变现模式
- 增值服务费（广告费）。要小心逆向选择，因为不承诺最终效果，很容易造成夸大最终体验，伤害到用户。（比如百度）
- 交易环节抽佣。必须要保证增长，否则规模将会被锁死。但商家和平台利益绑定，对用户体验有加成。
- 混合模式
- 会员费（订阅费）。会员必须付费了才能发布或者浏览信息
衡量指标
流动性是商业平台的命脉，是其平台匹配买卖双方的效率。可以说，没有流动性的商业平台没有真正的产品，因为在平台上执行交易的能力就是其产品。流动性的概念相对容易理解，然而，衡量流动性则复杂得多。流动性是指出售你所列出的东西或找到你要找的东西的概率。现在的问题是，我们如何测量并提升这个概率？
需求侧流动性
买方流动性表示请求或搜索导致交易的可能性。
- 对于 Amazon 或 eBay 来说，可能是一个月内导致购买行为的搜索次数占比。
- 对于 Hired 或 Upwork 这样的求职平台，可能是在一定时期内，导致求职者被录用的招聘信息占比。
- 对于 Uber 来说，可能是每周导向打车交易的请求占比。我们可以将此指标称为“搜索匹配率”。
供给侧流动性
供应商的流动性最好通过衡量供应方的利用率来计算。
- 对于Amazon的商业平台或eBay来说，可能是月末销售量占月初库存的百分比。
- 对于Airbnb来说，可能是每晚预订房间的比例。
- 对于Uber来说，这可能是全职司机的比例，比如每周工作超过40小时。
为了准确了解流动性，商业平台应按类别和地理区域（在某些情况下，按时间间隔）对粒度的搜索匹配和利用率进行度量。这是因为不同之间的流动性可能大相径庭。
根据你所经营的商业平台类型，流动性也会有很大差异，这也将影响人们应该关注的指标。
供需双方比例
这代表了一个供应商在给定的时间范围内可以服务的买方数量。该指标可以用给定时间内每个买家的交易除以每个卖家的交易来衡量。
例如，Uber司机平均每天要开6趟车，而乘客平均每8天要坐1趟车。这表明一位Uber司机应该能够为48个乘客提供服务，最佳的买方与供应商之比约为1:50。相比之下，专注于房地产的Opendoor等平台的买家与卖家比例可能要低得多，可能低至1:1。
了解最佳的买方与供应商之比可以帮助在商业平台两端保持平衡，也能在扩大规模时更好地选择一端作为其重点。
这一指标对于具有高度标准化的双重承诺平台，或一个供应商在给定时间内只能为一个买家提供服务的平台尤为重要。
参考：
交易市场有多值钱？
在市场业务中，商品总量（GMV）和收入经常互换使用。但GMV不等于收入。
商品总量是指在特定时期内通过市场交易的商品的总销售额。这表明了有多少消费者在市场中真正消费了。它是衡量市场规模的一个有用度量，并且可以用作基于对最近一个月或一个季度进行年度化计算的“当前运行率”的度量。
收入是市场所占的“GMV”份额。收入包含了完成交易的佣金费用，也包括广告收入、赞助费等。这些费用通常是GMV的一小部分。
收益率表明了市场本身的价值。
每一笔交易的经济性是否增长？
随着时间的推移，网络效应的提升通常体现在改进的单位经济性中。这是由于企业需要向市场的不同方面提供的激励措施减少、付费用户所占份额降低、以及定价能力的总体改善等。
对于具有本地网络效应的企业，随着时间的推移，网络效应的影响应在逐个市场的基础上体现出单位经济性。这是因为在给定市场中，CAC（Customer Acquisition Cost，即“用户获取成本”）应该减少，用户份额将随时间而有机增长。对于像Thumbtack或Instacart等具有本地网络效应的企业来说，跟踪每个市场随时间变化的单位经济性很有帮助，你将会看到市场成立年限、网络的密度和盈利能力之间的关系。
有多少用户还在使用其他类似服务？有多少用户在活跃使用类似服务？
重要的是要了解你的用户是否也在使用类似的服务，包括功能可能不完全相同的相关服务。
我们经常观察到，如果公司能够建立一个交易网络，该公司同样能够在现有产品上，叠加一个可以减少对另一个产品需求的功能。多栖用户的存在即便不能把目标市场完全占领，也能够减少所有竞争对手的产品使用率和市场占有率。例如，一个供遛狗者和宠物主人使用的交易市场，就有机会进入宠物保健、食品或其他邻近产品领域，因为它已经从核心业务中建立了一个宠物主人网络。Facebook开发了短故事并将此功能添加到包括Instagram在内的各种应用程序中，从而阻碍了Snapchat的发展。
