DFS Lab:金字塔中部的機會,非洲消費者購買力洞察


原標題:DFS Lab:金字塔中部的機會,非洲消費者購買力洞察

作者:非程創新 (微信公眾號ID:Future-Hub)

白鯨出海注:本文為非程創新發佈在白鯨出海專欄的原創文章,轉載須保留本段文字,並註明作者和來源。商業轉載/使用請前往非程創新專欄主頁,聯繫尋求作者授權。

本篇文章將深入探討經常被我們誤解的兩個領域——非洲的市場規模及其消費者購買力。

廣義地說,在科技領域營利有三種方式:你可以把貨賣給企業(如微軟、台積電);你可以把貨賣給個人(如亞馬遜、蘋果、阿里巴巴);或者你可以通過廣告把人賣給企業(如臉書、谷歌、騰訊)。當然這些公司也在做其他業務,例如亞馬遜的AWS 顯然是B2B 服務。許多公司也會涉及這三個模式的某種組合,但這是三種主要的模式。

VC 投資的創業公司最主要的任務就是尋找這三個模式下的需求。創新是無窮盡的,工程師總能創造出新的產品和解決方案,但人們會為哪一個買單呢?

雖然我們並不先知先覺(這畢竟是一個經驗問題),但這並不意味著所有的創新都是均等創造出來的。對消費者購買力有更深刻的認識,對於理解機會在哪里以及如何應對它們至關重要——尤其對上面提到的後兩個模式。

在本篇文章中,我們將用原始數據來衡量收入和消費能力。對於一個給定的收入水平,有多少是可以自由支配的,而不是花在必需品上?每個級別有多少人?諸如此類。這些數字並不是萬能的,因為還有其他的影響因素,例如心理、文化、宏觀環境、不斷升級的用戶需求等。但是忽視數據會導致錯覺。數據雖然沒有給出答案,但可以形成一些邊界,限定一些可行性。

本文數據

我們將要研究的主要數據來自PovCalNet,這是世界銀行為對比衡量各國收入和消費水平而已經實施了幾十年的一個老項目。通過詳細的家庭調查,他們盡最大努力估計家庭中每個成年人的每日消費支出金額。從這個數據庫中,我們可以推算出每個國家、每個地區的收入分配。雖然該數據確實有其局限性,但它是現有的最佳數據。

注:這些數據也被很多文章廣泛引用,如非洲開發銀行的分析報告和華爾街日報相關分析文章,兩者都證明了非洲有一個龐大且不斷增長的中產階級,與中國不相上下。鑑於中國的中產階級比非洲富裕3-5 倍,我們認為這種估計與非洲的真實情況有很大偏差。

首先,非洲的整體情況是什麼樣的?

下圖顯示在撒哈拉以南非洲,大部分人們生活支出很低,主要消費能力集中在社會前10% 的少數富裕階層人群身上,這些高端人群每天消費5 美元以上。從地區一級的數據看,大多數國家看起來大致相似(除了博茨瓦納和南非這種有更多人每天消費超過10 美元的少數國家之外)。這也與更富裕的國家很相似,因為大部分購買力集中在頭部最富裕的階層。但在非洲,實際收入水平要低得多。例如,非洲前1% 消費者每天消費僅20 美元,這一數字仍然低於美國和歐洲大部分地區的國家貧困線。

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注:嚴格來說,這裡的數字不是衡量收入,而是衡量每個成年人每天的消費。因此,一個每天消費5 美元的成年人將每月消費大約30*5 美元=150 美元,每年消費1825 美元,並且通常會獲得大致相同的收入,除非他們生產大量商品供家庭消費(例如農業),或者拿出儲蓄進行消費,或者支付大量稅款(不算消費)或其他特殊情況。

這些數據是經過基於購買力調整的,即5 美元的消費被假定為人們可以用5 美元在美國購買的商品和服務的數量(而不是人們用5 美元在當地中可以購買的商品和服務)。不過,一般來認為這些數字大致等於收入是相當安全的。

上面同樣數據以表格形式展示如下:

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那大家都在談論的新一代經濟能力處於上升期並被數字化鏈接的城市年輕消費者呢?

