你的用戶究竟值多少錢？這個算法能幫到你

2022年10月10日10:18:37 熱門 1884

對於互聯網商業項目價值的認知，應該來自對商業模式的深度理解。而傳統的估算網絡效應與估算GMV這兩種基於用戶的估值方式已經失效了。

自從互聯網時代來臨，如何評估互聯網商業項目的價值就成為一個最難破解的謎題。大量機構投資者實際是在用“大資金”賭“大賽道”，看的是宏觀的產業趨勢而非微觀的項目邏輯。這在一方面造就了京東、唯品會等早期投資的神話，但也在另一方面導致了無數賽道內投資者的折戟。

在這樣的不確定性里，大量研究者都希望能夠構建一個模型，精準衡量互聯網商業項目的價值。但若干的努力之後，關於互聯網商業項目的估值不僅沒有越來越清晰，反而越來越模糊。甚至，“在早期投資就是投人（創業者）”的說法已經成為業界共識。

我無意否認這樣的說法，但作為商業模式的研究者，似乎有必要去建立一些更加“邏輯性”的投資原則。從另一個角度上講，對於互聯網商業項目價值的認知，應該來自對商業模式的深度理解。也許，在這個方向上，我們還能做點什麼。

2014年，我在《疊加體驗：用互聯網思維設計商業模式》一書中曾經提出過一個互聯網商業模式的“水桶模型”，並認為用戶資產、生態資產、轉化能力（將生態內的資源配給給用戶的能力）是互聯網商業模式產生GMV的三大要素。

本期，我將深入探究“如何衡量用戶資產”。當然，這裡是針對那種以“用戶（C）”為中心的商業模式。對於那種以“商戶（B）”為中心的商業模式，如B2B、S2B2C，雖然原理不變，但應該以關注“商戶資產”為出發點。

一、失效的傳統估值方式

互聯網商業世界裡，基於用戶的主流的估值方式無非兩種：一類是估算網絡效應；另一類是估算GMV（成交總額）。

估算網絡效應的原理主要來自以太網的發明者梅特卡夫在20世紀80年代銷售自己創立的3Com公司的網卡時提出的一個營銷觀點。

他認為，在網絡中接入的節點越多，可能形成的連接越多。如果節點數是N，則可能存在的連接數為N（N-1），即約等於N2這一數量級。這一觀點被《吉爾德科技月報》的出版人George Gilder在1993年總結為“梅特卡夫定律（Metcalfe’s Law）”，簡要描述為“網絡的價值與聯網的設備數量的平方成正比”。

在考慮網絡效應的基礎上，互聯網商業模式基於互聯網信息技術，也會遵循摩爾定律。

摩爾定律由英特爾（Intel）創始人之一戈登·摩爾（Gordon Moore）提出，即當價格不變時，集成電路上可容納的元器件的數目，每隔18~24個月便會增加一倍，性能也將提升一倍。換言之，每一美元所能買到的電腦性能，將每隔18~24個月翻一倍以上。

這兩種定律幾乎構成了互聯網商業的底層邏輯（還可以參考吉爾德定律）。正是基於這兩大定律，前任摩根士丹利首席分析家、著名的華爾街證券分析師與投資銀行家瑪麗·米克爾（Mary Meeker）和同事在1995年出版的《互聯網報告》中提出了“DEVA模型（Discounted Equity Valuation Analysis，股票價值折現分析法）”，即：

E=MCC

其中，E是項目的經濟價值，M是為單個客戶投入的初始資本，C是單個客戶的價值。這一公式中的C²顯然是遵循了梅特卡夫定律，而M則是表達了摩爾定律的含義。

總體來看，一旦互聯網商業項目的投資越過了固定成本線，後續的增長就將不再與固定成本的線性變動相關聯，而是指數型增長。例如，服務器、數據庫、呼叫中心等基礎設施的投入一旦超過了基線，項目價值就會隨着用戶增加帶來的網絡價值，進入指數型增長的軌道。

