阿里健康正加速与阿里生态的融合步伐 阿里健康亏损收窄
作为阿里巴巴“Double H”战略在大健康领域的旗舰平台,阿里健康正加速与阿里生态的融合步伐。
5月16日晚间,阿里健康(00241.HK)发布截至2019年3月31日止的2019财年报告,全年实现营业收入同比增长108.6%至人民币50.96亿元;毛利同比增长103.9%至13.31亿元;亏损额从上年同期的1.09亿元降至9176.4万元,亏损幅度收窄15.8%。
“收入和毛利的强劲增长主要由于本年度医药自营业务、医药电商平台业务以及消费医疗业务快速成长所致。”阿里健康方面指出,这一表现不仅有助于提振市场对于互联网+医疗健康的信心,亦将助力阿里健康加大其在互联网医疗、智慧医疗等创新性业务上的投入和布局。
加速融合阿里生态,阿里健康营收同比增长108.6%
与阿里生态发生“化学反应”
作为营业收入的主要贡献者,阿里健康的医药自营业务、医药电商平台业务以及消费医疗业务继续保持快速成长。
在医药电商平台方面,公司从阿里巴巴集团进一步收购了包括医疗器械及保健用品、成人计生、隐形眼镜、医疗及健康服务类目电商平台业务,并且为天猫平台滋补保健类目、天猫国际及天猫超市的部分健康类目提供外包及增值服务。截至2019年3月31日止年度,阿里健康所运营的天猫医药馆所产生的商品交易总额(GMV)约人民币595亿元,年度活跃消费者已超过1.3亿。得益于天猫医药馆的支撑,截至2019年3月31日止年度,公司医药电商平台实现营业收入6.70亿元,同比增长296.8%。
阿里健康医药自营业务继续保持强劲增长,年度实现营业收入42.27亿元,同比增长91.3%,占公司总营收的比例达到83%。线上自营店截至2019年3月31日止年度的年度活跃消费者超过2700万。在发展线上业务的同时,公司也在积极布局线下医药零售市场,探索以线上对线下(O2O)业务为载体的医药新零售业务的发展路径,做好承接处方药外流的准备。
在消费医疗市场,阿里健康业务涵盖医美、体检、疫苗、口腔等领域。阿里健康以手机淘宝为运营主阵地为基础,拓展了支付宝、钉钉、口碑等流量入口,将优质的消费医疗服务融入更多生活场景。公司消费医疗业务取得快速发展,全年GMV同比增长超过140%,实现年度营业收入1.28亿元,同比增长275.5%。
过去一年,阿里健康与阿里生态内的业务单元进一步融合。
2018年11月,阿里健康与支付宝达成协议,公司独家在支付宝用户端上设立独立的医疗健康服务频道,并负责全权管理该频道内医疗健康业务以及行业合作伙伴。截止2019年3月31日,支付宝已经签约的医疗机构数超过9000家,其中二级和三级医院数量超过3000家。自公司全权管理支付宝医疗健康服务频道和医疗健康行业合作伙伴以来,所运营的产品所覆盖的医院场景下的用户数量增长迅速。2019年3月在医院场景下使用本集团所运营的医疗健康服务的月度活跃用户数超过1200万。
追溯平台要成为“中国最大医药云”
与电商、消费医疗相比,阿里健康的追溯业务虽然营收占比不大,但同样引人关注。
早在阿里收购中信21世纪(阿里健康前身)之时,外界将这一动作解读为“马云的医疗梦”。中信21世纪旗下的95095平台第一个拿到第三方网上药品销售资格证的试点牌照,而其培育近十年的“药品监管码”更被认为是10亿收购中最重要的资产。
有了开放的追溯平台后,消费者在天猫、淘宝等平台购买食品药品时就可以方便地查询商品真伪。在“问题疫苗”等社会事件爆发时,也可以第一时间追溯到源头。
2016年年初,湖南养天和大药房一纸诉状将食药总局告上法庭,认为食药总局强制推行药品电子监管码属于行政违法,要求立即停止这一违法行为。
尽管这一事件表面上被理解为“民告官”,但实际上,这些医药企业的矛头,指向的却是阿里健康。
2016年2月20日,国家食药监总局发布公告,决定暂时叫停药品电子监管,并对《药品经营质量管理规范》有关药品电子监管内容修订公开征求意见。
在向国家食药监总局移交药品电子监管网系统的阿里健康,2016年6月,上线了以药品电子监管码为基础建设的第三方追溯平台——“码上放心”。新平台数据承载量将比原平台增大4倍,系统处理速度提升20倍,追溯标准全行业通用,兼容药品电子监管码。
随着业务的推进,阿里健康明确将 “码上放心”追溯平台要打造成为“中国最大医药云”的目标。截至2019年3月31日止年度,阿里健康追溯业务实现营业收入3872万元,相较于上年同期的2435.3万元增长59%。截至目前,入驻“码上放心”并续约的药品企业占中国药品在产企业的85%以上,其中疫苗等国家重点关注品种覆盖率超过95%。
此外,阿里健康还加强了对于人工智能(AI)的应用。2018年9月,阿里健康与阿里云宣布共建阿里医疗人工智能系统—医疗大脑2.0,其在生理信号(脑电波引擎及胎心监测)、语音识别、人脸识别有重大进展。其中,2019年3月,本集团研发出基于深度学习模型的脑电波癫痫诊断产品,可显著提升医生的脑电图读图效率,并得到了国内该领域权威专家的认可。
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