如何估算市场规模？自上而下与自下而上测算逻辑及实战案例
估算市场规模的核心结论就是, 企业现在应该优先拿出“自下而上”的这个办法, 以此来建立起自己业务的基线情况, 然后再结合一下“自上而下”的法子去对宏观的情况做一个校验的动作, 还得是通过 TAM 也就是总潜在市场, SAM 也就是可服务市场, 还有 SOM 也就是可获得市场这一级一级下来的漏斗模型, 最终把那个实际能触及到的真实规模给明确下来。
所有的这类数据内容, 都是必须去依赖那些可以公开获取到的统计数字信息, 还有那些行业内部发布的白皮书资料, 再加上一些能够通过实际验证的交易参数来进行相互之间的核对计算工作, 只有这样做的结果, 才可以保证最后的结论部分, 是能够直接被拿出来用于接下来的整体预算安排计划以及长期的战略方向决策制定过程的。
一、所谓核心测算方法。
1. 这个方法叫做自上而下法, 也就是英文里的Top-Down方式。你要去引用国家统计局发布的报告, 也可以引用行业协会的报告, 或者是头部咨询机构的宏观报告。从这些报告中提取出那个品类整体的营业收入, 或者用户总量的数据。
然后按照国家细分赛道的占比进行折算, 从而得出具体数值。这种办法适用于快速划定认知的边界。但是必须严格核对数据的发布周期与统计口径方面的问题。绝对不能使用那些滞后超过12个月的旧版报告, 否则会出问题。
2. 自下而上法这个方式, 其实就是从那些具体的交易层面去慢慢进行推演, 它里面的核心公式, 一般就是拿目标客户群体的基数, 来乘以每个人一年大概消费的次数, 再乘以单笔消费的平均金额, 这样得出来的结果, 或者说是用能适应咱们需求的企业数量, 去乘上每家企业在一年内愿意支付的采购预算总额, 这样的逻辑框架, 可以说是最能符合真实世界里的商业运营情况的, 因此在很多人做投资决策或者是给产品立项的时候, 都会把它作为最重要的参照标准, 正因为如此, 所以它对于所有放在最底层的那些基础数据, 有着很高的要求, 这些要求就是要保证这些数据既能通过实际的调查获取到靠谱的数值, 又要具备随时可以进行替换的灵活性。
3. 交叉验证法这种操作方式, 指的是去把上面说的那么两种方法所得到的测算出来的结果放在一起进行比对工作, 如果计算出来的误差率能够被控制在正负百分之十五这样一个范围以内, 那么就认为这是在有效区间范围之中, 一旦出现的偏差超过了规定的标准, 就得马上回到根源去检查定价时的假设内容, 还有渗透率的最高或最低限制数值, 或者说样本本身所具有的代表性情况怎么样, 并且要把模型整体重新来进行校准调整。
二、标准化执行路径
首先是界定产品的边界。要明确解决的核心的痛点是什么。还要明确目标决策者的画像是什么样子的。同时也要明确替代方案的范围是怎样的。要把那些无关的需求干扰给剔除掉。
进入第二步, 我们要去采集那些最基础的数据参数。这中间包括要获取客群基数的信息, 这里面具体有人口结构的情况以及企业注册量的多少, 还包括要把行为特征搞清楚, 这里涉及复购周期有多长还有付费意愿强不强这些问题, 最后还要把价格带分布的情况弄清楚, 需要去看历史成交平均价是多少以及竞品标价又是多少。
第三步是去构建那个测算用的模型。要把公式给代入进去, 好生成一个基准盘。还要预留出百分之十到百分之二十的弹性系数, 以此来覆盖市场波动还有政策变量方面的情况。
到了第四步, 把那些够不到的客户份额给拿走, 要去掉那种因为地方规定太卡、合规的要求太高、做不了供货链的事儿, 或者是靠名气根本留不住人的那一部分客户, 这样就非常准确地定出来了那个叫作的SOM。
三、实战案例解析
以某垂直领域工业物联网传感器项目为例：
从客群基数的情况来看, 全国家规上制造企业的数量大概为48万家。经过抽样确认的比例表示, 其中符合设备联网改造条件的部分占了18%, 这样算下来, 具体的数字就是8.64万家。
从行业成熟度的评估情况来看, 第一年的采纳率是百分之6这对应的潜在付费客户数量是有5184家这种情况被称之为付费转化。
这个价值锚定的逻辑是这样的, 硬件部署成本加上每年的维保费, 算下来综合报价是3.5万元每套, 如果进行保守预估, 那么客户在整个生命周期内享受折扣之后, 实际能够收到的金额大约为3.1万元。
对市场规模进行了全面推算。具体方法是, 将5184乘以3.1万, 得出的结果SAM约为1.61亿元。接着针对SOM进行预估, 结合初期阶段的产能情况以及区域试点策略, 将预计的市场占有率设定为4%, 最终数值约为6440万元。
在验证数据合理性时, 对照了工信部编制的智能制造产业发展白皮书中关于该同类型赛道的投入指引内容。经过测算分析, 目前的数值变化区间位于一个合理收敛的范围内。这一测算结果能够充分具备对项目进行正式立项以及在融资过程中进行信息披露时的专业效力。
四、关键避坑与验证清单
由于没有对参数的来源进行时间戳和样本量以及统计主体的标注, 这就使得相关的结论失去了可追溯性。
存在把理论需求池同实际支付能力混为一谈的情况, 同时忽略了账期、退换货率以及渠道分润。
设定的前提条件偏离了行业里的常规状况, 而且没有按照悲观、中性以及乐观这三类情况分别进行压力方面的测试。
我们完全是靠着单一垂类平台提供的数据来进行操作, 并没有去获取其他维度的信息来做交叉上的印证。
执行的时候要把所有核心的输入值都附带原始报表的索引或者公开链接,模型的输出需要同步呈现出多个区间, 最终的规模结论应该直接映射到渠道资源配比和销售目标拆解上面去, 要坚决杜绝那种脱离了商业实际应用的单纯数字堆砌。
常见问题
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