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総アドレス可能市場: 推定方法とソースデータ

総アドレス可能市場 (TAM) とは、市場内の潜在的顧客全員に製品やサービスを販売できた場合に、どれくらいの収益が得られるかを推定したものです。

TAM を計算するための基本的な式は次のとおりです。

TAM = (Total Number of Potential Customers) × (Average Annual Revenue per Customer)

TAM を理解すると、市場の規模と、市場全体を獲得した場合に稼げる金額を把握するのに役立ちます。

TAM は、スタートアップ投資家にとっても重要な指標です。ビジネスアイデアに十分なチャンスがあるかどうかを示します。投資家は、大きすぎず小さすぎない「ちょうどよい」TAM を求めることがよくあります。TAM が大きすぎると、市場が厳しい競争で混雑している可能性があり、TAM が小さすぎると、成長の余地が限られている可能性があります。

このガイドでは、3 つの方法を使用して TAM を見積もる方法、間違いやすい点、投資家や利害関係者にとって納得のいく、ビジネスで実行可能な見積りに改良する方法について学習します。

内容

  • TAM を計算する 3 つの方法 (例付き)
  • TAM 対 SAM 対 SOM
  • TAMの計算におけるよくある間違い
  • TAMの見積もりを改善する方法

TAM を計算する 3 つの方法 (例付き)

TAM を計算するには 3 つのアプローチがあります。利用可能な市場データ、ビジネス モデル、利害関係者/投資家に応じて、トップダウン、ボトムアップ、または価値理論のアプローチの使用を検討する必要があります。

1. トップダウンアプローチ

トップダウンアプローチは、広範な市場データから始まり、それを絞り込んで特定の製品またはサービスの市場規模を推定します。

トップダウンアプローチ

このアプローチは、信頼できる幅広い業界データが利用できる場合に役立ちます。

使い方

  1. 通常、業界レポートや調査から得られる、製品が展開される市場全体の規模を推定します。
  2. 製品が現実的に獲得できる市場の割合を表すパーセンテージを適用します。

世界のスマートフォン市場の価値が 500 億ドルで、新しいスマートフォンアクセサリを発売する場合、その製品が市場の 5% をターゲットにできると見積もると、TAM は 25 億ドルになります。

2. ボトムアップアプローチ

ボトムアップ アプローチでは、ビジネスに関連する特定の個別のデータから始めて、それを拡大することで TAM を構築します。

TAM: ボトムアップアプローチ。

この方法は、顧客ベースと価格設定について詳細な知識がある場合に最適です。私の知る限り、投資家は、最も正確で実用的な TAM 推定値を提供するこの方法を好みます。

数羽の鳥を手元に置いておくことは、TAM で数十億ドルの価値があります。初期段階 (シリーズ B 以前) のスタートアップは、正確な TAM の計算についてあまり心配する必要はありません。それが彼らの理論に適切な範囲内である限り、投資家はあなたが有料顧客に対して示すことができる牽引力にもっと関心を持っています。だからこそ、ボトムアップは、市場として主張するのに十分な大きさのパイを見つけることだけに頼る、手振りの多いトップダウン方式よりもはるかに説得力があります。 

ロブ・チェン

ロブ・チェン 創業者、スタートアップマーケティングアドバイザー、ロブ・チェン

使い方

  1. ターゲット市場に潜在顧客が何人いるかを推定します。これは、業界レポート、国勢調査データ、信頼できる組織の調査などのソースを使用して行うことができます (その他のデータ ソースは記事の最後にあります)。
  2. この数値に、各顧客から得られると予想される平均収益 (ARPU – ユーザーあたりの平均収益) を掛けます。

先端

ARPU を計算するには、製品またはサービスの価格、顧客の購入頻度、解約率を考慮します。

たとえば、サブスクリプション サービスに月額 100 ドルを請求する場合、月間解約率は 5% です。平均すると、顧客は 6 ~ 7 か月間サブスクリプションを継続するため、顧客 600 人あたりの平均収益は約 700 ~ XNUMX ドルになります。

中小企業の財務管理を支援するサブスクリプションベースのソフトウェアがあるとします。2 万の中小企業があなたのソフトウェアから利益を得られることがわかりました。ARPU が 600 ドルの場合、TAM は 2 万の顧客 × 600 ドル = 1.2 億ドルになります。

