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其他
市场规模如何估算，低温酸奶市场才不会少算250亿
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这篇文章不会讨论商业模式和技术创新，今天老中医想分享给你的，分为两部分：
市场规模是如何算出来的？为什么我们要对低温酸奶的市场规模数据做修正？
我们算出来的低温酸奶市场规模是什么？我们如何估算增长率？增长背后的驱动因素是多少？
市场规模怎么算
这半年老中医把用来写文章的时间，花在了对食品行业下各个细分行业以及相关科技行业的系统研究，既然是行业研究，首先需要知道行业的盘子有多大，而分析市场规模（Mkt Sizing）必然是绕不开的一环。
在乙方做咨询时，市场规模要么是第一轮面试时，诸如“中国人一年喝掉了多少瓶酸奶”的问题，或者是研报开头，用来暖场的“低温酸奶市场规模约为 250 亿”的背景数据而已。
但作为甲方开始决策时，发现算清楚市场规模实在太重要了，反之算不清楚市场规模真要命，对市场规模的预期，相当程度决定了企业对应的资源投入：
如果一个市场有非常明显的天花板，如果不断追加资源，不符合投入产出比；
如果一个市场被严重低估，如果没有投入，企业白白放过了市场机遇。
但算清楚市场规模，不是一件容易的事情，以宠物食品的市场规模为例，老中医曾经被搞蒙过：券商 A 告诉我：市场规模 350 亿；投资人 B 告诉我：市场规模 700 亿；品牌商 C 告诉我：狗粮加猫粮才 160 亿。
ABC 的数据完全不一样，那究竟相信谁？检验数据有效性，核心靠问这两个问题：
看数据是谁算的？
看数据是怎么算的？
关于第一个问题“谁算的”，老中医用一句话说清大意：“内部比公开的靠谱，买方比卖方靠谱，颜值高的比看起来野鸡的靠谱，做得长的比做的短的靠谱，业内有恶名的不靠谱”。
如果你想获得实操指南，老中医有一张自用表单，标注了各家买方基金、咨询公司、券商、市场研究的靠谱程度/擅长领域/有坑的地方，你在公众号回复“靠谱研究机构”，获得文档链接。
关于第二个问题“怎么算的”，如果有篇文章告诉你“千亿级植物蛋白饮料市场”，但没有告诉你数据是怎么算出来的，你可以先对文章的数据有效性留一个问号。
检验研究是否靠谱的一个试金石：结论有数据支持，数据可被拆解，数据源是可被追溯和证伪。
只要不是拍脑子，你看到的市场规模，通常用这 3 种方法算出来的：
从上至下估算（Top - down）；
业内企业销量加总（Peers）；
底层数据累积（Bottom - up）。
Top - down 应用最为广泛，市场规模被拆解成公式，并对公式里的每一个假设估值。
最典型的估算方式是：市场规模 = 总人数 * 目标人群比率 * 转化率 * 购买频次 * 客单价
举个例子，券商研报认为 2016 年宠物市场规模为 1223 亿元，它的计算逻辑为：
市场规模=∑各地区单只宠物年均消费支出×（各地区总人口×人均宠物拥有量）* 单只宠物年均消费支出
券商把各地区单只宠物年均消费支出拆开了算，在业内算非常严谨的方法了
相信你看完这套计算逻辑以后，会发现有两个要素会极大影响最终结果，一个是逻辑拆解是否严谨，一个是假设值估算是否准确。
这套逻辑是严密的，但即使如此，老中医仍然认为以下几个数据的假设是存疑的：
人均持有量和年均支出的数据，是如何算出来的？（人均持有数据是从狗民网的在线调研获得，样本忽视了养猫/养乌龟/鱼/鸟的，以及年纪大、缺乏上网条件的用户）
人均 GDP 和 支出占人均GDP 的比重是否符合真实情况？（2017年北京年平均工资为9719*12=117492元，又拖大家后腿了？）
你会发现，如果有这么多变量，而且每个变量都是估算的数字，最终估算出来的值只能精确到量级。