正是在這種理念的推動下，美國互聯網企業理直氣壯地堆積用戶，並將用戶數作為支撐高估值的最大籌碼，尤其是對於SNS類項目更是如此。Facebook、Twitter、Google等互聯企業在融資時獲得的極高估值的背後，都是DEVA模型的邏輯。

最典型的例子是2014年2月Facebook以190億美元收購 WhatsApp的案例。WhatsApp作為一款通信類軟件，成立於2009年，員工也只有50人左右。如果僅僅從市盈率、現金流貼現等方法，根本無法支撐這麼高的估值。但從DEVA模型的角度看，其MAU（月活躍用戶）達了4.5億，Facebook還可以通過共享用戶的方式獲得更大的網絡效應，這樣的估值就有了理由。

但是，2000年網絡泡沫破滅讓狂熱的投資者們警醒。

從統計數據上看：圖1中紅線部分代表的美國互聯網用戶數一直在增長，但納斯達克100指數的走勢（藍線）卻並未與用戶數的平方（綠線）成正比。

2000年的斷崖式下跌不禁讓人懷疑——DEVA模型真的可靠嗎？

此後，不斷有研究者嘗試去修正這個模型，但最後的應用效果也難說滿意。有意思的是，在國內，大量對於互聯網企業（尤其是早期企業）的估值仍然在參考這種方式，也許是沒有辦法的辦法吧。

在互聯網商業項目走過了早期後，一些運營數據可能更準確地支撐投資者對於項目價值的判斷。於是，基於運營數據的估值方法開始逐漸成為主流。總結起來，這類模型可以刻畫為：

E=K·ARPU·MAU·LT

其中，K為常數，與所在行業有關係，ARPU為單客收入，MAU為月活躍用戶，LT為用戶生命周期。ARPU·MAU即每月的收入，而LT以月為單位，說明了可以獲得多少個月的此類收入。

總結起來：這個模型衡量出了一個互聯網商業模式在整個生命周期內可以獲取的GMV。

當然，這樣的估值方式也存在一定問題，除了K以外，另外的幾個指標都是動態變化的，這種變化就讓估值變得很飄搖不定。

舉例來說，如果某個企業通過大量購買流量、補貼的方式，將MAU維持在一個較高水平，這就是一種典型的虛假繁榮。資本如果基於這個數據盲目進入，就會淪為“接盤俠”。

二、商業模式本質的估值

我們希望能夠構築一個更加貼近商業模式價值的估值模型，評估出用戶資產的實際水平。

1. 導流×變現

DEVA模型的最大問題在於：它模糊了網絡內不同節點的角色，假設其產生連接的價值是相當的。

盲目運用梅特卡夫定律的人們，忽略了區別不同的網絡效應。互聯網企業在供需之間搭建平台（當然，也有通過自營的形式來實現連接供需的），存在同邊網絡正效應（same-side network effect）和跨邊網絡正效應（cross-side network effect）。

前者是指在用戶或商戶的一側，每增加一個加入者，會帶來同側價值的爆髮式增長；而後者是指在用戶或商戶一側，每增加一個加入者，會帶來另一側價值的爆髮式增長。

前一類商業模式（主要是SNS）尚且可以運用梅特卡夫定律，而後者如果用這種方式估算用戶的價值，就顯得非常牽強。舉例來說，微信用戶會因為新用戶的加入而增加連接的價值，而美團的用戶之間極少互動，他們連接價值的增加主要來自另一側的商戶的增加。

再進一步看，如果獲取了用戶，是不是一定能夠產生相應的價值？不同的用戶的變現可能難道真的是一樣的嗎？僅僅從用戶這一側來觀察，用戶特點、場景強弱等要素顯然對於變現可能都有巨大影響。

所以，我認為，評估用戶資產的基本邏輯應該是：

E=V·R

其中，V（Volume）代表流量池，R（Revenue）代表變現力（變現可能）。這意味着互聯網企業如果要主張自己的價值，應該一方面努力做出高質量的流量池，另一方面努力做大變現的可能性。