3. 価値理論アプローチ

価値理論アプローチでは、製品が顧客に提供する価値と、顧客がそれに対して支払う意思のある金額に基づいて TAM を推定します。

TAM価値に基づくアプローチ

このアプローチは、既存の市場を破壊するような製品やサービスを導入する場合に特に役立ちます。従来の市場規模の計算では、その可能性を正確に反映できない可能性があります。

使い方

  1. 製品が顧客に提供する価値またはコスト削減を評価します。
  2. 顧客がその価値に対していくら支払う意思があるかを見積もり、それを市場全体に拡大します。

企業のエネルギーコストを年間 10,000 ドル節約できる、新しいエネルギー効率の高い照明システムを開発したとします。

100,000 社の企業が照明システムを使用でき、各社が 5,000 ドルを支払う意思がある場合 (10,000 ドルの節約になるため)、TAM は 100,000 社 × 5,000 ドル = 500 億ドルになります。

4 番目の選択肢もあります。これは、この記事に意見を提供してくれたかなり多くの人々が言及した中間の立場です。

TAM を見積もる最良の方法は、通常、トップダウン方式とボトムアップ方式の組み合わせだと思います。トップダウン方式では、業界レポートや市場調査を使用して全体像を把握できますが、ボトムアップ方式では、独自のデータと顧客の洞察を使用してゼロから構築できます。この組み合わせたアプローチにより、各方法の弱点を補うことができます。 

アーロン・ウィテカー

アーロン・ウィテカー Thrive Agency、需要創出およびマーケティング担当副社長

TAM 対 SAM 対 SOM

TAM、SAM、SOM という用語に遭遇し、投資家からの要求に応じてそれを適用する必要がある場合があります。

このアプローチを好む人は、TAM を「空想」の数字として扱い、SAM と SOM の部分でさらに精緻化します。

  • TAM(Total Addressable Market) あらゆる場所のあらゆる人に販売できれば、市場全体が拡大します。これが最大のチャンスです。
  • SAM (サービス対象市場) は、事業を展開する場所と製品の対象者に基づいて、実際にターゲットにできる TAM の一部です。たとえば、ニューヨーク市の地元のコーヒー ショップの場合、SAM は世界中のコーヒー愛飲家全員ではなく、ニューヨーク市のコーヒー愛飲家である可能性があります。
  • SOM(サービス入手可能市場) 競争相手と自社の強みを考慮した上で、実際に勝ち取ることができる SAM の現実的な部分です。コーヒー ショップの例を続けると、SOM は、近隣の競争相手、独自の提供内容、マーケティング活動などの要素を考慮すると、近隣で現実的に引き付けることができる顧客の数になります。

TAMの計算におけるよくある間違い

TAM は通常、成長の可能性について説得力のあるストーリーを作成するために使用されるため、過度に楽観的になり、TAM を良く見せるような間違いを犯してしまう可能性が高くなります。

例を挙げましょう。私は、URL に基づいて TAM を自動的に計算するツールを使用して、netflix.com の市場規模を調べました。このツールは、「購入の意思や能力がなくても、それを必要としている」人が 7 億人、購入する準備ができている人が 6.3 億人いると教えてくれました。世界中でインターネットにアクセスできる人が推定 5.3 億人いることを考えれば、これは信じがたいことです。

また、このツールが潜在顧客を定義する方法も、論理的であるどころか、説得力も感じられません。

TAM の計算における間違いの例。

避けるべきその他の間違い:

  • 「すべて罠」に陥るこれは、企業が自社の製品やサービスが市場のあらゆる人々にアピールできると想定し、過度に広範なオーディエンスに基づいて TAM を計算する場合です。
  • 市場ではなく問題の大きさを測るこれは、企業が、自社のソリューションから恩恵を受ける可能性のある人の総数に焦点を当て、現実的にそのソリューションに支払う意思のある人の数を考慮に入れない場合に発生します。
  • 市場の動向と動向を見渡す市場は拡大したり縮小したり、消費者の嗜好は変化したり、政府の規制が市場に影響を与えるなど、さまざまな可能性があります。

TAMの見積もりを改善する方法

TAM 計算の基本的なデータ ソースは、Statista などのプラットフォームで見つかる業界レポートや国勢調査データ (米国国勢調査データなど) です。ただし、より詳細なデータを検索できる場所は他にもあります。

検索データを使って市場を調査する

検索データは、人々がオンラインで何を探しているかに関する情報です。顧客が何を望んでいるのか、関心が高まっている場所はどこか、最も活発な地域はどこかなどを理解するのに役立ちます。