即使是逻辑严密的 Top - down 也只能解答你是 “百亿级，还是十亿级”的问题，但解答不了是“ 250 亿、 350 亿、450亿？”，更没法给你打包票 “是250亿，而不是273亿？”。
Peers 说穿了就是把行业里各个企业的销售额加总起来，显然易见，精确性比 Top - down 高一个档次，但 Peers 也不是没有问题的，他的核心缺陷有 2 点：
Peers 适合数行业集中度高的行业；
Peers 需要企业动态的真实数据。
先说第一个问题，Peers 非常适合用来数寡头垄断的行业，但如果碰到中小型企业数量众多的行业，市场规模就很难符合实际，谁知道这些长尾加起来是多少呢。
比如老中医曾经想靠这个方法，把整个乳制品的大盘子拼起来，但发现公司实在太多（比如我看到三色鸽，欧亚等一批地方乳企心里是懵的）。
拿到这些公司的销售额还不够，如果你要算清低温酸奶的盘子，大部分公司的业务还不止低温酸奶，你还需要拿到每一个公司的低温酸奶销售额，这又是巨大的工程量。
第二个问题，这块数据主要由初级员工通过公开信息了解企业营收，如果企业没有公开披露营收，则这里就缺了一块数。
即使能够查到公开数据，也往往只能拿到静态数据，时效性不好，比如 2017 年该行业的实际市场规模，显然不是 A 企业 16 年的营收，加上 BCDEF 企业 15 年甚至 14 年的营收。
最隐蔽但最要命的问题是，企业营收的真实性和统计口径得不到保证，比如公开披露的营收并非终端销售额，而把压给经销商的货也算进去了。
而这在快速消费品领域广泛存在，由于底层数据的质量得不到保证，反映到最终的市场规模是不精确的 。
Bottom - up 的本质是通过技术手段（如扫码机），把销售数据一单一单的累积起来，由于基础设施建设非常烧钱，以至于单个企业根本负担不起这样的成本，但由于这是逻辑上最严谨的一种方法，所以变成第三方研究机构的杀手锏。
但其实即使是这样的逻辑，也不是没有破绽的：
没有足够的实力在所有渠道布设基础设施，所以只能覆盖部分渠道，而部分渠道的数据是不能反映整个市场的情况。
如果使用方不能拿到原始数据，不能自己验证数据来源，切分维度，最终数据有效性存疑。
关于第一个问题，举个例子，老中医经常需要计算一个细分行业的线上/线下占比，线上可以获得淘宝/天猫的各种数据，但拿不到其他第三方平台（如京东、每日优鲜）的精确数据，只能依靠经验去估算大概值（评论 - 购买的比值）。
拿着淘宝精确的数和一大堆估算的数，推导一个精确的线上销售额只能说“有比没有强”。
市面上对低温酸奶 250 亿的市场规模估算的原始数据来源于此
关于第二个问题，就是写这篇文章的发心，老中医在看近期研报引用低温酸奶市场规模时，写的都是 250 亿，而我们发现数据源是一篇 2015 年的券商研报，而券商研报对 250 亿的规模估算引自市场研究公司的估算，但没有给出具体报告和计算方式。
由于之前合作过，现代渠道占其数据源比例的 95 %，这意味着它的数据无法有效覆盖线上 / 传统渠道 / 特渠 / 宅配，也不能覆盖广泛的三四线城市。
对于决策来说，缺这么大一块是近乎致命的，这意味我们对低温酸奶的市场份额、市场集中度，天花板，渠道比例等关键假设要全盘推翻。
和日常经验比，线上和传统渠道的量级远远小于我们的预期
所以我们决定自己算一版数，非常感谢一位专家，为我们提供了众多关键预设，不过以下的部分，与其说是我们对乳业市场规模的论断，不如说是一个如履薄冰的假设。
本质上老中医期望带你复盘，在各种商业童话的背后，全历程的看创业公司在模糊环境下，如何完成决策。
需要强调一点，由于中国地面数据质量不好，大量数据是假设，但老中医会说清楚，这些数据是怎么得出来的，以及这些数字背后，我们思考可能有哪些潜在的市场机会。
由于是假设，而假设是可以证伪的，这意味你发现任何数据和你知道的、更接近真实的数据不一样，你可以在微信后台留言告诉我，我根据你的发现调整假设，然后把新的数发给你。
02
如何估出这个市场规模
通过 bottom - up加和各渠道销售额，认为低温酸奶市场规模约为480亿元，其中分布：