衡量类似多栖的特征可能很棘手，这可能意味着要询问用户是否正在使用其他服务，深入研究用户的流失或使用率下降情况（并弄清楚这些用户是否正在转移到另一项服务），或只是蛮力地在其他平台上搜索用户的个人资料！但一旦你看到有多少用户是多栖的，你就有办法改进你的产品，从而使用户不太愿意去其他的地方。例如，在拼车共享（双方都有大量多租户）中，公司在车手方面推出订阅制、并在司机方面提供奖金，以提高留存率并减少竞争对手服务的使用。
最后，即使你的用户群和其他平台的用户群之间有重叠，你需要考虑的是用户的活跃程度：他们只在你的平台上维护个人资料？还是积极使用你的产品？
用户加入新的(甚至不存在的)网络有多容易？用户作为新用户通过加入其他网络可以获得多少价值？
除了替代品是否可得，一个网络的用户注册并登录到竞争对手的网络有多么容易？
从注册到成为活跃用户之间存在跨越，并且因产品而异。那些需要大量前期投入的产品可能会发现激活潜在的新用户具有挑战性，但它也会成为对抗竞争对手的护城河，因为一旦这些用户活跃起来，他们就不太可能使用竞品产品。以Stitch Fix（美国一家订购卖服装的平台，类似于天使湾投资的“垂衣”）为例，客户向造型师解释自己的偏好、穿着品味和尺寸的信息、来回校正各种样式等，都是一项重投入，客户就不会再尝试其他类似服务。
相反，如果一个产品对新用户的激活要求较低，那么用户可以轻松地切换到多个市场。如Uber已经拥有数百万用户的信用卡信息，所以以往使用另一个食品配送网络的用户可以很容易地开始使用Uber Eats，不要太多成本。
另一个重要考虑因素是，当用户新加入一个网络时，他们在一开始能获得多少价值，即冷启动的用户体验是什么？对于Facebook来说，尽管用户可以很容易地加入其他社交网络，但他们的数据、内容和网络都在Facebook上，因此邀请他们加入其他网络和重建社交图谱的转换成本很高。另一方面，对于求职市场，雇主可以很容易地将他们的招聘信息上传到多个网站，并从一开始就获得求职者的申请。
将该指标进行量化可能会有挑战，任何指标都将完全针对特定的业务和市场。潜在的指标可能是注册竞争对手平台的所用时间；或者是达到产品有用的最低阈值或“魔数”（例如，Facebook有10个好友）等等。
- 用户留存
- 核心行为留存
- 留存收益和付费用户留存
- 不同地点/地区的留存
老用户的留存是否提升新用户的价值？
网络效应的经典定义是，产品或服务对用户的价值会随着使用相同产品或服务的其他用户数量的增加而增加。因此，用户价值的增加应反映在用户保留队列中：较新的队列（在网络较大且更有用的情况下体验产品）在任何给定时间段内的保留率都应高于在网络较小时加入的较早的队列。
但是理论常常与现实不符，我们经常看到随着时间的推移，同类群组保留率的下降。原因是老用户群（尤其基于社交网络/社区的产品）往往是该产品/服务的最“理想客户”。早期积极性最高（而不是最新的）的客户转化为更好的保留队列。
其他因素也会改变对此指标的分析：竞争对手的存在；网络效应是超局部的，在每个新的地理区域都需要新用户“重启”；用户的价值在达到某一数据阈值后降低（可能是由于平台拥挤或数据污染）的负面网络效应等。
老用户在产品上采取的核心行为，是否有助于留存的提升？
深入挖掘用户参与度漏斗，你需要关注是否有足够多的用户在产品上采取了“核心行为”。这些行为能让他们从产品上获得价值、或与你的业务模型密切相关。
例如，如果OpenTable的核心行为是用户预订餐厅，那么随着网络密度的增加，经常预订餐厅（即核心行为）的用户应该会提升留存率。这种核心行为的留存比仅仅关注多少人打开了app更能说明网络效应。
在任一个给定的时间段内，新的付费用户是否比老用户有更高的留存收益？
订阅和付费产品需要注意付费用户留存。为产品付费表明用户觉得产品有价值，所有新付费用户应该比老付费用户有更高的留存率。一个具有网络效应的平台会随着时间的推移变得更有价值，这使得新付费用户的保留率更高。
例如，随着Angie（提供家庭服务点评的网站）上的用户网络覆盖的改善，我们希望看到新的用户得到更好的保留，无论是在总花费方面，还是在保持付费用户数量方面。
对于具有本地网络效应的企业来说，在老市场中的参与者是否比在新市场中的参与者有更好的留存率？
对于具有地区网络效应的业务，网络效应在独立的市场存在，而新的地区市场需要“重头开始”。例如，对于家政平台Care.com的夏洛特市用户来说，纽约市有更多的保姆并不影响用户体验；但是在夏洛特当地有更多的保姆使用该网站，确实会提高当地用户网络的价值。
随着每个地区网络的成熟和网络密度的提升，在这些市场上的用户留存率应该会提高。因此，最先建立或最成熟的市场往往比较新的市场有更好的留存率。
随着时间的推移，用户是否会在平台上参与度更高？
