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1、1 ! # $ % 使用全球协作工具，为 疫苗研究人员提供相关 实时的数据。 复杂算法： 自动监测医疗中心和政 府等大客户的数十万个 订单，若发现异金额订 单，则通知供应链专业 人员调查、调整生产计 划， 实现供需平衡。 运营数字化+自动化 连通运营整流程；供应 商进入到供应链管理系 统中，提高供应链透明 度和可追溯性；自动化 加快事件响应速度；更 好了解与预测消费者需 求。 大数据实现智能供应链 质量管理：每日从工厂 收集20万份分析结果监 控原材料和产品。 与菜鸟上线“智能供应 链大脑”，实现与物流 的共融共生。 定制化供应链： 施耐德为集成商、电气 分销商和最终用户等开 发了5个供应链模

2、型。 定制是新常态，需快速 响应客户需求。 雀巢从电商、线下商超 、经销商等渠道获得销 售数据，统计到自己的 系统中，辅助不同产品 、地区的销售预测。 14 两类供应链模式对比 资料来源：中泰证券研究所 其中，Apple和服装企业Inditex（Zara母公司） 是两类供应链最强的公司。Apple采取全球工厂的标品生产模式，Zara采取柔性供应链， 本文接下来将分别分析两种供应链特点，并说明SheIn采取柔性供应链的原因。 Apple Zara 产品特点 行业特点 供应链特点 标品生产模式 柔性供应链模式 15 标品供应链的天花板：Apple库存9天1次周转 资料来源：公开资料整理，公司公告，

3、中泰证券研究所 AppleApple标品生产模式下的供应链流程：标品生产模式下的供应链流程： 苹果向全球200多个供应商订购零部件后再卖给劳动力价格较低的中国工厂进行组装，生产后通过UPS/中心仓库的方式运输至消费者。 原材料采购外包组装库存管理 开发新技术 知识产权许可证 设计 向全球200多个供应商 订购零部件 中国 线上订单：通过UPS、 Fedex直接运输 零售订单：送至中心仓库 加州 零售店面、直销商、 分销商 线上消费者 地点 流程 加州美、亚、欧等 富士康标准化组装与 生产 加州全球 AppleApple有多快？有多快？存货周转率高，库存平均9天周转1次。 62.8 58.6 4

4、0.4 37.2 40.1 41.5 2001820192020 20152020 Apple、Dell、小米存货周转率（次/年） AppleDell小米 16 Apple采取该供应链打法分析：SKU少，上新频次低，标准化程度高 资料来源：公开资料整理，公司官网，中泰证券研究所 1 1）原因一：）原因一：电子产品属于耐用品，不是快消品，因此新品SKU少，2020共上新16款 新品。销售预测周期比服装产品长。 2 5 5 1 1 2 Apple watchIphoneMacAir podsHome podIpad 20202020年年Apple Apple 新品款式个数新品

5、款式个数 2 2）原因二：）原因二：电子产品需求不受季节影响，更新换代比服装品慢，上新频率低， 2020年共上新8次，同系列产品上新1次/年。 3 3）原因三：）原因三：由于上新频率低、sku少，且组装非电子产品核心环节，因此产品可标 准化生产，实现规模效应降低成本。电子产品供应商和零售店数量远低于服装产品。 200 511 1805 6829 全球供应商数量全球零售店数量 AppleZara 20202020年年AppleApple、ZaraZara供应链情况对比供应链情况对比 产品测试投放市场季度考核 开发新技术 知识产权许可证 研发 产品测试识别 潜在质量缺陷 长达长达150150天的预

6、测天的预测 决定投放数量 监控销售情况 调整生产需求 AppleApple预测周期长预测周期长 8 4 104 365 AppleHMZaraShein 20202020年年Apple Apple 低于服装产品上新频率（次低于服装产品上新频率（次/ /年）年） 17 快时尚柔性供应链的天花板：Inditex(Zara母公司）库存周转率为中国行业平均的2倍多 资料来源：Bloomberg，Wind，公司公告，纺织服装周刊，中泰证券研究所 ZaraZara有多快？有多快？ 库存周转率20001820192020 Inditex4.50 4.49 4.18

