Wolfpack做空爱奇艺闹笑话:一个严肃论证该是什么样子?
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文表外表里(ID:excel-ers),作者周霄、劉謐(高級研究員),編輯 Reno,數據支持 洞見數據研究院
4 月 7 日晚,繼瑞幸咖啡之后,一份 wolfpack 的做空報告砸在了愛奇藝的頭上。該報告指控愛奇藝在用戶數據造假的同時,夸大了營業收入。報告中指出,由于愛奇藝的會員增長、收入增長的同時,遞延收入下降,所以管理層一定虛報了付費用戶數量和平均會員期限。
但這樣的造假指控真的合乎邏輯嗎?從財務角度來看,會員數、會計收入、遞延收入這三組數據真的會嚴格同增同減嗎?經過分析,我們發現 Wolfpack 或許在用一個“小兒科”的模型解釋平臺會員的復雜變化。
Wolfpack 的“線性思維”
在詳細分析之前,我們需要知道的是:做空報告中所說的遞延收入究竟是什么?
遞延收入其實就是用戶對未來會員特權的預付款項。愛奇藝財報中以“客戶預付款及遞延收入”在資產負債表中對遞延收入進行披露。
那么,會員數量增加時,會計收入和遞延收入就一定會增長嗎?事實上,只有在極具理想化的簡單線性模型中,這三組數據才能嚴格同增同減。
我們根據付費規則先給出一個初始模型,在這個模型中有三個假設條件:
①會員費每天 10 元,用戶購買會員時必須在第一天預付之后 4 天的費用,也就是第一天一次性交 40 元;
②假設會員數量隨時間的推移而簡單線性遞增;
?、蹠T到期后,用戶不續費。
假設第一期 Day1 期初會員為0,新增會員為1,當天結束統計時,會員數為1;這一天首位新會員加入時平臺收取了 40 元,其中有 10 元是當天的會員費,計入當日會計收入,而剩下的 30 元是預付未來 3 天的會員費,計入遞延收入。以此類推,Day2 新增 2 位會員,期末會員數為3,會計收入 30 元,遞延收入為 Day1 首位會員未來 2 天的費用和 Day2 兩位會員未來三天的費用,共 80 元。
到第二期 Day1 時,由于上期會員不續費,我們需要在期初會員數中減去第一期 Day1 的新增用戶,此時期初會員為 10-1=9 人,新增會員為 5 人,期末會員為 14 人。按照上述結算規律,會計收入 140 元,遞延收入 260 元。
在這個基本的付費模型中,我們發現期末會員數增長時,會計收入和遞延收入也會相應的同步增長,這就是 wolfpack 報告中“線性思維”下的簡單假設。
在這個假設條件下,當我們看到 2018 年后,遞延收入的增速總是慢于會員數,甚至在 2019Q3 出現了負增長時,或許就會粗略認為,兩者的不同步存在一定的矛盾,那么必定有一方數據是存在造假嫌疑的。
會員購入時間對遞延收入的影響
然而,現實生活不可能如此簡單,企業在披露報表時也不會像上述模型一樣,詳盡每一天的會員增長數據,而是給出當季季末的會員數量。這些會員的充值時間可能在期初、期中或者期末,此時收入的確定規律又會發生改變。
所以,我們根據季度結算規律進化了剛剛的初始模型,在其基礎上增加了一個假設條件:用戶總是在當季季中辦理會員。一期 Q1,首位會員的所帶來的會計收入就變成了 10*0.5=5 元,遞延收入為 40-5=35 元,后期數據以此類推。
對比上述兩個模型可以發現,當我們規定季中充值后,會員增長不變的情況下,會計收入增長明顯放緩,而遞延收入增長加速了。
影視劇淡季,遞延收入下降
現實情況下,會員數的短期激增常常緊隨著爆款劇的推出。因為爆款劇目有著相當大的話題度和曝光度,能夠拉動平臺 MAU 的迅速增長。平臺此時就會趁機將用戶圈進付費墻,比如《慶余年》播放期間飽受爭議的會員超前點播,《青春有你》選秀期間會員可以享有雙倍票數等等。