讓我們從一個簡單的問題開始,有多少人每天消費超過10 美元?這是一個人為武斷設置的門檻,但我們相信大多數創業者都瞄準了這一群體(也許不知道他們的確切收入是多少)。在這個收入水平上,人們開始發現了智能手機的普及率、銀行賬戶的擁有率以及其他推動更高水平數字化的因素。因為這一群體消費能力比較強,在人口密度高的城市地區更容易通過數字化手段或者線下推廣方式觸達這一群體,因此科技公司更傾向於針對這一群體提供服務。

然而,下面的數據顯示,i)超過這一門檻的人口數量相對較少,ii)他們大多分散在非洲大陸10-15 個較大的城市裡。在某種程度上,我們認為這是一個很容易進入的市場,但也是一個成長空間挑戰很大的市場。僅僅瞄準這個市場就可能意味著一家初創企業將停留在細分市場上;他們一開始會快速獲得這些更富有、更數字化的一小撮用戶,迅速增長,並脫穎而出,但是一旦達到當地市場空間的極限時,將停滯不前。

這就是為什麼許多創業在其早期就開始考慮國際擴張的原因之一——擴張到其他國家的首都城市,那裡有高收入數字消費者。我們相信非洲的許多初創公司都面臨著這種命運。

按照每天消費10 美元以上的人口數量進行國家排名

我們將一些非洲之外的市場納入進來進行比較。

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圖注: 本圖顯示的是非洲人口數量排名前20 的國家,PovCalNet 估計值可能不太精確,考慮在這些國家每天消費10 美元以上的人口數量很少——在這些國家(南非除外)中,真實數量可能是圖中所示數量的兩倍或一半。也就是說,即使其中許多數量翻了一番,定性結果也不會有太大改變——只有不到5% 的非洲人口每天消費超過10 美元,其中近1/3 的人口都生活在一個國家(南非)。以這個收入計算,中國同樣消費能力的人口數量是非洲任何一個國家的100 倍(南非除外),是整個非洲大陸的10 倍。

那麼最大的機會在哪?

如果我們進一步降低收入門檻,去研究更大的人群呢?人口數量的增加量是否超過了收入的降低量(以及更低的可自由支配的比例)?幸運的是,這些數據使我們能夠找到解決這個問題的線索。

我們首先估計每個美元收入層級有多少人(我們可以用PovCalNet 數據來估計),然後我們看看每個收入層級人群可能有多少可自由支配的收入,也就是其可能在衣食住行和其他一些純粹必需品以外的東西上的支出。除了那些出售基本必需品或幫助人們創造額外收入的公司外,大多數B2C 科技初創公司都在尋求從人們的可自由支配的支出中賺錢。

下面的圖表摘自Banerjee 和Duflo(2008)的一篇論文,在該論文中,他們量化了收入從1 美元到10 美元的人們花費在食物(主要必需品)上的收入比例,發現這一比例從最窮階層收入的65% 下降到最富裕階層收入的50%。除此之外,我們還增加了大約收入的10%,用於支付衣物、居住和其他一些基本費用。 (10% 是一個估計值,但與其他學術研究的方法類似,這個比例可能是保守的,即低於實際比例)。由此我們計算出收入中可自由支配的比例,從25%(或0.25 美元/天)到40%(或4.00 美元/天)。 (對於最高收入階層,我們假設其收入中可自由支配的比例穩定在70%,但這一假設對曲線形狀影響不大)。

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注:PovCalNet 的數據可以做這個估計,但需要大量的工作和重新格式化,所以我們採用了上述銀行的人群收入數據,並將其擬合為一個曲線。他們使用的基礎數據與PovCalNet(世界銀行LSMS 調查)在13 個發展中國家(包括但不限於非洲國家)的基礎數據相同。

根據每一個美元收入階層的人數,我們可以計算出每個收入階層總的可自由支配消費能力。可自由支配的比例會隨著收入的增加而增加,而每一階層的人數通常會隨之下降。下圖是實際數據的權衡曲線。

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圖注:曲線下方0-4 美元/天的區域代表了最底層85% 人口的消費能力,大約是5-10 美元/天中間階層消費能力的一半,中間階層人口數量約佔總人口的10% ,11 美元/天以上的階層是最富有的5% 人口,該階層群體的消費能力大於收入0-4 美元/天最底階層群體的消費能力,但小於收入為5-10 美元/天中間階層群體的消費能力。

重要的是,我們可以看到,儘管3 美元/天以下低收入階層是主要人口,但其總的可自由支配收入相對較少,他們的收入幾乎全部花在了必需品上。該圖的峰值約為收入在4-6 美元的人群,這個階層人口數量較少剛好被其較高收入相互抵消掉了。此外,隨著收入增加其對應的人口數量快速下降,甚至比收入增長的速度還要快,因此絕對消費能力在下降。有趣的是,收入在5-10 美元/天區間的階層(僅佔總人口的10%)的消費能力(按曲線下面積計算)大約是收入在0-4 美元/天區間階層(佔人口的85%)的消費能力的兩倍。從我們的經驗來看,這些每天收入5-10 美元區間的消費者作為一個群體是相當一致的,即彼此之間的相似性高於收入為20 美元/天的高收入群體,也高於2 -4 美元/天收入區間的低收入群體,因此這代表了一個相似性較高並具有巨大消費能力的細分市場。

降低獲客和渠道成本是關鍵!

