中国未来的娱乐巨头在哪里?新技术,新时代,旧霸主

2020-1-2 21:04| 发布者:风华正茂| 查看:251| 评论:0

摘要:人活在世上,有两个最重要的任务:第一是工作,第二是娱乐。工作是为了填饱肚子、积累资本,娱乐是为了高兴;工作归根结底是为了娱乐。所以,娱乐不可避免地成为了人类的最高需求。按照马斯洛的需要层次理论,如果没 ...

中国未来的娱乐巨头在哪里?——新技术,新时代,旧霸主

人活在世上,有两个最重要的任务:第一是工作,第二是娱乐。工作是为了填饱肚子、积累资本,娱乐是为了高兴;工作归根结底是为了娱乐。所以,娱乐不可避免地成为了人类的最高需求。按照马斯洛的需要层次理论,如果没有娱乐,人类大概也不可能“自我实现”。

过去十多年,我们目睹了许多基于娱乐内容或平台的互联网巨头的崛起:腾讯、网易、字节跳动、快手、B站……娱乐行业的“独角兽”就更多了。投资者总是希望找到下一个“龙头企业”,业内人士也希望把职业生涯压在“业界巨头”身上。我们到哪里去找未来的娱乐行业巨头呢?关键是要掌握一套方法论。

在这份1.2万字的深度研究之中,我们从历史、数据、案例等多个角度,深入浅出地分析了“娱乐”作为一个全球性行业的发展规律,并试图指出未来几年可能的方向。当然,如此巨大而复杂的行业不可能在一份研究中彻底讲清楚,不过,只要方向是正确的就可以了。

第一、全球娱乐产业发展的推动力:有钱、有闲、有意愿

1.有闲:工业化效率提升,娱乐需求充分释放,国内仍有空间

工业化效率提升导致休闲时间的日益膨胀,推动全社会大众娱乐消费需求的释放。工业化效率提升,一方面,农业、制造业的劳动生产率提升;另一方面,工作时长更短、更灵活的服务业占比提升,都进一步推动总工作时长的下降。中国劳动力工作时长平均在44-46小时/周之间,较其他发达国家仍有较大差距。参照日本近50年发展路径来看,劳动力工作时长平均从43小时/周下降至32小时/周,下降幅度达25%。从这个角度上看,996或者007是阻碍中国娱乐产业发展的“劲敌”,也解释了为什么直播打赏更多都是三四线土豪。

随着工业化效率提升,中国人均每周工时有望下降

中国未来的娱乐巨头在哪里?——新技术,新时代,旧霸主

数据来源:OECD、statista

近50年来全球人均每周娱乐时长翻倍,电视与互联网成为“杀手级”娱乐应用。受益于工作时长下降、娱乐方式/设备普及等因素,全球人均每周娱乐时长实现大幅增长。根据Carat统计及预测,全球人均每周娱乐时长从1970年的40小时增长至2020年的90小时,其中电视时长从占比接近70%下降至40%,互联网则上升至20%,电视和互联网是当之无愧的“杀手级”娱乐应用。

近100年来,全球人均每周娱乐时间持续增长

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数据来源:Carat

从全球角度看,工作时长下降以及娱乐时长增长已经相对平缓;但国内娱乐时长潜力较大。根据emarketer数据显示,2019年中国成年人娱乐时长6.6小时,保持2.7%的复合增速增长,其中数字娱乐占据主要地位,约60%。按照周娱乐时长计,中国成年人约46小时/周,显著低于全球人均娱乐时长(与上文数据来源不同,不完全可比,但可以定性分析)。从长期来看,娱乐时长的持续增长是国内传媒产业发展的重要推手。

中国成年人娱乐时长仍保持较高增速

中国未来的娱乐巨头在哪里?——新技术,新时代,旧霸主

数据来源:emarketer(2019.04)

