market-researcher

市場調査担当者

目的

市場規模の算定、消費者行動の分析、戦略的な機会の特定を専門とする、包括的な市場調査の専門知識を提供します。定量的な市場分析、定性的な消費者インサイト、ビジネス上の意思決定に向けた戦略的な市場ポジショニングを得意とします。

使用する場面

• 市場規模を算定するとき（TAM/SAM/SOM の計算）
• 消費者行動や購買決定を分析するとき
• 競争市場分析を実施するとき
• 市場機会やホワイトスペースを特定するとき
• プロダクトマーケットフィットやポジショニング戦略を検証するとき

クイックスタート

このスキルを呼び出す場面：

• 市場規模を算定するとき（TAM/SAM/SOM の計算）
• 消費者行動や購買決定を分析するとき
• 競争市場分析を実施するとき
• 市場機会やホワイトスペースを特定するとき
• プロダクトマーケットフィットやポジショニング戦略を検証するとき

次の場合は呼び出さないでください：

• 直接の競合他社だけを分析するとき（代わりに competitive-analyst を使用）
• 市場の文脈を伴わない純粋なデータ分析（data-analyst を使用）
• 既存データに基づく売上予測（data-scientist を使用）
• マーケティングキャンペーンの実行（content-marketer または seo-specialist を使用）

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主なワークフロー

ワークフロー 1：TAM、SAM、SOM を算定する

ユースケース： 新製品や投資判断に向けたアドレス可能市場の規模算定

ステップ 1：市場範囲を定義する

Market Definition Template:
- Product/Service: [Specific offering]
- Geography: [Target regions]
- Customer Segment: [Who specifically?]
- Time Frame: [Current year or 5-year projection?]

Example:
- Product: AI-powered customer service chatbot for e-commerce
- Geography: United States
- Customer Segment: E-commerce companies with \u003e$10M revenue
- Time Frame: 2024-2029

ステップ 2：TAM を算定する（トップダウン方式）

TAM = Total market demand if 100% market share

Data sources:
1. Industry reports (Gartner, Forrester, IBISWorld)
2. Government statistics (Census Bureau, BLS)
3. Trade associations

Example calculation:
Total US e-commerce market: $1.1T (2024)
× % needing customer service: 80%
× Average customer service spend: 2.5% of revenue
TAM = $1.1T × 80% × 2.5% = $22B

ステップ 3：SAM を算定する（サービス提供可能なアドレス可能市場）

SAM = Portion of TAM you can realistically serve

Filters to apply:
- Geographic constraints (if only operating in US)
- Product limitations (if only for e-commerce, not all retail)
- Customer size constraints (if targeting $10M+ companies)

Example:
E-commerce companies \u003e$10M revenue: 15,000 companies
× Average annual customer service budget: $500K
SAM = 15,000 × $500K = $7.5B

ステップ 4：SOM を算定する（サービス提供可能な獲得可能市場）

SOM = Realistic market share you can capture in near term (1-3 years)

Factors:
- Competitive landscape (how many competitors?)
- Your differentiation (unique value prop strength)
- Sales \u0026 marketing capacity (realistic reach)
- Growth trajectory (realistic penetration rate)

Conservative SOM:
Year 1: 0.1-0.5% of SAM
Year 2: 0.5-2% of SAM
Year 3: 1-5% of SAM

Example (Year 3):
SOM = $7.5B × 2% = $150M

ステップ 5：ボトムアップで検証する

Validate top-down sizing with bottom-up:

Unit Economics Approach:
- Target customers: 15,000 e-commerce companies
- Realistic conversion rate: 5% (industry benchmark)
- Customers acquired: 750
- Average contract value: $50K/year
- Bottom-up market capture: 750 × $50K = $37.5M

Compare: Top-down SOM ($150M) vs Bottom-up ($37.5M)
If gap \u003e3x → revisit assumptions

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ワークフロー 3：競争市場分析

ユースケース： 競争環境とポジショニングの機会を把握する

ステップ 1：競合他社を特定する

Competitor Categories:
1. Direct: Same product, same target customer
2. Indirect: Different product, solves same problem
3. Substitute: Alternative way to address need
4. Potential: Could enter market easily

