从生态资产看变现力

穆胜

当具有了用户资产（流量池），企业就应该考虑如何进行变现。事实上，在评估用户资产时，我们在“变现力”维度上的评估只是一种粗略的可能性，只是说明了“流量池”可能产生的价值。要评估“流量池”实际可能产生的价值，还需要有不同的视角。如果说互联网商业模式是一个生态，里面的物种则决定了这个生态的繁荣程度。

正因为这个原因，有段时间，在流量红利见底之后，大量互联网企业开始从生态的角度宣称自己商业模式的价值。这当中最著名的就是乐视贾跃亭的“乐视七子生态”了。尽管乐视的生态最终崩塌，但这并不代表互联网生态战略的失败，从BAT到TMD，这些商业数据上成功的企业绝对是坚定不移的生态打造者。

乐视的失败和BAT、TMD的成功，都在告诉我们一个道理——生态绝对不是“拼聚”出来的，什么样的物种可以引入生态，能够产生多大价值，应该如何排列组合，绝对是有讲究的。我们可以用“生态资产”这个词来代表这些物种及其组合形式作为一种“资产”的价值，并给出评估方式。相对于用户资产，这可能是一个更新、更精准的估值视角。

互联网商业模式分类

企业在设计商业模式时，必须首先确定“流量池”，这也是一个估值的坐标。

这里，首先涉及对商业模式进行定位的问题。不考虑特殊性，我们可以将生意链条整理如下：

B1→B2→C1→C2

● B2B生意促进了B1→B2这个交易关系。但这个生意逻辑在互联网世界里是否成立？多大程度上成立？这些还需要打上一个个问号。大量的B2B生意，实际上是在做大货值贸易的金融生意。

● B2C生意促进了B2→C1这个交易关系。这也曾经是互联网世界里最肥沃的一块土地，充斥着红利，大量互联网企业都是在这个风口上一飞冲天的。

● C2C生意促进了C1→C2这个交易关系。这类商业模式最早以“共享”“盘活闲置资源”为出发点，但最后都会发现“控不住”和“长不大”是关键问题。“控不住”是因为C1并非专业资源方，监管难度太大；而“长不大”的原因既有来自两端供需有限的限制，也有监管难度问题。于是，它又会开始变种，例如，不少P2P的企业最后走向了P2B，而后又走向了B2B。再如，滴滴打车最主要的服务是专车而非顺风车，而顺风车最终证明是饮鸩止渴。甚至，有的人认为，C2C的商业模式本来就是缺乏壁垒的。

● S2B2C生意在本质上关注了B1→B2→C1这个交易关系，实际上是B2B和B2C的结合。其中心是B2，可能是若干的“小B”，平台为其配置一系列的资源帮助其将生意做大。具体来说，这种模式用整个供应链（S即Supply Chain）的资源（各类B1）赋能于B2，甚至将C1的流量反向配置给B2。这个模式与B2B2C是完全不同的，后者更像是B2C的变种，只不过强调了中间一个B对于两端的强力连接作用。两类模式的威力不是一个级数。另外，S2B2C的独特优势还在于，其存在两个交易的链条，产生收益的空间更大。例如房多多就是这样一种商业模式，其瞄准了房地产经纪人这个群体，为他们做生意提供真实房源、金融支持、人员赋能和C端用户流量。这其中，既有来自金融企业、房地产开发商这类B1的资源，又有来自C1的资源，可以说是做活了整个交易链条。

需要强调的是，企业在设计商业模式时，必须首先确定“流量池”。大量企业在发展时，不断在to B或to C上摇摆不定，这是非常不明智的。不同的定位，决定了商业模式、战略路径、组织结构、人才素质等布局大相径庭。另外，这也是一个估值的坐标，只有基于此，才能判断商业模式可能的机制。

有的项目会在选择流量池时出现徘徊，但即使是一些B2C的项目，也一定有to B还是to C的侧重：有的是做B端来带动C端，如阿里巴巴，其愿景也是“让天下没有难做的生意”；有的是做C端来带动B端，如小红书，其首先是通过社交流量的聚集，而后才开始找到对应的商品供给。

整体看来，在上述的商业模式中，流量池分为两类——to C流量池和to B流量池。我们可以将前者称为“用户”，后者称为“商户”，显然，两类流量池的需求是不同的。即使作为一类流量池，在这个生意链条里的需求也会存在不同，例如，B1的需求是“出货”，但B2的需求是“买货”和“出货”。

