1. ! " # $ % & ' ( ) * + , * - . * / 0 ｜ 证 券 研 究 报 告 ｜ 品牌出海系列深度·SheIn篇： 疾如风，徐如林 2021.12.14 中泰证券·互联网研究团队 韩筱辰 S0740521110002 1

2. 核心观点 纵观整个服装产业，能穿越时间周期的公司无外乎三大类型：a) “加价多”∩“款式少”，如LVMH，卖点为“品牌知名度”，通过高溢价及制 造稀缺精准定位高质量人群。b) “加价少”∩“款式少”，如优衣库，卖点为“面料”，通过大量研发提高面料质量，提示高性价，产品进行 全人群的覆盖，“摇粒绒”、“Heattech”等产品的研发意味着优衣库其实是一家科技公司。c)“ 加价少”∩“款式多”，如Zara，卖点为 “快时尚”，庞大的设计师团队捕捉最新的流行元素，品牌打透特定人群（20-25岁对时尚高度敏感但消费能力又有限的全球时尚青年）。 SheIn 作为一家估值超过千亿的公司，就属于这个赛道的另一个标杆：极快的上新速度，满足消费者对款式丰富度的要求；极高的性价比，形成 对消费者长期的吸引力；近乎完美的小批量、多频次库存管理，跑通低毛利下的盈利模型。本文围绕SheIn的核心竞争力尝试回答两个问题：作 为一家快时尚赛道的服装公司，SheIn如何围绕供应链修建自己的护城河？作为一家强互联网属性的跨境电商公司，SheIn如何重构传统行业？ 1. 作为一家快时尚的服装公司，SheIn围绕供应链如何修建自己的护城河？ I. 足够“快”，解决服装行业效率之痛：服装行业之所以市盈率不高，最大的原因在于库存风险高，拿利润去覆盖降价&倾销库存，唯品会 2011-2020年收入CAGR60%侧面反应了服装行业库存过剩的问题，“供过于求”是常态。而SheIn对于供应链生态的布局极致化了快时尚 品牌的三大能力：“上新快”（4-5万件一周，从产品设计到上架仅需14天）、“款式多”（66万+ sku，2021年10月11日统计）、“加 价少”（价格带位于5-25块美金），使效率提升至新的量级。而对比存货周转率，2019年SheIn的存货周转率高达4.62次，超过行业龙头 Inditex（Zara母公司）的4.2次及迅销（Uniqlo母公司）的2.7次，更是远超中国纺织服装的库存管理水平（1.85次）。 II. 足够“灵活”，小单快反大大提升供应链弹性：背靠珠三角服装产业集群，SheIn形成天然的竞争优势，华南是中国服装产业制造的重镇， 密集的服装厂给SheIn带来高水平的供应链网络。海量的SKU（每周上新4-5万SKU）搭配小单快反（100-500件/单）的生产模式，供应链 效率由前端订单向后方生产驱动，小批量订单可以快速出货，兼具效率及弹性，试错成本低，正价销售率高。而日渐丰富的客群带来的规 模优势也让SheIn对上游供应商形成强议价能力，逆转一般服装公司在产业结构中的弱势地位。 2

3. 核心观点 2. 作为一家强互联网属性的跨境电商公司，SheIn如何重构传统行业？ I. SheIn抓住每一次的互联网流量红利，在流量生态的布局上享有先发优势且做到极致：从GOOGLE SEO至短视频营销的红利期，SheIn 对于海外互联网打法的理解极为深入，早早布局Facebook、Instagram等互联网平台及网红经济，推动社交裂变。纵向及横向对比 SheIn在各个平台及竞争对手的粉丝规模， 截止2021年4月，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%，短期很难被超越。同时，SheIn的创始人是做搜索优化起家，天然对互联网营销的敏感性强。集合了中国的 II. 供应链效率及海外的互联网营销能力使得SheIn的竞争优势无论在国内还是国外都超出竞争对手一截。 互联网赋能下的产品迭代效率将对传统行业进行降维打击：产品开发决策流程短，主观性弱，基于互联网数据及A/B testing的设计可 以压中50%的爆款，平均每周上线4-5万件。而大量的上新可以帮助SheIn搜集到海量用户行为进行分析，产生爆款，然后迅速加单，一 手数据的不断沉淀实现更快的趋势捕捉及更准的算法推荐。 III. 仅用电商的销售模式突破时空限制，进一步释放利润空间的同时也将“快”进一步极致化：对比Zara 2018年10%的租金成本及优衣库 2021年中期2.9%的租金开支，SheIn进一步压缩了这部分成本。同时，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。而对比Zara从设计到产品 到家大约需要21-33天，且数据还需从门店进行反馈，环节多且时间长。 风险提示：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，营运资金不足，盈利不达预期，市场流动性不 足，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等 3

4. !" CONTENTS * + , - . / 0 !"#$%#&'#() 01.作为一家快时尚的服装公司，SheIn 围绕供应链如何修建自己的护城河？ 02.作为一家强互联网属性的跨境电商 公司，SheIn如何重构传统行业？ 4

5. 1 目录 CCONTE 作为一家快时尚的服装公司， CONTENTS SheIn如何修建自己的护城河？ 中 泰 NTS 证 券 研 究 所 专业｜领先｜深度｜诚信 5