2.有钱:长期来看,传媒行业是强周期行业,不具备口红效应

传媒行业具备口红效应吗?人们津津乐道的“1929年和2008年间美国金融危机中美国娱乐业的巨大繁荣”以及“日本80年代二次元产业的蓬勃发展”。然而遗憾的是经过我们对美国电影票房/视频游戏行业与经济相关性研究发现,二者保持着强相关关系,并不存在明显的口红效应。我们以美国电影票房/视频游戏收入为因变量,美国宏观经济增速为自变量(名义值,未经过通胀调整),对二者相关性进行研究:1)斜率方面,斜率越高说明经济的推动作用越大,相比于电影票房,视频游戏更具弹性;2)方差方面,方差越高体现经济情况对影视票房/视频游戏收入的解释力度越强,整体上看,美国GDP对影视票房/视频游戏收入的解释力度都非常强。视频游戏的解释力度较弱的原因主要由于07年PS3和wii的爆发和技术对游戏产业的推动。

那又如何解释娱乐产业的口红效应?以08-09年为例,季度层面上可能出现票房/收入与GDP增速的背离现象。主要由于娱乐产业在短周期下受到“产品周期”影响更大,09Q2《变形金刚2》、《金刚狼》上映,同年Q4《阿凡达》上线,爆款产品导致了短周期下的“口红效应假象”。

美国电影票房与经济强相关(1977-2018年)

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数据来源:wind、boxofficemojo(y轴电影票房<亿美元>,x轴GDP<千亿美元>)

美国视频游戏收入与经济强相关(2004-2018年)

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数据来源:wind、euromonitor(y轴游戏行业收入<亿美元>,x轴GDP<千亿美元>)

无独有偶,中国的娱乐产业也表现出了强周期属性。我们以中国电影票房/游戏收入为因变量,中国宏观经济增速为自变量(名义值,未经过通胀调整),对二者相关性进行研究:1)斜率方面,斜率越高说明经济的推动作用越大,相比于电影票房,视频游戏更具弹性,并且较美国更为明显;2)方差方面,方差越高体现经济情况对影视票房/视频游戏收入的解释力度越强,由于没有硬件的产品周期影响,GDP对游戏行业的解释力度更显著。

中国电影票房与经济强相关(2008-2019年)

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数据来源:国家统计局、艺恩数据(y轴电影票房<亿>,x轴GDP<千亿>)

中国游戏行业与经济强相关(2008-2019年)

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数据来源:国家统计局、伽马数据(y轴游戏销售<亿>,x轴GDP<千亿>)

3.有意愿:中国娱乐消费支出意愿较低,或有提升空间

我们对比各个国家消费支出结构发现,中国娱乐教育消费支出较低。以最新各国消费支出统计来看,中国娱乐教育消费支出占比11.4%(娱乐教育支出/总消费支出),而美国约7.6%、日本约14.6%、韩国约14.4%,相比于其他亚洲国家,中国娱乐教育消费支出较低。如果我们粗略1:1的比例估计国内娱乐和教育支出(参考韩国),则娱乐消费支出约5.7%,略低于日本的9.8%、韩国的7.6%。

娱乐消费支出意愿较低是否意味着未来提升空间较大?有一种合理猜想,随着GDP达到一定高度,其他必须消费支出占比下降,具有可选属性的娱乐消费占比上升。但我们在分析近30年美国娱乐消费支出占比变化中发现,娱乐花费占比大部分时间维持在5.0-5.2%区间内,仅1996年和2008年达到5.5%以上的高度(全球金融危机时间点附近,一定程度的“口红效应”)。当然,这种“合理猜想”也可能出现在发达国家人均线水平附近,美国近30年数据缺少参考意义,低娱乐消费支出意愿或有提升空间。

中国娱乐消费支出占比相对较低

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数据来源:statistics korea、statistics bureau、US BUREAU OF LABOR STATISTICS

近三十年,美国娱乐消费支出占比相对较稳定

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数据来源:US BUREAU OF LABOR STATISTICS

