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更新时间：2025-5-3 22:14:50 作者：爱短链
对互联网商业项目价值的认知应该来自于对商业模式的深刻理解。
传统的估计网络效应和估计GMV这两种基于用户的估值方法都失败了。
自互联网时代以来，如何评估互联网商业项目的价值已成为最难解决的谜。
大量的机构投资者实际上是在用大资本赌大轨道 在这种不确定性下，许多研究人员希望建立一个模型，准确地衡量互联网商业项目的价值。
但经过几次努力，互联网商业项目的估值不仅越来越清晰，而且越来越模糊。
甚至，早期投资是投资者（企业家）的说法也已成为业界的共识。
我无意否认这一说法，但作为商业模式的研究人员，似乎有必要建立一些更逻辑的投资原则。
从另一个角度来看，对互联网商业项目价值的认知应该来自于对商业模式的深刻理解。
也许，在这个方向上，我们还能做些什么。
2014年，我在《叠加体验：用互联网思维设计商业模式》一书中提出了互联网商业模式的桶模式，认为用户资产、生态资产、转化能力（将生态资源分配给用户的能力）是互联网商业模式GMV三要素。
在本期中，我将深入探讨如何衡量用户资产。
当然，这是针对用户（C）以商家为中心的商业模式。
对于那种以商家为中心的商业模式（B）以商业模式为中心，如B2B、S2B2C，原则虽然不变，但要以关注商户资产为出发点。
1、传统的失效估值方法 在互联网商业世界中，基于用户的主流估值方法只有两种：一种是估计网络效应；另一种是估计GMV(交易总额)。
估计网络效应的原则主要来自以太网的发明者梅特卡夫在20世纪80年代销售自己的3Com公司网卡提出的营销观点。
他认为，网络中接入的节点越多，可能形成的连接就越多。
假如节点数是N，可能的连接数是N（N-1)，即约等于N这个数量级。
《吉尔德科技月报》的出版人George Gilder1993年总结了梅特卡夫定律（Metcalfe’s Law）简要描述为网络的价值与网络设备数量的平方成正比。
基于互联网信息技术，互联网商业模式也将遵循爱短链定律。
英特尔定律爱短链（Intel）戈登是创始人之一·爱短链（Gordon Moore）建议当价格保持不变时，集成电路上可容纳的部件数量每18~24个月翻一番，性能翻一番。
换句话说，每美元可以购买的计算机性能将每18~24个月翻一番以上。
这两种定律几乎构成了互联网业务的底层逻辑(也可以参考吉尔德定律)。
基于这两条法律，前摩根士丹利首席分析师、著名华尔街证券分析师和投资银行家玛丽·米克尔（Mary Meeker）和同事在1995年出版的《互联网报告》中提出DEVA模型（Discounted Equity Valuation Analysis，股： E=MCC 其中，E是项目的经济价值，M初始资本投资于单个客户，C是单个客户的价值。
这个公式C²显然遵循梅特卡夫定律，M表达爱短链定律的意义。
一般来说，一旦互联网商业项目的投资超过了固定成本线，随后的增长将不再与固定成本的线性变化有关，而是指数增长。
例如，一旦服务器、数据库、呼叫中心等基础设施的投资超过了基线，项目价值将进入指数增长的轨道。
正是在这一概念的推动下，美国互联网公司积累了用户，并将用户数量作为支持高估值的最大筹码，特别是对SNS类项目更是如此。
Facebook、Twitter、Google互联网企业在融资过程中获得的高估值背后是DEVA模型的逻辑。
最典型的例子是2014年2月Facebook以190亿美元收购 WhatsApp的案例。
WhatsApp成立于2009年的通信软件，员工只有50人左右。
如果仅仅从市盈率、现金流贴现等方面来看，就无法支撑如此高的估值。
但从DEVA从模型的角度来看，它MAU(月活跃用户)达到4.5亿，Facebook有理由通过共享用户获得更大的网络效应。
然而，2000年网络泡沫的破灭提醒了狂热的投资者。
统计数据显示，图1中红线所代表的美国互联网用户数量一直在增加，但纳斯达克100指数的趋势(蓝线)并没有与用户数量的平方(绿线)成正比。
