【アリババの成長率が見える！】アリババ「独身の日(W11)」がどれだけすごいか日本のモールと比べてみた～2021年版～
はじめに
今年も独身の日のセールが行われ、大いに盛り上がったとの報道が、ネットニュースだけでなくTVでも見かけました。中国のEC市場と同じく独身の日のセール規模も年々大きくなってきており、日本にいては想像がつかない規模にまで成長性しています。
今年も、アジア大手EC企業である「アリババ」の独身の日の売り上げが、どれだけすごいのか、日本の主要モールと比較してみました。実は、昨年も同様の比較を行っています。ぜひ昨年との比較にもご活用ください。
アリババ独身の日VS日本のモール各社
| アリババw11 | 楽天 | Amazon japan | Yahoo!ショッピング*1 | メルカリ | |
| 2021年 | 9.6兆円 | 5兆563億円 | 6兆4,708億円 | 1兆6155億円 | 9,331億円 |
| 2020年 | 7.9兆円 | 4兆4,510億円 | 4兆7,069億円 | 1兆5014億円 | 7,121億円 |
| 2019年 | 4.2兆円 | 3兆8,595億円 | 3兆4,238億円 | 8,519億円 | 5,434億円 |
| 2018年 | 3.5兆円 | 3兆4,310億円 | 2兆7,513億円 | 4,178億円 | 4,178億円 |
| 2017年 | 2.8兆円 | 3兆3,797億円 | 2兆686億円 | 5,979億円 | 3,070億円 |
| 2016年 | 1.9兆円 | 3兆95億円 | 1兆8,530億円 | 6,982億円 | 1,400億円 |
| 2015年 | 1.7兆円 | 2兆6,748億円 | 1兆6,000億円 | 4,575億円 | 900億円 |
*1: 2020年からは「Yahoo!ショッピング」「PayPay（ペイペイ）モール」など物販ECを扱うショッピング事業（ECモール）の取扱高合計
*2: 楽天、 Amazon japan、Yahoo!ショッピング、メルカリの2021年の数値、()内は予想データです。
・楽天: 1〜9月期の前年比13.6増を2020通年の流通総額に当てはめて算出
・Amazon japan: 前々年→前年の伸び率37.5%を適用
・Yahoo!ショッピング: 1〜9月期の前年比7.6増を2020通年の流通総額に当てはめて算出
・メルカリ: 前々年→前年の伸び率31%を適用
上記表を図にしたものがこちら
アリババw11の流通総額と各モール通年の流通総額(2021年は予測値)の倍率を比較した表
| 対楽天 | 対Amazon japan | 対Yahoo! | 対メルカリ | |
| 2021年 | 1.73 | 1.48 | 5.94 | 10.29 |
| 2020年 | 1.77 | 1.68 | 5.26 | 11.09 |
| 2019年 | 1.09 | 1.23 | 4.93 | 7.73 |
| 2018年 | 1.02 | 1.27 | 8.38 | 8.38 |
| 2017年 | 0.83 | 1.04 | 4.68 | 9.12 |
| 2016年 | 0.48 | 1.03 | 2.72 | 13.57 |
| 2015年 | 0.64 | 1.06 | 3.72 | 18.89 |
1つめの表で金額だけみるとおお！と思うかもしれないですが、2つめの表で比較率を見ると、「あ減ってる・・・」と思う方が多いのではと思います。そこが、今回注目すべき点だと個人的には思っています。
上記表は日本円に換算していますが、実際には人民元で取引が行われています。
それを元の情報に戻すと、
- 2017年:1683億元
- 2018年:2135億元
- 2019年:2684億元
- 2020年:4982億元
- 2021年:5403億元
となります。これを増加率に直すと
- 22017→2018: +26.9%
- 22018→2019: +25.7%
- 22019→2020: +85.6%
- 22020→2021: +8.5%
となり、初の1桁台の伸びとなっています。
今年はアリババにとって非常にチャレンジングだった年でしたので、いろいろな憶測がとびかっていますが、数年前に比べてアリババの力が弱まっているのでは無いかという意見が個人的には多く聞こえてきました。
とはいっても中国のEC市場自体の勢いは引き続き世界最大ですので、業界として今後も中国対応というのは最重要課題になるかと思います。
ちなみにアリババに次ぐ規模である京東の売上は
であり伸び率は
と引き続き堅調です。
まとめ
毎年このようなデータを作っていると、中国やアリババの成長スピードもよく見えて、非常に面白い結果となりました。
来年もまた、このようにデータ化をして、新しい発見を探していきたいです。
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