7、 4.27 4.35 4.23 4.23 4.20 5.01 迅销4.60 4.00 3.40 3.20 3.80 3.30 2.90 2.70 2.50 Nike4.40 4.30 4.10 4.00 3.80 3.90 4.00 4.00 3.30 中国休闲服装 2.953.073.032.742.923.232.972.462.34 4.50 4.49 4.18 4.27 4.35 4.23 4.23 4.20 5.01 20001820192020 20122020 20122020 知名服装品牌存货周转率（次知名服装品牌存货周转率（次/ /

8、年）年） ZaraZara柔性供应链流程：柔性供应链流程：21332133天天 采购与生产产品配送用户 基于模仿开发产品 随时调整生产计划 设计与打版 全球1805个供应商，欧洲650个 供应商（占比36%）。 在欧洲拥有资本密集型的制造工 厂进行小批量生产。 从科鲁尼亚配送中心发货，卡车运送至欧洲专卖店， 空运到美国和亚洲配送中心。 光学读取条纹码系统：光学读取条纹码系统：减少货物分拣时间。 路线规划：路线规划：将门店、配送中心位置、货物等信息进 行整合，匹配最快送货路线。 提供销售数据，向前 作用于生产。 10151015天天1313天天10151015天天 2020公里地下公里地下 传送

9、带传送带 18 Inditex采取该供应链打法分析：缩短研发，按需生产，垂直化供应链管理 资料来源：公司公告， 界上投资，纺织服装周刊，中泰证券研究所 1 1）产品开发模式基于模仿而非自主设计。）产品开发模式基于模仿而非自主设计。 普通服装企业需要69月完成产品的设计与上新，Zara仅需要1015天，且 每年投放款式达到12000款。公司服装不通过自主设计，而是整合市面上的潮流 元素并进行多重组合，更快开发新产品。 3 3）InditexInditex供应链垂直化管理供应链垂直化管理 + + 小单快反生产方式。小单快反生产方式。 Arteixo总部、主要工厂、主要销售市场均在欧洲。2020年欧

10、洲地区共贡献67% 的销售额，大部分工厂又聚集在Arteixo附近欧洲国家。靠近市场有助于总部更快判断 市场需求，要求工厂对变化做出生产调整。 Zara产品SKU多，生产节奏需要根据销售灵活调整。Zara与西班牙、葡萄牙的一 些小加工厂合作小批量产品，而不是大批量生产，来更快适应市场变化。 指标Zara中国纺织服装生产差异 销售前生产比例1015%85100%中国服装企业无储存面料习惯 产品生产时间1015天3个月以上中国服装企业生产时间长 库存周转率5.011.76中国服装企业面临库存积压风险 产品开发 设计专家：高档品牌LV、Chanel等在销售季提前提前6 6个月个月 左右举办春夏、秋冬

11、时装秀，Zara设计师从中找寻灵感 设计专家：收集时装秀、时尚杂志、街头时尚达人、影视 明星、酒吧、校园等各个场所的时尚元素 时尚买手：全国各地的买手购买当地高档品牌、网红品牌 、火爆品牌的产品并进行分析 市场分析专家：结合销售数据、库存数据和顾客的反馈意 见，分析畅销/滞销的款式和花色，不断完善服装 2 2）面料采购提前）面料采购提前6 6个月，按需生产。个月，按需生产。 Zara提前采购原材料放在仓库（50%进行染色，标准化半成本缩短生产周期； 50%未染色，迅速应对市场上花色变换的潮流），根据前端销售情况灵活调整生产 计划，避免一次性将面料生产同一种产品的库存积压风险。 西班牙 15.8

12、3% 欧洲其余地区 51.12% 美洲 13.54% 其余地区 19.51% 20202020年年 InditexInditex收入按地域分布收入按地域分布 161 17 1107 232 468 156 9 991 242 407 非洲美洲亚洲欧盟外欧盟 20192020 InditexInditex供应商地区分布变化供应商地区分布变化 19 数字化和供应商管理是柔性供应链的关键 资料来源：辛巴达线下闭门茶话会 ，公开数据整理，中泰证券研究所 数字化和供应商管理是柔性供应链的关键。数字化和供应商管理是柔性供应链的关键。中国服装柔性供应链曾进行4次尝试，直到第四次SheIn的整合，柔性供应链才