2000年的悬崖式下跌不禁让人怀疑——DEVA模型真的可靠吗？ 从那以后，研究人员一直试图纠正这个模型，但最终的应用效果并不令人满意。
有趣的是，在中国，大量互联网企业（特别是早期企业）的估值仍在参考这种方法，也许没有办法。
在互联网商业项目的早期阶段，一些运营数据可能更准确地支持投资者对项目价值的判断。
因此，基于运营数据的估值方法开始逐渐成为主流。
综上所述，这种模型可以描述为： E=K·ARPU·MAU·LT 其中，K与所在行业有关有关，ARPU单客收入，MAU月活跃用户，LT用户生命周期。
ARPU·MAU即月收入，而LT以月为单位，说明这类收入能获得多少个月。
综上所述，该模型衡量了在整个生命周期内可以获得的互联网商业模式GMV。
当然，这种估值方法也存在一些问题。
除K外，其他指标是动态变化，使估值非常不确定。
例如，如果一个企业通过大量购买流量和补贴，它将MAU保持在更高的水平，这是一种典型的虚假繁荣。
如果资本基于这些数据盲目进入，它将成为一个接收者。
二、商业模式本质的估值 我们希望建立一个更接近商业模式价值的估值模型，并评估用户资产的实际水平。
1. 导流×变现 DEVA模型最大的问题是，它模糊了网络中不同节点的角色，假设它具有相同的连接价值。
盲目使用梅特卡夫定律的人忽略了不同的网络效应。
互联网企业在供需之间建立了一个平台（当然，也有通过自营形式连接供需的平台），同一网络也有积极的影响（same-side network effect）跨边网络正效应（cross-side network effect）。
前者是指在用户或商家的一侧，每增加一个加盟商，都会带来同一价值的爆炸性增长；后者是指在用户或商家的一侧，每增加一个加盟商，都会带来另一边价值的爆炸性增长。
前一种商业模式(主要是SNS）梅特卡夫定律也可以用来估计用户的价值，这是非常牵强的。
例如，微信用户会因为新用户的加入而增加连接的价值，而美团用户很少互动。
他们连接价值的增加主要来自另一方商家的增加。
进一步看，如果你获得了用户，产生相应的价值吗？不同用户的实现可能真的是一样的吗？仅从用户的角度来看，用户特征、场景强度等因素显然可能对实现有很大的影响。
因此，我认为评估用户资产的基本逻辑应该是： E=V·R 其中，V（Volume）代表流量池，R（Revenue）代表实现（实现的可能性）。
这意味着，如果互联网公司想要提倡自己的价值，他们应该努力建立一个高质量的流量池，并努力扩大实现的可能性。
2. 标杆×点数比 基于操作数据的估值方法似乎太简单，不确定性很大。
此外，最大的问题是，该计算只是一个滞后的结果，无法找到项目用户资产的早期价值。
以上我们给出的模型为例，V现状数据和R可以观察或估计，但这不能掩盖另一个问题——基于现状数据的计算是否会掩盖项目未来的可能性？ 因此，我将模型扩展到两部分： E=V1·R1 V2·R2 其中，V1·R1代表项目的当前价值，V2·R2代表项目未来的价值。
显然，与前者相比，后者是模糊的。
这个模糊的地方可能是互联网商业项目冰山下的价值。
这种价值可能是基于现状的指数级增长。
因此，无论采用何种传统的估值方法（PE、PB、DCF等)，很难计算。
这意味着我们需要选择另一种估值方法，即： A项目价值标杆项目价值标杆项目价值标杆项目价值标杆项目价值标杆项目价值标杆项目价值标杆项目价值标杆项目价值标杆项目价值标杆项目价值标杆项目价值标杆项目价值标杆项目价值标杆项目价值标杆项目价值标杆项项目价值标杆项项目价值标杆项目价值标杆项项目价值标杆项项项目价值标杆项目价值标杆项项目价值标杆项项项价值标杆项项价值标杆项项项项价值标杆项项项价值标杆项项项价值标杆项项项价值标杆项项价值标杆项项项项价值标杆项项项价值标杆项项项项项价值标杆项项项项项项项项项项价值标杆项项项项项价值标杆项项项项项项价值标杆项项项价值标杆项项项项项项价值标杆项项项项价值标杆项项项项价值标杆项项项价