若採用巴菲特的投資原則並用第二層思考法則,美妝科技中有沒有值得關注的標的物?

閱讀時間約 4 分鐘

巴菲特投資法則

巴菲特投資原則可以歸納為下列數點。
  1. 不要當待宰羔羊 -- 巴菲特過去闡述他的最重要投資原則之一就是只揮棒最甜的好球帶。如果你上了鋪克牌牌桌30分鐘,還不知道誰是代宰羔羊,那就是你。
  2. 以企業分析師的方式投資 -- 法則之一就是專心評估你要投資的公司。其中必定包括看輕產業前景,包括發展性,營業額成長可預期性等關鍵指標。
  3. 尋找護城河 -- 需要找到成長性良好的公司,並可預期接下來五年,十年,二十年盈餘會持續增長。
  4. 了解價值,善用錯誤估值的機會 -- 善用市場錯誤估值的機會,若能用較低價格入手是最好的。
  5. 堅守安全邊際 -- 支付的價格與市場價格若有安全邊際,越大越好。
  6. 以合理價格買入 -- 若能以好價格買入績優公司,勝過於用高價買過不錯的公司。
  7. 了解自己的極限 -- 只投資自己確實了解的產業與公司,如同法則一,只揮棒最甜的好球帶。
  8. 買下優秀的公司 -- 如果真的看到這樣的公司,就買下可觀的股票。好過持有一堆平庸的公司。
  9. 避免唯利是圖 -- 想像自己就是該公司股東。如果這間公司股票你不想持有十年,那麼就連持有十分鐘都不要去想。
倘若我們用巴菲特上述的頭資法則來分析美妝科技,是否能找到符合法則的公司。讓我們揮棒,在確定是甜蜜的好球帶用力揮擊出去呢? 換言之,我們能找到護城河,確定想投資的產業公司確實有明確發展性。

化妝品科技現況

化妝品在人類社會存在已久。數千年前埃及人便畫上綠色的眼影作為宗教神聖用意。即便至今日,化妝品的重要性也從未減弱。因應網路直播行業的興起,不論直播主性別,皆盼能呈現最好樣貌也因此化妝品市場持續增長。
但趨勢上,由於AI(人工智慧)與AR(擴增實境)的技術進步,化妝品已從實體轉為虛擬世界。不論是化妝品巨頭或是新創公司,所構思的不僅僅是線上的營業額也在思索如何增大線下部分。因此美妝科技逐漸變為顯學,甚至可以說是剛性需求,補齊了化妝品公司(Online-To-Offline)線下到線上的策略拼圖。綜觀來看,美妝科技的根底有著強勁的剛性需求。

產業前景

截至2022年的分析報告(連結點此),人工智慧用於美妝科技領域的市場估計規模將由2021年的US$ 2.7 billion (美金27億同等於台幣803億)一路增長到2030年規模US$ 13.34 billion (美金133億同等於4兆台幣)。年複合成長率為19.7%。單用2021年市場規模與2030規模相比,增長幅度將近高達5倍。
同類型但分析角度不同報告(連結點此),將非侵入式美容裝置也列為市場預估。該報告明確指出,美妝科技將由2020年的US$ 52.23 billion (美金522億約為台幣1.5兆)增長到2028年的US$ 225.45 billion (美金2.25兆約為台幣6.7兆)。年複合成長率預估也是近似前篇研究報告的數值為19%。單比較2022到2028年成長規模,也是高達4.3倍。從上述不同研究報告都指出增長數據,可謂美妝科技有著明確的高成長性。

美妝巨頭的動態

在美妝世界中有許多大大小小的品牌。有些相當知名,當然也有每年冒出來的美妝新創品牌。整體來說,在國際市場上,七大公司擁有了旗下約180+品牌。好比Shiseido旗下品牌包括旗艦品牌Shiseido(資生堂),在依照品牌定位與客群分離出的不同子品牌如強調底妝的Laura Mercier (蘿拉密思), 膚質保養的Avene (雅漾),強調洗潤髮功能的AQUAIR(阿葵亞)。資生堂旗下約有25+子品牌。
Estée Lauder(雅詩蘭黛)除了旗艦品牌雅詩蘭黛以外,亦包括膚質改善品牌CLINIQUE(倩碧),改善髮質品牌AVEDA(肯夢)等等25+間子品牌。
細節可參考下面這張化妝品牌分布圖 (圖片連結點此)。
七大美妝公司集團
美妝業絕對是高度競爭的行業之一。儘管存在我們生活之中已經有千年以上人類使用的歷史,但各類新創品牌仍不斷地冒出。部分品牌可能被大品牌收購或。新創公司品牌也可能被納入成為其子品牌之一。因此上述分布圖也會有些異動。
若挑選全球市值最高五十大品牌細看,美國與法國兩國家涵蓋了總和69.92%。若加英國,幾乎涵蓋總有品牌市值八成。
各國品牌市值比率
倘若全球五十大品牌市值幾乎被美國,法國,英國掌握,可推論若這三國的美妝品牌都採用美妝科技,就能導出此科技已經擁有非常堅強的剛性需求。畢竟是已經真真確確出現在日常生活的技術了。
那麼哪一些是真正高市值的品牌呢? 目前市值最高的仍為L'Oréal(巴黎萊雅),第二市值高的Estée Lauder(雅詩蘭黛)。具體排名如下:
十大美妝品牌市值排名
那麼我們需要探討的是,究竟這些領導品牌採用美妝虛擬化妝科技或是皮膚檢測技術的普及度有多少呢?
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