市场空间怎么写？先框打法，再看体量

但问题是，很多创业者明明查了数据、引用了报告、套了TAM/SAM/SOM模型，投资人却仍然不买账。

为什么？

因为真正让人信服的“市场空间”，不是靠画出多大的饼，而是讲清楚：你准备怎么吃掉这块市场。

打法不成立、模型不落地、空间再大也没有用。

所以，写市场空间，顺序应该反过来：不是“先有体量，再找打法”，而是“先想打法，反推空间”。

01｜为什么“市场空间”容易写成废话？

很多创业者在写BP或讲项目时，都会强调：“我们所在的赛道有千亿级市场，正在快速增长。”

听起来像是在讲“有市场”，但实际上，这种“总量型”描述，对投资人来说几乎毫无参考价值。

因为它们通常犯了三个典型错误：

·脱离打法讲体量：一上来就抛出总市场（TAM），但没有说明你具体怎么切这块蛋糕。

·生搬行业报告：用的是别人的数据、别人的定义，和你自己的产品打法不匹配。

·讲趋势不讲落点：说了很多行业红利，却没说清楚你到底在红利里扮演什么角色。

结果就是：一段字，看起来洋洋洒洒，投资人却看不到“你怎么赢”。

真正高质量的“市场空间”，不是纯粹堆数据，而是从打法视角反推空间边界：

·你的产品解决了什么问题？

·这个问题有多少人正在经历？

·他们愿意为此付多少钱？

——这才是你的可达市场（Serviceable Obtainable Market，简称SOM）。

02｜高质量市场空间，先讲“打法框架”

想写好“市场空间”这一部分，第一步不是看数据，而是梳理打法。

你要先明确三个问题：

1）你打的是“新增”市场，还是“替代”市场？

这决定了你对市场空间的判断逻辑：

——新增市场：你的产品创造了全新的消费需求，比如ChatGPT、元气森林、电子烟。

——替代市场：你的产品是在“抢原有玩家的蛋糕”，比如电动车抢燃油车份额。

识别清楚，是在抢市场，还是在拓市场，你的故事主线就会更清晰。

2）你的用户是怎么被你“打动”的？

也就是：产品在实际场景中是如何被使用的？核心价值点在哪里？

比如你做低成本心理咨询平台，与其说“心理健康是千亿级市场”，不如说：“我们抓住了传统心理咨询价格门槛拒之门外的人群——职场白领、学生、年轻妈妈……他们有焦虑、有需求、有支付意愿。”

你要把市场空间“落在人群”上，而不是浮在行业名词上。

3）你的商业模式决定了你“怎么吃”市场？

B2B、B2C、B2G，to Developer、to Designer，不同模式吃市场的方式是完全不同的：

·工具类SaaS，按年收费；

·消费品，靠复购；

·平台，吃交易佣金；

·硬件+服务，前期亏钱、后期绑定。

每种商业模型决定了你能拿到多少，也影响了投资人对你市场天花板的判断。

03｜再谈市场体量，讲逻辑，不讲“大词”

在你讲完打法后，第二步才是测算市场体量。

别急着套TAM/SAM/SOM三段论模型，关键是看你如何推导出那个数字。

以下是三种常见且靠谱的方法：

方法1：用户数 × 客单价

适用于C端产品、工具类产品、垂类平台等。

举例：
我们目标人群是全国0-6岁宝宝的家庭，约7000万户。
城市中产占比约30%，即2100万户，是我们潜在用户。
假设每年支出内容类产品600元，对应SOM是：2100万 × 600元 = 12.6亿元/年。

方法2：从竞品角度反推空间

适用于替代型产品，或市场已有明确头部玩家时。

举例：
国内目前头部选品号年GMV在8000万–2亿元之间，利润率约为20%。
我们目标是取代其中腰部玩家的份额：
2亿元 × 10–20家 × 可替代比例30% ≈ 6–12亿元。

投资人看的是你是否真正懂行业，知道格局、份额与打法的对应关系。

方法3：真实交易额/支出口径测算

适用于平台类项目、SaaS+服务型项目、B端项目。

举例：
做AI视频生成工具，国内中型MCN公司约2万家。
每家每年预算约10–30万，其中20%可由AI替代。
市场空间是：2万 × 10万 × 20% = 40亿人民币。

前提是找准行业里的真实预算、可替代比例，以及谁在买单。

总结｜市场空间，不是“大”就能赢

市场空间写得“有说服力”的关键，是两句话：

1.打法能成立

2.这个打法对应的空间够打

建议你在写市场空间时采用如下结构：

·市场定义（逻辑框）：我们所定义的市场是……，与传统定义不同点在于……

·产品打法 + 目标用户画像：我们不是做“行业平均解”，而是专注于解决哪类人、什么问题，切入点是……

·商业模式与竞争视角：我们在xxx维度具备差异化优势，打法路径为xxx……

·空间测算与增长潜力：基于以上路径，我们测算市场空间为xxx亿元，来源为xxx，未来增长空间来自xxx……

这套写法，不仅让你摆脱“套话式市场空间”，还会让你的融资材料更有“打法感”。

因为对早期项目来说，市场空间本质是逻辑问题，不是数据问题。