但這些只是消費支出數字——初創公司關心的是利潤,因此我們必須考慮客戶獲取以及商品銷售的成本。把這些成本因素考慮到計算公式中,曲線圖將會發生較大變化。隨著商品成本上升,一些處於最低端的消費者將沒有能力購買該商品(也就是說,即使我們獲得了他們的所有可自由支配收入,儘管這幾乎是不可能的,獲得商品或服務的成本仍然會高於他們的所有可自由支配收入)。此外,曲線的峰值將移向更高的收入階層,因為不僅該階層有更多的錢,而且該階層集中分佈在少數人群中,這使得獲得客戶每一美金可自由支配支出的成本也將更低。

注:我們假設無論收入水平多少,獲客成本都基本一樣。有人可能會說,獲得富人用戶的成本更高——我們認為,獲得低收入用戶(收入低於5 美元/天)的成本實際上高於其他人,因為通過數字渠道觸達他們往往相當困難,而且需要招募地面推廣團隊。這些圖表是一種簡化圖,因為每種產品的獲客成本會有所不同,在某些程度上,創業者通常會通過“創新”來發現低成本服務或獲取用戶的方式。

下面的圖表展示了扣除不同階層獲客成本後的可自由支配淨收入情況——我們可以看到,隨著成本上升,峰值從收入5 美元/天處變到了收入將近20 美元/天的地方,曲線之下的面積(總的潛在市場價值)急劇縮小。從另一個角度來看,剛好是成反比的:任何能以更低成本模式獲得或服務客戶的創業者,將獲得巨大的市場價值,使更多的人成為可能的客戶。

扣除獲客和服務每位客戶的成本後的年度支出淨額(美元)

作為盈利能力的指標,我們計算得出從下面第1-5 行5 個實際年度成本增長值的曲線:

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圖注:本圖向我們展示了當我們將獲客和服務每個客戶的成本計算在內時,會發生什麼變化(數字產品是由獲客成本驅動的)。從圖中可以看出,當將獲客成本計算在內時,將導致經濟模型嚴重遠離低收入人群(當曲線降至零以下時,低收入人群對企業的價值變為負值),並使得峰值移至更高收入水平人群。

上述分析假設大多數初創企業都在提供瞄准人們可自由支配收入的服務。下面我們將包含生活必需品支出在內的所有支出都計算在內,再做一個類似的曲線,我們將看到一個更大的市場,用戶消費能力的峰值出現在收入為2-5 美元/天之間。這與“金字塔底部”的觀點一致,即低收入人群在食品和其他基本生活必需品方面有很大的消費能力。儘管如此,我們可以看出,每天生活費不足2 美元的龐大群體的總消費能力仍然是相對有限的。

備註:Prahalad 和Hart 在2002 年的BoP 論文原文,主要引用了快速消費品類的基本生活必需品的例子,如聯合利華的肥皂,這與我們的分析是一致的。

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圖注:本圖顯示的消費能力由橙色的基本必需品支出和藍色的可自由支配支出組成,實際上,富裕階層的可自由支配支出高於其基本生活必需品支出。

從以上分析中我們可以得到什麼結論呢?

上面的分析採用了數據驅動的方法來解決一些非常基本的問題。我們在其他一些觀察中看到如下觀點:

非洲正在快速發展中,其擁有年輕的城市人口,在生產力和資源利用率方面有許多提升的機會。因此,在科技領域有許多值得我們樂觀的理由!但與中國、印尼或拉丁美洲等市場相比,純粹2C 的互聯網應用項目在變現方面將面臨特有的挑戰;

許多純粹2C 的互聯網應用程序將很容易獲得收入水平達到10 美元/天以上的富裕人群的市場,但由於這一人群的規模有限,將導致其面臨著業務規模增長停滯的風險;

純數據意義上,最大的商業機會是收入水平在4-8 美元/天之間的消費者。這個收入區間聚集了最多的可自由支配收入,因為這個消費群體的消費能力超過了基本的必需品支出,而且其人口數量相對較多。也就是說,對於大多數人來說,獲得和服務於人口規模最龐大的用戶的成本是貴得令人望而卻步的,並且這一成本是成功的關鍵因素;

相反,那些能夠以創新的低成本方式(例如,與社區團體、政府、USSD 接口、病毒式社群營銷等合作)來獲得和服務於收入在4-8 美元/天之間的用戶的創業者將有機會通過打開這些用戶的新市場而創造巨大價值;

專注於提供初級必需品(通過直接銷售或提高價值鏈效率)的企業會有一個更大的潛在目標市場;

另外,一些能显著提高人们收入水平的商业模式,如临时工或有卖方市场的领域,不符合上面分析的逻辑,并且这些商业模式在提高低收入人群的收入水平的同时,有潜力从其身上获得很大收益;

最後,雖然這些數據勾畫出的圖表表明B2C 模式將面臨挑戰,但我們確信,專注於優化價值鏈、提高效率與資源利用率、中小企業數字化以及提高普遍生產力的B2B 商業模式具有巨大的潛力。