2. 標杆×點數比

基於運營數據的估值方式似乎也過於簡單，且存在極大的不確定性。另外，最大的問題在於，這種計算僅僅是一個滯後的結果，無法發現項目用戶資產的早期價值。

就上述我們給出的模型來看，V和R兩方面的現狀數據是可以觀測或估算的，但這卻掩飾不了另外一個問題——基於現狀數據的測算，會不會掩蓋項目未來的可能性？

所以，我將模型擴展為兩個部分：

E=V1·R1+ V2·R2

其中，V1·R1代表項目現在的價值，而V2·R2代表項目未來的價值。顯然，相對於前者的明確，後者是模糊的。而這個模糊的地方，可能就是互聯網商業項目冰山之下的價值。這種價值可能是基於現狀的指數級增長，因此，無論是用何種傳統的估值方式（PE、PB、DCF等），都很難推算。

這意味着，我們需要選擇另一種估值方式，即：

A項目價值標杆項目價值 × A項目價值點數/標杆項目價值點數

通過模型，我們可以將A項目價值轉化為點數，而後，通過市面上已經有明確估值的標杆項目，可以推算出A項目是被高估還是低估了。我相信，對於互聯網商業項目來說，這應該是相對合理的估值方式了。

也需要說明的是，這種利用點數估算項目價值的方式，更適合在同一行業賽道內的企業，越是賽道相同，結果越是準確。當然，考慮到未來互聯網商業範式都會走向“導流×變現”，場景趨同會導致賽道趨同，這種估值方式可能會有更廣的適用範疇。

3. VR矩陣

考慮VR模型同時從現狀和未來兩個層面評估流量池和變現力，我們可以建立如下VR矩陣（表1）：

這個矩陣最大的創新就在於考慮了商業模式在未來的可能性。

現實操作中，我們一般會採用“李克特五點量表”的方式來進行計分，針對每一個指標的肯定陳述都會有“非常同意”“同意”“不一定”“不同意”“非常不同意”五種回答，分別計分5、4、3、2、1。

當然，對一些指標，我們會將刻度陳述得更加具象化。而後，在矩陣的每個模塊內計算加權平均數，就可以得出四個模塊的得分，並計算出該項目的價值點數。

三、流量池評估解析

對於流量池的評估，實際上反映了互聯網項目端口的質量。

我在《疊加體驗：用互聯網思維設計商業模式》一書中提出過，互聯網商業模式有兩類端口，一類是功能出色的完美終端；另一類是價值觀追隨的價值群落。也就是說，用戶因為產品的出色功能或者基於情感依附，都有可能進入端口。

當然，這兩類端口可能在某種程度上是重合的，在對於用戶的吸引程度上，這就會產生1+1>2的效果，即使用戶實現場景沉浸。一旦用戶沉浸於場景中，就會產生非理性的消費衝動。

這裡，需要解釋一下“非理性的消費衝動”，這並不是指欺騙用戶的導向；而是指在那樣的場景下，用戶脫離了單純對於價格的斤斤計較，轉而將自己在端口上接觸到的產品或服務理解為“整體解決方案”，並願意為之付出相應的高溢價。

例如，小紅書是一個社群電商，它既具有電商的購物功能，又是一個擁有獨特價值觀的社群。它的用戶會因為網紅大V的帶動而對於某些產品更加認可，更傾向於去欣賞品質，而不像在淘寶購物時對於價格異常敏感。這裡，用戶體驗到的就不僅僅是一款產品，而是一種生活方式。

現有流量池的評估主要從四個方面進行：活躍用戶、佔用時長、使用頻率、用戶市佔率。

活躍用戶是評估流量池規模的有效指標，其重要性不言而喻；而佔用時長和使用頻率則是體現出用戶對於端口的場景沉浸程度，這兩個指標往往是容易被忽略的；用戶市佔率則關注了互聯網商業世界中的馬太效應，高佔有的端口會引發其他端口的羊群效應。

除了現有流量池，我們還應該關注未來的空間。

首先，不同的行業有不同的市場規模，天然用戶基數都是不一樣的。當然，做重度垂直領域的生意也不是壞事，畢竟中國是個大市場，一個很小的相對數也是一個很大的絕對數。而且，選擇重度垂直的賽道，可能會讓後續的流量獲取難度降低。