值标杆项项项项项价值标杆项项项项项项价值标杆项项项项项项价值标杆项项项项项项价值标杆项项项价值标杆项项项项项价值标杆项项项项项项价值标杆项项项项项项价值标杆项项项项项项项价值标杆项项项项项项项价值标杆项项项项项项项项项价值标杆项项项项项项价值标杆项项项项项项项价值标杆项项项项项项项价值标杆项项项项项项项项项项价值标杆项项项项项项项项项项项项价值标杆项项项项项项项项项项价值标杆项项项项项项项项价值标杆项项项项项项项项项价值标杆项项项项项项项项项项项项价值标杆项项项项项项项项项项项项价值标杆项项项项项项项项项项项价值标杆项价值标杆项价值标杆项项项项价值标杆项项项项项项项项项项项项项项项价值标杆项项项项项项项项项项项项项项项项 × A项目价值点/标杆项目价值点 通过模型，我们可以将A项目的价值转化为点，然后，通过市场上有明确估值的基准项目，我们可以计算A项目是被高估还是被低估。
我相信这应该是一种相对合理的互联网商业项目估值方法。
还需要注意的是，这种利用点来估计项目价值的方法更适合同一行业轨道上的企业。
轨道越相同，结果就越准确。
当然，考虑到互联网业务范式的未来将走向分流×场景趋同会导致赛道趋同，这种估值方法可能有更广泛的应用。
3. VR矩阵 考虑VR同时，我们可以从现状和未来两个层面对流量池和变现力进行评估VR矩阵(表1)： 这个矩阵最大的创新是考虑未来商业模式的可能性。
在实践中，我们通常采用李克特五点量表的方式进行评分。
每个指标的肯定陈述将有五个答案：非常同意、同意、不一定、不同意和非常不同意，分别为5、4、3、2和1。
当然，对于一些指标，我们会更具体地陈述刻度。
然后，在矩阵的每个模块中计算加权平均值，得到四个模块的分数，并计算项目的价值点。
三、流量池评估分析 对流量池的评价实际上反映了互联网项目端口的质量。
我在《叠加体验：用互联网思维设计商业模式》一书中提出，互联网商业模式有两种端口，一种是功能优秀的完美终端；另一种是价值群落。
换句话说，用户可能会进入端口，因为产品的优秀功能或基于情感依恋。
当然，这两种端口可能在一定程度上重叠，对用户的吸引力会产生1 1
传统的估计网络效应和估计GMV这两种基于用户的估值方法都失败了。
自互联网时代以来，如何评估互联网商业项目的价值已成为最难解决的谜。
大量的机构投资者实际上是在用大资本赌大轨道 在这种不确定性下，许多研究人员希望建立一个模型，准确地衡量互联网商业项目的价值。
但经过几次努力，互联网商业项目的估值不仅越来越清晰，而且越来越模糊。
甚至，早期投资是投资者（企业家）的说法也已成为业界的共识。
我无意否认这一说法，但作为商业模式的研究人员，似乎有必要建立一些更逻辑的投资原则。
从另一个角度来看，对互联网商业项目价值的认知应该来自于对商业模式的深刻理解。
也许，在这个方向上，我们还能做些什么。
2014年，我在《叠加体验：用互联网思维设计商业模式》一书中提出了互联网商业模式的桶模式，认为用户资产、生态资产、转化能力（将生态资源分配给用户的能力）是互联网商业模式GMV三要素。
在本期中，我将深入探讨如何衡量用户资产。
当然，这是针对用户（C）以商家为中心的商业模式。
对于那种以商家为中心的商业模式（B）以商业模式为中心，如B2B、S2B2C，原则虽然不变，但要以关注商户资产为出发点。
1、传统的失效估值方法 在互联网商业世界中，基于用户的主流估值方法只有两种：一种是估计网络效应；另一种是估计GMV(交易总额)。
估计网络效应的原则主要来自以太网的发明者梅特卡夫在20世纪80年代销售自己的3Com公司网卡提出的营销观点。
他认为，网络中接入的节点越多，可能形成的连接就越多。
假如节点数是N，可能的连接数是N（N-1)，即约等于N这个数量级。
《吉尔德科技月报》的出版人George Gilder1993年总结了梅特卡夫定律（Metcalfe’s Law）简要描述为网络的价值与网络设备数量的平方成正比。
基于互联网信息技术，互联网商业模式也将遵循爱短链定律。
