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market-sizing

market-sizing

github.com/yonatangross营销与增长300118 次安装今天更新
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关于 market-sizing

market-sizing 用于估算 TAM、SAM 和 SOM,并检验市场机会规模。它介绍自上而下与自下而上的计算方法、SOM 现实约束及估算置信度标注。

主要功能

  1. 01TAM/SAM/SOM 定义与公式
  2. 02自上而下和自下而上估算
  3. 03交叉验证估算结果
  4. 04纳入销售能力与触达限制
  5. 05数字置信度等级
  6. 06常见市场规模估算误区

适用场景

  1. 01估算新产品的可触达市场
  2. 02准备融资所需的市场规模分析
  3. 03验证董事会材料中的机会估算
  4. 04考虑销售能力与竞争因素

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/yonatangross/orchestkit --skill market-sizing

安装后在 Claude Code 中输入/market-sizing确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外,安装时一起下载的参考资料和脚本。

test-cases.json
references/
tam-sam-som-guide.md
rules/
market-tam-sam-som.md
_sections.md

详细介绍

市场规模估算

用于估算可触达市场并验证机会规模的 TAM/SAM/SOM 框架。

定义

指标定义回答的问题
TAM总可触达市场(Total Addressable Market)——所有可能购买产品的人“理论上限是多少?”
SAM可服务可触达市场(Serviceable Addressable Market)——你实际能够触达的细分市场“我们现实中可以瞄准哪些客户?”
SOM可服务可获得市场(Serviceable Obtainable Market)——3 年内现实可获得的份额“我们实际上能占据多少市场?”
+-------------------------------------------------------+
|                         TAM                            |
|  +---------------------------------------------------+ |
|  |                      SAM                           | |
|  |  +-----------------------------------------------+| |
|  |  |                   SOM                          || |
|  |  +-----------------------------------------------+| |
|  +---------------------------------------------------+ |
+-------------------------------------------------------+

何时使用自上而下法与自下而上法

方法适用场景风险
自上而下法有行业报告;投资者路演;快速估算高估 SOM
自下而上法已知销售能力;已验证定价;结果更可信工作量更大;需要做出假设
两者结合(推荐)重大决策;融资;董事会演示文稿交叉验证以增强信心

务必交叉验证两种方法,并将结果差异控制在 20% 以内。如果差异超过这个范围,请重新审视假设。

快速公式

Top-Down
  TAM = (# potential customers) × (annual value per customer)
  SAM = TAM × (% your solution can address)
  SOM = SAM × (realistic market share % in 3 years)

Bottom-Up
  SOM = (# customers you can acquire) × (average deal size)
  SAM = SOM / (your expected market share %)
  TAM = SAM / (your segment as % of total market)

示例:AI 代码审查工具

## Market Sizing: AI Code Review Tool

### Top-Down

TAM
- Global developers: 28M
- Using code review tools: 60% → 16.8M
- Average annual spend: $300/developer
- TAM = $5.04B

SAM
- Enterprise only (>500 employees): 8M developers
- Willing to pay premium: 40% → 3.2M
- SAM = $960M

SOM
- Sales capacity supports ~$15M ARR (Year 3)
- Realistic market share: 2%
- Unconstrained SOM = $960M × 2% = $19.2M
- Constrained SOM = min($19.2M, $15M) = $15M

### Bottom-Up
- Target accounts Year 1: 50 enterprise deals
- Average ACV: $100K
- Year 1 ARR: $5M
- Year 3 (3× growth): $15M ARR → SOM = $15M

### Reconciled SOM: $15M (confirmed by both methods)

SOM 约束模型

不要报告未经约束的 SOM。务必应用现实条件限制:

SOM constraints:
  Sales capacity:       supports $15M ARR max
  Competitive pressure: 5 strong incumbents → −20% market share
  Go-to-market reach:   70% of SAM reachable with current channels

Conservative SOM = min(
  SAM × target_share%,
  sales_capacity_ceiling,
  SAM × gtm_reach% × target_share%
)

置信度等级

置信度所需证据
高多个相互印证的来源,数据时间不超过 2 年
中单一权威来源,数据时间为 1-2 年
低外推得出、假设较多,数据时间超过 2 年

交付材料中的每个数字都要标注置信度等级。

常见错误

错误修正方法
TAM =“地球上的所有人”定义具体且范围明确的客户细分市场
SOM = 十亿美元市场的 10%应用实际销售能力和 GTM 限制
只使用一种方法交叉验证自上而下法和自下而上法
数据过时使用时间不超过 2 年的数据来源;若数据更旧,请标明
忽视竞争SOM 必须考虑现有厂商的市场份额

参考资料

相关技能

  • ork:competitive-analysis — 了解会限制 SOM 的竞争动态
  • ork:business-case — 机会规模确定后,构建财务论证
  • ork:product-frameworks — 完整的产品战略工具包

版本:1.0.0

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