茗弈花花
范文一：互联网企业估值
互联网公司投资逻辑和估值 1.
公司大幅领先，所在领域具有马太效应，“老二非死不可”
形成马太效应的原因各不相同，但最终的结果就是胜出的公司获得垄断红利。例如即时通讯领域的QQ，微博里的新浪微博等。究其原因，社交用户的核心需求就是交流，因此互相影响巨大，最终某一群体的用户，只会聚集到某个特定平台。即使是挂掉的MSN，以前也可以认为在外企白领里具有马太效应。
在游戏领域，竞技类游戏也会有马太效应，如英雄联盟，穿越火线等，基本都是垄断了所在的细分市场。但其他端游和页游的马太效应就不太明显，如天龙八部，征
途，传奇等可以同时存在多年。具体原因，大致是因为RPG游戏玩家的需求多样化，需要不同类型的游戏满足。而细分市场的竞技类游戏，用户需求明确，精确， 而且玩家间的互相影响也更大（如打枪游戏，所有小伙伴们都玩CF）。
在电商领域，淘宝的C2C也呈现马太效应，平台规模越大，商家和用户越多，反过来又促进平台变大。但在京东，苏宁易购，易迅等参与的百货类B2C领域，马太
效应较弱。原因是这几大B2C目前差异较小，多数是标准化商品，用户基本是哪里便宜去哪里，因此几大B2C都在努力的发展商户开放平台来突围。
需要关注的是，在折扣特卖的细分领域，唯品会是不是拥有马太光环？这个还需要进一步观察。视频行业的马太效应则比较弱，仍处在厮杀阶段：拼外部内容的话，要
么是看谁独家买断烧钱多，要么就没有差异化，去谁家看都一样。拼自制内容的话，马太效应更没有了，用户口味的多样性，决定了每家都能抓住一部分用户，有人
喜欢去乐视看美剧，但有人更喜欢去优酷看RunningMan.
马太效应的一个重要基础是形成能够自发增强的闭环。社交领域是特定用户间的闭环，朋友都用QQ，所以我也用QQ，同事都在用微信，所以我用微信。淘宝网则是用户和商家的闭环，用户多则商家多，商家多则商品多
2. 用户粘性强
这个比较容易理解，最典型的就是微信。在功能上，易信，来往和微信都能满足需求，但我不会离开微信去用易信，因为我的朋友都在这里，社交关系链在这里，这个就是用户粘性。类似的社交粘性公司还有：新浪微博，YY，豆瓣，知乎等各种社区化产品。
游戏开发中，通过社交机制加强用户粘性也是最重要的环节，因为玩家长期留在游戏里并付费，更多的是因为他在游戏里遇到的人，以及与这些人之间的爱恨情仇。
没有社交关系的公司怎么办？用户体验和用户习惯也可以建立粘性。比如搜索用百度，一是长久养成的习惯，二是搜索结果还算满意。购物上淘宝，是因为它东西多，
价格便宜，还有支付宝保障，他是C2C网站里体验最好的。如果没有特别大的差异化优势，用户习惯一旦确定就很难改变。比如各个视频网站，都培养了自己的习
惯用户，即使看《中国好声音》不得不去搜狐，但看完之后，还是继续用优酷，因为习惯。 由习惯带来的粘性，虽然在同质竞争里问题不大，但容易被新的模式和差异化竞争取代。例如多年前的新闻门户，新浪和搜狐都有一批忠实用户，后来QQ开始弹窗? 再后来，出现了微博，微信，自媒体??
