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我们希望能够构筑一个更加贴近商业模式价值的估值模型，评估出流量资产（用户资产）的实际水平。
DEVA模型的最大问题在于，其模糊了网络内不同节点的角色，假设其产生连接的价值是相当的。
盲目运用梅特卡夫定律的人，忽略了区别不同的网络效应。互联网企业在供需之间搭建平台（当然，也有通过自营的形式来实现连接供需的），存在同边网络正效应（same-side network effect）和跨边网络正效应（cross-side network effect）。前者是指在用户或商户的一侧，每增加一个加入者，会带来同侧价值的爆发式增长；而后者是指在用户或商户一侧，每增加一个加入者，会带来另一侧价值的爆发式增长。
前一类商业模式（主要是SNS）尚且可以运用梅特卡夫定律，而后一类如果用这种方式估算用户的价值，就显得非常牵强。举例来说，微信用户会因为新用户的加入而增加连接的价值，而美团的用户之间极少互动，他们连接价值的增加主要来自于另一侧商户的增加。
再进一步看，如果获取了用户，是不是一定能够产生相应的价值？不同用户的变现可能难道真的是一样的吗？仅仅从用户这一侧来观察，用户特点、场景强弱等要素显然对于变现可能都有巨大影响。
所以，我认为，评估流量资产的基本逻辑应该是：
E=V·R
其中，V（volume）代表流量池，R（revenue）代表变现力（变现可能）。这意味着互联网企业如果要主张自己的价值，应该一方面努力做出高质量的流量池，另一方面努力提高变现的可能性。
基于运营数据的估值方式似乎也过于简单，且存在极大的不确定性。另外，最大的问题在于，这种计算仅仅是一个滞后的结果，无法发现项目流量资产的早期价值。
就上述我们给出的模型来看，V和R两方面的现状数据是可以观测或估算的，但这掩饰不了另外一个问题——基于现状数据的测算，会不会掩盖项目未来的可能性？
所以，我将模型扩展为两个部分：
E=V 1 ·R 1 +V 2 ·R 2
其中，V 1 ·R 1 代表项目现在的价值，而V 2 ·R 2 代表项目未来的价值。显然，相对于前者的明确，后者是模糊的。而这个模糊的地方，可能就是互联网商业项目冰山之下的价值。这种价值可能是基于现状的指数级增长，因此，无论用何种传统的估值方式（PE、PB、DCF等），都很难推算。
这意味着，我们需要选择另一种估值方式，即：
A项目价值=标杆项目价值·A项目价值点数/标杆项目价值点数
通过模型，我们可以将A项目价值转化为点数，而后，通过市面上已经有明确估值的标杆项目，推算出A项目是被高估还是低估了。我相信，对于互联网商业项目来说，这应该是相对合理的估值方式了。也需要说明的是，这种利用点数估算项目价值的方式，更适合在同一行业赛道内的企业，越是赛道相同，结果越是准确。当然，考虑到未来互联网商业范式都会走向“导流×变现”，场景趋同会导致赛道趋同，这种估值方式可能会有更广的适用范畴。
考虑VR模型同时从现状和未来两个层面评估流量池和变现力，我们可以建立如表4-1所示的VR矩阵。
表4-1 VR矩阵
资料来源：穆胜企业管理咨询事务所。
这个矩阵最大的创新就在于考虑了商业模式在未来的可能性。现实操作中，我们一般会采用李克特五点量表的方式来进行计分，针对每一个指标的肯定陈述都会有“非常同意”“同意”“不一定”“不同意”“非常不同意”五种回答，分别计分5、4、3、2、1。当然，对一些指标，我们会将刻度陈述得更加具象化。而后，在矩阵每个模块内计算加权平均数
，就可以得出四个模块的得分，并计算出该项目的价值点数。