6. 快时尚是消费升级的产物，兼具款式多和加价率低两大优势 多 款式数 • 现有服装品牌可以按照加价率和款式数两个指标，分为四大类： 快时尚 • “快时尚”是消费升级的产物： 是随着消费 者需求而诞生的新模式，这类“快时尚”品 牌具有紧随潮流、款式多、价格低、收货快 的特点。 ① ② ③ ④ 第一类：款式多、加价率低，卖点为“快时尚”，如Zara、SheIn等。 第二类：款式少、加价率低，卖点为“面料科技”，如优衣库等。 第三类：款式少、加价率高，卖点为“品牌知名度”，如LV等。 第四类：款式不多不少、加价率不高不低，发展不温不火。 其他品牌 加价率 面料科技 • 有自身发展侧重点和核心 竞争力，不需要紧随潮流。 优衣库通过加大研发投入 提高面料质量取胜，LV通 过沉淀奢侈品品牌力取胜。 上新SKU/年 品牌知名度 少 低 高 加价率 3x 75,000 2x 2x 10~20x 260,000 1,000 5000 加价率低 SKU多 加价率低 SKU少 加价率高 SKU少 资料来源：辛巴达线下闭门茶话会 ，搜狐网，LV官网，注：加价率=(销售额-销售成本)/销售成本*100%，LV上新SKU估算值=官网2021秋季上新 量*4，中泰证券研究所 6

7. 消费升级下的女性在看重性价比的同时更注重自我个性的表达 Ø “审美升级”是目前“消费升级”的核心动力：2015年，质量、款式和舒适度是中国女性消费者在购买服饰时最看重的三个因素。近几年来，消费者对美的追求不断提升，可以 体现为“生活美学”百度指数的增长。 Ø “消费升级”催生“升级一代女性”（30岁以内，成长在中国经济高速发展，移动互联网快速发展的时代，有良好教育，更多的可支配收入，消费观念更重视自我表达，注重生活 品质，追求便利），提升颜值、彰显个性为该群体的购买服装主要动机，因此“快时尚”流行成为了升级一代女性购买服饰时的新偏好。 2015年中国女性服饰消费看重因素 质量 适应换季 207 50% 价格 187 43% 材质 39% 品牌 36% 口碑 35% 促销 209 164 122 表达兴趣 犒劳自己 幸福感 25% 打折促销 2014 2015 2016 2017 2018 资料来源：艾瑞咨询，中泰证券研究所 25% 符合个性 年龄特点 32% 15% 修饰身材 29% 特定场合 26% 25% 颜 值 个 性 24% 22% 20% 21% 20% 46% 行 34% 生活格调 2019年中国“升级一代”女性服饰偏好类型 快时尚流 34% 服装外观 52% 舒适 渠道 2019年中国“升级一代”女性服饰看重因素 55% 款式 新品 生活美学百度指数 满 足 原创设计 42% 大牌风尚 41% 网络爆款 明星同款 红人私服 没有什么 特定类型 37% 22% 15% 26% 7

8. 中国的快时尚产业处于蓬勃发展的上升期，而消费的主战场还是集中于发达国家 （欧盟及北美） 中国快时尚行业规模（单位：亿元）及增速 全球快时尚行业规模（单位：亿元）及增速 5236 CAGR: 17.3% CAGR: 3.4% 4460 3788 10830 11304 11860 12493 13142 13011 13412 13791 14198 14711 15104 15670 3218 2735 2340 1242 2014 1472 2015 1726 2016 2013 2017 2018 2019E 2020E 2021E 2022E 2023E YOY YOY 2015 2016 2017 2018 2019 2020E 2021E 2022E 2023E 2024E 2025E 2026E YOY 19% 17% 17% 16% 17% 18% 18% 18% 17% YOY 4% 5% 资料来源：观研天下，恒州博智信息咨询，美金人民币的汇率按6.4进行计算，中泰证券研究所 5% 5% -1% 3% 3% 3% 4% 3% 4% 8

9. 消费趋势的更迭及主力客群的年轻化使得全球快时尚份额逐年提升 全球和中国快时尚份额 & 全球和中国快时尚及服装行业规模增速 12% 11% 11% 11% 10% 10% 9% 9% 全球快时尚份额 8% 中国快时尚份额 7% 2015 2016 2017 2018 2019 中国快时尚规模yoy 17% 5% 4% -1% 2016 17% 全球快时尚规模yoy 16% 6% 8% 5% 5% 4% 4% 中国服装行业规模yoy 世界服装行业规模yoy 9% 5% 5% • 快时尚规模增速远高于服装母行业：快时尚行业为服装子行业，服 装行业增速平缓，终端的消费疲软，业绩承压，个别服装企业还面 临生存困境，进入新一轮的战略转型期，疫情更是一度让整个行业 进入寒冬。而中国和全球的快时尚仍然能够以9%（2019）和5% （2019）的增速平稳上涨，可见快时尚是消费者选择的趋势。 • 快时尚市场份额逐年稳步提升：快时尚备受欢迎与消费者的发展阶 段密切挂钩： ① 随着世界经济增速放缓，收入增速进入平稳期，消费者摆脱对高 客单奢侈品牌的盲目崇拜，回归理性消费与设计本身，那些具有 设计感，而客单比大牌低九成的快时尚满足了消费者的个性需求。 ② 从人群结构看，快时尚主要的消费人群为90后，不具备较高的消 费水平但彰显个性，根据联合国经济和社会事务部2020年发布的 数据显示，全球Z世代（1995年至2010年出生的人群）在2019年 达到24亿，占全世界人口的32%，成为数量最多的人群。随着这 部分人群的消费能力不断释放，及消费主力客群的年轻化，快时 尚的份额将持续提升。 0% 2017 资料来源：Euromonitor，中泰证券研究所 2018 2019 9

10. 服装行业的不可能三角，主要限制因素为库存周转 库存灵活 • 服装业不可能三角：上新速度 & 性价比 & 库存三者的冲突，具体而 言： ① 极快上新速度 （满足消费者对多种款式的需求） ② 产品高性价比 （满足消费者对低价的需求） ③ 库存灵活 满足第一角极快的新品上新速度需要较高成本投入到生产环节进行 多批次生产，满足第二角产品高性价比意味着低毛利让利于消费者，在 快时尚“不可能三角” 高性价比 （企业盈利的关键） 极快上新 资料来源：辛巴达线下闭门茶话会，中泰证券研究所 较高成本且低毛利的情况下，服装企业可能面临 1）产品短缺 2）库存 过剩带来的降价和利润下降，如果企业要盈利，必须拥有灵活库存，在 供不应求和降价间保持平衡。 10