13、趋向成熟。 2008 201320152017 第一次尝试第一次尝试 美特斯邦威自2008年上市以来库存周 转率低，因此学习Zara做快时尚改造 供应链。 第二次尝试第二次尝试 淘品牌兴起，韩都衣舍实行“小组 制”，针对每一个产品设置三人小组， 分管研发、销售等。 第三次尝试第三次尝试 网红时代到来。如涵前端网红带货为 后端带来流量，要求供应商“小单快 反”，迅速反馈。 第四次尝试第四次尝试 以SheIn为代表的跨境电商整合了服 装产业产能，实现柔性化改造，柔性 供应链逐步成熟。 失败失败 / / 成功成功 原因原因 加盟代理商业模式。订货权在代理和加盟代理商业模式。订货权在代理和 加盟商手中

14、，且数据化能力弱，供应加盟商手中，且数据化能力弱，供应 链体系未建设完全。链体系未建设完全。 “小组制”单品全程运营商业模式“小组制”单品全程运营商业模式 。200200个小组小量多批下单对于供个小组小量多批下单对于供 应链配置能力要求高，但小组成员应链配置能力要求高，但小组成员 缺少高效培养方案。缺少高效培养方案。 “前端网红“前端网红+ +后端供应链”商业模式后端供应链”商业模式 。网红店铺可能在节日等特殊时段。网红店铺可能在节日等特殊时段 订货量暴增，需求量不稳定，供应订货量暴增，需求量不稳定，供应 商合作意愿低。商合作意愿低。 数字化改造供应链数字化改造供应链+ +供应供应商管理商管理

15、 5.98 4.41 6.00 1.6 2.4 2.7 4.3 20001820192020 20122012- -2020 2020 Meters/Meters/bonwebonwe、韩都衣舍、如涵存货周转率未得到显著改善、韩都衣舍、如涵存货周转率未得到显著改善 美特斯邦威韩都衣舍如涵 20 SheIn的供应链有多快？ 资料来源：各公司美国官网，bloomberg，中泰证券研究所 SheInSheIn存货周转率高于行业低存货周转率水平。存货周转率高于行业低存货周转率水平。对于不可能三角的第三角，2019年， 上新速度快且性价比较高的SheIn库存周

16、转率达到4.62次，超过周转率较高的Inditex （Zara母公司）和迅销（Uniqlo母公司），也超过中国休闲服装行业的库存水平。 2000020 20112011- -2020 2020 休闲服装子行业、休闲服装子行业、InditexInditex、SheInSheIn存货周转率存货周转率 库存周转率库存周转率2011 20000202020 SheInSheIn4.624.62 Inditex4.634.504.494.184.274.354.234.23

17、4.205.01 迅销4.944.604.003.403.203.803.302.902.702.50 中国休闲服装 2.902.953.073.032.742.923.232.972.462.34 中国纺织服装 3.072.993.052.892.632.442.572.271.851.76 SheInSheIn产品上新速度远超于其他快时尚品牌。产品上新速度远超于其他快时尚品牌。对于不可能三角的第一角，SheIn 采取每日上新的模式，平均45w件/周的上新速度远远超过周期较短的Zara。 SheInSheIn性价比高于其他快时尚品牌。性价比高于其他快时尚品牌。对于不可能三角的第二角，SheI

18、n产品价格 处于快时尚领域低位，其中SheIn畅销款的价格也处于Zara、H 同年布局中东 市场，次年销 量爆发。 进入中东：进入中东： 中东市场实现 销售额2亿，全 球销售额破10 亿。 供应链整合：供应链整合： 整合了以番禺为中 心 的 供 应 商 ， 2017年开始出现 年收入在2000万 左右的供应商。 营收破百营收破百亿：亿： 连 续连 续 5 5 年年 yoyyoy 超超 100100% 。20192019 年年 全球活跃用户数超全球活跃用户数超 20002000 万万。 公司销售额（亿元） 公司初始形态；逐步布局海外女装市场公司初始形态；逐步布局海外女装市场品牌成立；融资扩张；加