英特尔定律爱短链（Intel）戈登是创始人之一·爱短链（Gordon Moore）建议当价格保持不变时，集成电路上可容纳的部件数量每18~24个月翻一番，性能翻一番。
换句话说，每美元可以购买的计算机性能将每18~24个月翻一番以上。
这两种定律几乎构成了互联网业务的底层逻辑(也可以参考吉尔德定律)。
基于这两条法律，前摩根士丹利首席分析师、著名华尔街证券分析师和投资银行家玛丽·米克尔（Mary Meeker）和同事在1995年出版的《互联网报告》中提出DEVA模型（Discounted Equity Valuation Analysis，股： E=MCC 其中，E是项目的经济价值，M初始资本投资于单个客户，C是单个客户的价值。
这个公式C²显然遵循梅特卡夫定律，M表达爱短链定律的意义。
一般来说，一旦互联网商业项目的投资超过了固定成本线，随后的增长将不再与固定成本的线性变化有关，而是指数增长。
例如，一旦服务器、数据库、呼叫中心等基础设施的投资超过了基线，项目价值将进入指数增长的轨道。
正是在这一概念的推动下，美国互联网公司积累了用户，并将用户数量作为支持高估值的最大筹码，特别是对SNS类项目更是如此。
Facebook、Twitter、Google互联网企业在融资过程中获得的高估值背后是DEVA模型的逻辑。
最典型的例子是2014年2月Facebook以190亿美元收购 WhatsApp的案例。
WhatsApp成立于2009年的通信软件，员工只有50人左右。
如果仅仅从市盈率、现金流贴现等方面来看，就无法支撑如此高的估值。
但从DEVA从模型的角度来看，它MAU(月活跃用户)达到4.5亿，Facebook有理由通过共享用户获得更大的网络效应。
然而，2000年网络泡沫的破灭提醒了狂热的投资者。
统计数据显示，图1中红线所代表的美国互联网用户数量一直在增加，但纳斯达克100指数的趋势(蓝线)并没有与用户数量的平方(绿线)成正比。
2000年的悬崖式下跌不禁让人怀疑——DEVA模型真的可靠吗？ 从那以后，研究人员一直试图纠正这个模型，但最终的应用效果并不令人满意。
有趣的是，在中国，大量互联网企业（特别是早期企业）的估值仍在参考这种方法，也许没有办法。
在互联网商业项目的早期阶段，一些运营数据可能更准确地支持投资者对项目价值的判断。
因此，基于运营数据的估值方法开始逐渐成为主流。
综上所述，这种模型可以描述为： E=K·ARPU·MAU·LT 其中，K与所在行业有关有关，ARPU单客收入，MAU月活跃用户，LT用户生命周期。
ARPU·MAU即月收入，而LT以月为单位，说明这类收入能获得多少个月。
综上所述，该模型衡量了在整个生命周期内可以获得的互联网商业模式GMV。
当然，这种估值方法也存在一些问题。
除K外，其他指标是动态变化，使估值非常不确定。
例如，如果一个企业通过大量购买流量和补贴，它将MAU保持在更高的水平，这是一种典型的虚假繁荣。
如果资本基于这些数据盲目进入，它将成为一个接收者。
二、商业模式本质的估值 我们希望建立一个更接近商业模式价值的估值模型，并评估用户资产的实际水平。
1. 导流×变现 DEVA模型最大的问题是，它模糊了网络中不同节点的角色，假设它具有相同的连接价值。
盲目使用梅特卡夫定律的人忽略了不同的网络效应。
互联网企业在供需之间建立了一个平台（当然，也有通过自营形式连接供需的平台），同一网络也有积极的影响（same-side network effect）跨边网络正效应（cross-side network effect）。
前者是指在用户或商家的一侧，每增加一个加盟商，都会带来同一价值的爆炸性增长；后者是指在用户或商家的一侧，每增加一个加盟商，都会带来另一边价值的爆炸性增长。
前一种商业模式(主要是SNS）梅特卡夫定律也可以用来估计用户的价值，这是非常牵强的。
例如，微信用户会因为新用户的加入而增加连接的价值，而美团用户很少互动。
他们连接价值的增加主要来自另一方商家的增加。
