DFS Lab：金字塔中部的机会，非洲消费者购买力洞察

原标题：DFS Lab：金字塔中部的机会，非洲消费者购买力洞察

作者：非程创新 （微信公众号ID：Future-Hub）

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本篇文章将深入探讨经常被我们误解的两个领域——非洲的市场规模及其消费者购买力。

广义地说，在科技领域营利有三种方式：你可以把货卖给企业（如微软、台积电）；你可以把货卖给个人（如亚马逊、苹果、阿里巴巴）；或者你可以通过广告把人卖给企业（如脸书、谷歌、腾讯）。当然这些公司也在做其他业务，例如亚马逊的 AWS 显然是 B2B 服务。许多公司也会涉及这三个模式的某种组合，但这是三种主要的模式。

VC 投资的创业公司最主要的任务就是寻找这三个模式下的需求。创新是无穷尽的，工程师总能创造出新的产品和解决方案，但人们会为哪一个买单呢？

虽然我们并不先知先觉（这毕竟是一个经验问题），但这并不意味着所有的创新都是均等创造出来的。对消费者购买力有更深刻的认识，对于理解机会在哪里以及如何应对它们至关重要——尤其对上面提到的后两个模式。

在本篇文章中，我们将用原始数据来衡量收入和消费能力。对于一个给定的收入水平，有多少是可以自由支配的，而不是花在必需品上？每个级别有多少人？诸如此类。这些数字并不是万能的，因为还有其他的影响因素，例如心理、文化、宏观环境、不断升级的用户需求等。但是忽视数据会导致错觉。数据虽然没有给出答案，但可以形成一些边界，限定一些可行性。

本文数据

我们将要研究的主要数据来自 PovCalNet，这是世界银行为对比衡量各国收入和消费水平而已经实施了几十年的一个老项目。通过详细的家庭调查，他们尽最大努力估计家庭中每个成年人的每日消费支出金额。从这个数据库中，我们可以推算出每个国家、每个地区的收入分配。虽然该数据确实有其局限性，但它是现有的最佳数据。

注：这些数据也被很多文章广泛引用，如非洲开发银行的分析报告和华尔街日报相关分析文章，两者都证明了非洲有一个庞大且不断增长的中产阶级，与中国不相上下。鉴于中国的中产阶级比非洲富裕 3-5 倍，我们认为这种估计与非洲的真实情况有很大偏差。

首先，非洲的整体情况是什么样的？

下图显示在撒哈拉以南非洲，大部分人们生活支出很低，主要消费能力集中在社会前 10% 的少数富裕阶层人群身上，这些高端人群每天消费 5 美元以上。从地区一级的数据看，大多数国家看起来大致相似（除了博茨瓦纳和南非这种有更多人每天消费超过 10 美元的少数国家之外）。这也与更富裕的国家很相似，因为大部分购买力集中在头部最富裕的阶层。但在非洲，实际收入水平要低得多。例如，非洲前 1% 消费者每天消费仅 20 美元，这一数字仍然低于美国和欧洲大部分地区的国家贫困线。

注：严格来说，这里的数字不是衡量收入，而是衡量每个成年人每天的消费。因此，一个每天消费 5 美元的成年人将每月消费大约 30*5 美元=150 美元，每年消费 1825 美元，并且通常会获得大致相同的收入，除非他们生产大量商品供家庭消费（例如农业），或者拿出储蓄进行消费，或者支付大量税款（不算消费）或其他特殊情况。

这些数据是经过基于购买力调整的，即 5 美元的消费被假定为人们可以用 5 美元在美国购买的商品和服务的数量（而不是人们用 5 美元在当地中可以购买的商品和服务）。不过，一般来认为这些数字大致等于收入是相当安全的。

上面同样数据以表格形式展示如下：

那大家都在谈论的新一代经济能力处于上升期并被数字化链接的城市年轻消费者呢？

让我们从一个简单的问题开始，有多少人每天消费超过 10 美元？这是一个人为武断设置的门槛，但我们相信大多数创业者都瞄准了这一群体（也许不知道他们的确切收入是多少）。在这个收入水平上，人们开始发现了智能手机的普及率、银行账户的拥有率以及其他推动更高水平数字化的因素。因为这一群体消费能力比较强，在人口密度高的城市地区更容易通过数字化手段或者线下推广方式触达这一群体，因此科技公司更倾向于针对这一群体提供服务。