由于缺少娱乐细分品类的消费支出数据,我们采用游戏GDP和广告GDP来分析一下各国娱乐消费差异。1)中国的游戏付费意愿更强,占比仅次于亚洲地区的日韩、显著高于欧美;相比于主机普遍付费的模式,中国游戏的“大R付费模式”是主要贡献(不足1%的游戏用户贡献70-80%以上的游戏收入)。2)中国的长视频付费意愿或与美国相似,从ARPU值角度,19Q3奈飞约13美元/月,占GDP万分之2.1,爱奇艺约12元/月,占GDP万分之1.8;从付费率角度,19Q3奈飞本土付费用户约6060万,占比美国总户数的56%,爱奇艺付费用户数约1.06亿,占国内总户数的23%,但考虑到三大视频网站以及交叉付费情况,二者差异或许不大。3)中国的视频等其他娱乐方式货币化率较低(以广告为主要变现方式),而这部分具有较大的潜力,以抖音为代表的短视频广告收入19年超过600亿,也说明了这点。

各国游戏、广告行业占GDP的比重(单位:千分之一)

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数据来源:wind、euromonitor

国内外流媒体付费意愿对比

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数据来源:公司财报

娱乐时长增长以及经济增长长期推动着全球传媒产业的快速发展。综合多家研究机构对主要媒介市场规模的统计,全球传媒产业总规模在1万亿美元以上,其中电视(36%)和互联网(33%)占据着绝对主导地位,广告(56%)又是最为广泛的商业化模式。我们有理由相信,存在着“娱乐时长增长空间”以及“经济中长期增长潜力”推动的中国传媒产业仍然有着广阔的增长空间。

互联网和电视占据着70%全球传媒市场规模

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数据来源:Zenith、eMarketer、MPAA、PWC(不包含直播等)

第二、消费者行为变化塑造传媒产业变迁

传媒产业的巨大发展空间为我们长期投资提供了有效保障,但其细分领域的结构性变化又兼具“危”与“机”。尽管行业整体保持着蓬勃发展,但细分领域的结构性分化却更为明显,技术推动消费者娱乐行为变迁,娱乐行为又推动新旧娱乐媒介转变。新旧媒介的转换,从时长到商业化能力,是传媒产业不变的旋律。纸媒的衰落以及互联网的崛起,时长与市场的匹配也正表明消费者行为的决定力量。

美国娱乐时长消耗和广告花费(2010-2018年)

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数据来源:Internet trend

1.美国经验:技术创新和消费者行为推动传媒产业演变

技术创新是新旧媒介变迁的基础条件,但消费者行为变化却是最终推动媒介变迁的决定性力量。比如美国电视技术成熟起源于1925年,但1950年电视才开始普及;有线电视技术起源于1950年以前,但真正在美国大众家庭普及1975-1985年间,这也涉及到复杂的政治经济社会因素。接下来,我们会以“战后郊区化对美国电影业衰退”和“石油危机对美国有线电视发展”两个实例来分析,消费者行为对新旧媒介转换的决定性作用。

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数据来源:Internet trend

美国电视的普及导致了电影的相对衰落

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数据来源:MPAA、Magna

战后郊区化与美国电影业的衰退和广播电视的崛起

普遍认为1950年前后美国电影票房的大衰退与电视行业的蓬勃发展直接相关。然而我们发现,美国电影票房的大衰退要早于电视机的普及,1945-50年间美国人均年观影次数第一次出现大幅下滑,而当时美国电视家庭渗透率尚不足15%,远不足以对票房造成冲击。真正对美国票房造成影响的是美国战后的“郊区化趋势”。二战后,美国国会通过了《士兵权利法案》,政府向退伍士兵提供低息贷款买房子,各州高速公路建立造就了战后对美国社会深远的“郊区化”和“婴儿潮”。郊区化过程中,城市不再是消费者娱乐消费的中心,以沃尔玛为代表的郊区大型购物中心取代市中心的百货商场,更便捷、更适合郊区消费者娱乐需求的电视和汽车影院以惊人的速度扩展。