进一步看，如果你获得了用户，产生相应的价值吗？不同用户的实现可能真的是一样的吗？仅从用户的角度来看，用户特征、场景强度等因素显然可能对实现有很大的影响。
因此，我认为评估用户资产的基本逻辑应该是： E=V·R 其中，V（Volume）代表流量池，R（Revenue）代表实现（实现的可能性）。
这意味着，如果互联网公司想要提倡自己的价值，他们应该努力建立一个高质量的流量池，并努力扩大实现的可能性。
2. 标杆×点数比 基于操作数据的估值方法似乎太简单，不确定性很大。
此外，最大的问题是，该计算只是一个滞后的结果，无法找到项目用户资产的早期价值。
以上我们给出的模型为例，V现状数据和R可以观察或估计，但这不能掩盖另一个问题——基于现状数据的计算是否会掩盖项目未来的可能性？ 因此，我将模型扩展到两部分： E=V1·R1 V2·R2 其中，V1·R1代表项目的当前价值，V2·R2代表项目未来的价值。
显然，与前者相比，后者是模糊的。
这个模糊的地方可能是互联网商业项目冰山下的价值。
这种价值可能是基于现状的指数级增长。
因此，无论采用何种传统的估值方法（PE、PB、DCF等)，很难计算。
这意味着我们需要选择另一种估值方法，即： A项目价值标杆项目价值标杆项目价值标杆项目价值标杆项目价值标杆项目价值标杆项目价值标杆项目价值标杆项目价值标杆项目价值标杆项目价值标杆项目价值标杆项目价值标杆项目价值标杆项目价值标杆项目价值标杆项项目价值标杆项项目价值标杆项目价值标杆项项目价值标杆项项项目价值标杆项目价值标杆项项目价值标杆项项项价值标杆项项价值标杆项项项项价值标杆项项项价值标杆项项项价值标杆项项项价值标杆项项价值标杆项项项项价值标杆项项项价值标杆项项项项项价值标杆项项项项项项项项项项价值标杆项项项项项价值标杆项项项项项项价值标杆项项项价值标杆项项项项项项价值标杆项项项项价值标杆项项项项价值标杆项项项价值标杆项项项项项价值标杆项项项项项项价值标杆项项项项项项价值标杆项项项项项项价值标杆项项项价值标杆项项项项项价值标杆项项项项项项价值标杆项项项项项项价值标杆项项项项项项项价值标杆项项项项项项项价值标杆项项项项项项项项项价值标杆项项项项项项价值标杆项项项项项项项价值标杆项项项项项项项价值标杆项项项项项项项项项项价值标杆项项项项项项项项项项项项价值标杆项项项项项项项项项项价值标杆项项项项项项项项价值标杆项项项项项项项项项价值标杆项项项项项项项项项项项项价值标杆项项项项项项项项项项项项价值标杆项项项项项项项项项项项价值标杆项价值标杆项价值标杆项项项项价值标杆项项项项项项项项项项项项项项项价值标杆项项项项项项项项项项项项项项项项 × A项目价值点/标杆项目价值点 通过模型，我们可以将A项目的价值转化为点，然后，通过市场上有明确估值的基准项目，我们可以计算A项目是被高估还是被低估。
我相信这应该是一种相对合理的互联网商业项目估值方法。
还需要注意的是，这种利用点来估计项目价值的方法更适合同一行业轨道上的企业。
轨道越相同，结果就越准确。
当然，考虑到互联网业务范式的未来将走向分流×场景趋同会导致赛道趋同，这种估值方法可能有更广泛的应用。
3. VR矩阵 考虑VR同时，我们可以从现状和未来两个层面对流量池和变现力进行评估VR矩阵(表1)： 这个矩阵最大的创新是考虑未来商业模式的可能性。
在实践中，我们通常采用李克特五点量表的方式进行评分。
每个指标的肯定陈述将有五个答案：非常同意、同意、不一定、不同意和非常不同意，分别为5、4、3、2和1。
当然，对于一些指标，我们会更具体地陈述刻度。
然后，在矩阵的每个模块中计算加权平均值，得到四个模块的分数，并计算项目的价值点。
三、流量池评估分析 对流量池的评价实际上反映了互联网项目端口的质量。
我在《叠加体验：用互联网思维设计商业模式》一书中提出，互联网商业模式有两种端口，一种是功能优秀的完美终端；另一种是价值群落。
换句话说，用户可能会进入端口，因为产品的优秀功能或基于情感依恋。
当然，这两种端口可能在一定程度上重叠，对用户的吸引力会产生1 1