超级用户为网络贡献大量价值而成就了一些最成功的公司。虽然将每日活跃用户除以每月活跃用户（DAU/MAU）是衡量参与度的常用指标，但它也有其缺点，而超级用户曲线为理解用户参与度提供了更细致的方法。
简而言之，超级用户曲线（通常称为30天使用的L30图表，或7天使用的L7图表）是用户参与度的柱状图，显示了用户在给定时间段内积极执行特定行为的总天数。在分析网络效应的业务时，查看用户以群组为基础采取某种行动的频率，可以让您了解产品是否真正在更多用户中产生价值。如果一个产品确实具有更多的用户价值，那么随着时间的推移，越来越多的用户转向更高频率的接入，呈现越来越右倾的超级用户曲线。（注：本文作者Li jin在她的另一篇文章（《The Power User Curve: The best way to understand your most engaged users》）中，详细讨论了该超级用户曲线，并认为B2B平台中SaaS类产品，需要考虑7天曲线，可以从中看出用户从周一到周五不同工作日对产品上的使用程度。）
待定：MarketPlace 名词解释
- Caillaud and Jullien（2003），现代意义上对「双边市场」的讨论源于「跨群网络（正）外部性」的关注。
- Armstrong（2004），两组参与者最终通过中间层或平台进行交易，一组参与者加入平台的收益取决于加入该平台的另一组参与者的数量
- Rochet & Tirolie（2004），通过一个或几个平台使最终用户相互交易，且通过适当的向每一边收费试图将两边（或多边）维持在该平台上
- Wright（2004），涉及到两种类型截然不同的用户，每一类用户通过共有平台与另一类用户相互作用而获得价值
- Roson（2004），双边市场能够定义为销售特殊服务，允许双方（或多方）在第三个独立实体管理的平台上发生交互作用的市场。
- Resinger（2004），双边市场是指截然不同的两类用户通过公共平台而相互作用的市场
- 邻汇吧（2020）两边客户间的相互影响——是否足够强。即使是一些传统的单边市场，也完全可以被变成双边市场。比如，传统手机的软件是个单边市场，但当Apple推出App Store, 它就连接了开发者和消费者，构筑了一个双边市场。
供给方和需求方供给方提供产品或服务; 需求方获得产品或服务。 在市场中，这通常通过从需求到供应的金融交换发生。
根据我们（A16Z）的经验，启动供应通常比启动需求更容易，因为供应商是受经济因素驱动的。 衡量一个市场最困难的部分是弄清楚如何总需求。 (关于解决这个先有鸡还是先有蛋的问题，有大量的资源和建议。)
历史发展：
- 1890年，Marshall 在《经济学原理》提到了外部经济和内部经济的概念。
- 1920 年，Pigou 继承了其外部经济性的概念后，首次做了系统研究
- 1985 年，Karz&Shapiro 定义网络外部性：当一个用户消费（使用）一种产品所获得的效用随着使用该产品的用户人数而增加时，就存在网络外部性
分类：
- 直接网络外部性：消费者需求之间的相互依赖，使用一种产品的消费者可以直接增加使用同种产品的其他消费者的效用，消费者的消费对其他使用相同产品的消费者产生了正的外部性效应（比如电话）
- 间接网络外部性：指由基础产品与辅助产品之间技术上的互补性而形成的某种虚拟网络而非物理网络而实现的外部性效应（比如）
- 飞单（Disintermediation (aka leakage)）
- 多宿（Multi-homing）
- 一对一 vs 一对多（Monogamous vs. Polygamous）
当平台的供需双方进行交易的时候发现，可以在平台之外完成交易时，就会出现这种情况。（例如，租房时候绕过中介找到房东租房子节省中介费）
其动机可能是价格敏感性（节省手续费）、便利性（对于低频或者一次性交易，离线交易很方便），或者是必要性（例如 Craigslist 这样的市场可能不提供在平台上完成交易所需的基础设施）
去中介化对于市场来说是不受欢迎的，因为它阻碍了增长，抑制了货币化。管理型市场（ManagedMarketplace）之所以能够与非中介化集团抗衡，是因为它们在促进交易方面提供了更大的价值。
当用户(需求或供应)使用多个平台进行列表或搜索。 例如，一个雇主可能在多个求职网站上发布一个职位空缺，或者一个主机可能在多个旅游网站上列出一个酒店。多宿会降低市场的网络效应。