线上 8.28 亿元
现代渠道 314 亿元
宅配120亿元
夫妻店38.3亿元
线上数据是老中医团队的强项，数据颗粒度可以细到各个品牌的日动销，对各个低温酸奶线上销售额进行加和：
天猫 2.93亿；
淘宝 0.95亿；
其他第三方平台 1.61亿。
我们认为低温酸奶市场规模约为480亿，你会发现低温酸奶的线上渗透率约为1.8%，有非常大的提升空间。
在现代渠道，尼尔森的数据是基本可信，我们基于专家的数据库比例分布估算：
大卖场 113 亿（占比 36%）；
超市 103 亿（占比 33%）；
小超市 66 亿（占比 21%）；
便利店 31 亿（占比10%）。
120亿的宅配市场的规模，老中医一开始时，其实很难相信，但对标三元和光明以后，理解基本逻辑是成立的，基于三元在北京一天80 万的出货，均价 3.8 元反推，则年销售额为 800000*3.8*365 = 11.09 亿元。
因为市场完全没数，所以传统渠道的市场规模基于：
市场规模 = 夫妻店数量 * 售卖低温酸奶的比例 * 单价 * 日动销 * 365 天
如果我们以京东给出的 680 万家店及分布比例估算，则各级城市的夫妻店数量为：
一线城市（7%，47万家）；
二线城市（16%，108万家）；
三线城市（25%，170万家）；
县城（21%，142万家）；
乡镇农村（30%，204万家）。
基于老中医的实际经验，我们假设低温酸奶一线城市铺了 100%，二线城市铺了 50%，三线城市铺了 25%，县城铺了 15%，乡村铺了 5%。
具备售卖低温酸奶能力的夫妻店有：47+108*0.5+170*0.25+142*0.15+204*0.05 = 175万家
不同品牌的价格策略差异明显
数据源：公开数据挖掘
而夫妻店的低温酸奶价格带在 1.5 - 3 元间浮动，如果以一瓶 2 元的均值，3 杯 / 天日动销，则单店的年平均动销为 2 * 3 * 365 = 2190 元
基于公式“市场规模=夫妻店数量*售卖低温酸奶的比例 * 单价 * 日动销 * 365 天”，我们会算出175 万家 * 2元/杯 * 3 杯/天* 365 天 = 38.3 亿
由于没有有效的数据源，没有计入特渠（如餐饮、学生奶、自动贩卖机等）和直营门店的市场规模，但基于业务实际，我们发现这是有一定潜力的市场，在下一章我们会详细论述。
03
增长率我们是怎么估计的？
老中医并不是老先知，算不出来未来 5 年的低温酸奶增长率具体是百分之几点几，但在这里我想给你分享两点供你思考：
你看到的增长率数据，是如何被估算出来的；
我们思考可能会带来低温酸奶增长的驱动因素。
关于第一点，研报里的增长率预估一般有三种模式：
建立一个穷举各种变量的公式，最后推算增长率；
依据过往的增长率，延伸到未来，就相当于画一根延长线；
基于对行业的判断赋值，增长不错的估 15%，特别好的估 20%，一般的估 5%。
第一种非常少见，仅在贝恩见过一个容纳了近 200 个变量的建材市场增长率估算模型，由于过于复杂，市面使用的是方法二和方法三。
这下你就知道报告里的增长率为什么总是在 15.7%-15.8% 来回浮动了，这样估算增长率明显有问题：
线性增长不能准确预测长线数据（和炒股非常像），尤其不能排除黑天鹅事件；
如果市场规模数据就有问题，那基于市场规模数据推算的数也会有问题。
这就是为什么老中医没有给出市场增长率的原因，但老中医乐于和你分享我们对低温酸奶增长驱动因素的思考。
我们可以简化成需求端和供应端间的交互影响，关于需求端，我们可以拆解为三个变量因素：
乳企对低温乳制品提升利润水平的需求；
消费者对低温产品的需求；
零售终端增长率。
第一点显而易见，针对第二点，去年老中医的团队启动了长线用户调研，除了价格/包装/口味等常规因素外，我们发现一件非常有趣的事情，潜在用户（尤其在华南）放弃购买，核心原因是“因为酸奶是寒凉的”。
