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tam 什么是TAM

什么是TAM

在做市场分析时,有时候需要对目标产品做TAM分析。这篇文章,作者分享了两种不同的估算方法,供各位参考。

月有缺,人无满,商业又何尝不是。

时间拉回到上世纪60年代的美国,当时S&P500指数三分之一的价值都要归功于早年未来投资的预期收益。

那投资未来需要预估企业的价值创造能力,在预估企业价值的同时同样绕不开对TAM(潜在市场总额)的思考。

市面上有两种对TAM的解读

一家公司能够成长到什么地步。公司自身增值的同时最终能扩张到多大。

第一种是主流的解读,第二种是比较小众的思考。

我个人更倾向第二种,因为市场、环境、人是不断变化的,只有时代的企业,没有企业的时代。

那在聊怎么估算TAM之前,先对这几个字母有个简单的认识。

估算TAM主要有两种方法,

一、自上而下的方法

(1)源推算法

比如,我国是房地产驱动型经济,建筑材料、家具、家电等产业无不植根于房地产之上,只要知道了房地产的数据,很多行业的市场规模算一算便知。

计算方法如下:

目标行业市场规模MSt = 源行业市场规模MSr/源行业产品均价Pr * 目标行业产品均价Pt * 两行业产品数配比n

(2)强相关数据推算法

所谓强相关,可以理解为两个行业的产品的销售有很强的关系。比如:每套房子都会置备沙发等家具、空调和冰箱等家电,买了球拍必然也要买相应的球。

两个行业之间的产品有一定的相关,其销售也有一对一或一对多的固定比例。此时,我们就可以先测算强相关行业的市场容量,再根据两个行业产品的平均价格换算成目标行业的市场规模。

关联数据,指的是和目标市场发展的相关性较高的数据,通常是宏观数据,例如出生率、总人口、GDP、进出口总额等,通过与这些高相关易获得的宏观数据,进行回归分析,实现预测。

例如,跨境电商的出货量,和进出口总额息息相关,获得进出口总额的发展趋势,也就能估算跨境电商的发展趋势。

计算方法如下:

目标行业市场规模MSt = 相关行业市场规模MSr/相关行业产品均价Pr * 目标行业产品均价Pt * 两行业产品数配比n

(3)大市场推算法

确定目标市场,从目标市场更大的上一级市场往下推算的方式。上一级市场,既可以是区域意义上的,也可以是行业意义上的。通常适合上一级市场规模更易获取数据和进行估算,并且大市场和小市场份额相对稳定或者份额变动易知的情况。

例如,从全球市场规模,推算到亚太市场规模,再推算到中国市场规模。

例如,从整个汽车市场的规模,推算到电动汽车市场的总规模。

(4)需求推算法

根据产品的目标人群的需求出发,来测算目标市场的规模。本方法适用于目标人群或者需求较为明确,目标人群也相较容易获得的情况。比如:做淘宝商家的增值服务的市场容量,目标人群即为淘宝商家,商家数量便是容易获取的数据,此时只需再知道目标人群购买的比例和均价即可。

计算方法如下:

目标市场规模MSt = 目标需求人群数量Pot * 购买率n * 目标行业产品均价Pt

但本方法一般也有局限,适用于目标需求人群明确,而且能够大概测算出目标人群的数量。

(5)同类对标法

在市场发展的过程中,已经存在例如美国、欧洲、日本等市场类似的发展路径时期的规模,以此为据进行估算。

估算逻辑如下:

目标行业市场规模 =对标同类市场规模 /对标同类关联数据 *目标行业关联数据

例如,估算2025年国内出境旅游人次,出境旅游和人均GDP水平相关。通过对标,美国人均GDP和出境旅游人次的数据,以此来估算国内的相关发展。

二、自下而上的方法

(1)抽样分析法

抽样法是一个简单且直接的方法,可在总体中通过抽样法抽取一定的样本,再根据样本的情况推断总体的情况。抽样方法主要包括:随机抽样、分层抽样、整体抽样、系统抽样和滚雪球抽样等。

比如:在全国抽取了1000户的样本,发现共有100户计划未来一年购买冰箱。每户一个,每个冰箱平均预算为2000,全国共有5亿户,则冰箱的市场规模MS = 100/1000 * 1 * 2000 * 500000000 = 1000亿。

计算方法如下:

目标市场规模MSt = 购买数B/样本数Sam * 购买个数n * 样本平均价格P * 总体数Sum

(2)典型反推法

行业的演进会经历三个阶段:

在散点市场,市场集中度低,品牌林立,各个品牌的市场份额较低;在块状同质化市场,前几名的市场集中度迅速上升,呈寡头垄断结构;在团状异质化市场,“黑马”频现,领先企业的市场份额有所下降。

典型反推的关键是,单个品牌(尤其是龙头品牌)的销售额和市场份额。某个品牌的销售额通过多个渠道即可获取,而市场份额则全凭个人经验,一般龙头企业的市场份额在3%~30%之间,具体数值视行业发展阶段而定。

计算方法如下:

目标市场规模MSt = 单品牌销售额Va / 该品牌市场份额E

(3)细分市场加总法

细分市场,是指不同的细分领域加总在一起。通常适用于市场内产品基本可穷举,并且能够获得精准的数据。

估算逻辑:目标行业市场规模=∑目标行业细分市场规模

例如,估算2025年中国汽车的销售额 = 燃油车销售额+油电混合车销售额+电动车销售额。

每个细分市场的销售额,都是销量*平均单价,销量可以根据目前的销量和发展趋势进行估算。

∑销售额 = ∑销量*平均单价=∑目前销量*(1+发展趋势)*平均单价

(4)需求渗透率分解法

根据产品的目标人群的需求出发,来测算目标市场的规模。适用于估算大市场,或者没有明显可替代品的市场。

估算逻辑:目标市场规模=目标需求人群数量 *渗透率 *目标行业产品均价

例如,估算2025年中国K12在线英语培训市场规模。先获取2025年K12适龄人口,通过英语学科参培率,得到K12英语参培率总人数,再通过人均年支出和线上渗透率,就能实现估算。

市场规模的估算通常并不是单一的方法,而是多个方法共同使用的结果。最常用到的就是“细分市场加总法”+ “需求渗透率分解法”。

通常在需要精确估算的时候,都需要应用“细分市场加总”,拆到细分市场上做细致估算。这时候要注意几个重要原则:

MECE原则:从上到下进行拆分,相互独立,完全穷尽。2/8法则:抓住核心市场,适当舍弃细枝末节。适当调整:在估算和分析的过程中,遇到某些细分的数据无法获取时,及时调整估算策略和框架。

以上。

本文由人人都是产品经理作者【new bo】,微信公众号:【new bo】,原创/授权 发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载。

题图来自Unsplash,基于 CC0 协议。

TAM模型:产品潜在市场估算

使用TAM模型进行产品市场估算,能让方案更加具体、直观,更加容易说服人。那么,具体如何创建TAM模型进行产品潜在市场估算呢?以下将详细讲述。

“TAM”是风险投资人最爱的缩写词之一了。

TAM的全称是Total Addressable Market,即可用市场总量。它有助于描绘出产品的市场有多大,以及业务是否值得获得风险投资的支持。

但是,任何一种工具都有其优势劣势,使用TAM的时候,我们也要了解它的局限性。

比如纽约大学教授Aswath Damodaran就曾经错误的评估优步的潜在市场规模。因为他没有意识到优步开创了一个新的汽车服务模式,而是将优步视为黑车服务。

如果历史和未来涉及的人群和市场不同,那么我们就要谨慎的选择参考数据来估算TAM。

关于TAM概念的理解,大家可以参考文章《如何评估产品的市场价值》。

本篇直接教大家如何创建模型进行产品潜在市场的估算。

一、TAM模型的优势

为什么需要这个模型来展示产品的潜在市场?

如果我们在估算产品潜在市场的时候,只给出一个宏伟的前景和一个庞大的市场数据,虽然看起来野心勃勃,实际却有画大饼的嫌疑。

但我们使用TAM模型,会给大家提供一个更加具体的市场渗透路线,让你的听众对此方案有更加直观的了解,也更容易说服人。

此外,当产品发版,走向市场的时候,TAM模型还能够帮助你进行价格测试,了解年收入的增长过程和市场的渗透情况。

下面给大家介绍一下如何使用该模型。

二、创建TAM模型

您可以从百度网盘上直接下载这个excel,对用户数量,价格,百分比进行修改,从而形成自己的市场估算模型。

如果您是SaaS公司的产品经理/市场负责人/CEO,您可能希望将用户类型分为中小型企业、企业用户和大企业客户。电商公司可能希望按照收入来划分用户类型。

这个模型能够按照你的具体需求来划分用户类型。所以你只需要去改变上面的数值和类型名称就可以了。

模型的绿色部分,是每个用户类型下的用户数量和价格。100%市场渗透是指:如果我能获得此类型下的全部市场,该产品的市场有多大。

敏感度分析:

在这个模型里面,价格、用户数量都是不确定值。而不确定性就是敏感分析的意义所在。

它可以让我们知道价格和用户数量的变动,与年收入之间的关系。

随着价格和人数的变动,我们可以从中判断出最佳的定价策略是什么。也可以随着对价格和用户数量的测试,进行修改。

这样的模型也能为决策者提供多种灵活的方案。

在第一列中,我们为客户数添加了一个客户数量占总客户的百分比,这样有利于直观的查看产品的扩张速度。在不同的用户数量下,检查一下团队目前的人力资源,是否与当前客户所需的资源相匹配。

此外,我们还利用颜色来区分不同的收入区间。

红色意味着您的年收入低于1000万美元;黄色是1000万美元到1亿美元;绿色是每年的收入超过1亿美元。

大多数投资者都希望看到每年1000万美元的明确路径。

让投资者看到何时能够获得1000万美元的市场有利于他们增加对产品的信心。

这些红色、黄色、绿色也是年收入的阈值,我们能够直观的判断出每个方案的差别,从而进行试验和决策。

大家下载试试吧!

此篇为译文,来自于:https://visible.vc/blog/modeling-total-addressable-market/

作者:张圈圈,微信公众号:lovepm

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