Google トレンドでは、そのデータの一部を無料で提供しています。たとえば、植物ベースの食事への関心がまだ高いかどうか、米国で顧客が最も多い場所はどこかなどを確認できます。

TAM に Google トレンドを使用する。

しかし、このツールの限界はそこです。トピックの「中」にどんな用語が含まれているか、キーワードがどの程度人気があるかはわかりません (Google トレンドの数字は相対的です)。また、「ベビーフードのサブスクリプション」という用語のように、Google にデータがない場合もあります。

TAM に Google トレンドを使用する。

あるいは、Ahrefs を使用することもできます。そこには、さらに多くの検索用語と、さらに多くのデータ ポイントが見つかるはずです。3 つの例を見てみましょう。

検索ボリュームで需要を測る

検索ボリュームは、最新の 12 か月間のデータにおけるキーワードの平均月間検索数の推定値です。

検索ボリュームが多いということは、潜在的な市場が大きいことを意味します。検索ボリュームが少ないということは、市場が小さいことを意味します (または、顧客を見つけるためにもっと創造的になる必要があることを意味します)。

たとえば、Google トレンドには「ベビーフードのサブスクリプション」に関するデータはありませんでしたが、Ahrefs のキーワード エクスプローラーでは、米国でこの用語の検索数が毎月 1.2 件と推定されていることがわかります。さらに、このキーワードの予測も表示されます。

TAM の計算に役立つキーワード データの例。

このニッチ市場で新しいビジネスを始める予定であれば、この種のサービスに対する現在の需要は比較的低いと思われるため、高い TAM 見積もりを正当化する説得力のある議論が必要になります。

人々が何を求め、どのようにそれを探すのかを知る

キーワード調査により、どの国で人々が何を求めているかがわかります。必要なのは、製品に関連するいくつかの一般的な用語だけです。

たとえば、植物由来の製品の場合、「植物由来、ビーガン」と入力して、一致する用語レポートに移動し、特定の種類の製品の人気度を確認できます。また、これらの製品の需要が過去 3 か月間で増加したか減少したかを確認することもできます。

成長指標を含むキーワードの選択。

したがって、ほとんどのビーガン製品の需要が増加していることがわかった場合、より多くの人々が興味を持っていると思われるため、近い将来に TAM が拡大すると想定できます。

また、このツールを使用してこれらのキーワードを自動的に翻訳し、世界中で同じ製品を見つけるために人々がどのような検索用語を使用しているか、またそれらの製品がどの程度人気があるかを確認することもできます。

Ahrefs での自動キーワード翻訳。

自社の製品やサービスのような商品を見つけるためにユーザーがどのようなキーワードを使用するかわからない場合は、AI 提案機能を使用してください。

キーワード エクスプローラーで AI を使用して、人々がオンラインで製品やサービスを検索する方法をさらに見つけます。

競合他社から学ぶ

競合他社がターゲットにしているキーワードを研究することで、未開拓のニッチ市場や、需要は高いが競争は少ない分野を発見することができます。

たとえば、プロジェクト管理ツールを提供する SaaS 企業だとします。Ahrefs のサイトエクスプローラーを使用すると、競合他社の 1 社が「エンジニアリング プロジェクト管理ソフトウェア」などの用語で上位にランクされていることがわかります。これは、独自のニーズを持つニッチな市場、つまり需要は大きいが競争が少ない市場を示している可能性があります。

競合キーワード調査を使用して新しいニッチを見つけます。

ついでに、「オーガニック競合」タブに移動して、同じオーディエンスをめぐって他に誰が競合しているかを確認してください。新しい潜在的な競合相手が見つかるかもしれません。

TAM を絞り込むために有機的な競合相手を特定します。

上場企業のS-1提出書類と四半期報告書を使用する

上場企業の四半期報告書 (10-Q) と S-1/F-1 提出書類には、TAM を推定するための豊富なデータが含まれています。製品ライン、地域、市場セグメント別の収益の詳細な内訳と、市場シェアと成長の可能性に関する洞察が提供されます。

たとえば、ある企業が特定のサービスから 500 億ドルを生み出し、市場の 10% を占めている場合、TAM は 5 億ドルと見積もることができます。

どちらのレポートも将来の成長傾向に関するガイダンスを提供し、TAM の進化を予測するのに役立ちます。

ChatGPT のような AI を使用して、ドキュメントを分析できます (ドキュメントは非常に複雑になる場合があります)。以下は、e スポーツ会社による 500 ページを超える F-1 申請のサンプル分析です。