作为一个老中医想跳出来，牛奶在中医里的确是寒凉的，即使加热也还是寒凉的，但酸奶是牛奶变性而成，并不是寒凉的食物。
所以对于这批潜在用户来说，真正的痛点是酸奶太冷了，解决方案就是放温，具体路径是把酸奶拿出来放到和室温一样，或者更加简单粗暴，把酸奶泡在热水里。
但我们在访谈中发现，99%的用户在听到“把酸奶泡在热水里”时，反应是“竟然还有这种操作！”。
而你立马可以做的就是，把这个解决方案变成落地，也许能切入更加广阔的早餐场景及潜在用户群：
方案1：在各个内容分发渠道教育用户，低温酸奶是可以泡在热水里加热的，而且加热后菌群的活性会上升，对身体更好；
方案2：基于煮蛋器的原理，做一个可以快速把酸奶提升到试饮温度的家用设备，同时保证酸奶里外受热均匀。
针对第三点，我们可以回到对市场规模的分析，老中医在做快速消费品时，有一句话恨不得会贴在脑子上“中国是一个梯级市场，北上广深并不代表全中国”。
在现代渠道，尽管便利店被炒得很热，但被唱衰好多年的大卖场和超市仍然把控了绝对优势的存量份额，就像现在北上广深的空巢青年越来越多，但我们不可否认家庭购买仍然是主力。
在创业公司已经切入新兴渠道，并且需要进一步核算在该渠道的投入产出比时，对这些销售额一直在降低的存量渠道采用什么的策略，对初创公司的增长来说至关重要。
本质上，这是在单店动销（PSD ）不会产生质变的前提下期望提升销量，依靠渠道下沉的两个子问题：
究竟有多少零售终端能够支持低温产品售卖？
优先在有冷链体系的城市铺的更深？还是铺到没有冷链体系的城市？
便利店真正的机会来自于对传统夫妻便利店的升级，大批的夫妻店被标准化，冷链化以后，才能控制投入产出比，对低温乳制品才具有真正渠道下沉的意义。
不过对渠道商老中医始终保持着警惕，相信你现在去逛 7 -11 时，你看到越来越多的渠道自营品牌，现在主要是在零食领域，但如果你对标过英国的超市 Tesco 时，你会发现一个渠道有能力做，且做好低温乳制品。
登陆 Tesco网站 你可以看到完整的产品线
前几年凡是互联网创业，创业者都会被问到“如果 BAT 抄你的怎么办?”，也许过两年，食品领域的创业者甚至是品牌商都会被问到“如果大型零售渠道抄你的怎么办？”。
对于品牌商而言，把控自营渠道是类似根据地一样的存在，如果对渠道依赖特别重，就会像李自成兵败山海关后，因为没有根据地，虽然有百万大军，最后只能像流寇一样。
正如老中医在《趋势|风口都到养蛙了，何时才轮到你？》提及的：当前流量成本越来越高，在主流平台上投放，不能获得最高的投入产出比，从去年老中医的核心课题之一，就是放下偶像包袱，通过社交电商等非主流渠道去切入爆发性的增长。
在前文提到，由于缺乏统计数据，没有计入特渠（如餐饮、学生奶、自动贩卖机等）和直营门店的市场规模，但我们认为这些市场是有机会的。
特渠的核心优势是封闭购买场景，虽然利润水平有限，但由于出货量足够大，在获得足够曝光度的同时，能够利用规模效应降低成本，最后通过剪刀差提升利润水平。
自动贩卖机可能是特渠里最大的风口，由于低温乳制品的天然特性，必须放在具备制冷功能的自动贩卖机里销售，老中医去年在看无人货架时心生遗憾：酸奶作为低温产品，相比其他常温产品分发能力弱，前期固定成本投资过高。
但年初发现，开放式无人货架最终因为货损无法成立，最终大家都要回到贩卖机这条路子上，这意味着无人货架那种低投入、粗放式的快速打法，会转变成通过精细化运营，提升单点 PSD ，这对乳业品牌商来说是能力圈以内的事情。
我们认为在未来一年，流量红利来自于线下，只有自有门店才能创造足够好的体验和用户沟通，建构足够高的品牌势能。
但这并不意味着门店就是一个赔本赚吆喝的生意，年末老中医对标江浙沪的一鸣鲜奶吧，算下来直营门店盈利的两个关键是：店面小、员工费用低。
当前老中医私人投的一家烘焙企业，已经开始做这个实验，在一鸣的基础上，把小型门店作为一个开城工具：
建立区域市场的品牌认知度（低线城市尤其相信线下背书）；