其次，用戶的痛點也不同。這可能是最重要的指標，如果整個矩陣只能留下一個指標，那就是它。這裡，不用採取李克特五點量表，而是如下原創分級量表來確認痛點：

5分——沒了這個產品完全無法想象，無法承擔；
4分——沒了這個產品局部會有極大損失，可承擔，但很痛；
3分——沒了這個產品會不太方便；
2分——沒了這個產品會有點想念；
1分——沒了這個產品毫無影響。

這裡，3分是黃金分割點。3分以上，項目有很大成功可能性，而3分以下，項目就不用做了，根本不可能成功。

最糾結的是落在3分。這種項目如果要做，就必須要投入大量資本，做好長期不盈利的準備，養成用戶的習慣，把他們嬌慣得不適應失去這個產品（進入到4級）！所以，從這個角度上說，滴滴出行的起點實際上是3分，沒有這個產品之前，人們照樣出行。只不過，他們用了大量的資本，“燒”出了用戶的使用習慣。

再次，基於用戶痛點，我們需要觀察項目端口對於用戶的吸引程度，這裡面當然也包括與競爭對手的比對。

同邊網絡正效應是指用戶能不能出現自交互，而跨邊網絡正效應是指用戶能不能被項目提供的解決方案所吸引。後者是用戶進入端口的理由，但即使項目不斷迭代自己的解決方案，用戶還是有可能出現倦怠。例如，在一些綜合電商平台購物多年後，用戶可能會轉向一些垂直電商平台。

所以，SNS才會受到投資者的熱烈歡迎，因為這類產品可以穩定用戶流量，降低留存成本，甚至讓用戶跨越生命周期。這也是為何馬雲一直覬覦社交蛋糕的原因，從最開始阿里親自做來往，到後來投資微博、陌陌，再後來親自做釘釘……每一步都是在嘗試用各種方式切入社交。

除了兩種網絡效應外，還要考慮的是不可替代性，同質性產品意味着並不擁有核心競爭力，即使流量池再大，也是曇花一現。從這個角度上說，滴滴出行需要經受嚴峻挑戰。儘管多年佔據市場老大的地位，但在美團跨界打劫後，其在局部市場上一度被撕開了一個不小的口子，不禁讓人對其核心競爭力產生疑問。

最後是流量獲取難度。在前幾年，一個業界的誤解是：只要能夠接上互聯網，就有大量的流量紅利可以獲取。

但現在，線上流量已經見頂，獲客成本異常高昂，有的企業甚至反向走到線下去獲取流量，獲客成本反而更低。所以，這也是決定未來流量池優劣的關鍵因素，這也是拼多多被美國一級市場上的投資機構看好的原因。

不考慮其商業倫理上的瑕疵，騰訊注入的流量絕對是其成功的關鍵。根據招股說明書，拼多多2017年的獲客成本僅為11元/人，在電商行業中，低到難以想象，甚至低於流量大戶京東和阿里。

四、變現力評估解析

對於變現力的評估，有可能不僅僅是在評估用戶資產，所以，我們堅持將其限制在一個有限的範疇，即流量池中究竟有多大的變現可能。

現有變現力主要是從三個方面進行：付費率、付費用戶單客收入、用戶生命周期。

其中

MAU·付費率·ARPPU=MAU·ARPU

等式右邊是大家常用的計算方法。但如果不觀測付費率，就會模糊掉對於用戶轉化基本面的觀察。一個僅有塔尖部分的付費用戶的項目和一個付費用戶全覆蓋的項目，性感程度顯然是不同的。

