和数据的分析，其五个字母分别是 Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer 五个基本要素的缩写，将购买流程拆分成 5 个步骤。
获取用户(Acquisition)是运营的第一步，主要描述推广阶段的引流效果。提高活跃度(Activation)指在推广时很多用户可能是通过广告等渠道被动地进入应用，需要将其转化为活跃用户。
提高留存率(Retention)指在解决活跃度的问题以后，提升用户粘性，引导用户长期使用产品。
获取收入(Revenue)最为核心，应用的提供方对盈利的模式和收入来源需有所规划。
自传播(Refer)是最后一个环节，其本质是一种低成本的引流方式，将过程又回到了“获取用户”环节，形成了应用的螺旋式上升。
参考并简化该框架，我们提出电商平台收入增长主要由三项要素驱动。漏斗模型的核心在于对分析对象进行分解并量化评价，可以作为方法论加以推广。
对于电商企业而言，在一定时间范围内，将访问平台的流量总数，乘以流量转化成购买次数的比例，可以得到全站的购买次数;再乘以每个转化的流量购买的平均金额，可以获得网站整体的收入规模。
从对应关系来看，访问流量对应了模型中的获取用户(Acquisition)环节，并也受到自传播(Refer)的影响;活跃度(Activation)与留存率(Retention)共同决定了电商平台的流量转化率;客单价则是获取收入(Revenue)的直观体现。
此处我们对访问流量、流量转化率和客单价三项指标进行具体定义:
访问流量:统计访问流量的常用指标一般有三种，分别为 IP、UV 和 PV。其中，IP 的统计最容易实现，且具备真实性，如无特别说明，本篇报告中所使用的流量数据均为 IP 访问数据。
流量转化率:该指标同样有较多不同定义，本篇报告中我们定义其为目标行动的访问次数与总访问次数的比率，即电商平台用户产生有效购买1行为次数占总 IP 访问次数的比率。
这里我们需要突出强调，不同电商平台公布的转化率数据一般难以做简单横向比较，这主要是由于转化率存在多种统计口径，差异可能来源于:
1)访问流量的统计指标存在差异，IP、PV、UV 等不同统计口径计算出的转化率有所区别;
2)电商平台可能有比上述三项指标更为精准的访问量检测指标，并以该指标为分母计算转化率。
客单价:单次有效购买行为产生订单的平均价格。
收入增长模型:三项要素交替发力，共同推动平台发展
在跨境电商平台的成长阶段，销售规模前期由访问流量增长驱动，中期客单价提升贡献增长，后期主要依靠转化率上升。
流量是收入的入口，前期电商平台通过广告投放、打折优惠等多种方式快速吸引新增流量;中期已积累一定忠实用户群体的基础，可以引入更高客单价的产品，原有销售的产品也有一定提价空间;后期伴随自身扩张、第三方卖家引入，平台的 SKU 逐步增加，为消费者提供更多选择，用户粘性增强，推动转化率提升，贡献长期增长。
在电商平台的成熟阶段，销售规模增速趋于稳定，客单价与转化率变化不大，长期来看访问量是增长的主要动力。
成长阶段前期:快速引入流量，打好发展基础
平台发展初期，流量提升直接贡献增长。我们首先从以自营销售商品为主的亚马逊和京东入手，研究流量与销售商品收入直接的关系。以亚马逊为例，2007-2013 年公司 PC端访问流量和收入成完美的正相关，增长幅度也接近一致。
但 2013 年之后，亚马逊的流量呈现高位波动，日均 IP 稳定在 4000 万左右，但收入量级依旧持续走高。
京东的变化趋势也十分类似，自 2012 年达到顶峰后持续下滑，且两个电商平台在该阶段尚未大规模转向移动端。在网站发展初期，流量的高速增长必不可少。
流量高速增长带来收入量级不断提升，短期无效流量挤出不改变整体趋势。
近几年随着跨境电商行业的快速爆发，海外垂直电商纷纷高速扩张抢地盘，量级较小的跨境通电子站和服装站流量于 13 年至 16 年间迅速增长，收入的增长与流量的增长高度匹配。
16 年至今，服装站流量略微下滑，原因是 Sammydress 网站无效流量的挤出，虽然网站流量下降较多，但均为无效流量，留下来的用户多从收藏夹中直接点击网站购物，转化率提升使得收入依旧有较为稳定的增长。