11. 唯品会业绩持续增长侧面反映服装行业库存积压现象严重，售罄率仅为70% 2011-2020 唯品会收入（亿美元）及增速 2012-2020 唯品会净利润（亿美元）及增速 156.1 CAGR: 60% 133.3 123.2 111.6 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 -0.6 3.2 8.4 15.9 20.4 19.5 21.3 39.6 59.3 89% 28% -4% 9% 86% 50% -91% 扭亏为盈 163% 81.6 61.9 • 服装行业库存过剩问题严重：按照2020年国家统计局数据，2019年服装行 业实现营业额1.6万亿。按照行业平均70%的售罄率计算，服装库存将达 6400亿。 37.7 17.0 2.3 2011 6.9 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 205% 145% 122% 74% 41% 29% 16% 10% 10% YOY 597% 资料来源： bloomberg，Wind，创业黑马，中泰证券研究所 • 唯品会业绩持续增长侧面反映出服装行业库存风险大，“供过于求”是常 态：唯品会的商业模式为“服装品牌特卖”，针对的是品牌商及其代理的 库存问题，销售的是品牌商尾货及其他库存商品，消化库存的主要方式是 低价特卖。唯品会业绩可以侧面反映出服装行业的库存水平，若行业库存 高，则需要唯品会特价销售，拉动唯品会业绩提升。唯品会收入增速越快， 侧面反映出品牌商库存问题愈严重。 11

12. 服装库存过剩导致企业低价去库存，可能以伤害利润率为代价 • 服装库存过剩导致服装企业降价去库存： 传统服装品牌尾货多，大部分企业采 • Zara净利率高于大部分其他品牌：对比4个国内外知名服装品牌，近五年来，正价售 取降价方式去库存，而快时尚品牌目的在于快速生产市场需要的产品，提高库存 灵活度，因此快时尚品牌库存浅，无需通过频繁降价清库存，降价水平低。 罄率较高的Zara（90%）净利率仅略低于安踏（正价售罄率77%），远高于其他采取 了大力打折策略的品牌，说明快时尚品牌不降价可以达到较高利润水平。 2017年 服装零售商和快时尚零售商降价率 2019年服装品牌正价售罄率对比 降价率 正价售罄率 90% 80% 77% 55% 50% 30% 15% 传统服装品牌 Zara 快时尚品牌 优衣库 2018~2020年 Zara、H&M 平均降价率对比 Zara 17% 25% 17% 28% 14% 18% 7% 0% 2018 2019 优衣库 Zara 22% 李宁 国内其他企业 2015~2020 品牌服装净利率对比 H&M 24% 安踏 2020 2015 资料来源： 36Kr，网络资料，UBS Evidence Lab，财报说，中泰证券研究所 14% 18% 3% 8% 2016 13% 19% 安踏 13% 17% 6% 6% 7% 7% 2017 2018 李宁 16% 13% 11% 7% 2019 15% 12% 5% 5% 2020 12

13. 纵观有优秀供应链的公司，普遍数字化程度较高及生产制造强数据驱动 • 2021年Gartner Supply Chain Top 25 榜单从有形资产报酬率、存货周转率、收入增长率、环境治理四个角度评估了在疫情期间具有卓越的供应链管理能力的公司。总 结TOP5的供应链优势，发现他们采用了以下方法提升供应链弹性：1）数字化供应链 2）基于消费者数据的精准预测。 排名 TOP1 TOP2 TOP3 TOP4 TOP5 行业 互联网技术 消费品 医疗卫生保健品 能源管理与自动化 食品制造 数字化供应链 “提速” 基于消费者数 据的精准预测 “提效” • IT系统： EIS（经理信息系统） DSS(决策支持系统) 培训与人力资源系统 • EIS系统：可提供关于市 场状况、订单、缺货、 客户信息、产品需求预 测和计划等相关信息。 • 公司采用SAP企业管理 解决方案，并在此基础 上建立mySAP供应链管 理系统和供应链协同全 网络(mySAPSCM) 。 • mySAPSCM： 具有规划能力、信息整 合能力和协同能力。 • 过往“推动式”制造： 主观预测一定数量产品 先生产，再销售。 • 高露洁供应链系统下的 VMI商业程序+跨地域资 源利用系统（CBS）： • 现在“拉动式”制造： 根据前端客户数据进行 预测，并据此生产。 每日统计分销中心的销 售需求以调整生产计划 ，使供需更吻合，提高 预测精准度，减低库存 。 资料来源：公开资料整理，中泰证券研究所 • 云计算+协作技术 在全球疫情下，为了不 影响供应链运营，强生 使用智能眼镜技术，让 质量专家可以远程工作; 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。 • 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个供应链模型。 定制是新常态，需快速 响应客户需求。 • 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。 • 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。 13

14. 两类供应链模式对比 • 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 产品特点 标品生产模式 行业特点 柔性供应链模式 Zara 供应链特点 资料来源：中泰证券研究所 14

15. 标品供应链的天花板：Apple库存9天1次周转 • Apple有多快？ 存货周转率高，库存平均9天周转1次。 2015~2020 Apple、Dell、小米存货周转率（次/年） Apple 62.8 Dell 小米 58.6 2015 2016 40.4 37.2 40.1 41.5 2017 2018 2019 2020 • Apple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。 地点 流程 设计 原材料采购 外包组装 库存管理 加州 美、亚、欧等 中国 加州 全球 线上订单：通过UPS、 Fedex直接运输 线上消费者 零售订单：送至中心仓库 加州 零售店面、直销商、 分销商 开发新技术 知识产权许可证 向全球200多个供应商 订购零部件 资料来源：公开资料整理，公司公告，中泰证券研究所 富士康标准化组装与 生产 15

