纽约市立大学zicklin商学院的两位学者Reina Yahya Arakji和Karl Reiner Lang研发了一套评估虚拟世界商业价值的评估方法。

这套方法从avatar进入虚拟世界入手，根据avatar在虚拟世界的活动和关注点，分析avatar给商业活动带来的价值，Reina Yahya Arakji和Karl Reiner Lang将这套系统称为ABV（Avatar Business Value）分析。

Reina Yahya Arakji和Karl Reiner Lang利用决策树，将avatar的行为分为对虚拟商店的“注意——进入——虚拟世界的购买行为——现实世界的购买行为”等几个阶段，不同的行为阶段给虚拟商店带来不同的商业价值，通过对各个阶段商业价值的评估，最终能够测评在虚拟世界里的开办的虚拟商店的商业价值。

ABV分析将虚拟世界里的商业活动的价值分为品牌知名度、虚拟利润、现实利润几种，avatar的不同行为会产生不同的价值，这种价值的总和最终形成虚拟世界商业行为的总价值。

上图是ABV分析的核心思路。ABV分析是一套较为简洁的分析方法，但是用户的实际消费行为并非如上图所示的那样的简单，比如实际的购买行为，只有通过虚拟世界提供的订购付费方式实现的购买行为可能才是能够测量的，而如果在线下实现，恐怕很难评估，并且有些行为可能是多次信息传播的结果，很难确认一次购买行为究竟是哪一次传播促成的。当然这些问题是所有的营销活动都会存在的，并非ABV分析单独存在的问题。

实际上，从ABV分析可以看出，在虚拟世界中的活动的avatar，只要注意到虚拟商业活动，就会产生商业价值，而受众的群体越大，产生的商业价值也就越大，并且，虚拟世界的“绿点效应”具有放大注意力的功能。

从这个角度看，ABV分析给我们另外一个启示：对虚拟世界而言，特别是中国的虚拟世界，把市场做大，让用户的规模效应发挥起来，是当前虚拟世界应该首先解决的问题。