19、强供应链生态建设品牌成立；融资扩张；加强供应链生态建设业绩突破业绩突破 业务起点：业务起点：原线 上外贸公司 SEO ，创立南京点唯 公司，开展跨境 婚纱业务。 29 SheIn接近抓住每一次的互联网的流量红利机会，构筑强大流量生态 资料来源： Chris 陈勇“浅述跨境电商的流量红利”，中泰证券研究所 5 5 6 6 2 2 Amazon成立 19941998 Google成立 2002 Google基于 关键词排名的 Adwords广 告系统 2004 Facebook 成立 2012 Facebook第一 条信息流广告 2007 Iphone发布 2017 （20002000- -201

20、12011）Google SEOGoogle SEO红利期红利期 PC互联网移动互联网移动互联网 1 1 由于Google等搜索引擎遵从比较机械化的算法来决定网站的关键 词排名，从事SEO起家的创始人许仰天抓住第一次全球互联网的流 量红利期，利用多种技术手段获取了搜索结果前列的巨大免费流量 （20022002- - ）Google Google AdwordsAdwords广告红利期广告红利期 1 1 早期Adwards的成本很低，且竞争小，关键词 清晰标准的的商品都具有非常好的表现，SheIn 把握住了这一红利期，建立了属于自己的独立站 2 2 （20122012- - ）AmazonAma

21、zon红利期红利期 3 33 3 Amazon 将3亿消费者从线下发展至线上，开启延续至今的第三方平台红 利期，众多同类卖家纷纷涌入，流量竞争加剧，平台开始规范化限制刷单 刷评论。到18年红利接近尾声，独立站（SheIn）呼声渐高 4 4 4 4Iphone的发明以及同年11月Android操作系统让数10亿互联网 用户跨入移动互联网时代，全球网络流量也从PC端接入移动端。 SheIn也将运营的重点逐步向移动端转移（DAU达2200万） （20122012- - ）FacebookFacebook为代表的社交媒体红利期为代表的社交媒体红利期 5 5 Facebook拥有极广的用户覆盖（2021

22、Q2：28.95亿用户，且高成长，高 质量的年轻用户），精准的用户数据沉淀及丰富的信息流广告形式， SheIn利用社交媒体内的网红流量做销售转化，ROI做到1：3 抖音国际版Tiktok 进入海外市场 6 6 （20172017- - ）TiktokTiktok为代表的视频营销红利期为代表的视频营销红利期 SheIn与大量的KOL和KOC进行合作，无论粉丝多少，给SheIn推广都可以 从中获取10%-20%的佣金，且SheIn不干涉博主的内容创造。大规模的传 播让用户实现了从观望者到客户的重大转变。（已有200万+粉丝） 30 SheIn对于数据的掌握能力强，从而快速捕捉用户信号，调整产品结构

23、 资料来源： Google Trends，中泰证券研究所 按子区域按子区域搜索热度搜索热度 密西西比州100100 亚拉巴马州8989 加利福尼亚州8282 纽约州7272 相关主题相关主题搜索量上升搜索量上升 束腰 主题+250%+250% 孕妇装 外衣+140%+140% 礼服 主题+100%+100% 连衣裙 主题+50%+50% 2021/72021/12020/92021/32022/12021/112021/92021/52020/11 相关查询相关查询搜索量上升搜索量上升 SheIncoupon codes 2021 +4050%+4050% blushmark+1800%+18

24、00% SheIn kids sizes+700%+700% SheIn bugs+300%+300% 热度随时间变化的趋势热度随时间变化的趋势 SheInSheIn Google TrendsGoogle Trends数据数据 跨境电商对于数据的掌握程度更强，渠道更丰富： a) 国内电商对于数据的管控十分严格，尤其在2021年下半年， 淘宝、京东、抖音更新订单信息加密通知，对生态链路的 消费者敏感个人信息采取脱敏及加密措施（“数据断 供”）。数据保护使得上游平台的话语权不断增强，限制 了商家利用原始数据的二次研究，从而丢失更多的商业可 能性。 b) 跨境电商品牌，如SheIn，更容易利用数据

