投入可控，市场推广依靠口碑传播，无需像团购丶电商和游戏土豪们一样，为获得流量和用户大笔花钱；线下资源获取方面，豆瓣只专注电影院这一单一的Local资源；人力成为最大的投入。
模式清晰，书丶影丶音，杨勃的“三板斧”都有成熟的商业模式。围绕“书”的豆瓣阅读，以及一上线就有的购书链接为豆瓣带来不菲收入；依托电影有在线选座购票，豆瓣同城也可以购票；依托音乐则有豆瓣FM PRO，会员付费之后可以获得更高质量的音乐。2013年9月，豆瓣东西上线，可以与豆瓣与购物相关的小组自然对接。
除了这些电商丶增值业务之外，还有一笔收入是品牌广告。豆瓣在Alexa中国区流量排名一度高达20名，并且是高质流量和精准用户。
尽管豆瓣没有盈利，没有嫁出去，但毫无疑问它是优质资产。
内容资产，兴趣图谱
除了用户，豆瓣的核心资产是内容数据。
它有文化点评数据库。豆瓣的初心是连接“人”与“物”，帮助人们发现图书丶音乐丶电影和生活的方方面面。歌曲丶图书和电影，歌手丶影人丶作家，以及基于这些条目的评价和评论数据。这一点与大众点评有一些相似之处，但大众点评的对象是线下商铺，是“实体”。
物体数据库正在形成。将“物”从文化产品扩展开来，便是“东西”，App丶美妆丶电器丶汽车，一切物体均成为豆瓣连接和发现的对象。淘宝有最大的“物体”数据库，但淘宝的“物”是商品，与豆瓣的并不相同。
豆瓣有最大的兴趣图谱。当豆瓣聚集了足够多的人之后，这些人有了围绕“物”交流的需求，于是有了评价丶标记丶小组，还有同城。这些人聚在一起交流内容不可能局限在文化产品，而是一切兴趣丶话题。小组的主题是自定义的，人们可以在小组内就某个帖子讨论。这些内容串起来便是兴趣图谱。
豆瓣还有海量的标签库。大多内容均可以被用户打上标签。标签是组织不同类型的海量信息的最有效的方式，基于标签可以索引出感兴趣的内容，系统可以根据标签进行推荐。标签搜索是搜索引擎的细分。
有了这些数据可以干嘛呢？你能想到的大数据应用豆瓣都可以做。
推荐：帮助用户发现，豆瓣FM和豆瓣首页正是这样的产品。
排行榜：豆瓣有年度最受关注的图书丶电影丶音乐以及兴趣小组榜单，有电影鑫像奖丶阿比鹿音乐奖。就跟百度沸点一样，基于海量数据分析的榜单与奥斯卡这样的专业委员会评奖是不同的做法，但同样具备说服力。
趋势预测：Google可以基于搜索行为预测流感，百度可以基于LBS数据反馈迁徙，豆瓣则可以预测电影票房丶图书销量以及日后的东西销量。