S1 ドキュメントを分析するために使用される AI。

潜在顧客へのインタビュー

レポートでは大きな数字が示されますが、実際の人々と話をすることで、それらの見積りを調整するために必要な実用的な洞察が得られます。

  • 顧客と直接話すことで、顧客が実際に製品を必要としているかどうか、また製品を採用する可能性がどの程度あるかを判断できます。
  • インタビューは、ソリューションに最も関心のある顧客セグメントを絞り込むのに役立ちます。すべての人が適合するとは限りませんが、特定の業界や企業規模がより高い関心を示している場合は、TAM をそれらのセグメントに集中させることができます。
  • 顧客に自社製品に実際にいくら支払うつもりかを尋ねると、実際のデータが得られます。ターゲット顧客がいくら支払ってもよいと思っているかがわかれば、それに類似顧客の数を掛けて収益の可能性を見積もり、TAM を絞り込むことができます。

投資と市場データにはPitchBookを使用する

PitchBook は、より広範な市場データと投資トレンドを提供します。市場評価、資金調達ラウンド、業界の成長に関する信頼できる情報を提供し、市場の全体的な規模と成長の可能性を評価するのに役立ちます。

PitchBook は主要なプレーヤーを特定するのにも役立ち、現在獲得されている市場と未開拓の市場の割合を推定しやすくなります。

たとえば、Stripe の評価額 152 億ドルと想定される市場シェア 30% に基づくと、Stripe の TAM は約 506.67 億ドルになります (TAM = 評価額 / 市場シェア)。

TAM の推定に役立つ PitchBook データの例。

SaaS企業向けのその他のツール

SaaS に携わっている場合、特に役立つと思われるデータ ソースが他に 2 つあります。BuiltWith と Latka SaaS Database です。

BuiltWith は、Web サイトが使用しているテクノロジーを表示するツールです。このツールは、どの企業が自社の製品に適した特定のツールやプラットフォームを使用しているかを確認できるため、理想的な顧客を特定するのに最適です。

サイドノート。理想顧客プロファイル (ICP) は、製品やサービスから最も恩恵を受ける企業や個人のタイプを詳細に説明したものです。これは、主にボトムアップ アプローチで市場規模を計算する際に役立ちます。これは、ビジネスに最も関連性の高い市場の特定のセグメントに焦点を当てるのに役立つためです。 

BuiltWith に競合他社を入力し、その顧客リストを探します。たとえば、Salesforce を使用しているサイトをいくつか示します。従業員数やトラフィックでリストを並べ替えて、参加できそうな会社の規模を見つけることができます。 

TAM を見積もるのに役立つ BuiltWith データの例。

次は、Latka SaaS データベースです。PitchBook や BuiltWith で SaaS 企業が見つからない場合は、Latka で見つけられる可能性があります。これは、何千もの企業の収益、顧客増加、解約率、資金調達などの指標を追跡する SaaS 専用のデータベースです。

TAM を推定するのに役立つ Latka のデータの例。

競合他社の収益と顧客数を知ることで、潜在的な市場の規模をより正確に見積もることができます。

  • 競合他社の ARPU または ACV (年間契約額) を使用して、独自の将来の指標を推定します。
  • 競合他社の収益または評価を使用し、市場シェアの推定を適用して TAM を計算します。

最終的な考え

TAM はあくまでも推定値であることを忘れないでください。多少の誤差が生じるのは当然であり、市場に大きな変化があった場合や新製品を導入した場合は、毎年再評価する必要があるでしょう。

一般的に、TAM の計算はあまり正確ではありません。せいぜい、部分的にしか知られていない変数 (潜在顧客数と平均顧客生涯価値) に頼ることになります。また、業界は急速に変化するため、TAM の計算は数か月以内に無関係になる可能性があります。

ジェームズオリバー

ジェームズ・オリバー Oliver.com 創設者

正確な数字よりも重要なのは、TAM 計算の背後にある方法論です。よく考えられたアプローチは、ビジネスをどれだけ真剣に受け止めているか、そして市場を理解するためにどれだけ努力してきたかを示します。

ご質問やご意見がございましたら、LinkedIn でお問い合わせください。

ソースから Ahrefs

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