唯品会Q2财报超预期 净利润同比增84.2％

北京时间8月15日凌晨，美股上市的折扣零售电商唯品会（vip.com，NYSE：VIPS）披露了其未经审计的2019年第二季度财务报告，财报数据显示，唯品会二季度净营收增至227亿人民币（约合33亿美元），高于预期的215.22亿元，去年同期净营收为207.38亿元，同比增长9.7%。延续前两季度的向好趋势，财报各项数据进一步好转，成功保持 27个季度连续盈利外，活跃用户数也呈现11%的稳定增长态势。

唯品会2019年Q2财报核心数据

唯品会近五年Q2净营收成长图

财报显示，按照非通用会计准则，唯品会Q2归属股东净利润为11亿元人民币（约合1.548亿美元），同比增长84.2%；按照通用会计准则，Q2唯品会盈利能力持续增强：归属股东净利润为8.135亿元人民币（约合1.185亿美元），高于预期的5.07亿元，同比增长19.3%；毛利润51亿元人民币（约合7.413亿美元），同比增长25.9%。

本季度，唯品会总订单数为1.478亿，相比去年同期的1.113亿单同比增长33%。总活跃用户数达3310万人，同比增长11%。唯品会首页疯抢、快抢频道在本季度销售占比达30%，并通过好货和深度折扣持续贡献大量新客；与腾讯、京东的战略合作向唯品会贡献约23%的新客。自2018年布局超级VIP会员定制服务以来，截至2019年Q2，超级VIP人数已达350万。

唯品会董事长兼首席执行官沈亚表示：“唯品会在2019年第二季度运营数据和财务业绩持续向好。本季度，活跃客户总数继续呈现健康增长势头，同比增长11%。此外，近期宣布了唯品会对杉杉奥莱的战略收购，旨在进一步强化特卖生态体系，探索线上和线下整合的机会。自唯品会重新聚焦折扣服装和盈利能力，财务业绩和关键运营指标均得到了显著改善，证明战略的有效性。未来，唯品会将进一步扩大在中国折扣服装穿戴领域的市场份额，并有信心继续稳步提高盈利能力。”

“唯品会回归特卖以来，各项财务指标持续向好”，唯品会首席财务官杨东皓表示，“未来，我们将密切关注包括线下店在内的业务投资回报，致力于平衡营收额利润的稳健增长，实现长期可持续的股东回报。“

深度布局折扣零售特卖

释放穿戴服饰强劲竞争力

随着“第四消费时代”回归到消费本源，高性价比“好货”成为消费者的第一选择，尼尔森调研数据也同样显示，“性价比”已成为购物决策中的关键因素。随着国内经济环境的整体发展，消费观念与时俱进。其中一二线城市用户对于价格敏感度更高，追求“买得精、买得少、但买得好”。这意味着特卖模式有进一步挖掘一二线城市用户市场的可能性。

在经济下行周期中，消费者对性价比的超期关注也有助于唯品会继续拓展低线市场——零售行业普遍看好的新兴市场。中国三四线城市和城镇消费者的消费习惯正不断向一二线城市消费者靠拢。他们从选购无品牌、杂牌的商品过渡到青睐百货品牌甚至轻奢、奢侈品牌，消费频次则由低频转向高频，消费观念不断升级。

唯品会作为深度折扣零售电商，深挖消费观念升级背后诉求，将经营重点放到商业场景的基本要素：人、货、场，尤其聚焦“货”的把控，通过“以货建场”、“以货找人”重构人货场之间的新关系。以服饰穿戴为核心品类的唯品会，有着国内电商中最大规模的买手团队，挑选优质SKU，通过系统性的库存管理能力，自营性价比极高的差异化货品，实现以货找人，通过聚焦好货并以品牌特卖普惠消费者，释放服饰穿戴核心品类的差异化竞争力。

日前，iiMedia Research（艾媒咨询）发布的《2019中国服饰穿戴市场专题研究报告》数据显示，2018年中国服装鞋帽、针、纺织品类商品零售类值为13706.5亿元，居民人均服装消费支出达1289元，占人均消费总支出6.5%，人均衣着消费支出增长率为4.1%。消费群体对服饰穿戴消费比重的不断提升，给以服饰穿戴为核心品类的唯品会带来增长机遇。

同时，上述报告指出：“在对各类服饰电商的用户消费支出调查中，特卖电商的用户服饰消费占总支出比例更高，近六成特卖电商平台用户服饰消费占比处于21%-50%，这反应出特卖电商用户群更加注重服饰穿戴方面投资，在服饰消费上更加注重品牌的特点。”

受经济周期和消费周期叠加的影响，服饰穿戴行业正经历新一轮库存周期。一方面，品牌需要通过差异化平台提高周转、提升毛利；另一方面，消费者理性升级，追求“好货不贵”，品牌特卖顺应消费升级和自身抗周期性优势在2019年再次得到市场验证。

同时，线下特卖如今也面临发展黄金期。为了将线上特卖和线下特卖做深度整合，唯品会于2019年7月，宣布收购杉杉商业集团有限公司100%股份，开始布局线下奥特莱斯业务。

唯品会自2018年年中开始顺应大势，回归品牌特卖战略中心，在货品、价格、渠道、运营等不同层面，牢筑纵向边界，使其所代表的折扣零售商回归实用主义的商业本质，也助力其在2019年的两个财季均收获了持续向好的财务数据。

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