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 1）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）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）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。 2020年Apple 新品款式个数 5 365 5 2 Apple watch 2020年Apple 低于服装产品上新频率（次/年） Iphone Mac 2 1 1 Air pods Home pod Ipad 104 8 4 Apple HM Zara 2020年Apple、Zara供应链情况对比 Apple预测周期长 Apple 研发 开发新技术 知识产权许可证 产品测试 产品测试识别 潜在质量缺陷 决定投放数量 Zara 季度考核 投放市场 长达150天的预测 Shein 监控销售情况 调整生产需求 资料来源：公开资料整理，公司官网，中泰证券研究所 200 1805 全球供应商数量 6829 511 全球零售店数量 16

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 • Zara有多快？ 2012~2020 知名服装品牌存货周转率（次/年） 4.50 4.49 4.18 4.27 4.35 4.23 4.23 4.20 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 5.01 2020 库存周转率 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Inditex 4.50 4.49 4.18 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 Nike 4.40 4.30 4.10 4.00 3.80 3.90 4.00 4.00 3.30 中国休闲服装 2.95 3.07 3.03 2.74 2.92 3.23 2.97 2.46 2.34 • Zara柔性供应链流程：21~33天 10~15天 10~15天 设计与打版 采购与生产 基于模仿开发产品 随时调整生产计划 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。 1~3天 20公里地下 产品配送 用户 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：减少货物分拣时间。 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。 传送带 资料来源：Bloomberg，Wind，公司公告，《纺织服装周刊》，中泰证券研究所 17

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 3）Inditex供应链垂直化管理 + 小单快反生产方式。 1）产品开发模式基于模仿而非自主设计。 普通服装企业需要6~9月完成产品的设计与上新，Zara仅需要10~15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。 设计专家：高档品牌LV、Chanel等在销售季提前6个月 左右举办春夏、秋冬时装秀，Zara设计师从中找寻灵感 产品开发 Arteixo总部、主要工厂、主要销售市场均在欧洲。2020年欧洲地区共贡献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。 2020年 Inditex收入按地域分布 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 西班牙 其余地区 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 15.83% 19.51% 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 美洲 13.54% 欧洲其余地区 2）面料采购提前6个月，按需生产。 51.12% 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。 指标 Zara 中国纺织服装 销售前生产比例 10~15% 85~100% 中国服装企业无储存面料习惯 产品生产时间 10~15天 3个月以上 中国服装企业生产时间长 5.01 1.76 库存周转率 Inditex供应商地区分布变化 2019 生产差异 中国服装企业面临库存积压风险 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 161 156 非洲 17 1107 2020 991 232 242 9 美洲 亚洲 欧盟外 468 407 欧盟 18

19. 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，柔性供应链才趋向成熟。 2008 2017 第三次尝试 第四次尝试 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。 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。 “前端网红+后端供应链”商业模式 。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 商合作意愿低。 数字化改造供应链+供应商管理 第二次尝试 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。 失败 / 成功 原因 2015 2013 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。 “小组制”单品全程运营商业模式 。200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 缺少高效培养方案。 加盟代理商业模式。订货权在代理和 加盟商手中，且数据化能力弱，供应 链体系未建设完全。 2012-2020 Meters/bonwe、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 6.00 5.98 4.41 4.3 1.6 2012 2013 2014 2015 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 2016 2017 2.4 2.7 2018 2019 2020 19

20. SheIn的供应链有多快？ • SheIn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4~5w件/周的上新速度远远超过周期较短的Zara。 • SheIn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。 • SheIn性价比高于其他快时尚品牌。对于不可能三角的第二角，SheIn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&M的低价格带。 2011-2020 休闲服装子行业、Inditex、SheIn存货周转率 快时尚品牌美国官网上新数量与速度对比 上新周期 品牌 周期上新总数 SheIn 周49196件 Zaful 周431件 每季上新 H&M 秋季1687件 每周上新2次 Zara 年12000件 每日上新 SheIn、Zaful美国官网所有品类上新数量对比 每日上新 10.12 10.13 10.14 10.15 10.16 10.17 10.18 10.19 周总数 SheIn Zaful 12421 10463 10403 9186 - 61 98 5850 45 89 5146 8148 58 47 - 49196 33 431 快时尚品牌女装价格带（美元）对比 Zara 2011 2012 2013 库存周转率 2011 2012 2014 2013 2015 2014 2016 2015 2017 2016 2017 2018 2018 SheIn 2019 2019 2020 2020 4.62 Inditex 4.63 4.50 4.49 4.18 4.27 4.35 4.23 4.23 4.20 5.01 迅销 4.94 4.60 4.00 3.40 3.20 3.80 3.30 2.90 2.70 2.50 品类 SheIn Zaful H&M 价格范围 1~169 1~82 3.99~199 9.9~410 中国休闲服装 2.90 2.95 3.07 3.03 2.74 2.92 3.23 2.97 2.46 2.34 畅销款价格范围 5~25 5~20 9.99~50 35.9~400 中国纺织服装 3.07 2.99 3.05 2.89 2.63 2.44 2.57 2.27 1.85 1.76 资料来源：各公司美国官网，bloomberg，中泰证券研究所 20