25、，如Google Trends来规划内容，做到精准营销：1. 实时性强：因为 SheIn所在的是快时尚的服装赛道，迅速观测流行趋势， 锁定爆款就能抓住用户，产生复购。（相关主题的搜索量 上升）2. 快速了解新兴市场及抓重点市场：数据能够帮助 SheIn了解新兴市场的用户需求，偏好，从而针对性地设 计、选品及推荐。同时，根据子区域的搜索热度，SheIn 也可以了解重点市场，做更深入的分析。竞争对手分析： 根据相关查询的搜索量上升（如blushmark），SheIn能 快速研究对手，做出改变，从而确保自己的领先地位。 互联网如何赋能互联网如何赋能SheInSheIn？ 31 SheIn数据管理：数

26、据掌控力反哺生态闭环 资料来源：中泰证券研究所 阿里巴巴 数据管控严格，店铺分析困难：阿里巴巴对店铺销售数据有严格的管 控，店铺只能拿到自己的销售数据，大数据需要从淘数据等平台购买， 店铺难以分析数据跟随市场潮流趋势。 流量商品化，店铺获客门槛高：淘宝平台的流量被收集到阿里妈妈， 由阿里妈妈基于流量打造流量产品，再分发给各家店铺，店铺需要付 费获取流量，流量与数据被阿里集中管控。 SheIn 全局闭环，自家数据反哺SKU创新：SheIn平台自营，不登陆其他电 商平台，数据从APP产生，再次回到SheIn研发中心，结合SheIn的上 新速度，能够快速跟随潮流，即使预期踏空也能快速跟随。 流量自有

27、，推新助力潮流引领：依靠自有平台，SheIn拥有独立自主 的推新能力，APP推动新品销售，新品反哺APP流量，推新能力塑造 SheIn追随并引领潮流，SheIn自身就可以是潮流。 阿里旗下平台平台内部商家 流量 数据 引流获客 动态调整 主动付费获取流量 被动无偿提供数据 设计团队 SKU更新APP平台 销售数据高效更新 流量互补 SheIn上海品茶推荐 阿里旗下商家对于数据的掌控力阿里旗下商家对于数据的掌控力SheInSheIn对于数据的掌控力对于数据的掌控力 32 互联网赋能下SheIn的sku比Zara还多一个量级 资料来源：雪球，中国商报，SheIn，中泰证券研究所 SheInSheInZ

28、araZara ZARA、SheIn 2021年10月11日SKU线上统计总数对比 ZaraZara 7500075000 SheinShein 260000260000 ZARA、SheIn 2020年上新SKU总数对比 SKU决定用户体验，带来复购：由于SheIn的受众是全球化的，每个国家及子区 域的用户需求都是个性化的，在这样的需求环境下，SKU越丰富，就越能满足用 户需求，增加用户复购率。同时，大量的SKU给予用户更多的选择空间，给予新 鲜感的同时激发用户好奇心，延长APP用户时长，增加用户粘性。 小单快反提升正价销售率，多SKU积累数据，提升预测准确性：成倍于Zara的 SKU意味着

29、SheIn需要依赖“小单快反”（小批量高频上新，根据销售情况敏捷 补货）这种强供应链支撑的模式，将反应速度做到极致，不断翻新在提升正价销 售率的同时，可以积累庞大的用户数据，使得SheIn预测用户的模型更加准确。 SKUSKU量级（对比行业内的领头羊量级（对比行业内的领头羊ZaraZara） 661285661285 1386013860 SheInSheIn ZaraZara ZARA、SheIn 2021年10月11日SKU线上统计总数对比 33 互联网赋能拉高行业天花板，日均更新速度提升两个量级 资料来源：虎嗅，出海通TecRetail ，SheIn，中泰证券研究所 抽样调查SheIn一