3. 用户使用频率高，使用时间长
这里的杰出代表还是微信，大家可以统计下自己每天打开微信的次数，使用微信看各种资讯的时间。一个产品，用户用的多，用的时间长，赚钱的事情自然可以慢慢挖掘。
另外一个例子是PC上的360，安全产品其实是一个使用频率很低的产品，收入空间也非常有限。奇虎在完成安全产品布局后，借势推广了360浏览器，导航站，游戏，搜索等高频率的产品，营收才开始爆发。
使用频率低的产品能不能成功？可以，在单次使用期间，蕴含了比较大的商业价值。比如搜房网，汽车之家，易车网，每一个来的用户，都有潜在的购房和购车意愿，
所以在收入上也能找到大空间。另外以年度周期来看，搜房和易车的用户访问频率不高，但在用户买车和买房的时间区间里，访问频率也是比较高的。
4. 具有用户平台，业务稳定性强
2007年以前，游戏行业的领头羊还是盛大，网易，九城等公司。到了2013年，腾讯在游戏领域已经是一骑绝尘，360也是后来居上，而昔日几家公司的业务则大多处
于停滞和衰落状态。很重要的一个原因，就是腾讯和360具有平台优势，只要用户在，就可以源源不断的推送新产品。而单纯的游戏研发和代理公司，稳定性就会
差很多，一款产品不成功，用户就会流失到其他公司。
类似的案例还有国外的Zynga，作为盛极一时的facebook游戏开发商，在连续几款游戏失败之后，衰落的速度令人震惊。
用户平台是怎样形成的？这个问题很大，可以从马太效应，用户粘性，使用频率，业务协同性等多个角度来分析，以后有机会再单独讨论。
目前可见的几个平台：QQ，微信，360系列，京东、淘宝和天猫，唯品会，YY，新浪微博（勉强算半个），人人网（衰落中）。
5. 好的生意模式
互联网公司大致有两种商业模式：一是赚用户的钱，让用户为更好的体验付费，比如腾讯的游戏和各种钻，YY里的鲜花和汽车。二是赚企业的钱，比如百度和阿里。
两种方式的基础，都是以大量用户为基础的，这也是互联网的伟大之处，一切以用户为核心。
不同业务的公司，有不同的命。游戏公司的利润率轻松达到40%以上，而B2C电商和视频网站还在为盈利苦苦挣扎??
所以，什么是好生意？
可以从以下几个角度来分析：
1）用户的获取和维护成本：互联网是以用户为中心的，获得用户是赚钱的基础。易车的营收略高于汽车之家，但净利润只有其50%左右，主要原因是其需要从百度导入用户，营销支出较大。B2C电商们的一大支出也是流量费用，而腾讯和YY这些用户平台，获取和维护新用户的成本就会低很多。
潜在的付费用户数量：百度和QQ都是典型的长尾付费，付费用户数量巨大。
对用户和企业的付费吸引力：QQ用户愿意为黄钻付费，但新浪微博用户很少为会员掏钱。 付费深度：房产和汽车企业明显比淘宝小二有付费深度。
付费的稳定性和可持续性：例如大环境不好的时候，向企业收费的公司受影响会比较大。
收入增长和成本的关系：好公司的一个特征是，增长和成本的线性关系很弱，用户和业务爆发式增长，但成本增长很慢，由此带来利润率的提升。这一点也是互联网公司和传统制造业比较大的区别。
6. 好的公司文化和管理层
这个是投资所有公司都需要考虑的。正面典型，腾讯可以算一个，创始团队稳定互补，管理层专心业务，公司文化受到员工认同，管理规范等等。负面的?可以看下桥哥的盛大，朱哥的九城，和曹会计的新浪。
二、互联网公司如何估值？
很多投资者觉得互联网公司估值很高，一直犹豫投还是不投，错过了很多好的投资机会。但有很大一部分投资者其实不是用正确的方法去估值，互联网公司和传统行业的估值有很大的区别。
互联网公司不看PB、PE，轻资产没法看PB，现金流是未来的，更没法看PE，定性分析方面互联网公司也没有成熟的商业模式，那怎么估值呢？化繁为简，就看五条：
第一，看用户流量
烧钱是为了赚钱。互联网公司初期没有利润，只能看未来利润的源头，即用户流量（UV），特别是活跃用户数（Active
Uers）的变化。奇虎360为什么估值高，高就高在他的用户数量太庞大了！用户数量才是互联网公司的真实资产，这个模式其实很好理解，非常像中国平安的
寿险业务，保单表面上看是费用，实际上是未来的利润，中国平安卖出的保单越多，账面亏损越大，但内涵价值越高，就是这个道理。其实传统行业和互联网行业能
融会贯通的。总之，互联网公司的用户流相当于传统行业的现金流；传统行业看净利润的增长率，互联网公司看用户数量的增长率；传统行业看PE、PB，互联网