生态里的物种与业态

是生态资产而不是流量资产决定了商业模式的性质。

一旦确定了“流量池”并明确了其需求，就要依靠引入资源来满足这些需求。

资源×变现 在测算用户资产时，我们考虑了“流量池”和“变现力”两个方面。这种估值方式的逻辑是：确定“流量池”，并推测这个商业模式的基本定位，再基于这个定位来推测“变现力”。但这种推测是相对模糊的，并没有说清楚商业模式的定位，即究竟是一门什么生意。从生态资产的角度看，考虑进入生態的物种不同，业态不同，组合出来的生意不同，项目的估值也肯定不同。

不少商业模式里，用户资产价值是镜花水月，看似性感，实际上却难以实现。在互联网商业浪潮的初期（混沌期），基于用户资产谈判融资几乎是业内惯例，生态资产部分并未被纳入考虑。其结果是，资本和创业者们共同造就了若干华而不实的项目。部分创业者甚至公然宣称：“我们现在不谈赚钱，我们是互联网公司。”

从“生态资产”的角度进行估值设想：考虑生态加载了多少类物种（资源方），形成了多少类业态，这些业态形成了一个什么样的综合解决方案，再看这类解决方案可能变现的价值。对于进入的各类物种，我们将其命名为S（Species，请注意，这里不同于前面S2B2C里的“S”），也可以看作是“资源池”；各物种的变现力依然被命名为R（Revenue）。这种修正的估值方式，可能会揭开对商业模式雾里看花的“面纱”。

所以，笔者认为，评估生态资产的基本逻辑应该是：

E=S×R

考虑现在和未来项目可能产生的价值，将模型扩展为两个部分：

E=S1 ×R1+ S2 ×R2

物种进入与业态分类 这里，有必要首先区分不同生态资产及其对应的商业模式。我们暂时按照上面对于流量池的划分，将商业模式分为两类：

To C类商业模式

● 商品流——为用户引入各类商品，这是典型的“电子商务”商业模式，例如综合电商的阿里、京东，垂直电商的盒马鲜生、本来生活等。

● 信息流——为用户引入各类信息，这是典型的“新媒体”商业模式，做得小的是利用互联网新传播媒介的自媒体公号等；做得大的是各类转型后能够自动匹配用户偏好信息的门户网站；做得更大的是百度、今日头条等带有Page Ranking等算法技术，且在移动端有发力的商业模式。

● 物流——为用户引入各类运力，这种商业模式在客运领域和货运领域都存在，前者如滴滴出行等，后者如顺丰、菜鸟物流等。

● 技术流——技术是指具有一定复杂性的、不能以标准品（除非软件化）的形式进行交付的服务，如春雨医生的浅层问诊等。

● 资金流——面对C端用户导入资金流，实际上就是消费级金融的商业模式，如蚂蚁金服的花呗、借呗，京东的京东白条等。

To B类商业模式

● 用户流——为企业引入用户流量，简单的商业模式是“卖端口”或“流量分发”模式。

● 信息流——为企业引入所需的信息，企业需要的信息更加精准，这类商业模式的赛道（相对于to C类商业模式）更加狭窄，一般是基于行业数据进行“精准行研”的模式，如易观国际、艾瑞咨询等。

● 物流——无论是进料还是出料，B类企业都是类似需求，这类商业模式即第三方物流（Third-Party logistics，3PL）。

● 技术流——将其需要的经营管理方面的Know-How（技术诀窍）标准化为技术并进行赋能的商业模式，例如钉钉、纷享销客等；另外，分布式制造实际上也是一种技术流（分布式生产力）的供给。

● 资金流——面对B端用户导入资金流，实际上就是企业级金融的商业模式，例如小微贷等。

生态价值解析

商業生态应该具备两个特点：其一是“自循环”；其二是“多物种”。

一般来说，互联网企业的商业模式再纷繁复杂，也不过是上述业态的其中一种或几种的整合。所以，当我们描述一个商业模式时，必须清楚两点：其一，基于什么流量池（需求）；其二，提供什么样的资源形成的解决方案（供给）。只要这两点说清楚了，商业模式是什么就一清二楚了。事实上，前者是相对容易说清楚的，而后者却需要具体分析，不同业态之间的聚合会产生不同效果，形成不同的变现力。我们需要更加理解商业生态（business eco-system）的逻辑。