小型门店实现 O2O的同时，作为前置仓，在一个新城市做到物流最小起订量，以摊薄物流成本，提升配送效率。
从供应端看，冷链的增长背后，实质上一个费用问题：
仓储物流成本 = 包装费用 + 仓储费用 + 干线物流费用 + 支线物流费用
蒙牛伊利 To B 的仓储物流成本占比为 8-10%，如果我们进一步拆解问题，就变成未来 3- 5 年，是否这些变量有进一步降低的空间：
包装物、仓储费、干线物流费用会因为供求关系的变化（如生鲜电商的崛起）以及效率提升（数据化提升库存周转率），产生对品牌商更有利的趋势，但预期不会产生质变，我们认为可能会重构行业的变量因素是：包装产生的费用、支线物流费用降低。
包装产生的费用是有机会的：之所以产生人工包装费，是因为批量不够大，或者是对于机器来说太复杂，举个例子，对机器来说，把纸壳扣上有非常多的动作，而且需要精确的控制受力（否则可能直接捏碎）。
Rethink Robotics 的 Sawyer 不需要编程，仅需要通过挪动机器人的手臂就可以完成培训
但协作机器人的出现，意味 2.2 万美元的成本，能够替代包装和装卸班组，对零食产业尤其如此，零食创业公司最大的盈利瓶颈在于早期手工灌装/封装带来的人工成本，显著高于量产时的费用。
由于手工费的急剧降低，预期未来几年你可能会看到一大批零食创业公司的出现，他们的产品可能相当差异化（非标），同时他们的产品线可以实现一两个月上下市的快速迭代，不断的切入小众市场。
而在 To C 的物流成本结构里，支线物流（终端配送）占了一大块，同时品牌商需要承受因派送员素质参差不齐，而导致各类产品交付问题（货损、脱冷）。
预期3- 5 年无人机的广泛使用，在实现用户交付质量标准化的同时，将配送员的工资砍掉，这会使得 To C 和 To B 的物流成本趋于一个量级。
这可能会导致整个游戏规则的变化，一部分 To C 品牌不用依赖渠道商，在获得较高毛利的同时，能够完成产品的批量分发，最终获得渠道优势。
在无人机配送技术还没有扩散时，过渡解决方案可能是一个冷链快递柜，类似蜂巢一样，可以集中配送低温乳品，而不需要上门，可以优化宅配业务里最重的配送员工资，去年已经有人开始做这件事，某家基地型乳企巨头期望通过这项技术，切入三元占绝对优势的北京宅配市场。
增长率的背后是消费升级的下半场：消费升级不是让上海人去巴黎吃奶酪，而是让安徽安庆的人下个楼就能买到便宜的好酸奶。
和其他品类已经铺完分销网络不同，他们只能通过提升复购率和客单价（所谓消费升级）获得增长，低温酸奶可以通过提升渗透率来赢得增长。
所以说到底，这是供应链的下半场。
04
结语
在这篇文章的开头，老中医为你分析市面上常见的三种测算市场规模的方式：
从上至下估算（Top - down）；
业内企业销量加总（Peers）；
底层数据累积（Bottom - up）。
基于当前低温酸奶统计口径缺乏线上、传统渠道 以及 低线城市的缺陷，我们基于我们的行业实践估算了一个市场规模，并且拆解了我们为什么会这么思考。
在 3- 5 年增长的驱动因素中，老中医为你分享了需求端和供应端分别的增长因素：
我们强调把控自有品牌以及和用户直接沟通的重要性，重视夫妻店便利店化可能带来的渗透率提升，并且重视社交电商、特渠、O2O门店等非主流渠道的增长潜力；
我们认为终端数量及需求增长反推物流基础设施是可预期的，而技术降低手工包装和终端配送费用，可能使成本结构产生变化，最终带来新的商业模式。
这是老中医写过的最不严谨的一篇文章，支持结论的数据不够坚实，但我们在充满了模糊信息的市场，而前方需要我们在模糊中快速做出决策。
我们坦然面对数据的迷雾，所谓创业者的战略，并不是高大上的各种分析模型和言之凿凿的数据支持，从来没有一劳永逸，本来就是如履薄冰，一点点的试错，最终通向彼岸。
来源：FORC未来吃货
作者：老中医
提示：
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