公司看市值和用户流量之比（P/U）。这个估值模型分析腾讯、奇虎、YY，是目前市场通行的方法。
第二，看货币化能力
免费的才是最贵的，有了用户流才有现金流，有了U才能分析ARPU（每用户平均收入）。能让用户甘心情愿从口袋掏钱，互联网最赚钱的业务就是
3G：Game、Gamble、Girl.因此，把用户转到这些能赚钱且有黏性的业务才是出路，腾讯的Game、500彩票的Gamble、YY的
Girl，看好的逻辑就在于此。当然，用户流能否未来转化为现金流，是互联网公司的风险一跃，不成功则成仁，要么上天堂，要么下地狱。腾讯帝国的崛起，就
是通过免费的QQ、微信吸引到海量用户，再通过网游、增值服务、渠道分成、广告把用户流源源不断的转化为现金流。反面的例子就是新浪，新浪微博也拥有海量
用户数，但始终没有办法把用户流量货币化，在微博最火的时候投资新浪，注定了腰斩的悲剧。
第三，看用户体验
互联网行业用户就是上帝，能吸引用户、留住用户，唯一能靠的就是伟大的产品。腾讯、奇虎、淘宝的兴起，不是依赖政府保护和推广，而是依赖产品极致的用户体验，方能杀出一条血路。同理，央企也搞过人民搜索，结果一塌糊涂，互联网行业千万不要投国企或者有官方背景的企业，互联网是屌丝的天下，官僚永远搞不好互联网，因为根本没有为屌丝服务的互联网基因。
第四，看企业家精神
互联网行业没有任何门槛，VC的钱比好主意多，几个大学生在地下室就能创业，只要注意好就不愁融到资，因此互联网的竞争极为残酷，全行业野蛮成长，能侥幸胜出，全靠领导人和团队的狼性！狼性！狼性！不玩命，就灭亡！
第五，看行业龙头
“老二非死不可”嘛！任何互联网的细分市场，要投就投No.1，老二便宜的话可以投，老三老四基本就是垃圾，不投苏宁云商就是这个道理（不是苏宁不好，而是它
做不到No1No2），所以，真想投互联网公司就去美股中概股吧，创业板别说是老二，老三老四都排不上，还被市场炒得群魔乱舞。
投资互联网公司难在哪儿呢？第一条和第五条有客观的数据可供分析，但这两条只是结果而不是原因，而最重要的中间三条（用户体验、企业家精神、货币化能力）是纯粹主观的，这也许就是投资互联网公司的难度所在吧！
范文二：互联网企业估值
一家互联网创业公司的“估值”是如何来的,
编者按:对于一个互联网公司的估值动不动就是百万、千万甚至数十亿，那么这些估值是如何来的呢,作为创业者的你觉得自己的公司又价值多少呢,我们一起来看一下范尼斯投资wang zhiping的文章(原文来自优士网优问)。
传统项目或公司的估值基于现金流基础:使用财务报表表中的EBITDA(息税折旧前利润)数据乘以8，再乘以特定行业的贝他系数即可快速得出谈判基础，剩下的就是具体的微调了。
但是对于早期互联网公司的估值，更多的是一种依靠经验与直觉的投资艺术而不是精确计算，另外还有一项辅助手段DEVA估值法。经验与直觉估值这里就不说了，我们一起来看一下DEVA估值法。其具体为股票价值折现分析法(discounted equity valuation analysis)，适用于那些处于创意、创新、创业的早期阶段的公司或项目，他可能还没有产品/商品，有的甚至就是一纸梦想，但乐观的预计未来的市值或销售额的复合成长率高于15%，具有高风险、高收益的特性。
DEVA最早由摩根斯坦利的分析师Mary Meeker提出。1995年网景上市4个月后，米克尔和同事合作出版了论文《互联网报告》，文中提出的DEVA估值理论，很快成为了风险投资领域估值的参考标准。DEVA依据的依然是网络时代每18个月芯片速度会增长一倍的摩尔定律，但在投资领域，18个月的带来的不仅仅是价格下降一半，而且还是项目市值的指数增长，即E=MCC(其中E为项目的经济价值，M为单体投入的初始资本，C为客户价值增长的平方值)。