21. • SheIn供应链流程：21天。SheIn从产品设计、打版与上架仅需要14天，上架后生产、配送至消费者仅需要7天。 7天 14天 采购与生产 国内中心仓 销售与配送 A/B test+小批量生产+供应商管理 佛山卫星仓 线上销售 设计与打版 非原创，人工+技术追踪潮流元素 美国市场7天 用户 共28天 • 公司组织架构扁平，将SOP（标准作业程序）深入到底，达到高效率的同时，又降低对人的要求，获取稳定性。 • 极致的用户体验离不开庞大的供应链生态及客服团队：后端的供应链生态布局完善，数以万计的供应链团队和拥有17个小语种的客服团队保证了资源和信息流通的有序性。 CEO 许仰天 首席市场官（CMO） 首席技术官（CTO） 供应链中心负责人 前移动总经理 人力资源与行政负责人 财务总监 苗苗 许浩 任晓庆 裴暘 孔少林 鲍平 运营中心 客户关系发展中心 IT研发中心 供应链中心 商品中心 数字智能中心 200人 1200人 1w+人 800人 几百人 客户运营 资料来源：跨境眼，中泰证券研究所 公司供应链生态 组织发展与赋能中心 财务中心 职能部门 21

22. 中台大数据团队给SheIn带来“速度”与“精确” • IT框架+大数据分析支撑起供应链生态的搭建。 IT研发中心、数字智能中心、商品中心和供应链中心环环相扣，构成了SheIn供应链生态。 • IT研发中心是公司职能架构中的骨干，为公司所有部门，尤其是供应链体系搭建IT数据存储平台、开发信息系统软件，为后续数据分析提供基础。 • 数字智能中心负责大数据分析，1）个性化推荐算法实现“更准”推荐，在营销端延长客户停留时间（根据Similar Web数据显示，用户访问SheIn网站的平均停留时长在8分 36秒，跳出率不到40%，远高于美国的快时尚品牌），以获得更多用户数据和促进潜在订单。 2）趋势分析实现“更快”预测，在Google Trends等平台，利用算法捕捉时尚趋势信息，加速产品开发流程。 IT研发中心（300个系统） 营销端 （App、Web、用户登录、支付） 用户data 个性化推荐 App、网页商城后端 供应链中心（40个系统） （大数据开发、运维、网安） （生产管理、仓储管理、物流管理） 吸引眼球 用户点击、搜索、 购买信息 需求预测后的生 ①推荐算法 产与管理 给用户看什么 ②趋势分析 设计什么 数字智能中心 资料来源：跨境眼，公开数据整理，中泰证券研究所 商品中心 22

23. 产品开发流程决策链路短，主观性弱 Zara & SheIn产品测试及上新速度对比 数字智能中心 流行关键词、元素、面料 商品中心 通过Python和Google 上百个设计师对流行元 Trends Finder在以下 素进行评审和改造，绘 数据来源抓取数据： 制好设计图之后制作样 ① 公司网站 衣、上架并且生产100 ② 竞品网站 件进行A/B test。 ③ 时尚网站 指标 Zara 设计速度 10~15天 测试速度 1~6个款式/次 SheIn 7天 30个款式/次 爆款率 20% 50% 指标 Zara SheIn 设计模式 设计团队构成 设计师背景 基于模仿而非自主设计 买手、设计师、市场分析专家 UAL等毕业，工作经验丰富 设计流程 需全球出差参与各类时尚圈T台 上新频率 每周上新两次 上新总数 年12000件 • SheIn产品测试速度快、准。由于SheIn没有线下门店，只有线上数 据，因此产品市场测试（A/B test）的速度为zara的5倍左右，意味 着同时间段SheIn可以测试更多服装款式，爆款率也更高。SheIn能压 中50%爆款，高于Zara的20%。 基于模仿而非自主设计 买手、设计师 大多毕业于广东大专学校 基于线上预测数据设计 • SheIn上新速度快。SheIn设计流程较Zara更简单，更多决策是基于 数字智能中心的预测数据，因此设计速度更快。SheIn采取每日上新 的模式，平均4~5w件/周的上新速度远远超过Zara。 • SheIn产品开发快是基于数字智能中心的“情报收集”系统。数字智 能中心和商品中心共同完成产品开发的流程，前者主要负责通过技术 工具抓取当下最流行的元素，后者将元素进行加工处理，将产品投入 到A/B test，根据结果调整生产计划。 每日上新 周49196件 资料来源：各美国公司官网，bloomberg，公开数据整理，中泰证券研究所 23

24. SheIn背靠珠三角服装产业集群，天然形成独一无二的竞争优势 我国纺织服装企业热力分布图 SheIn总部5公里内有150家服装厂 中大纺织商圈内含59个分市场 黑龙 江 吉林 内蒙 古 新疆 青海 西藏 山西 宁夏 甘肃 四川 山东 陕西 重庆 贵州 云南 辽宁 北 京 天 河北 津 河南 湖北 安徽 江苏 上 海 浙江 湖南 江西 福建 广西 广东 澳门 香港 台湾 海南 资料来源： SheIn公众号，网络资料，前瞻产业研究院，中泰证券研究所 • 选择在珠三角做产业集群是因为珠三角服装企业密集，生产要素齐全：广东省聚 集了大量服装纺织加工企业，广州也有中国最大的服装纺织面辅料供应商中大纺织 商圈。广州经过三十多年的发展积累，成为中国服装外贸的前沿阵地，具备产业生 产优势。 • 地理位置远近和IT系统的成熟度决定信息传输的效率和透明度，又决定了管理成本 和交易成本的高低：类比Zara的总部设在欧洲工厂集群，SheIn总部（运营中心、 供应链中心、IT研发中心等）也坐落于服装厂之间，且车程1h内有中国最大的服装 纺织面辅料供应商中大纺织商圈，不仅方便SheIn对实地厂的考察，也加快了信息 反馈速度。 24