30、周每日上新数 SKU数量上新频率每次上新SKU数日均上新数最小生产单位SKU生产周期生产模式 SheIn661285每日上新约7500件约7500件约100件最短3-7天小单量、高频 ZARA13860每周一、四上新约240件约68件约500件2周左右中小单量、中高频 大数据 + 供应链 = 重新定义快时尚 依托珠三角成熟纺织供应链以及高速的数据反馈和设计流程，SheIn能够做到日均7000件以上的上新速度，对 比ZARA，每日新品数约为ZARA的110倍，将快时尚品类的每日更新速度提升了两个量级，在以“多快新省” （“多”：sku多、“快”：反应快、“新”：新品多；“省”：价格低）取胜的快时

31、尚领域，SheIn能够重新 定义“多”和“快”。 多SKU + 快补货 = 高容错率 SheIn的SKU数约为传统快时尚的50倍，且单SKU生产速度仅为ZARA的一半，互联网的特性赋予其更加高速、 全面的数据收集与分析能力，设计师团队反馈速度更快。这为SheIn提供了更高的市场容错率，即使短暂踏空季 度潮流，也能够在2-3周进行快速纠正。 8950 5747 4970 7752 8249 91939028 10/2110/2010/1910/1710/1810/1610/15 34 SheIn的成功离不开产品结构与目标市场现状的高贴合度 资料来源：国家统计局，Piper Sandler，知乎，

32、Statista，中泰证券研究所 北美 35% 欧洲 40% 中东 7% 东南亚+俄罗斯+日本 8% SheIn全球2020年各地区销售额占比 销售额集中于发达国家市场：2020年北美、欧洲两地为SheIn最大市场，销售额 合计占SheIn当年度销售额的75%，SheIn主要市场分布于全球购买潜力较强及基 础设施较完善地区。此外我们关注到，东南亚在近年来成为SheIn的又一增长极。 SheInSheIn全球布局全球布局 发达国家的Z世代也需要性价比的产品：北美Z世代的消费能力并不优于崛起中的中国 年轻人，他们很少从父母那里获得生活资金。同时，这几年的失业、疫情、及大选带来 的不确定性使得他们不

33、断节流，日常花销也降至2005年以来的最低点。 强购买潜力提供市场容量：欧美、中东地区消费者购买力较强，美国2020年人均服装 消费约698美元，对比中国2021年前三季度人均衣着消费1000元，市场空间更大。 成熟配套设施助力电商运营：欧美地区已经拥有成熟的电商履约网络体系以及网上购物 消费习惯培育，SheIn能够更好地依靠互联网进行品牌推广和商业运营。 2018Fall 2017Fall 2020Fall 2016Fall 2016Spring 2014Fall 2017Spring 2008Spring 2013Fall 2015Fall 2012Fall 2015Spring 2012

34、Spring 2011Spring 2020Spring 2010Spring 2006Fall 2009Fall 2014Spring $2,371 2011Fall 2009Spring $2,150 2018Spring 2010Fall Peak Spend $3,023 2008Fall 2013Spring 2019Spring 2007Spring 2007Fall 2006Spring 2019Fall 2005Fall 2005Spring 美国青少年日常年消费金额美国青少年日常年消费金额 美国青少年日常年消费金额已经到达有史以来的最低值美国青少年日常年消费金额已经到达有史以

35、来的最低值21502150美金美金 南美 10% 35 电商突破时空限制，进一步释放利润空间（租金成本：2.9%-9.2%） 资料来源： INDITEX公司公告，AI财经社，迅销公司（优衣库）公告，中泰证券研究所 其他 折旧及摊销 外判 100.0% 租金开支 12.4% 广告及推广 其它支出 销售成本 3.0% 薪金 物流费4.2% 3.7% 毛利 13.4%经营溢利 2.2% 7.8% 0.9% 2.9%2.9% 收入 50.6% 49.4% 销 售 一 般 及 行 政 开 支 迅销公司（优衣库）迅销公司（优衣库）UEUE模型（模型（20212021中期财报）中期财报） 23.9223.9