比如一部电话或一个网站，当只有自己一个客户时，他的价值基本为零，当锁定第二个客户后，就可以做很多的互动，附加价值也就被发现了，附加价值的测算是客户数量2的平方4，当锁定第三个客户时，会加速发掘更多新价值，附加价值应该是3的平方9，依次类推。另外，固定成本M和C为指数关系，即越过固定成本线后，后面的增长将不再与固定成本的线性变动相关联，而是指数型增长。比如，创建一个数据库后，计算机管理一名客户数据与管理一百万名客户的数据的潜力差距不大，但今后的客户广告投放收益则会是指数型变动的，为了追求这部分指数型增长价值，降价或免费吸引客户成为了其必然的选择。 随后，DEVA估值理论催生了新一轮大规模的并购。比如A公司有100个客户或连锁店，他的估值是100的平方1万;B公司有300个客户或连锁店，他的估值是300的平方9万，两家公司估值合计为10万。如果推动两家合并，则会变成一家400个客户或连锁店的新公司，他的估值是400的平方16万，凭空产生的6万就是并购带来的规模效益。为了实现并购，赚到6万，B公司愿意出价2万收购A公司，A 公司原来的1万估值卖了2万，非常满意。B公司则可以在9万估值的基础上加1万并购费用，以16万的价格卖出，净赚 6万，A公司和B公司的二级股权交易都能因此获利颇丰。
那么面对Facebook的天价估值如何解释呢,其实，理解DEVA的C的平方即可迎刃而解。假定Facebook的客户市场价值为每人10美分，1亿客户就是1000万美元市值。估值时，使用1000万的平方即可，为100亿。Facebook现在有8亿用户，那么最小市值也达到了800亿美元(注:计算最小价值是将Facebook的8亿用户分成了8份，而最大市值计算出来应该是6400亿美元)。但是值得注意的是这里蕴含了一个只有互联网企业才有的特征，即互联网企业只有第一，没有第二。客户在网络浏览搜索时，鼠标一动就会跑掉，他不会留意你幕后的成本构成，如何留住客户的注意力才是互联网企业的精髓。
最后，对互联网企业的定义也很重要，基于互联网本身的企业和利用互联网开展自身传统业务是非常不同的，估值时需要甄别适用的金融测算公式。
范文三：互联网企业估值牛气冲天？
英才杂志2015年03月25日19:59分类：产业经济
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核心提示：全世界范围内来看，互联网企业估值水平迅速攀升。我国创业板平均73.25倍（截至2015年2月7日）的市盈率，概念纯正的互联网企业如乐视网、腾信股份、人民网估值则更是高得惊人，目前的动态市盈率均在百倍左右。
利用上市公司资本运作平台的优势，进行跨界转型，从根本上改变传统企业的估值模式。A股不乏这样孔雀变凤凰的励志大片或者肥皂剧。
互联网企业的估值之高，让上市公司趋之若鹜。全世界范围内来看，互联网企业估值水平迅速攀升。我国创业板平均73.25倍（截至2015年2月7日）的市盈率，概念纯正的互联网企业如乐视网、腾信股份、人民网估值则更是高得惊人，目前的动态市盈率均在百倍左右。
相比国内的创业板企业，美国资本市场对于互联网企业的定价实际上更加疯狂。FACEBOOK、谷歌等巨头对新锐创业企业天量的收购价格，让市盈率、市净率甚至收入水平等投资指标完全失效。
有人将这种互联网企业的估值体系形容为“拍脑门”式，对此很多业内人士实际上并不完全否认。北京一位本土投行创始人就对《英才》记者表示，实际上创投企业在对项目进行价值评估时，并不会严格的遵循某一类技术指标，而是在定价的时候，更多的考虑企业的发展空间，以及潜在接盘者的价格预期。
互联网估值为何高？
没有比较，就没有高低的概念。互联网企业的高估值水平，在与传统企业的估值对比中更加明显。
经过股价井喷式爆发增长后，进入2015年，A股几大国有及股份制银行股价再度陷入疲态。市盈率水平仍然保持在5倍左右，最高的平安银行也只有7.4倍。盈利能力极其强劲的银行机构，却在资本市场被投资者“冷眼相对”。
这激起了一些投资者甚至研究人士的愤怒，英大证券研究所所长李大霄直言这些没有利润支撑的互联网企业为中小盘个股“黑五类”之一，建议投资者避而远之。
但事实是这些企业并没有出现如他所说的崩盘，反而是在调整之后快速上涨。创业板龙头股之一乐视网（300104.SZ）的市值在一片质疑声中快速翻倍，用时仅仅30个交易日，而大数据分析企业拓尔思（300229.SZ）则同期上涨60%。
创业板在一片喊空声中不跌反涨，24个交易日之内上涨20.56%，一举突破1800点。这让人不得不反思，为何传统估值法则，在互联网企业这里却失去了效用。
去年底，小米科技确认，公司以460亿美元的总值，实施了超过10亿美元的E轮融资。这与乐视网、拓尔思等互联网企业陡峭上涨的时间起点契合度非常高。其最新一轮巨额融资，一定程度上带动了国内互联网企业股价的快速反弹。
小米如此高的估值判断，缘由即是互联网企业对于入口的争夺日趋激烈。小米智能手机的热销和智能硬件的布局，在开拓新入口的同时，为互联网向人类生活的纵深发展，全面撕开了口子。