25. SheIn因规模优势形成强大的议价能力，对生产商管理要求极为严格 供应商招募计划 模式 FOB ODM MOTF 交货时间 7~18天 10~15天 15~20天 小单快反 100~500件/单 100~500件/单 - SheIn提供纸样和样衣，工厂包 研发生产一体，有开发部和 有完善的品质管理 生产流程 工包料 版房 流程 生产产品 地区 工厂面积 其他 申请流程 女装、男装、童装 全品类成衣、运动，泳装 高端女装 珠三角地区优先考虑 珠三角地区优先考虑 不限地区，但限品 质 2000平方以上，车位80+ 1000平方以上，车位50+ 1000平方以上，车 位20+ 营业执照，可开增值税发票 营业执照，可开增值税发票 做过国内二线以上 品牌 申请后SheIn实地验厂，达标后引入SheIn的供应链系统 • 海量产品SKU和小订单量需要“小单快反”生产模式：SheIn每周上新SKU 4~5w款， 爆款率为50%，这说明很多款式的订单实际上为小单量，不是规模化生产，这就要求 供应商可以承接100件小订单；Zara每年上新12000件，订单量500件起订，对比看， SheIn供应链效率是由前端订单向后方生产驱动，要求生产商根据前端的不同订单大 小快反。 • SheIn对供应商考察制度完善： ① SheIn 引入日韩企业的经验，对供应商设置4个 KPI ：急采发货及时率、备货发货及 时率、次品率、上新成功率。 ② 季度供应商评级优胜劣汰： ③ 参考指标：采购金额得分占 60%，KPI 指标得分占 40%。 ④ 5个级别： S、A、B、C、D （处于考核期的供应商为 N 级）。 ⑤ 淘汰标准：排名 D 级（低于 60 分）末位的 30% 供应商将淘汰。 • SheIn因规模优势已经对上游供应商形成强大的议价能力： ① 资金优势：月度结算，把账期做到行业最短，给供应商提供资金保障。 ② 团队优势：IT团队为供应链中心开发了协同系统，利用MES系统实现对工厂和工人 的穿透式过程管理。供应链中心团队规模从2015年800人壮大至2019年的5000名员 工。 ③ 平台优势：订单数量不断增加满足供应商的需求。 ④ 资源优势：数十家辅料合作资源，为供应商提供生产所需的原材料。 资料来源： SheIn公众号，晚点LatePost，前瞻经济学人，百度地图，中泰证券研究所 25

26. 仓储、物流管理数字化程度高，通过放宽退换款政策提升客单从而降低物流成本比率 SheIn 仓储、物流管理 & 价格带指标 • 仓储数字化系统减小库存压力。SheIn的IT团队为供应链中心开发了给货系 统，更好判断库存水平，来合理决定补货量，最小化库存压力。 生产系统 补货量 • 通过两种提高客单价的方式（SheIn在不同仓库间运输时采用空运，在当 地运输时采取标准配送+快递配送结合的方式，运输时间减短，但物流成本 高） SheIn物流成本占销售额的15%~17%： 库存结余板块 库存条码 覆盖库存 外部商品库存 库存状态 指标 国内中心仓 海外中转仓 地点 广东佛山 职责 承包全球95%的发货 只收退货、不发货 库存 3000万件 1000万件 SKU 40~50万个 15万个 海外运营仓 沙特、迪拜、意大利等6个区域 香港、比利时等270个区域 ① SheIn用购物满一定金额（超过129美元）可免快递费的方式提高客单价， 覆盖物流成本。 ② SheIn采取延长退货时长的方式提高客单价，海外中转仓为退货政策做好准 备。快时尚领域退货政策宽松，退货率高达20%，SheIn承诺45天内无条件 退款，长于竞对的7天，有利于减少消费者对错过退款时间的顾虑，愿意先 大量购买，再慢慢退货，以此提高客单价，用另外一种方式覆盖物流成本。 承包全球5%的发货 指标 Zara SheIn 加价率 3x 2x 畅销款价格带 35.9~400美金 5~25美金 客单价 20~30美金 70美金 资料来源：公司官网，蓝海亿观网，界面新闻，知乎，人人都是产品经理，晚点LatePost，中泰证券研究所 26

27. 2 目录 CCONTE 作为一家强互联网属性的跨境电商 CONTENTS 公司，SheIn如何重构传统行业？ 中 泰 NTS 证 券 研 究 所 专业｜领先｜深度｜诚信 27

28. SheIn发展历程：指数级扩张，连续八年收入超过100%增长 品牌成立；融资扩张；加强供应链生态建设 公司初始形态；逐步布局海外女装市场 收购竞争对 手Rowew 融资与收购 收购深圳库尚、 收购MAKEMECHIC 业绩突破 数亿美元 公司发展历程 • 战略转变： 公司放弃跨境婚纱业 务 ， 收 购 域 名 SheInside.com ， 开 始跨境女装业务。 • 品牌成立： 与第三方平台 的网红开始合 作、建立供应 链中心、搭建 仓储系统、注 册 用 户 达 1000 万。 • 融资扩张： 将广州供应链 中心搬到番禺; 同年布局中东 市场，次年销 量爆发。 公司销售额（亿元） 西班牙站点 2012年以前 法国站点 2012 俄罗斯站点 德国站点 2013 数亿美元 3亿人民币 500万美元 • 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。 ５亿美元 意大利站点 阿拉伯、澳大 利亚、中东、 印度站点 2014 资料来源：公司官网，网络资料，企查查，中泰证券研究所 2015 • 进入中东： 中东市场实现 销售额2亿，全 球 销 售 额 破 10 亿。 正式进入中东 10 2016 • 经营利润率8% • EBIT利润率6% • 营收破百亿： 连 续 5 年 yoy 超 • 收入yoy 308% 653 100% 。 2019 年 全球活跃用户数超 2000 万。 • 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。 业务覆盖224 个国家和地区 30 2017 160 80 2018 2019 2020 28