從 MAU 看,一旦有爆款劇出現,用戶數據就會呈現激增。2016Q2《奇葩說》《余罪》等多個爆款劇播出期間,愛奇藝 MAU 增長達到頂峰;此后《老九門》《中國有嘻哈》等熱度極高的影視綜藝均會帶來 MAU 的增長波峰。而在 2019 年,Q2 與 Q4 由于《中國新說唱 2019》和《慶余年》的播出,MAU 增長出現小的波峰。
根據這一規律,我們再對模型進一步優化。假設一期 Q3 出現爆款劇,新增會員 5 人;二期 Q1 由于劇荒呈淡季,僅新增 2 名會員;Q2 出現類似《慶余年》的超級爆款,激增 15 位會員。
在上述季中結算規則下,我們發現由于淡旺季的出現,雖然期末會員數一直在增長,但遞延收入在淡季下降了。
而 wolfpack 報告中所說的“2018Q3-2019Q1 期間,會員數增長,遞延收入下降”恰好滿足這一淡旺季的規則。或者說,做空報告只按照上述“線性思維”粗略假設了會員和遞延收入必定同增減,但完全忽略了爆款劇集對這兩組數據的影響。
事實上,2018Q3 由于《延禧攻略》的播出,愛奇藝 MAU 同比激增;隨后在 2019Q1,由于缺少現象級大劇,當季 MAU 迅速下滑,跌入波谷。這與我們在模型中的淡旺季假設一致,那么遞延收入的下降應該屬于淡季的正常變化。
會員價格調整,遞延收入同步增減
長期來看,會員數量的持續增長源于付費習慣的不斷養成。而會員收入=MAU*付費滲透率*每用戶付費金額,所以除會員數量增減,平臺對付費金額的調整也會對遞延收入產生影響。從愛奇藝財報來看,其季度 ARPPU 自 2017Q2 達到峰值后不斷下降。每位會員的付費金額于 2017Q2 為 41 元,然而兩年后已經降到了 34 元,降價將近 7 元。
究其原因,與視頻平臺發展階段相關,不同時期公司戰略中心不一樣,發力點也會不一樣。2017 年的愛奇藝正處于獲客階段,主要任務為拉到新用戶,增長重心為 MAU 的提升。而在這個階段,為會員特權定高價,有助于平臺先在新用戶潛意識中“打個樣”,以便之后推出折扣活動時有更大的降價空間,從而激勵用戶掏錢進入付費墻。
時間推移到 2018 年,愛奇藝的主要增長引擎也從 MAU 轉移到了會員滲透,此時其主要任務為培養用戶的付費習慣,逐漸豎起付費墻。所以,平臺會推出一系列促銷折扣、聯合會員等等,通過降價的方式吸引會員加入。
為研究客單價是否會影響遞延收入,我們再進一步優化模型。假設一期 Q3,會員年費降為 10 元。此時期末會員數量依舊在增長,但會計收入于二期 Q3 下降,遞延收入對降價的反映更加敏感,降價當季就開始有所下降。
模型中為明顯表示會員折扣產生的影響,設置的降價幅度較大,可能不符合愛奇藝實際的降價政策。但我們從模型分析中可以看出的是,單個用戶的消費金額下降時,有可能對遞延收入產生負的影響。這也能解釋為什么愛奇藝的會員數量增長與遞延收入下降之間其實并不矛盾。
TIPS
① 為了盡可能簡化模型,本文在論述時以“會員遞延收入”直接替代了愛奇藝的整體遞延收入,而沒有將“廣告遞延收入”考慮在內。
② 由于篇幅有限,本文只針對數據統計截面、影視淡旺季、消費金額增減三個因素進化了初始模型,但影響會員數量以及會計和遞延收入的因子還有許多,比如續費率上升等等。
總結
Wolfpack 報告對會員數據、會計收入和遞延收入之間的假設過于簡化,沒有考慮到數據統計截面、影視淡旺季、消費金額增減等因素對這三組數據可能造成的影響。無論愛奇藝在用戶數據或營業收入上是否造假,單純從“線性”模型判斷整體趨勢是很不現實,也很不專業的。
總結
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