商业生态应该具备两个特点：其一是“自循环”；其二是“多物种”。

自循环 所谓“自循环”，是指在商业生态内，从流量导入，到需求分解，再到需求满足，是一个能够反复实现的循环。某些商业模式是不能实现自循环的，比如某些单次收割的流量电商模式，仅仅瞄准用户对于低价的需求，导入劣质产品满足这类需求。其结果是用户体验被伤害，离开平台，商户自然也无利可图，最终也会离开平台。当然，也有另一个说法是，需要消费降级的用户群更大，这就是中国商业环境的现状。如果从这个角度说，这种商业模式也能实现“自循环”，也是成立的。

在一个良性的商业生态里，平台两侧或多或少都有同边网络正效应、跨边网络正效应和换边效应。前两者上期已经做过介绍，这里不再赘述。“换边效应”是指供需两侧的角色开始互换：原来作为供给者的资源方开始去组织更多的资源，成为需求方，例如，货运领域的不少司机都会自己拉入同伴，一起组队去承接甲方的运力需求，这个过程中他们变成了需求者；原来作为需求者的用户或商户开始去为自己所在的群体提供资源，变成了供给方，例如房多多的商户流量池里，明星房地产经纪人在学会了如何使用平台的赋能工具之后，开始变成明星大V，制作UGC的内容视频，这个过程中他们变成了供给者。

多物种 所谓“多物种”，是指在商业生态内，具备各类满足用户需求的角色，相互之间能够聚合成各类多样化的解决方案，满足长尾分布的用户或商户需求。

解决方案是不断动态变化的。随着流量池需求的不断提升，互联网商业生态里的各类物种会相互整合，自动形成若干的产品、服务、解决方案。在这个过程中，“高维供给”吃掉“低维供给”的现象也屡见不鲜。例如，第三方物流服务只是单纯提供物流服务，而当服务延伸到协助处理一些衍生问题，提供供应链解决方案时，就进化为一种新的商业模式，即“第四方物流”。整体来看，单纯的产品会被基于产品的服务吃掉，基于产品的服务会被整体解决方案吃掉。所以，我们把各类供给都用“解决方案”来描述。

这种业态上的整合是互联网生态出现的基础。只要涉及其是几种业态的整合，流量池就出现了“复用”，成本自然降低；而由于提供的是解决方案，用户体验自然提升；另外，无论是用哪种形式（控股、参股、联盟、交易等）进行整合，交易成本也会被大幅降低。如此一来，商业模式的价值就开始出现爆发，平台自然可以滋养更多的物种，商业模式内部就会出现更多的“自循环”，生态就可以抵御外部的各类风险，可以生生不息。

SR矩阵 与上一期做用户资产评估的思路相似，考虑SR模型同时从现状和未来两个层面评估流量池和变现力，我们可以建立如下SR矩阵（表1）。我们也采用在矩阵内每个模块内计算加权平均数的方式，分别得出四个模块的得分，而后再计算出该项目的价值点数。而要计算出某项目的价值，也依然采用“标杆项目价值”乘以“价值点数比”的方式。

资源池评估解析

资源方的痛点永远只有两个：第一是平台能帮助自己快速、高价出货；第二是平台能够快速返佣。

诸多互联网企业都喜欢宣称自己“整合”了多少资源方，但对于这些资源方是否在线，在线效率如何却避而不谈。关键还看它们有多少在线动作，这就是资源的“在线效率”。

资源在线有两种模式：一种是自营，一种是平台，各有利弊。

自营的坏处即平台的好处：自营模式里，产品、服务、解决方案进销存的风险全部都落在生态搭建者身上，而且增长速度受到很大限制；反之，平台模式是直接引入第三方，在促进双方交易的前后获取收益，这是一种风险对冲的模式，增长速度几乎没有上限。

自营的好处即平台的坏处；自营模式对于产品、服务、解决方案的质量可以控制，可以获取较高的用户体验；反之，平台模式由于引入了诸多的第三方，尽管可以设置标准，但百密一疏，始终有空子可以钻。这也是阿里、拼多多为何一直受到卖假货的诟病，反之，京东在这方面则相对有所控制。

企业应该选择自营模式还是平台模式？简单来说，这取决于企业的经营理念：如果企业更在乎对于资源的管控，它应该采用自营模式；如果企业更在乎对于资源的开发，它应该采用平台模式。评估资源的在线效率，自然是更有利于平台型商业模式的。这与我们的导向一致，因为这种商业模式更有想象空间。但需要说明的是，这样的评估方式，可能也会低估亚马逊、京东等优秀的项目（我们下期会介绍另一种适合自营模式的估值方式）。