36、2 260260 租金成本全年营收 190 150 20182021E Inditex 2018Inditex 2018年度营收与租金对比年度营收与租金对比ZaraZara主品牌中国门店数主品牌中国门店数 门店租金成为快时尚行业巨大成本：ZARA母公司Inditex在2018年租金成本触顶达 到23.92亿欧元（约合180亿元人民币），占其当年度营收的9%，门店模式为快时 尚行业带来巨量租金成本。 门店限制快时尚发展：门店模式无法容纳大量SKU，再快“快”不过电商。且会带 来大量资金成本，在疫情冲击下进一步压缩盈利空间，疫情后ZARA已关闭超1200 家线下门店。 全面消除租金成本，提升净利润

37、空间：SheIn的电商模式为其节省了高额门店租金， 打开了约2.9%（类比优衣库）-9.2%（类比ZARA）的利润空间。 轻装线上，增强SKU调整能力：由于没有门店，SheIn租金成本节约后允许其全力 对库存进行调控，线上店铺能够展示不设上限的SKU并进行近乎零成本的SKU快速 更新，更加适配快时尚的快速更新机制。 36 SheIn的销售市场分布与该市场电子商务的增速与成熟度强相关 资料来源： Kantar Research and Analysis，similar web，中泰证券研究所 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40% 45% 0%1%2%3%4%5%6%

38、7%8%9%10% 11% 12% 13% 14% 15% 16% 17% 18% 19% 20% 21% 22% 23% 24% 2015-2018电子商务规模年复合增长率（%） 新兴市场 印度 意大利 墨西哥 印尼印尼 俄罗斯 西班牙 巴西 土耳其 日本 瑞士 发展中市场 沙特阿拉伯 加拿大 法国法国 澳大利亚 德国 2018电子商务规模占总体零售规模比重（%） 成熟市场 荷兰 美国美国 英国 韩国 GDP排名前20的国家（中国除外） 国家流量划分 United States38.52% Italy9.84% France8.69% Brazil6.92% Spain3.74% Canad

39、a3.68% Australia3.52% Germany2.48% Israel2.29% Russia2.23% Chile1.94% Poland1.14% Netherlands1.13% Belgium0.94% Saudi Arabia0.90% Portugal0.81% Philippines0.78% Thailand0.70% 截止2020年12月 SheIn的流量分布（根据国家分类） SheInSheIn全球市场全球市场95%95%的商品来自广东佛山的中心仓的商品来自广东佛山的中心仓 SheInSheIn在全球拥有多个海外中专站，只负责接受各个在全球拥有多个海外中专站，只

40、负责接受各个 区域消费者的退货，不进行发货区域消费者的退货，不进行发货 37 流量壁垒使得SheIn将持续挤压竞争对手的市场份额，扩大领先优势 资料来源： Apptopia，OneSight营销云，中泰证券研究所 对比对比SheInSheIn和竞争对手日活跃用户数的增长趋势，短期很难被竞争对手超和竞争对手日活跃用户数的增长趋势，短期很难被竞争对手超 越：越：截止2021年4月29日，SheIn App的日活跃用户达2200万，同比增长 175%，日下载量同比增长239.8%，市场份额超50%。 12953626.0 9977495.0 8462125.0 8296417.0 5188071.0

41、 3731473.0 patpat执御兰亭集势zafulclub factoryShein 纵向对比纵向对比SheInSheIn在各个主流网站上的粉丝规模在各个主流网站上的粉丝规模 横向对比跨境电商行业玩家在横向对比跨境电商行业玩家在FacebookFacebook上的粉丝规模上的粉丝规模 SheInSheIn在社交媒体营销活动积极布局后的成果在社交媒体营销活动积极布局后的成果 12953626.0 8220983.0 66000.051400.0 TwitterYoutubeFacebookInstagram 38 专注做品牌专有流量池的战略选择构筑营销壁垒 资料来源： SensorTowe