然而，下面的数据显示，i）超过这一门槛的人口数量相对较少，ii）他们大多分散在非洲大陆 10-15 个较大的城市里。在某种程度上，我们认为这是一个很容易进入的市场，但也是一个成长空间挑战很大的市场。仅仅瞄准这个市场就可能意味着一家初创企业将停留在细分市场上；他们一开始会快速获得这些更富有、更数字化的一小撮用户，迅速增长，并脱颖而出，但是一旦达到当地市场空间的极限时，将停滞不前。

这就是为什么许多创业在其早期就开始考虑国际扩张的原因之一——扩张到其他国家的首都城市，那里有高收入数字消费者。我们相信非洲的许多初创公司都面临着这种命运。

按照每天消费 10 美元以上的人口数量进行国家排名

我们将一些非洲之外的市场纳入进来进行比较。

图注: 本图显示的是非洲人口数量排名前 20 的国家，PovCalNet 估计值可能不太精确，考虑在这些国家每天消费 10 美元以上的人口数量很少——在这些国家（南非除外）中，真实数量可能是图中所示数量的两倍或一半。也就是说，即使其中许多数量翻了一番，定性结果也不会有太大改变——只有不到 5% 的非洲人口每天消费超过 10 美元，其中近 1/3 的人口都生活在一个国家（南非）。以这个收入计算，中国同样消费能力的人口数量是非洲任何一个国家的 100 倍（南非除外），是整个非洲大陆的 10 倍。

那么最大的机会在哪？

如果我们进一步降低收入门槛，去研究更大的人群呢？人口数量的增加量是否超过了收入的降低量（以及更低的可自由支配的比例）？幸运的是，这些数据使我们能够找到解决这个问题的线索。

我们首先估计每个美元收入层级有多少人（我们可以用 PovCalNet 数据来估计），然后我们看看每个收入层级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纯粹必需品以外的东西上的支出。除了那些出售基本必需品或帮助人们创造额外收入的公司外，大多数 B2C 科技初创公司都在寻求从人们的可自由支配的支出中赚钱。

下面的图表摘自 Banerjee 和 Duflo（2008）的一篇论文，在该论文中，他们量化了收入从 1 美元到 10 美元的人们花费在食物（主要必需品）上的收入比例，发现这一比例从最穷阶层收入的 65% 下降到最富裕阶层收入的 50%。除此之外，我们还增加了大约收入的 10%，用于支付衣物、居住和其他一些基本费用。（10% 是一个估计值，但与其他学术研究的方法类似，这个比例可能是保守的，即低于实际比例）。由此我们计算出收入中可自由支配的比例，从 25%（或 0.25 美元/天）到 40%（或 4.00 美元/天）。（对于最高收入阶层，我们假设其收入中可自由支配的比例稳定在 70%，但这一假设对曲线形状影响不大）。

注：PovCalNet 的数据可以做这个估计，但需要大量的工作和重新格式化，所以我们采用了上述银行的人群收入数据，并将其拟合为一个曲线。他们使用的基础数据与 PovCalNet（世界银行 LSMS 调查）在 13 个发展中国家（包括但不限于非洲国家）的基础数据相同。

根据每一个美元收入阶层的人数，我们可以计算出每个收入阶层总的可自由支配消费能力。可自由支配的比例会随着收入的增加而增加，而每一阶层的人数通常会随之下降。下图是实际数据的权衡曲线。

图注：曲线下方 0-4 美元/天的区域代表了最底层 85% 人口的消费能力，大约是 5-10 美元/天中间阶层消费能力的一半，中间阶层人口数量约占总人口的 10%，11 美元/天以上的阶层是最富有的 5% 人口，该阶层群体的消费能力大于收入 0-4 美元/天最底阶层群体的消费能力，但小于收入为 5-10 美元/天中间阶层群体的消费能力。

重要的是，我们可以看到，尽管 3 美元/天以下低收入阶层是主要人口，但其总的可自由支配收入相对较少，他们的收入几乎全部花在了必需品上。该图的峰值约为收入在 4-6 美元的人群，这个阶层人口数量较少刚好被其较高收入相互抵消掉了。此外，随着收入增加其对应的人口数量快速下降，甚至比收入增长的速度还要快，因此绝对消费能力在下降。有趣的是，收入在 5-10 美元/天区间的阶层（仅占总人口的 10%）的消费能力（按曲线下面积计算）大约是收入在 0-4 美元/天区间阶层（占人口的 85%）的消费能力的两倍。从我们的经验来看，这些每天收入 5-10 美元区间的消费者作为一个群体是相当一致的，即彼此之间的相似性高于收入为 20 美元/天的高收入群体，也高于 2-4 美元/天收入区间的低收入群体，因此这代表了一个相似性较高并具有巨大消费能力的细分市场。