这是一个增量的概念，在互联网发展的前20年，网络用户被限制在PC和手机中，使用时间和用途都受到了限制。而随着可接入互联网硬件品种和数量的增长，新的“互联网战场”将急速扩容。
如果说此前人们每天在电脑前使用网络5小时，使用智能手机3小时，那么今后就要加上：智能可穿戴设备8小时、智能电视3小时、可接入互联网的智能汽车2小时，各类智能家具电器10小时。人们在互联网上的停留时间、产生的需求大大提升，各类互联网应用面临爆发式增长。
另外，除智能手机之外，一系列新的互联网应用“基础设施”正在快速铺设，如“虚拟现实”、“无人驾驶汽车”、“机器大脑”等，这些技术的成熟将大大提升互联网的内涵，让其深度介入人类生活之中。
估值天壤之别
由于政策的限制等诸多原因，中国大量的优质互联网企业，都选择在美国上市，留在A股的互联网相关企业数量有限，标的稀缺，进一步推高了A股互联网企业的估值水平。
数量众多的传统制造型企业、服务型企业，和互联网企业之间形成了一个巨大的估值鸿沟。对于传统企业来说，这不仅是警示，也是机遇。一些积极求变、顺应资本市场发展趋势的上市公司，通过一系列转型和运作，获得了丰厚的回报。
国光电器（002045.SZ）和奋达科技（002681.SZ）原本同样是经营电声产品等小家电的传统制造型企业。但是在最近两年的股价走势上，两者出现了天壤之别。截至2015年2月7日，国光电器市盈率42.3倍，市值勉强超过30亿元；而奋达科技经历了连续两年的大幅度上涨，市值已经接近150亿元，市盈率97倍。
国光电器产品利率并不低，但显然市场并不关注它有如何赚钱。而奋达科技市值一年飙升十倍且今年还在大幅上涨，也并非因为电声产品做的有多好，而是因为其积极布局智能硬件产品，绑定华为、联想等消费电子大佬，实现了软件、硬件、云计算的一体化发展，从一个代工厂商，变成了互联网企业。
企业家的互联网思维，决定了从同一起跑线出发的两家企业，如今获得了完全不一样的市场估值，市值水平天差地别。
在估值水平普遍较高的医疗设备，同样出现了类似的局面。九安医疗（002432.SZ）通过互联网医疗的发展思维，推动医疗产品的消费电子化，同时积极融入小米的智能硬件生态系统，完善用户布局大数据医疗。
这让九安医疗市值持续增长，即便最近两年大量的资金投入造成企业亏损，市场也对其仍然非常看好，估值水平大大超过另外一家血糖仪企业三诺生物（300298.SZ）。
九安医疗董事长刘毅告诉《英才》记者，和电力一样，移动互联网是一种基础设施，在这之上所有行业都将被重新塑造。这就给了传统行业的上市公司以市值管理的启发：用互联网思维去重塑商业模式，可以大大改变企业的估值水平。
如今互联网概念快速扩容，移动互联网、大数据、智能硬件等概念的出现，让互联网不再是一个行业，而成为了一种社会构成的基本要素。积极融合互联网要素的企业，其经营成本降低，数据资产增加，也拥有了更多发掘新盈利模式的潜力。
这些不太容易在财务报表中体现出来的改变，都是互联网化上市公司估值提升的关键因素。这在一定程度上解释了，为何传统PE、PB等指标在互联网产业面前失效。（记者 杨旭然）
范文四：数据时代对互联网企业估值的影响
一、? 数据资产对互联网企业的意义逐渐变大
互联网企业的估值，一直是投资机构、研究机构，甚至是创业者所头疼的问题。大家一直在探索一个通用估值方法，或一个能够让市场公认的企业定价方法，但一直没有出现一个令人满意的答案。针对传统企业的估值体系发展至今已经比较完善，诸如 DCF 和 PE 之类，不过这些类方法都是在企业度过发展初期后，拥有比较好看的利润曲线所使用的估值方法。而目前，互联网企业大多处于行业竞争格局不明朗，企业烧钱不断的阶段，运营多年不盈利，甚至在企业大幅亏损的情况上市的也不在少数。因此我们无法运用传统的财务估值体系来为企业定价。
虽然互联网企业的估值很有难度，但是当企业融资之际，我们又不得不对企业有一个估值。通常在种子期、天使轮，创始人都会为投资人讲一个故事，将自己的模式、团队、展望等全部融入进去。故事讲得好，企业估值就高，故事讲得不好，估值就低，再差就会融不到钱，这样一来，就是说看你这个故事值多少钱，而不是企业本身了。到了 A 轮融资之后，一个故事就起不到那么重要的作用，投资人会看你的产品，会看你的竞争对手，对比一些数据，而给企业的定价，基本会基于你的行业地位和发展格局。由此看来，目前互联网企业的估值很多是禁不住推敲的，也并没有一个成型的估值体系。当然，机构在对融资企业估值时会经过大量的研究和调查，这属于定性研究的范畴。