42、r，App Store，SheIn，中泰证券研究所 专注在自家独立站及APP发力，逐步沉淀自有流量：不同于当时兰亭集势多站 点运营的方式，SheIn做了难而正确的事，将所有获得的流量都指向自家独立 站和APP这个中心化的流量池，再分发给不同商品。根据SensorTower数据， 2021年上半年SheIn全球下载量约为7500万次，在所有购物类APP中位列第 二。此外，截止到2021年10月的美区APP STORE购物类APP排名中，SheIn 也位居第二。超高用户下载量为SheIn带来站内营销基础与自有流量来源，有 效维持了SheIn站内用户活跃程度及营销效率。 APPAPP下载提供营销基础

43、下载提供营销基础自建社区构筑私有流量自建社区构筑私有流量 SheIn重视消费者运营，自建社区保持用户黏性：SheIn在站内自建Gals社 区，供官方及用户使用图片、短视频、直播等形式展示穿搭。同时社区内定 期组织穿搭竞赛等主题活动鼓励用户参与。自建社区构建私域流量，有助于 提高用户参与感及活跃度，拉近与消费者的距离，提高用户黏性，帮助 SheIn让消费真正留存在平台内，成为自己的客户。 视频直播 Gal用户主题竞赛 39 SheIn的流量来源分布：经过多年私域流量的反复沉淀，直接访问和搜索占比已达8成 资料来源： Similar Web，中泰证券研究所 直接 42.37% 2.96% 7.78

44、% 39.13% 显示广告社交 5.28% 邮件 2.48% 推介搜索 社交流量来源 FacebookFacebook62.02%62.02% YoutubeYoutube24.11%24.11% Pinterest3.19% Vkontakte2.18% Instagram1.84% 显示广告来源 #1YouTubeYouTube #2adanalytictrk #3linkbux #4Yahoo #5rstyle.me 49.15%：有机（前5关键词） SheInSheIn39.65%39.65% Shien1.61% SheIn Canada 0.65% 0.56% 0.29% 50.8

45、5%付费（前5关键词） SheInSheIn23.21%23.21% Shien1.39% 0.53% SheIn Canada 0.42% 0.30% 推介流量来源(热门目的地网站) Accounts.Accounts. googlegoogle 34.37%34.37% Paypal. com 22.33% Facebook. com 10.54% İmg.itwebst 6.47% google. com 5.63% 数据截止至数据截止至20212021年年1212月月7 7日日 40 服装行业与快时尚行业估值 资料来源： wind，Bloomberg，中泰证券研究所 每股收益（每股收益

46、（EPSEPS）市盈率（市盈率（PEPE）市销率（市销率（PSPS） 休闲服饰 公司公司20020均值均值20020均值均值20020均值均值 nike17.02 7.64 16.91 12.62 13.55 21.15 61.37 30.98 54.81 42.08 2.56 3.20 3.12 4.11 3.25 李宁0.30 0.62 0.69 0.79 0.60 19.18 29.86 66.24 79.27 48.64 1.42 1.62 3.94 8.77 3.94 安踏1.17 1.53 1.99 1.89 1.6

47、5 35.68 27.29 40.25 55.69 39.73 5.66 4.25 5.78 8.94 6.16 海澜之家0.74 0.77 0.73 0.41 0.66 13.96 11.44 9.83 8.64 10.97 2.50 2.03 1.64 1.46 1.91 森马服饰0.42 0.63 0.57 0.30 0.48 14.84 21.16 15.73 17.45 17.30 1.83 1.75 1.39 1.74 1.68 快时尚服饰 Inditex7.49 8.12 8.52 9.10 8.31 30.11 26.68 22.02 26.00 26.20 4.08 3.55 2.90 3.34 3.47 迅销76.92 96.30 100.55 68.24 85.50 26.90 34.14 39.07 71.49 42.90 1.72 2.48 2.77 3.22 2.55 H&M7.71 5.59 5.94 (0.06)4.80 20.15 21.94 22.76 242.13 76.75 1.63 1.32 1.31 1.61 1.47 41 风险提示 报告中引用的部分数据来自第三方个人平台，未经客观验证，存在与实际情况偏差的风险 宏观经济增速下滑，市场竞争加剧，行业增长不及预期 监管风险，政策风险，盈利不达预期