资源的在线有几个级别的划分：

● 资源方注册——这是一个基础数据，即有多少资源方注册（注册资源方数）。

● 资源上线——资源方注册不代表资源上线，有多少资源在线上可以被需求方触达，决定了资源的基础量级，有点像零售行业里的SKU概念，也可以产生一个重要指标，即“每个资源方贡献SKU”。所以，资源方注册数×每个资源方贡献SKU=在线SKU数。

● 使用服务——这个数据相当于评价需求侧用户或商户的MAU（月活跃用户人数），我们可以把它定义为“月均活跃资源方（MAS）”。

注册资源方数和在线SKU数可以作为参考指标，但不应作为主要依据影响我们对于估值的判断，我们选择了最关键的“月均活跃资源方”来评估资源池的有效规模。但与评估用户（或商户）资产不同，这里不仅要考虑活跃资源方的数量，还应该考虑其质量。举例来说，100家弱小的资源方产生变现的潜力，有可能还不如2家强大的头部资源方。好在我们采用的是相对计量法（五点量表），刚好可以考虑这两个维度的因素。考虑“资源市占率”是因为互联网商业世界中存在马太效应，大量资源入驻平台，会引发其他的资源羊群效应。至于为何会将资源分为两类，后文将详细解释。需要强调的是，对于资源方来说，出货是其唯一目的，其行为显然不同于流量池里的用户或商户，观察其“使用时长”和“使用频率”意义不大。

除了现有的资源池，我们还应该考虑未来资源池扩容的空间。只要流量池的需求在升级，扩容就是必然的趋势。

首先，应该考虑场景容量，这决定了商业模式未来可能“长成什么样子”。这还是基于流量池的定位，这种定位决定了场景，而场景决定了容量。以微信为例，它占有了用户的大量碎片化时间，应用场景非常有张力，自然能够加载无限的资源方，形成无限的解决方案（娱乐、购物、阅读等）。而另一些产品仅仅是功能性的，且用户或商户不会长时间沉浸，有些资源就加载不进去。例如，用户不會在日历App上面决定使用一款消费级金融产品，场景不对。还是回到在用户资产上的“场景逻辑”，场景可装入的业态不同，形成GMV的预期不同，项目的估值也就不同。

需要提出的是，在评估用户资产时，我们采用了“用户痛点”的指标，并认为它是超级重要的。但在这里，我们并没有单独考虑“资源方痛点”。因为，资源方和用户的痛点不同，用户有相当多元化的的痛点，但资源方的痛点永远只有两个：第一是平台能帮助自己快速、高价出货；第二是平台能够快速返佣。所以，“场景容量”实际上覆盖了“资源方痛点”，场景容量大，资源方自然能够快速、高价出货，当流水做大做快了，平台也自然能够实现快速返佣（只要平台愿意）。

其次，应该考虑不同资源方的协同性，这是同边网络正效应。不同的资源方在一起有的相互加成，有的相互排斥。这种协同性越好，资源越能相互吸引。表面上看，作为竞争者的资源方之间可能不存在太多协同性。但实际上，不同位资源方之间本来就有整合在一起形成解决方案的巨大空间；而同位资源方之间也能够进行资源和市场的拆借。

再次，应该考虑流量池对于资源方的吸引程度，这是跨边网络正效应。这个维度是要评估现有流量池对于资源方的吸引程度。如果没有高质量的流量池，要吸引资源方进入是非常困难的。不少的互联网企业执着于自己的平台需要庞大的流量池，烧钱买流量，但你可以这样做，别人为什么不能？这也就是千团大战、千车大战、千播大战一再出现的原因。建立流量池是有代价的，而烧出来的流量池对于资源方并没有特别的吸引力。量力而行，基于流量池特有优势建立独特生态才是王道。此外，也有企业独辟蹊径，转换商业模式，将原来的资源方看作是流量池，反过来为它们提供包括用户流量之外的综合赋能（这类资源方需要的其他资源，如Saas、金融服务等），走入了S2B2C的商业模式。这就更改了游戏规则，扬长避短，跳出了原来的竞争格局。