最理想的狀態是：“用戶分類分級，付費從高到低”，達到經濟學中“一級價格歧視”的狀態。說直白點，就是讓能夠付費的用戶都付費。

除此之外，用戶生命周期也是一個非常關鍵的指標，也是一個互聯網公司大多不願意披露的指標。但遺憾的是，除了鳳毛麟角的項目外，大多數產品的用戶都有一定的生命周期。

用戶的生命周期過短，需要進行又一輪的“拉新”和“留存”來維持流量池規模，這對於企業是有極大成本損耗的。更重要的是，這會導致企業去變現流量池的空間被擠壓。某些時候，這讓企業不得不快速收割，進一步造成用戶滿意度下降，生命周期變短，進入惡性循環。

其實，不管是哪類項目，用戶的生命周期都是可以相對控制的。以遊戲行業為例，按理說一款遊戲的生命周期是很短的，有的甚至不到1年，但游族網絡的明星產品“少年三國志”卻從2015年推出後一直長盛不衰。其中的奧秘就在於對用戶體驗的極度關注。

需要說明的是，我並沒有將“留存”放到“流量池”里進行評估，這是考慮它會與活躍用戶的指標有交叉。

上述現狀指標都是可以明確觀測到的，而對於未來的空間，則需要通過商業模式的邏輯來推算。

一般來說，互聯網項目存在三類收費模式：

其一是廣告收入。項目通過累積流量，成為廣告投放地或流量分發者。
其二是交易抽佣。這包括平台通過撮合成交，收取一定的過手費、進場費等；也包括京東這類自營模式賺取貿易差的情況。
其三是服務收費。這包括用SaaS、PaaS等手段提升交易效率而向交易兩端賺取的服務費。

從互聯網行業的傳統來看，SaaS類的項目估值是不高的，但這只是昨日的偏見。在美國，Salesforce這個SaaS鼻祖已經逼近千億美元的估值，後市一片看好。道理很簡單，在大量企業都湧入前兩類收費的戰場時，服務收費成為一片新的藍海。

其實，SaaS、PaaS等服務的是企業的數據能力，而這塊可能是未來互聯網項目增值的巨大空間，也可能會冒出若干獨角獸級別，甚至BAT級別的“頭部項目”。在短暫的流量紅利之後，數據紅利可能是互聯網商業基業長青的根本（這個部分在後續衡量互聯網商業項目“轉化能力”的文章里會重點介紹）。

總體來看，上述三個領域裡，哪個做好了都會有前途。

三類收費空間會影響企業的損益表，而另一樣指標則會影響企業的資產負債表，即項目的併購價值。一個項目如果對於投資主體具有戰略價值，它必然能夠獲得更高的估值溢價。這裡的溢價來自併購主體看好的1+1>2的協同效應。

典型的例子是今年4月3日美團收購摩拜，這次收購既是美團發展路徑的必然，也是對抗阿里、滴滴等強敵的考慮。

阿里的新零售戰略曾提出“三公里理想生活圈”的概念，旨在通過互聯網技術滿足用戶在三公里生活圈內的“吃、喝、玩、樂、穿、住、行，甚至教育、醫療服務”。這次收購發生的前一天（4月2日），阿里用95億美元全資收購了餓了么。顯然，阿里是希望用其來補充自己的短途運輸能力，開展新的外賣業態，實現三公里半小時達，為用戶提供更加豐富的解決方案。
在阿里系持續補強線下的時候，美團選擇收購摩拜就可以將三公里生活圈的共享出行生活場景囊括其中，進一步提高其估值。進一步看，通過收購摩拜，不僅可以將流量池擴容，也可以實現這類出行場景與新開的網約車業務進行無縫聯動，拓展其在出行行業的更多業務，加大與滴滴對抗的籌碼。
這裡，雖然在不少業內人士看來，併購對價並不驚艷，但考慮摩拜這類項目的經營狀況，這種收購也是萬幸。總體來看，站住了一個較好的位置，足以吸引巨頭的收購，也是變現力的一種表現。

但不得不說的是，互聯網商業項目從一開始就應該打造自己“能變現的流量池”。這意味着：要夯實廣告收入、交易抽佣、服務收費上的基礎，這才是用戶資產價值的真正體現。

要謹記，不賺錢的項目不是好項目。否則，如果一味將目標對準資本（機構資本VC或企業資本CVC），等待接盤，商業模式本身就失去了立根之本。