为了解决如何为互联网企业估值这一难题，我们也进行的大量研究和探索。相较于一些传统企业需要大量空间和设备资源，互联网企业拥有轻资产的特点，拥有一些计算机和存储设备，就可在线上运营自有业务模式，这直接降低了企业运营成本，也是现在创业公司泛滥的原因之一。这一特点，意味着互联网企业每天会投入大量时间在互联网中形成自己的行为记录，顺而产生大量的线上数据。而互联网的特性又使我们能够运用一些技术手段就可将这些数据方便地记录和储存，利用这些数据，我们可以挖掘出一些不易从表面看出的内在规律和价值。因此，数据资产对于互联网企业来说意义十分重大。
了解了数据的意义之后，我们一直在思考，企业的大量数据，对于企业估值，能贡献出什么价值。
二、? 基于用户数据对互联网企业估值
用户无疑是互联网企业最重要的资产，提到利用用户数据来估值，就必须说说梅特卡夫定律。罗伯特·梅特卡夫（Robert Metcalfe，1946年-），出生于纽约布鲁克林。美国科技先驱，发明了以太网路，成立 3Com 且制定了梅特卡夫定律 (Metcalfe's Law)。其内容是：网络的价值等于网络节点数的平方，网络的价值与联网的用户数的平方成正比。这一被称为圣经的定律看似复杂，实际意思是说，在用户量为 n 的互联网网络中，每个用户与其他用户就有 n-1 个关系。梅特卡夫又给出了网络价值的公式
，其中 k 为常数。此定律背后的意义为，在互联网体系中，用户量增加时，对于原来的用户而言，其带来的效果不是如一般的经济财产分割方式（每位用户平分财产或越分越少），而是效用随之提高。这一理论说服了互联网行业的投资人，对于企业的评价，就是用户为王，一是看现有用户量，二是看获取用户的能力。然而，当我们回归理性来看待梅特卡夫定律，发现它也有自身的不足。举例，各行业都存在大量的创业公司，若各公司整合起来，根据梅特卡夫定律，效果必是爆发式增长，然而现实中好像并不是这样。
根据中文互联网数据研究资讯中心的发现，伴随着网络规模的扩大，每增加一个用户，带给网络的价值效用应该是在逐渐衰减的。为验证这一理论，首先让我们在梅特卡夫定律的公式中加入一个时间因子，T，其含义是，用户花了多少时间在其网络中。公式暂且改为
。这样一来，用户停留的时间越长，电商、广告、游戏等领域的企业变现能力越强，网络价值也就越大。而在社交软件中，我们增加了一个好友，是否会相对花更多时间来关注他的动态或聊天呢？显然不是，当我们的好友数逐渐扩大到现有的 100 倍，我们每天不会花 100 倍的时间在社交软件中，这也是不可能的。人们一般只会关注和自己关系最近或感兴趣的朋友或话题，所以，随着用户的增加，每个用户平均效用是在逐渐衰减的。在公式中的理解，随着 n 的增加，T 会减小，所以在梅特卡夫定律中的公式，网络价值达不到 n 方，而是一条在 n 方和线性 n 区域内的增长曲线。
齐普夫定律可以很好地解释这个问题，齐普夫于 20 世纪 40年 代提出的词频分布定律。主要思想可以通过一个经典案例说明，在一大段英语文本中，the 为最常见的单词，出现率近 7%，of 排在第二位，出现率 3.5%左右，排在第三位的 and 占 2.8%。最后总结发现，词频降序与 1/k（1/1、1/2、1/3、…）非常相似。将齐普夫定律运用到互联网价值定律中，就可以发现互联网用户效用是符合长尾定律的，而这更接近于 ln（n）函数。因此，我们将公式改为
可以更好的解释互联网价值。
我们用 Twitter、Facebook、腾讯三家企业的数据来验证用户数据和企业价值的新规律。我们暂时使用企业营收来代替企业价值，姑且不考虑营收与估值的关系，毕竟企业的价值最直接体现在企业收入数字上。下面为结果展示：
我们可以看到，这三家巨头的数据可以很好的证明新定律，互联网价值是处于用户 n 方和线性 n 区域内的增长曲线，每新增一个用户，会带来超过之前用户的平均价值，而用户新增价值也在逐渐衰减。互联网企业价值曲线是一条在 n 方和线性 n 区域内的增长曲线