最后，应该考虑场景不可替代性，这决定了平台能够从GMV中获取利润的比例。平台获利能力的强弱与平台自身的不可替代性有极大关系，这决定了其议价能力，决定了其能够获取多大比例的GMV。议价能力当然越强越好，但对于议价能力的释放，却应该有个限度。从我们的经验来看，不考虑特殊情况，如果一个平台（渠道）的分成超过了1/3，就证明这个渠道是“超级渠道”，但这对于生态的长期持续发展也不一定是好事。美国的经验数据证实，获客成本低于用户终生价值的33%，企业才有机会生存和发展。所以，如果生态里的物种都死亡了，平台还能够永续吗？

变现力评估解析

一个生态里为用户或商户提供的资源可分为“主要资源”和“周边资源”。前者是生态里的“基石物种”；后者则是生态里的“周边物种”。

我们将从资源方产生的变现严格划分为两类：

第一类是购买服务。即有多少资源方使用平台的服务是会付费的，我们可以把它定义为“月均付费资源方1”，并计算出付费率。由此，可以进一步定义“每付费资源方服务付费额（ARPPS1）”。所以有：

月度GMV1=月均付费资源方1×每付费资源方服务付费额

第二类是完成交易。即有多少资源方是使用平台完成交易的，我们可以把它定义为“月均付费资源方2”，并计算出付费率。由此，可以进一步定义“每付费资源方抽佣付费额（ARPPS2）”。所以有：

月度GMV2=月均付费资源方2×每付费资源方抽佣付费额

需要说明的是，这两种付费深度是完全不同的，对于平台的依赖也是完全不同的。如果资源方仅仅是想在平台上获取流量、获取信息、获取简单服务，其本身并不会将交易放在平台上，平台仍然仅仅是一个交易中的辅助工具。因此，企业基于这个薄弱的资源在线基础，讲述的商业模式故事就不够性感（这从GMV上就可以看出）。反之，如果资源方愿意把交易搬到平台上的，则证明其对于平台的功能必然有强烈需求，商业模式的故事就有无限可能。

举例来说，有的互联网公司并没有金融牌照，其开展金融业务时一般是通过“助贷”的形式，庞大的交易流不可能从平台上走，只能收取服务费，参与平台游戏的金融机构就应该是“月均付费资源方1”。交易流不在线，不仅是资金池不在平台上，也不可能通过在交易流上设置服务节点来完成收割，构筑庞大商业模式的地基就太薄弱。

一个生态里为用户或商户提供的解决方案包含了若干资源，但我们始终应该进行“二分法”的划分，即分为“主要资源”和“周边资源”。前者是生态里的“基石物种”，对应“月均付费资源方2”；后者是生态里的“周边物种”，对应“月均付费资源方1”。正因为如此，前面“资源池”的评估中，我们也应该将其分为两类资源方来进行评估。

至于划分的方法，还是与商业模式定位有关系。在估值之前，一定要首先明确这门生意主要提供的是什么资源供给，这也是很多企业喜欢去误导公众和专业投资者，以支持它们口中“高估值”的地方。所谓“主要资源”，有两条铁律不会骗人：

● 标准1——在平台上“交易规模最大”或“付费额度最大”的一种业态；

● 标准2——在解决方案中用户或商户最核心的一种资源诉求，能够黏合其他资源形成整体解决方案。

每类资源都有可能成为主要资源，打造出生态里的基础业态，但不同业态的收益空间是不一样的，这决定了项目的基础价值。至于什么资源能够成为主要资源，则与企业的基因有关。企业的基因又是来自企业一路发展形成的路径依赖性。举例来说，顺丰曾经想通过“嘿客”渗透到零售领域，最终却以失败告终，因为它们还是物流基因而非零售基因（商流基因）。

在SR矩陣里，两类资源方的付费率和ARPPS都很重要，都能够支撑项目的估值。第一类资源方（基石物种）的数据决定了这个生态的主体价值，是生态稳定的基础；而第二类资源方（周边物种）的数据决定了这个生态的扩展价值，是生态繁荣的基础。当两类资源的付费率和ARPPS都能够清晰呈现时，生态的变现力也就一目了然了。

上述现状指标都是可以明确观测到的，对于未来的空间，则需要通过商业模式的逻辑来推算。

对于未来变现力的预测，还是采用互联网商业模式传统的三大收费模式（即广告、抽佣、服务）进行估算。与估算用户资产的未来变现力不同，由于我们已经明确定义出了未来潜在“资源池”的潜在资源方，所以每类潜在资源方可能产生的三大收益都是相对明确的。这种估算方式更加精准，而不仅仅是一种虚拟的可能性。