移动互联网估值数据库与估值参数
发布时间：2021-12-20 来源：原数据黑岩
研究移动互联网行业的估值模型，是因为其数据指标较为完整，且可以在数字世界价值评估领域，做些启发式的开拓。我和团队经过20个月的工作，研究了400家上市公司的历史数据，600家非上市公司的历史估值数据，市场主流APP的MAU等运营指标，主要通过P/MAU估值模型，做出了覆盖5700个移动APP，从2017年起始的估值数据库，目前已经开发完成，公开在华然咨询下属的原数据网站上www.odatadd.cn，供企业和投资咨询机构参考。
研究方法
华然咨询收集超过100个互联网行业的投资人的有效问卷反馈，P/MAU倍数法是互联网行业最常用的估值方法，其次是PS倍数法，同时，考虑到企业的不同发展阶段，我们也结合了其他方法，具体公式如下：
1. （P / MAU 倍数）* 过去（不含当月）六个月平均月活=股权价值
2. （P / S 倍数）* 过去（不含当月）十二个月营业收入之和=股权价值
3. （P / E 倍数）*过去（不含当月）十二个月净利润之和=股权价值
4. （EV / MAU 倍数）* 过去（不含当月）六个月平均月活=企业价值
5. （EV / S 倍数）*过去（不含当月）十二个月营业收入S之和=企业价值
6. （EV / EBIT 倍数）*/过去（不含当月）十二个月EBIT之和=企业价值
7. （EV / EBITDA 倍数）*/过去（不含当月）十二个月EBITDA之和=企业价值
8. 股权价值= 企业价值- 有息负债 + 现金及现金等价物
七种估值方法给予一定的权重，最终计算出被评估对象的股权价值。
P/MAU倍数分布
华然咨询现将2021年6月的细分行业P/MAU估值倍数（元/用户）公开，对大家有一定参考价值，任何人如引用本数据，请注明来源于华然咨询，如有任何疑问或合作，欢迎微信Robot_Volke
P/MAU倍数的现实意义
1. P / MAU 倍数代表着每个月活用户的估值贡献，不同行业的单用户估值差异很大，与每个用户为企业贡献的潜在收益直接相关。
2. 按照上表，P / MAU 倍数中位数排序，单用户估值较高的是金融行业，特别是保险业，估值范围在56000元/用户左右，意味着在保险领域的单用户为企业创造的收益最高。
3. 单用户估值排名最低的是传统的信息类APP，例如天气、资讯、实用小工具等，估值范围在50-200元/用户左右，反应出此类APP单用户的创收贡献较低，该类商业模式的变现能力较差。
4. B2B等服务于企业用户的APP的单用户估值非常之高，都会高于正常领域2C的APP，而且根据服务类型，企业用户对于APP的潜在收益差别较大，需要具体分析。
5. 根据华然团队经验判断，P / MAU 倍数低于300的代表着传统或没落的商业模式；大部分APP的倍数会介于500-5000，例如社交类、电商类、短视频和一些有稳定现金流的商业模式的APP；P/MAU倍数高于5000的APP，代表着具有较高利润和较大发展空间或想象力的商业模式，例如金融业和2B服务业。
6. 行业的估值参数，随着市场环境的改变时刻变动，有能力的机构需要季度更新估值基础参数，至少半年度更新一次。
1. P / MAU 倍数代表着每个月活用户的估值贡献，不同行业的单用户估值差异很大，与每个用户为企业贡献的潜在收益直接相关。
2. 按照上表，P / MAU 倍数中位数排序，单用户估值较高的是金融行业，特别是保险业，估值范围在56000元/用户左右，意味着在保险领域的单用户为企业创造的收益最高。
3. 单用户估值排名最低的是传统的信息类APP，例如天气、资讯、实用小工具等，估值范围在50-200元/用户左右，反应出此类APP单用户的创收贡献较低，该类商业模式的变现能力较差。
4. B2B等服务于企业用户的APP的单用户估值非常之高，都会高于正常领域2C的APP，而且根据服务类型，企业用户对于APP的潜在收益差别较大，需要具体分析。
5. 根据华然团队经验判断，P / MAU 倍数低于300的代表着传统或没落的商业模式；大部分APP的倍数会介于500-5000，例如社交类、电商类、短视频和一些有稳定现金流的商业模式的APP；P/MAU倍数高于5000的APP，代表着具有较高利润和较大发展空间或想象力的商业模式，例如金融业和2B服务业。
6. 行业的估值参数，随着市场环境的改变时刻变动，有能力的机构需要季度更新估值基础参数，至少半年度更新一次。
经营指标
考虑到不同行业的指标对比，华然咨询定义了一些运营指标，投资机构和互联网企业可以横向对比不同细分领域的效率和经济回报。
AUPE ：用户/员工；AUPE = Average Active Users per Employee Monthly=MAU/职工人数
万用户/职工
ARPU，ACPU，APPU 单位：元/ 用户
ARPU =Average Revenue per Active Users Monthly=月营业收入/MAU
ACPU = Average Cost per Active Users Monthly=月营业支出/MAU
APPU = Average Profit per Active Users Monthly=月营业利润/MAU
ARPC，ACPC，APPC 单位：元/ 千次点击
ARPC = Average Revenue per Click Monthly=月营业收入/月总点击次数*1000
ACPC = Average Cost per Click Monthly=月营业支出/月点总击次数*1000
APPC = Average Profit per Click Monthly=月营业利润/月总点击次数*1000
ARPH，ACPH，APPH 单位：元/ 小时
ARPH = Average Revenue per Hour Monthly=月营业收入/月总停留分钟*60
ACPH = Average Cost per Hour Monthly=月营业支出/月总停留分钟*60
APPH = Average Profit per Hour Monthly=月营业利润/月总停留分钟*60
以上指标体系，适用于所有虚拟网络世界，包括但不限于互联网和物联网，最近火热的元宇宙，同样是虚拟世界的一个场景。
数字世界的价值评估
1. 数据资产将会作为财务报表必要附属表独立体现
目前资产负债表、利润表、现金流量表都是工业经济时代的产物，最早可以追溯到17世纪，西方出现了股份公司，人们开始编制资产负债表用来评估公司实际价值。而已经到来的数字经济时代，必然要出现与之匹配的数据报表或附属表，用来反应重要的数据资产情况。
2. 运营指标和财务指标结合，衍生出新的评估体系
目前咨询机构开始将财务指标和运营指标结合，例如华然咨询给出的经营指标定义AUPE，ARPU，ACPU，APPU等，这有利于不同行业的数据资产通过标准化的指标体系进行横向对比，能够有效的体现不同行业商业模式和经济效益的差异性。
3. 数字世界的资产审计
数据资产市场化交易是必然趋势，但其评估体系尚未建立，价值也无法得到有效计量，目前四大会计师事务所已经初步建立数据审计的团队，未来5年内数据审计的市场规模将会占整个审计市场的20%。欢迎有致力于从事数据审计人才与华然咨询联系。