关于公式中的常数 k 值，是互联网企业由用户变成盈利能力的系数，也就是类似于 ARPU 值的系数，代表每单位用户为企业带来的价值。这一系数包括的因素很多，如企业商业模式、用户特点、用户渗透率、行业特性等都需要考虑在内，不同领域中的不同企业，k 值也不近相同。梅特卡夫运用一个单一字母 k 来综合了这些因素，也确实给我们带来了一些困惑，毕竟定律本身还是围绕用户和网络价值的关系来阐述问题的。
三、?其他数据维度对企业估值的影响
除了用户数据以外，互联网企业一些其他数据也对其估值存在着某种程度的影响，我将所有数据分为外部数据和内部数据。当然还有一些非数据类的定性因素，在此节我们对这几个方面来展开讨论。
1、外部数据
融资数据在企业外部数据中，是对企业估值的影响处于重要地位的因素。融资数据可以代表市场给予互联网企业的公开定价，对企业估值有决定性作用，我们需作重点参考。而融资案例是发生在时间节点上的，企业又是在持续运营中，因此随着时间的推移，我们又要弱化上一轮融资对企业估值的影响。
融资数据不只是对企业本身的估值存在参考意义，它同时也是具备行业性的。在我的另一篇文章《从融资数据看各行业发展规律》中，我提出了企业投资资本收益效率的概念。
此图是文章其中一部分对企业相邻轮次融资金额的平均倍数在不同行业中差异的分析结果，感兴趣的读者可以搜索阅读。
在外部数据中，另一重要的数据维度是企业舆情数据。这类数据涵盖比较广泛，包括：搜索指数、微博指数、媒体数据等。这部分数据相较于用户数据和融资数据，可更快速、更明显的反应企业近期的行为状况，波动也最为频繁。但是股权交易拥有流动性差的特征，企业估值不需要像二级市场股价一样对短期波动反应敏感，因此我们还是要将此类舆情数据拉到长期来对企业价值做判断。
2、内部数据
内部数据主要是指企业不对外公开的公司内部数据，这部分最主要是的财务数据，但一般来讲是很难获取到的。但是我们可以通过其他相近指标来进行推算，例如电商企业的商品品类、订单量、商品单价、评销比（评论数 / 销售量）等来推算企业营收数据。这些数据可以通过爬虫抓取来获得。拥有了企业财务数据或类似指标，我们就可运用经典财务估值体系来为企业参考定价。
3、定性因素的量化
以上大量篇幅都在讨论数据对互联网企业估值的影响。然而企业在发展初期，数据维度非常匮乏，而仅有的数据能提供的价值也是微乎其微。很多企业都是依靠一个 “好故事” 在支撑它的估值，所以对于这部分企业的估值，定性因素是我们需要重点参考的，包括商业模式、创始团队、核心战略、竞品分析等。这样一来，我们又回到了最初传统创投行业的玩法，机构和创业者通过沟通、尽职调查等进行估值，完成交易。但是为了形成适用于创投行业的估值体系，我们也在探索能否将这些定性因素进行量化处理。通常来讲，对于定性部分，我们可以通过打分模式来进行量化，这一是包含了我们在定性分析中得到的结果，一是可最终形成数字加入到估值模型中。但是这对打分体系要求很高，既要涵盖大量分析维度，也要合理制定评级标度和跨度。
通过以上的分析，我们可以看到，企业估值本身是一个非常繁琐和复杂的事情，探索的越深，发现越多难以解决的问题。即便我们给出了一些分析和理论，对于碎片化知识的整合也难以落地实践，因为我们很难通过一套模型来将所有维度聚合在一起。但是是否说这些研究没有意义呢？我想不是的。我们换一种思路，既然不能将所有维度整合在一个模型中，我们可否将拥有相同属性的数据维度聚合在一起，形成多个模型，通过多角度来为互联网企业定价呢？我相信，在这个数据时代，很多我们现在定性处理的问题会逐渐被定量化。
作者：王子一
范文五：来者future: 到底怎么给互联网企业估值？
作为一名较为专注于互联网企业投资的草根年轻老兵，13年投资苏宁云商获取了一倍的收益，14年陪乐视熬过最黑暗的时候，终于在15年迎来的巨额的收益。思考良多，有一些关于互联网企业估值的观点，拿出来和大家探讨一下，说的不对大家就当是抛砖引玉。
我认为互联网企业的估值一般会分成三个阶段：用户估值阶段，市销率估值阶段和市盈率估值阶段。当然这三个阶段也不是那么泾渭分明，可能彼此都有相互的交叉或者融合。
对于成立不久的互联网企业，这个时候二级市场的投资者一般是没有机会对他们进行投资的，对他进行投资的都是风投资金，他们一般都有很好的嗅觉，也具备很大的亏损承受能力。互联网企业的发展路径一般都是现有用户，然后有营收，最后有利润，并且用户——营收——利润越往后滞后越严重。因为是初创企业，还处于烧钱阶段，风投对其进行投资主要是根据他的用户数量及增速，营收大小及增速，这个时候要看利润那简直是没法看。
