六個方法,教產品經理如何測算市場規模
編輯導語:產品經理有時需要對市場規模進行測算,進而弄清該賽道是否值得企業參與。那么,產品經理在進行市場規模測算時,可以結合哪些常用思路?本篇文章里,作者總結了六種產品經理可用的市場規模測算方式,不妨來看一下。
通常在企業的初創階段,企業創始人都會對目標市場進行規模測算,其目的就是選擇一條可以長遠發展的賽道,很多時候這項工作執行層面都會落到產品經理頭上,那今天我們就是來介紹下產品經理可以使用的測算方法。
還是老套路,我們在研究做法之前,還是先弄清楚它的本質。
特定產業特定時間周期內消費群體的消費需求總和,站在企業的角度去看的話就是:弄清楚這個市場規模大小之后,看其是否值得參與。
很多人認為這項工作沒辦法做、很難做,主要有兩個原因:
- 精確地計算出市場規模需要耗費大量成本;
- 沒有合適的辦法或者思路去計算,或者擔心計算的結果不夠準確。
首先,第一點其實是一個認知誤區,我們回到市場規模的使用場景,最終數值還是用來為企業選擇賽道做參考的,所以初入場的企業來說其并不需要絕對精確的計算,測算結果的偏差控制30%以內基本是可用的。
然后,我們根據市場規模的本質去延伸演繹,不難發現一些測算的思路,下面就個人從業經驗,給大家介紹六個常用方法。
一、行業報告借鑒法
先介紹一個最簡單的拿來主義方法,產品經理可以直接搜索行業相關的分析報告或文獻資料,這類內容中通常都會有對目標市場規模的測算,花費20分鐘在主流搜索引擎和報告網站(例如:艾瑞網)搜索,基本就可以找到想用的數據。
正規網站和機構發布的數據基本都是可信可用的,但是考慮數據的時效性;一些小型網站或者個人發布的數據一般也建議謹慎使用。
通常來說如果沒有搜到想要的結果,那就不建議繼續搜索下去了,因為如果有人測算并且發布過這個數據,大概率會有人引用過,在搜索引擎就不難找到。
通常來說主流或者是受國家監管的市場,都是可以通過市場報告輕易查到行業規模數據的,比如房地產市場、電力市場。
二、消費端數據測算法
這種方法通常是最直接的方法,和市場規模的本質定義是互通的,可以直接參考公式:
市場規模=客戶數量*周期平均消費頻率*平均客單價。
你可能會發現,本來要算一個數據,現在變成了要算三個數據……先別急,下面依次解釋。
客戶數量通常還是去查市場報告,周期平均消費頻率和平均客單價可以查行業報告,無果的話就需要做“抽樣調查”實驗了,抽樣調查實驗怎么做?此處@高中生物老師。
雖然需要需要測算的數據變多了,相對應的獲取數據的難度其實也是降低了。
一般來說貼近生活,便于“抽樣調查”的市場建議采用這種測算方法,比如“手機市場”。
三、核心企業產值累計法
這種方法通常是政府事業單位、能拿到B端企業數據時可以去使用,因為這種方法就是通過市場中的核心流通企業的業務產值累加得到的:
市場規模=A企業業務產值+B企業業務產值+C企業業務產值+……
只要能拿到確切數據,相對來說很易計算,這種方式的弊端就是:拿到的企業數據不準確、未能完整的拿到核心企業,以及會有企業“滯銷庫存”的情況發生,“滯銷庫存”切記不要計算在內。
還有一種情況可以用這種方式去測算,就是核心企業會把自己的業務數據廣而告之甚至是做宣傳,比如電影市場。
四、生產原材料推算法
大家看完2、3種方法不難發現,從市場的產業鏈入手,以上兩種分別介紹了消費者端、生產企業端,現在該輪到原材料供應端了。
這種方法的邏輯很好理解,市場流通商品的原材料數量和成品數量之間通常是有轉化系數的,計算邏輯如下:
市場規模=原材料損耗數量÷原材料成品轉化系數*成品標準零售價。?
這通常適用于一些每年會披露原材料損耗數據、以及原材料成品轉化系數相對穩定的市場,比如:紙張市場。
五、配件配裝比測算法
以上三種是根據市場中的產品溯源的過程來進行市場測算的,市場中產品的流通還有沒有可以參照測算的要素呢?
很明顯是有的,比如汽車市場中ETC產品,現在新車銷售過程中的配裝比是比較穩定的,且ETC的發行機構全歸國家路網中心管理,每年新車加裝ETC的數量不難拿到,再根據配裝比,不難測算出我國每年的新車銷售數量,結合新車新車平均銷售價格,不難測算出每年的新車銷售市場規模,計算邏輯如下:
市場規模=剛需配件數量÷配裝比*市場產品平均價格。
六、歷史數據測算法
最后一個邏輯也很簡單,就是拿到了歷年市場規模數據,然后在此基礎上進行規律化測算,適用場景是:歷年市場數據規律明顯,且當年市場穩定性比較高、無特殊市場干擾因子。
舉個不可用的例子,2020年初的疫情形式其實對各大市場都產生了不可控的影響,這種情況下本測算方法基本就不可用了。
講到最后簡單總結一下:以上的六種方法其實是需要相互結合去使用,口訣是:多種思路,組合使用,去偽存真,相互驗證。
另外想說明的一點是:本文中列舉的一些例子可能缺乏絕對的嚴謹性,僅為了說明思路用,大家真要對文中舉例的市場進行測算時還需要具體情況具體分析。
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厲害