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 PC互联网 Iphone发布 4 4 1994 1998 2002 Amazon成立 Google成立 Google基于 关键词排名的 Adwords广 告系统 1 2 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 2004 Iphone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） 2007 Facebook 成立 （2000-2011）Google SEO红利期 2 移动互联网 1 2012 2017 Facebook第一 条信息流广告 抖音国际版Tiktok 进入海外市场 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 （2002- ）Google Adwords广告红利期 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 3 5 Facebook拥有极广的用户覆盖（2021Q2：28.95亿用户，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 5 6 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） 6 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 （2012- ）Amazon红利期 （2012- ）Facebook为代表的社交媒体红利期 （2017- ）Tiktok为代表的视频营销红利期 29

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 SheIn Google Trends数据 热度随时间变化的趋势 互联网如何赋能SheIn？ • 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，如Google Trends来规划内容，做到精准营销：1. 实时性强：因为 2020/9 2020/11 2021/1 2021/3 2021/5 2021/7 2021/9 2021/11 2022/1 按子区域 搜索热度 相关主题 搜索量上升 相关查询 搜索量上升 密西西比州 100 束腰 – 主题 +250% SheIn coupon codes 2021 +4050% 亚拉巴马州 89 孕妇装 – 外衣 +140% blushmark +1800% 加利福尼亚州 82 礼服 – 主题 +100% SheIn kids sizes +700% 纽约州 72 连衣裙 – 主题 +50% SheIn bugs +300% 资料来源： Google Trends，中泰证券研究所 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。 30

31. SheIn数据管理：数据掌控力反哺生态闭环 阿里旗下商家对于数据的掌控力 流量 SheIn对于数据的掌控力 SheIn首页推荐 设计团队 引流获客 主动付费获取流量 销售数据 高效更新 被动无偿提供数据 阿里旗下平台 平台内部商家 动态调整 APP平台 SKU更新 流量互补 数据 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。 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， • 流量自有，推新助力潮流引领：依靠自有平台，SheIn拥有独立自主 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。 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。 资料来源：中泰证券研究所 31

32. 互联网赋能下SheIn的sku比Zara还多一个量级 SheIn Zara SKU量级（对比行业内的领头羊Zara） • 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。 Shein Zara ZARA、SheIn 2020年上新SKU总数对比 260000 75000 SheIn Zara ZARA、SheIn 2021年10月11日SKU线上统计总数对比 2021年10月11日SKU线上统计总数对比 ZARA、SheIn 661285 资料来源：雪球，中国商报，SheIn，中泰证券研究所 13860 32

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 抽样调查SheIn一周每日上新数 • 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” 9193 8950 7752 8249 9028 （“多”：sku多、“快”：反应快、“新”：新品多；“省”：价格低）取胜的快时尚领域，SheIn能够重新 定义“多”和“快”。 5747 4970 • 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。 10/15 10/16 10/17 10/18 10/19 10/20 10/21 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 SheIn 661285 每日上新 约7500件 约7500件 约100件 最短3-7天 小单量、高频 ZARA 13860 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 资料来源：虎嗅，出海通TecRetail ，SheIn，中泰证券研究所 33

34. SheIn的成功离不开产品结构与目标市场现状的高贴合度 SheIn全球布局 美国青少年日常年消费金额 Peak Spend $3,023 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。 Ø 美国青少年日常年消费金额已经到达有史以来的最低值2150美金 $2,371 SheIn全球2020年各地区销售额占比 中东 7% 南美 10% 北美 35% 东南亚+俄罗斯+日本 8% 欧洲 40% $2,150 • 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。 资料来源：国家统计局，Piper Sandler，知乎，Statista，中泰证券研究所 34

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%） 迅销公司（优衣库）UE模型（2021中期财报） 收入 销售成本 ︵ 销 售 一 般 及 行 政 开 支 ︶ Inditex 2018年度营收与租金对比 租金成本 100.0% 49.4% 50.6% 广告及推广 3.0% 150 260 2.9% 2018 折旧及摊销 7.8% 外判 2.2% 薪金 12.4% 物流费 4.2% 其他 3.7% 其它支出 0.9% 经营溢利 190 23.92 毛利 租金开支 全年营收 Zara主品牌中国门店数 13.4% 2021E • 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。 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 35

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 截止2020年12月 SheIn的流量分布（根据国家分类） 2015-2018电子商务规模年复合增长率（%） 45% 新兴市场 40% GDP排名前20的国家（中国除外） 印度 35% 发展中市场 沙特阿拉伯 印尼 30% 意大利 成熟市场 加拿大 25% 墨西哥 20% 法国 俄罗斯 荷兰 澳大利亚 美国 韩国 英国 西班牙 15% 德国 巴西 日本 10% 土耳其 5% 瑞士 Ø SheIn全球市场95%的商品来自广东佛山的中心仓 Ø SheIn在全球拥有多个海外中专站，只负责接受各个 区域消费者的退货，不进行发货 2018电子商务规模占总体零售规模比重（%） 0% 0% 1% 2% 3% 4% 5% 6% 7% 8% 国家 流量划分 United States 38.52% Italy 9.84% France 8.69% Brazil 6.92% Spain 3.74% Canada 3.68% Australia 3.52% Germany 2.48% Israel 2.29% Russia 2.23% Chile 1.94% Poland 1.14% Netherlands 1.13% Belgium 0.94% Saudi Arabia 0.90% Portugal 0.81% Philippines 0.78% Thailand 0.70% 9% 10% 11% 12% 13% 14% 15% 16% 17% 18% 19% 20% 21% 22% 23% 24% 资料来源： Kantar Research and Analysis，similar web，中泰证券研究所 36

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 SheIn在社交媒体营销活动积极布局后的成果 12953626.0 纵向对比SheIn在各个主流网站上的粉丝规模 Ø 对比SheIn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：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%。 8220983.0 Facebook Instagram 12953626.0 66000.0 51400.0 Twitter Youtube 横向对比跨境电商行业玩家在Facebook上的粉丝规模 9977495.0 8462125.0 8296417.0 5188071.0 3731473.0 Shein club factory 兰亭集势 zaful patpat 资料来源： Apptopia，OneSight营销云，中泰证券研究所 执御 37