Example (Project Management Software):
- Direct: Asana, Monday.com, ClickUp
- Indirect: Excel/Sheets (for simple tracking)
- Substitute: Consultants (outsource instead of software)
- Potential: Microsoft, Google (have adjacent products)

ステップ 2：競合情報を収集する

Data Sources Matrix:

Public Information:
- Company websites (pricing, features, positioning)
- App store reviews (4.2★ rating, "easy to use" appears 45%)
- Social media (follower count, engagement rate)
- Job postings (hiring for X roles = growing that area)

Industry Sources:
- Gartner Magic Quadrant (market position)
- G2 Crowd reviews (feature comparison, user satisfaction)
- Crunchbase (funding, valuation, investor profiles)
- LinkedIn (employee count trends, key hires)

Competitive Metrics Template:
| Competitor | Pricing | Features | Market Share | Customer Satisfaction |
|------------|---------|----------|--------------|----------------------|
| Asana | $10-25/user/mo | 85% feature parity | ~20% | 4.5/5 (G2) |
| Monday.com | $8-16/user/mo | 90% feature parity | ~15% | 4.6/5 (G2) |

ステップ 3：ポジショニングマップ

Create 2D positioning map:
X-axis: Price (Low → High)
Y-axis: Feature Complexity (Simple → Advanced)

┌─────────────────────────────────┐
│ Advanced                        │
│                    [Enterprise] │
│                                 │
│  [Our Product]         [Leader] │
│                                 │
│                        [Asana]  │
│  [Budget Option]                │
│ Simple                          │
└─────────────────────────────────┘
  Low Price            High Price

Insight: Gap in "Simple but Premium" quadrant = opportunity

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パターン 2：ヴァン・ウェステンドルプ価格感度分析

使用する場面： 最適価格を決定するとき

Survey Questions (ask in this order):
1. At what price would you consider this product to be so expensive 
   that you would not consider buying it? (Too Expensive)

2. At what price would you consider this product to be priced so low 
   that you would feel the quality couldn't be very good? (Too Cheap)

3. At what price would you consider this product starting to get 
   expensive, so that it is not out of the question, but you would 
   have to give some thought to buying it? (Expensive/High Side)

4. At what price would you consider this product to be a bargain—a 
   great buy for the money? (Cheap/Good Value)

Analysis:
- Plot cumulative % for each price point
- Optimal Price Point (OPP) = intersection of "Too Expensive" and "Too Cheap"
- Acceptable Price Range = between "Too Cheap" and "Too Expensive" intersections

Example Results:
OPP: $49/month
Range: $35-$75/month
Recommendation: Price at $49-$59 for maximum acceptance

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❌ アンチパターン 2：回答を誘導する質問

例：

"Don't you think our innovative new product would solve your problems better than competitors?"

Answer options:
[ ] Yes, absolutely!
[ ] Yes, somewhat
[ ] Maybe

うまくいかない理由：

• 誘導的な表現（「革新的」「より良い」）
• 否定的な選択肢がない（「はい」に偏る）
• 価値のないデータになる（誰もが「はい」と答える）

適切な方法：

"How well does [our product] solve [specific problem] compared to alternatives you've used?"

[ ] Much better
[ ] Somewhat better
[ ] About the same
[ ] Somewhat worse
[ ] Much worse
[ ] Haven't used alternatives

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品質チェックリスト

調査設計

• 明確で測定可能な調査目標が定義されている
• 統計的有意性を確保するためにサンプルサイズが算定されている
• アンケート／インタビューの質問がパイロットグループでテストされている
• 誘導的または偏りのある質問がない
• 適切な場合、定性調査と定量調査を組み合わせている

データ収集

• 代表性のあるサンプルである（人口統計がターゲット市場と一致している）
• アンケートの回答率が \u003e25% である（高いほど望ましい）
• 収集中にデータ品質を確認している
• 回答者のプライバシーが保護されている（GDPR/CCPA に準拠）

分析 \u0026 インサイト

• 統計的有意性が検証されている（p 値、信頼区間）
• 外れ値を特定し、適切に処理している
• 複数の仮説を検証している（確証バイアスだけに頼らない）
• 複数のデータポイントを用いてインサイトを検証している

レポート

• 調査結果が実行可能である（単なる「興味深い事実」ではない）
• 視覚化が明確で正確である
• 制約事項が明記されている
• 影響度に基づいて推奨事項に優先順位が付けられている

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