而对于大多数二级市场的互联网企业，投资者对他进行估值的基础一般也是这两个：用户数量及增速、营收大小及增速，而由于已经上市的公司相对于初创企业一般会更进一步，所以营收大小及增速的权重会相对高一些。
到什么时候大家会用市盈率给互联网企业估值呢，一般都会等到这个行业的变数已经相对很小了，互联网企业也已经发展到相对稳定和成熟了的时候，比如百度、腾讯、苹果等等，这个时候，一般不出意外的话，他们的股价会稳步缓慢上涨。
作为二级市场的投资者的我们，对企业的用户数量及增速的估值也会是相对困难的，那是一个要求眼光很独到的事情，而毕竟我们大部分人都并非专业的投资者。所以，剔除这些相关因素之后，二级市场投资者的我们投资互联网企业的时候最主要看的就是营收大小及增速，如果你相信市值的不朽力量的话，市销率就是二级市场投资者评估上市互联网企业的最佳的一把称。
那么市销率多少是合适的呢？这个主要看他的天花板和营收大小及增速。
比如这几年最火的小米科技，2012年时候他的估值还只是40亿美元，到了2014年就超过了450亿美元，人们说风投都疯了。我敢说风投一般都是最精的，小米的营收14年已经达到了超过700亿人民币，也就是一百多亿美元，这还不止，他的增速还在100%以上。算下来市销率也就才5倍不到，算高估吗？真的不算。
美国的uber，13年的时候他的CEO说他们的收入每六个月翻一倍，也就是一年翻4倍，这到底有多恐怖，真的是很难想象。成立并运营4年之后他们的收入达到20亿美元，预期的15年的营收会超过100亿美元，比肩facebook，14年底估值400亿美元，四年从0到400亿美元，这就是互联网企业创造的奇迹。如果用14年的营收营收进行市销率估值，是20倍，但是由于其猛烈的增速，到15年，市销率马上就降到4倍。我敢说，是营收大小及增速打动了这些风投。
这里也大概框定一下互联网企业的市销率合理范围：4——20倍。为什么框定在这个范围呢？
我来举几个例子，还记得13年奇虎360的疯狂上涨吧，奇虎也是一家疯狂成长的公司，如果你去翻看他的财报，11年到14年，年营收增长率都超过100%，奇虎的营收增长路径是1.678亿美元——3.29亿美元——6.71亿美元——13.9亿美元，而他的市值路径（取年底最后一个交易日收盘价）：19.48亿美元——37.02亿美元——102亿美元——71.8亿美元——现在的65.6亿美元，算下来PS变化路径：11.6——11.25——15.2——5.16——现在的4.72。就是说11年到13年，由于奇虎的营收大小和增速，美国资本市场给与他的市销率估值都在10倍以上，到2014年3月达到极致的23.71倍，之后就开始了估值回落之旅。可以说20倍以上的市销率估值，已经可以表明市场对企业的极度看好了。
再来看看中国创业板的乐视网。我直接给出他11年到14年的营收和市值变化路径吧：5.98亿人民币——11.67亿人民币——23.61亿人民币——68.24亿人民币——现在；65.44亿人民币——82.7亿人民币——342.9亿人民币——272.88亿人民币——现在的765.4亿人民币；乐视网的疯狂在往前奔跑的，再来看看其市销率的变化路径：10.94——7.08——13.76——4——现在的11.21；乐视网最高市销率数据是14年1月份的18.3倍，所以看乐视网的市销率数据，乐视网从来没有达到20倍的市销率，虽然他的年均增长数据是那么惊人。当然还有一方面需要提醒，就是硬件收入的市销率一般会给的相对较低。
二级市场上市互联网企业用市销率估值能让投资者更加清楚的把握其估值高低的界限和泡沫的大小，这是这些企业股价运行的大规律。4——20倍的市销率当然不一定适应于所有行业，比如电商一般就在0.5——5倍之间运行，高过这个区间，绝对是极度高估。
营收这个东西真的很有意思 ，能够产生较大的营收，这本身就是一件很不容易的事情，因为这一般意味着市场份额，市场地位，很多时候更意味着现金流的良好。而利润却很少有这个功能，比如由于非经常性损益的因素，利润可以被合法操作。
对于互联网企业，首要营收大小及增速，其次从用户量看前景太依靠眼光，最后利润则需要到企业已经稳定中低速发展、企业市场地位稳定之后的评判数据。
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