38. 专注做品牌专有流量池的战略选择构筑营销壁垒 APP下载提供营销基础 自建社区构筑私有流量 • 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 • 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 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， 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 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 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 二。此外，截止到2021年10月的美区APP STORE购物类APP排名中，SheIn SheIn让消费真正留存在平台内，成为自己的客户。 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。 资料来源： SensorTower，App Store，SheIn，中泰证券研究所 视频 直播 Gal用户 主题竞赛 38

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 42.37% 39.13% 数据截止至2021年12月7日 7.78% 2.96% 直接 推介 推介流量来源(热门目的地网站) Accounts. google Paypal. com Facebook. com İmg.itwebst atic.com google. com 5.28% 2.48% 搜索 49.15%：有机（前5关键词） 社交 邮件 50.85%付费（前5关键词） 显示广告 社交流量来源 显示广告来源 34.37% SheIn 39.65% SheIn 23.21% Facebook 62.02% #1 YouTube 22.33% Shien 1.61% Shien 1.39% Youtube 24.11% #2 adanalytictrk 10.54% SheIn Canada 0.65% ‫ن‬ ‫ا‬ ‫ﻲ‬ ‫ﺷ‬ 0.53% Pinterest 3.19% #3 linkbux 6.47% шейн 0.56% SheIn Canada 0.42% Vkontakte 2.18% #4 Yahoo 5.63% ‫ن‬ ‫ا‬ ‫ﻲ‬ ‫ﺷ‬ 0.29% шейн 0.30% Instagram 1.84% #5 rstyle.me 资料来源： Similar Web，中泰证券研究所 39

40. 服装行业与快时尚行业估值 每股收益（EPS） 市盈率（PE） 市销率（PS） 公司 2017 2018 2019 2020 均值 2017 2018 2019 2020 均值 2017 2018 2019 2020 均值 nike 17.02 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 1.65 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 Inditex 7.49 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&M 7.71 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 休闲服饰 快时尚服饰 资料来源： wind，Bloomberg，中泰证券研究所 40

41. 风险提示 Ø 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 Ø 宏观经济增速下滑，市场竞争加剧，行业增长不及预期 Ø 监管风险，政策风险，盈利不达预期 41

42. 团队介绍 互联网研究小组介绍 Ø 韩筱辰：Texas A&M University硕士，5年证券从业经验，现任中泰证券传媒互联网首席，专注于生活互联网、消费互联网、科技互联网、 医疗互联网、金融互联网研究。 Ø 李 奇：杜克大学硕士，罗切斯特大学本科，主攻本地生活服务、互联网医疗、实物电商等。 投资评级说明 股票评级 行业评级 评级 说明 买入 预期未来6~12个月内相对同期基准指数涨幅在15%以上 增持 预期未来6~12个月内相对同期基准指数涨幅在5%~15%之间 持有 预期未来6~12个月内相对同期基准指数涨幅在-10%~+5%之间 减持 预期未来6~12个月内相对同期基准指数跌幅在10%以上 增持 预期未来6~12个月内对同期基准指数涨幅在10%以上 中性 预期未来6~12个月内对同期基准指数涨幅在-10%~+10%之间 减持 预期未来6~12个月内对同期基准指数跌幅在10%以上 备注：评级标准为报告发布日后的6~12个月内公司股价（或行业指数）相对同期基准指数的相对市场表现。其中A股市场以沪深300指数为基准；新三板市场以三板成指（ 针对协议转让标的）或三板做市指数（针对做市转让标的）为基准；香港市场以摩根士丹利中国指数为基准，美股市场以标普500指数或纳斯达克综合指数为基准（另有说 明的除外）。 42

43. 免责声明 Ø 中泰证券股份有限公司（以下简称“本公司”）具有中国证券监督管理委员会许可的证券投资咨询业务资格。 。 本公司不会因接收人收到本报告而视其为客户。 Ø 本报告基于本公司及其研究人员认为可信的公开资料或实地调研资料，反映了作者的研究观点，力求独立、客观和公正，结论不受任何第三方 的授意或影响。但本公司及其研究人员对这些信息的准确性和完整性不作任何保证，且本报告中的资料、意见、预测均反映报告初次公开发布 时的判断，可能会随时调整。本公司对本报告所含信息可在不发出通知的情形下做出修改，投资者应当自行关注相应的更新或修改。本报告所 载的资料、工具、意见、信息及推测只提供给客户作参考之用，不构成任何投资、法律、会计或税务的最终操作建议，本公司不就报告中的内 容对最终操作建议做出任何担保。本报告中所指的投资及服务可能不适合个别客户，不构成客户私人咨询建议。 Ø 市场有风险，投资需谨慎。在任何情况下，本公司不对任何人因使用本报告中的任何内容所引致的任何损失负任何责任。 Ø 投资者应注意，在法律允许的情况下，本公司及其本公司的关联机构可能会持有报告中涉及的公司所发行的证券并进行交易，并可能为这些公 司正在提供或争取提供投资银行、财务顾问和金融产品等各种金融服务。本公司及其本公司的关联机构或个人可能在本报告公开发布之前已经 使用或了解其中的信息。 Ø 本报告版权归“中泰证券股份有限公司”所有。未经事先本公司书面授权，任何人不得对本报告进行任何形式的发布、复制。如引用、刊发， 需注明出处为“中泰证券研究所”，且不得对本报告进行有悖原意的删节或修改。 43

44. ! " # $ % & ' ( ) * + , * - . * / 0 中允行健，明德安泰 中泰证券研究所 北京市西城区太平桥大街丰盛胡同28号太平洋保险大厦A座5层 上海市浦东新区花园石桥路66号东亚银行金融大厦18层 广东省深圳市福田区深南大道4011号港中旅大厦8c 山东省济南市市中区经七路86号证券大厦 44