降低获客和渠道成本是关键！

但这些只是消费支出数字——初创公司关心的是利润，因此我们必须考虑客户获取以及商品销售的成本。把这些成本因素考虑到计算公式中，曲线图将会发生较大变化。随着商品成本上升，一些处于最低端的消费者将没有能力购买该商品（也就是说，即使我们获得了他们的所有可自由支配收入，尽管这几乎是不可能的，获得商品或服务的成本仍然会高于他们的所有可自由支配收入）。此外，曲线的峰值将移向更高的收入阶层，因为不仅该阶层有更多的钱，而且该阶层集中分布在少数人群中，这使得获得客户每一美金可自由支配支出的成本也将更低。

注：我们假设无论收入水平多少，获客成本都基本一样。有人可能会说，获得富人用户的成本更高——我们认为，获得低收入用户（收入低于 5 美元/天）的成本实际上高于其他人，因为通过数字渠道触达他们往往相当困难，而且需要招募地面推广团队。这些图表是一种简化图，因为每种产品的获客成本会有所不同，在某些程度上，创业者通常会通过“创新”来发现低成本服务或获取用户的方式。

下面的图表展示了扣除不同阶层获客成本后的可自由支配净收入情况——我们可以看到，随着成本上升，峰值从收入 5 美元/天处变到了收入将近 20 美元/天的地方，曲线之下的面积（总的潜在市场价值）急剧缩小。从另一个角度来看，刚好是成反比的：任何能以更低成本模式获得或服务客户的创业者，将获得巨大的市场价值，使更多的人成为可能的客户。

扣除获客和服务每位客户的成本后的年度支出净额（美元）

作为盈利能力的指标，我们计算得出从下面第 1-5 行 5 个实际年度成本增长值的曲线：

图注：本图向我们展示了当我们将获客和服务每个客户的成本计算在内时，会发生什么变化（数字产品是由获客成本驱动的）。从图中可以看出，当将获客成本计算在内时，将导致经济模型严重远离低收入人群（当曲线降至零以下时，低收入人群对企业的价值变为负值），并使得峰值移至更高收入水平人群。

上述分析假设大多数初创企业都在提供瞄准人们可自由支配收入的服务。下面我们将包含生活必需品支出在内的所有支出都计算在内，再做一个类似的曲线，我们将看到一个更大的市场，用户消费能力的峰值出现在收入为 2-5 美元/天之间。这与“金字塔底部”的观点一致，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费能力。尽管如此，我们可以看出，每天生活费不足 2 美元的庞大群体的总消费能力仍然是相对有限的。

备注：Prahalad 和 Hart 在 2002 年的 BoP 论文原文，主要引用了快速消费品类的基本生活必需品的例子，如联合利华的肥皂，这与我们的分析是一致的。

图注：本图显示的消费能力由橙色的基本必需品支出和蓝色的可自由支配支出组成，实际上，富裕阶层的可自由支配支出高于其基本生活必需品支出。

从以上分析中我们可以得到什么结论呢？

上面的分析采用了数据驱动的方法来解决一些非常基本的问题。我们在其他一些观察中看到如下观点：

非洲正在快速发展中，其拥有年轻的城市人口，在生产力和资源利用率方面有许多提升的机会。因此，在科技领域有许多值得我们乐观的理由！但与中国、印尼或拉丁美洲等市场相比，纯粹 2C 的互联网应用项目在变现方面将面临特有的挑战；

许多纯粹 2C 的互联网应用程序将很容易获得收入水平达到 10 美元/天以上的富裕人群的市场，但由于这一人群的规模有限，将导致其面临着业务规模增长停滞的风险；

纯数据意义上，最大的商业机会是收入水平在 4-8 美元/天之间的消费者。这个收入区间聚集了最多的可自由支配收入，因为这个消费群体的消费能力超过了基本的必需品支出，而且其人口数量相对较多。也就是说，对于大多数人来说，获得和服务于人口规模最庞大的用户的成本是贵得令人望而却步的，并且这一成本是成功的关键因素；

相反，那些能够以创新的低成本方式（例如，与社区团体、政府、USSD 接口、病毒式社群营销等合作）来获得和服务于收入在 4-8 美元/天之间的用户的创业者将有机会通过打开这些用户的新市场而创造巨大价值；

专注于提供初级必需品（通过直接销售或提高价值链效率）的企业会有一个更大的潜在目标市场；

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；

最后，虽然这些数据勾画出的图表表明 B2C 模式将面临挑战，但我们确信，专注于优化价值链、提高效率与资源利用率、中小企业数字化以及提高普遍生产力的 B2B 商业模式具有巨大的潜力。

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