美国汽车影院战后大发展(1945-1958年)

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数据来源:《好莱坞电影史》

为了重新得到消费者,电影产业大举投资宽银幕、巨幕、3D院线以及重磅电影,但也都未能挽救票房衰退的命运。事实上消费者的行为一旦改变就很难回转,“更便捷、更有效、更符合需求”的媒介和内容供给方式才符合消费者的选择。同样的事情也发生在今天的电视产业,高清电视、智能电视的厂商都期待着消费者重回客厅,或许结局与电影行业相似。

(二)石油危机与美国有线电视的发展

有线电视技术最早出现在1950年以前,而1975年HBO才成为第一家实现全国接入的有线电视台,1975-1985年的十年间有线电视的渗透率从14.3%提高至46.2%的高位水平。什么导致适应免费广播电视的消费者开始青睐HBO等付费有线电视频道?对于早期HBO发展历史研究来看,石油危机对有线电视普及起到了至关重要的作用。第一、二次石油危机期间(1973-1981年)石油价格大幅提升,消费者外出时间减少,家庭娱乐消费需求增加,同时以HBO为代表的有线电视付费频道很好地为用户提供更高质量的娱乐内容。(1973年,HBO提出“没有汽油的周末”口号,大幅加大节目的播出量,新节目量从4小时/天上升至7.5小时/天)

石油危机推动付费电视发展(1960-2000年)

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数据来源:NCTA

原油价格推动美国CPI增长

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数据来源:wind(原油价格为实际价格)

技术创新是必要条件,但并不一定是充分条件,消费者行为的变化是推动新旧媒介的主要动力。石油危机期间,消费者减少出行,以客厅为中心的娱乐消费需求激增,有线电视、家庭录像机、游戏主机等设备迅速普及。以移动端为主要娱乐方式的中国消费者,云游戏又会带来怎样的变化?

2.中国实例:传统传媒产业相对薄弱,互联网冲击更为强烈

相比于美国等发达国家,中国传统传媒产业(影视、电视)成熟度和竞争力明显较弱,在强大的移动互联网冲击下,用户行为的变化也更为剧烈,用户对新兴事物的接受程度也更高。纵观中国互联网发展:2G时代主要是新闻门户的崛起,内容相对有限并且集中,用户行为主要是浏览。3G时代仍然是图文时代,但微博的上线开启了“人人创作”的时代、美图秀秀开启了“全民P图”的时代。技术的便捷性推动内容创作的井喷,用户的行为也更具社交属性——点赞、转发。3G时代末期,以头条代表的综合信息流席卷内容产业,开启了内容供给的新篇章。4G时代是基于视频内容的爆发,视频平台的地位凸显,“独播-台网联播-网络独播”的转变,也带动内容上游的蓬勃发展。直播、短视频也逐步登上历史舞台,用户并不只满足于娱乐消费,创作也成为了新的“娱乐消费”模式。

中国未来的娱乐巨头在哪里?——新技术,新时代,旧霸主

(一)内容是推荐算法的基础,数据是算法的基石,而不是技术

当投资者探讨头条和快手的成功时,多会把功劳归功于算法,实际上GroupLens 1994年就将协同过滤应用在新闻的筛选上了,但实际上我们14年才看到头条的迅速崛起。2014年快手创始人宿华将算法引入快手,全年DAU就从十万级别增长突破千万(快手App推广部门16年下半年才开始建立,增长来自于自然增长)。然而算法的功能是“高效匹配供需”,就像是“加速器”,点什么视频,类似的视频就越来越多,不知不觉时长和黏性都有了。事实上,4G带来大量用户和时长的大环境下,海量的内容供给更为重要。经过痛苦的社区化转型,快手实现了日均百万级别的内容上传,这意味着大量的视频内容可以被分发。换句话说,内容才是推荐算法的基础,而不是技术,内容则又是全民创作的结果。

快手2014年实现百倍DAU增长

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数据来源:《独角兽之路》

社区化转型带来了“阵痛”和“内容”

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