电子站流量在高位波动向上，收入流量同步增长趋势未改变。
成长阶段中期:产品品类向上扩展，高客单价推动收入提升
跨境电商网站成立早期主打性价比，销售品类以低客单价为主。我们在系列报告的第一篇提出:行业高速成长的背景是海外正在经历线上冲击线下十分激烈，而国内跨境电商企业依托供应链优势享受全球线上红利。
国内跨境电商企业成立的网站初期均以低客单价产品为主打，高性价比是引流的一大优势。以 Gearbest 为例，我们根据消费者点赞次数对销售情况进行大致判断，并统计了其早期热卖的单品的价格情况。
2015 年及 2016 上半年中，热销单品具备低单价、高性价比等特征，价格基本为 20 美元以下。这些重点爆款产品主要集中在 3C 消费电子品类中零配件领域，解决一些如图像存储、接口转换等功能的细分需求，覆盖中低端市场。
发展到一定阶段后，电商平台在具备一定用户基础下推出高单价产品。平台发展到一定规模后，拥有了一部分用户群体，且建立了一定程度的用户信任度，故而可以向上覆盖高价产品，从而提升整体销售客单价。
过去 12 个月上新的产品中，高客单价的 3D 打印机和扫地机器人成为销售爆款的代表。3D 打印机方面，两款热销产品单价在早期低价产品的10-20 倍左右，并仅用不到一年的时间就收到了大量的点赞认可。
扫地机器人方面，从上架时间来看，公司力推品牌 ILIFE 的新型号、新系列产品客单价不断提升，同时也通过销售小米机器人等产品拉升整体客单价。
工具篇:使用第三方监测网站，把握电商平台流量信息
电商平台一般有自建网站与移动应用程序两个入口，两者的研究工具及研究方法各不相同。电商平台可以通过第三方网站进行监测跟踪，这些网站包括 Alexa、Similarweb、app annie 等。
本篇报告中，我们重点应用以上三个工具对网站流量进行分析:
Alexa:主要支持 PC 端流量的监测。Alexa 创建于 1996 年 4 月，最早从事搜索引擎业务，1999 年成为亚马逊的子公司，2002 年 5 月放弃搜索引擎业务转而与 Google 合作，将重心转移到网站分析上。
Alexa 每天在网上搜集超过数千 GB 的信息，并进行整合发布，不仅给出多达几十亿的网址链接，而且为其中的每一个网站进行了排名。
Similarweb:支持 PC 端和移动端的监测。SimilarGroup 在 2009 年于以色列创立，它的插件可向用户提供类似于他们所访问网站的其它站点推荐，以及诸如网站排名、流量覆盖和流量来源的其它有用信息。
这些插件和其它技术帮助驱动新推出的 Similarweb 网站监测服务背后的算法。虽为新创公司，但 Similarweb 插件覆盖率正在快速增长，并且能够监测流量来源、排名、自然搜索和付费搜索的比例、社交流量、相关网站的数据等，在研究中可以与 Alexa 数据互为补充进行交叉验证。
App Annie:主要用于移动端的监测。全球 Top 100 的 iOS 开发商里，超过 90%在使用 App Annie 的服务对移动应用的下载进行跟踪分析。
需要重点指出的是，第三方流量监测无法完全准确表现真实情况。从监测原理来看，第三方监测机构通过在用户浏览器上安装的工具采样获取访问的原始数据，并通过统计方法将用样本情况推测总体情况，其排名数据并不具有绝对的权威性。但另一方面，第三方监测网站提供了大量信息。
这些信息包括综合排名、到访量排名、页面访问量排名等多个评价指标，且可以在同样的标准下进行不同网站的对比分析。目前尚没有而且也很难有更科学、合理的评价参考，因此大多数情况下可将其当作当前较为重要的参考指标。
定义篇:从关键指标入手，分析网站运营全貌
前文中我们已对访问流量(IP/PV/UV)、流量来源、转化率等指标作出定义，本节我们梳理其他一些流量分析的关键指标，便于后文的研究理解。
流量排名:流量排名是一项相对指标，用于衡量访问流量(IP/PV/UV)在全球范围内的排名，或某一区域/某一领域内网站的排名。
流量方面有两个需要注意的研究误区:
1)海外电商网站的排名具有季节性，销售的高峰期集中在每年的四季度，从感恩节6开始，历经“黑色星期五”、“网络星期一”和圣诞节几轮高峰。相比之下，其他网站(社交网站、视频网站、新闻网站等)的相对排名受季节性影响较少。
因此，访问流量及流量的同比数据更具备参考价值，短期内的上下起伏对研究网站收入规模的指导意义不大。
2) 仅适用国际性网站的总流量对收入规模的进行跟踪，结果会存在一些偏差。受居民收入影响，各个不同国家市场的平均客单价一般存在较大差异，因而即使网站总流量没有太大变化，在细分市场的流量占比出现变化同样会引起电商企业收入规模的变动。
流量质量与转化率有一定相关性，是我们重点关注的又一项指标。从大多数网站的历史情况来看，平台成长前期大量投入引流，相应地也会有较高的跳出率，较短的停留时间与较少的访问页面数。流量质量方面，有如下指标值得关注。百度搜索“乐晴智库”，获得更多行业深度研究报告
平均访问页面数(Pages per Visit):是指单次访问浏览网站内的页面数。
跳出率(Bounce Rate):是指仅浏览一个网站就离开网页的比例，一般认为该类流量属于无效流量。网站停留时间(Avg. Visit Duration):是指每个用户浏览网站的停留时长。
流量的来源也是我们重点关注的信息，其反应了流量质量、网站运营情况等重要信息。
如前文所述，按照来源渠道，流量可分为直接流量、广告流量，社交媒体流量等几类。Alexa将渠道来源分为了四类，Similarweb 则细分成了七类。
两者所监测到的数据基本反应了类似的结构，但 Similarweb 分类则更加详细，故而在本篇报告中我们主要采用后者进行此类研究。我们将两种分类标准的对应情况列示如下:
实践篇:以跨境通旗下自建网站为例分析流量数据
以跨境通旗下自建网站为例，对各种维度的流量数据和网站经营数据进行研究。
跨境通是国内跨境电商综合绝对龙头，业务包含跨境出口，跨境进口以及仓储物流和
供应链金融服务等等，2017 年上半年跨境出口中自建网站销售占其总收入的 46.4%，未来占比有望进一步提升，是典型的跨境垂直电商。
我们将利用 Alexa、Similar Web、APP Annie等第三方网站流量监测工具，以跨境通自建网站为例，深入剖析网站的流量情况，以尽量多的维度去交叉验证公司业绩变化。
从存量视角看，跨境通服装站与电子站流量二八开，Zaful 与 Gearbest 表现最优。
依据 9 月份 Alexa 日平均均访问 IP 数据，公司服装站与电子站流量占比分别 23%与77%，其中服装站流量主要由 Zaful(占服装站总流量 43%)、Rosegal(占服装站总流量35%)、dresslily(占服装站总流量 12%)提供，电子站 94%流量由 Gearbest 提供。
移动端流量接近半数，电子站全球排名 280 左右，服装站在千名附近。
从 Similarweb的流量跟踪数据来看，跨境通全部自建网站从 7 月到 9 月的网站全球访问者超过 5.2 亿次，其中近六成的渠道来自于移动端;从全球排名来看，主要电子站 Gearbest 排名全球 280位左右，主要服装站在排名 2500-4000 名，表现十分优秀。
从增量视角看，电子站流量保持高位稳定，服装站流量快速提升。
根据 Alexa 数据，我们从近六个月的日均访问 IP 数来观察，跨境通各个电子站每日访问 IP 数保持在 150 万个附近，服装站从 3 月份的 25 万个日均 IP 上涨至 9 月份近 40 万个，流量快速增长。
前五大流量来源国共占总流量 40%，其中电子站在南美与欧洲国家占绝对比例。
从similarweb 数据来看，公司自建网站的流量来源前五大国家分别为巴西(占总流量 12%)、西班牙(占总流量 9%)、美国(占总流量 8%)、意大利(占总流量 6%)和俄罗斯(占总流量 5%)，其中在美国流量有一半属于 Gearbest 网站，剩余一半属于四大服装站，其他国家超九成的流量都属于 Gearbest 网站，从 Alexa 检测到的数据与这一结果大致相同。
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