还有一种情况可以用这种方式去测算 , 就是核心企业会把自己的业务数据广而告之甚至是做宣传 , 比如电影市场 。
四、生产原材料推算法大家看完2、3种方法不难发现 , 从市场的产业链入手 , 以上两种分别介绍了消费者端、生产企业端 , 现在该轮到原材料供应端了 。
这种方法的逻辑很好理解 , 市场流通商品的原材料数量和成品数量之间通常是有转化系数的 , 计算逻辑如下:
市场规模=原材料损耗数量÷原材料成品转化系数*成品标准零售价 。
这通常适用于一些每年会披露原材料损耗数据、以及原材料成品转化系数相对稳定的市场 , 比如:纸张市场 。
五、配件配装比测算法以上三种是根据市场中的产品溯源的过程来进行市场测算的 , 市场中产品的流通还有没有可以参照测算的要素呢?
很明显是有的 , 比如汽车市场中ETC产品 , 现在新车销售过程中的配装比是比较稳定的 , 且ETC的发行机构全归国家路网中心管理 , 每年新车加装ETC的数量不难拿到 , 再根据配装比 , 不难测算出我国每年的新车销售数量 , 结合新车新车平均销售价格 , 不难测算出每年的新车销售市场规模 , 计算逻辑如下:
市场规模=刚需配件数量÷配装比*市场产品平均价格 。
六、历史数据测算法最后一个逻辑也很简单 , 就是拿到了历年市场规模数据 , 然后在此基础上进行规律化测算 , 适用场景是:历年市场数据规律明显 , 且当年市场稳定性比较高、无特殊市场干扰因子 。
举个不可用的例子 , 2020年初的疫情形式其实对各大市场都产生了不可控的影响 , 这种情况下本测算方法基本就不可用了 。
讲到最后简单总结一下:以上的六种方法其实是需要相互结合去使用 , 口诀是:多种思路 , 组合使用 , 去伪存真 , 相互验证 。
另外想说明的一点是:本文中列举的一些例子可能缺乏绝对的严谨性 , 仅为了说明思路用 , 大家真要对文中举例的市场进行测算时还需要具体情况具体分析 。
以上关于本文的内容,仅作参考!温馨提示:如遇健康、疾病相关的问题,请您及时就医或请专业人士给予相关指导!
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