如果两边都是Multi-homing，那均衡下只有一个平台。所以滴滴和快的必须合并。如果一边MH，一边SH，那两个平台将在SH这边激烈竞争，并主要从MH那边以高价获取利润。如果两边都是SH，那即使两个平台提供的服务完全相同，均衡下也可能出现两者并存的情况。
一对一是指客户和其保姆、发型师、私人医生的关系，不需要每次都重新匹配。一对多则是类似外卖、快递、司机等不需要每次都是同一个人。前者很难形成交易平台（比如美甲），因为供需双方一旦形成匹配后，不需要再回到平台进行匹配，可以绕过平台继续交易。
待定：双边市场竞争策略
双边市场的定价有一个显著特点。在传统市场当中，企业对消费者收取的价格取决于消费者的价格弹性和商品本身的成本。但在双边市场上，企业对某边消费者的定价还需要考虑到对另一边消费者的影响。Prices on both sides of the market depend on the joint set of demandelasticities and marginal costs on each side. 一般来说，如果价格弹性提高，那企业收取的价格就应当相应降低，因而此时降价会吸引到更多消费者。在双边市场上，这一效应还会被进一步放大：因为此时对某边消费者的降价，不仅会吸引到更多的此边消费者，还会提高平台带给另一边消费者的效用，从而增强企业对另一边消费者收取更高价格的能力。当某边消费者价格弹性足够大时，企业对他们收取负价格都很正常。
如果市场中存在多个彼此相互竞争的平台，那低价的意义还要更大。因为此时，低价还会帮助平台从竞争者手里获取更多消费者。
在这种情况下，平台还必须权衡，哪边的消费者会只使用一个平台。如果双边消费者有一边只用一个平台，而另一边会用多个平台。那两个平台间的竞争会主要在只用一个平台的消费者这边展开。因为任何一个平台只要在这方占据了优势，就很容易吸引到另外一端的消费者。
此外，双边市场下，平台采用动态定价也会很常见：先用低价吸引消费者，再在产品生命周期的后期，收取更高价格。一些软件对教育市场收取的低价可以用此解释：用低价吸引学生，培养消费习惯，使其在毕业后继续使用这一软件，并在此时收取高价。价格歧视，或者说差别定价也很类似。比如微软在中国的盗版策略：用盗版吸引付费意愿低的消费者，借此扩大市场占有率，吸引更多开发者，再用这些开发者吸引那些有付费意愿的消费者。
在开放相关问题上，平台面临的决策有两个方面。首先，它需要选择将市场变为单边、双边还是多边；其次，它需要选择是否与其它平台兼容。
企业可以选择成为单边或多边市场，比如Apple开放iOS的App Store就是个单边变成多边的例子。大多数情况下，我们会看到企业在进入市场初期选择单边，在形成一定规模后转成多边，从而规避困扰多边市场的先有鸡，还是先有蛋问题。
兼容性问题一定程度上是个在多大程度上纵向整合的问题。比如，报纸出版商可以选择向所有广告商开放，也可以选择自己收购一个广告商，并用其垄断自身广告业务，这就相当于从兼容转向了不兼容。
逻辑上说，选择不兼容可以让将竞争者逐出市场，为此，平台经常会刻意增强不兼容性。比如Sony和微软都会为了独占一些游戏而付钱给开发者。但与此同时，不兼容也相当于逼迫有需求的消费者选择多平台，从而为竞争者保留了生存空间。
因而，如果一个市场本身多样性很强，那即使有强大平台占据了大部分市场份额，选择不兼容的小平台也依然有生存空间。比如Windows与MacOS。
其次，如果选择多平台的成本很低，比如如果从Xbox移植往PS的成本很低，那不兼容的收益也会下降。这可能可以解释为什么近年来这两个平台的独占游戏在减少。
第三，如果企业本身将产品差异化的能力弱，那它可能不得不选择不兼容来强行制造产品差异，维持垄断权力。这可能可以解释为什么在一些行业内部，一个理论上会提高行业整体效率的平台始终无法建立。因为企业不愿意在这样一个平台上互相比较，这会加强产业内的竞争，削弱它们的定价权。除非这个企业本身有能力提供跟别人很不一样的产品。或者它规模很小，面临的本来就是竞争市场。
多边化会增强行业微创新的能力，但可能会削弱系统性创新的能力。因为现在系统性创新需要考虑的东西更多了。所以任天堂可以做出Wii，但微软和Sony都不会。
在多边市场下，这两个问题也会变得更加微妙。比如，如果将广告区分为旨在提高议价能力的Persuasive Ad和旨在获取更多消费者的Informative Ad，在双边市场下，后者能提高对另一端消费者收取高价的能力，因而可能更有意义。此外，平台经常不仅需要考虑自身的广告和服务质量，也需要考虑其客户的广告和质量。那么平台与其客户在这方面开展合作，甚至直接在合同中注明一些要求，也很常见。