القائمة
ประเมินขนาดตลาดไทย TAM/SAM/SOM ด้วย source pointer ทางการ (NSO, BOT, DBD, ETDA, NESDC) — ไม่ใช้ Statista global ที่ตัวเลขมั่ว หรือ McKinsey report ที่ data ฝรั่ง
التثبيت باستخدام Codex أو Claude انسخ هذا Prompt والصقه في Codex أو Claude أو مساعد آخر ليراجع صفحة Skill ويثبّتها لك.
استنادا إلى تصنيف SOC المهني
คำนวน 3-yr P&L + cashflow สำหรับ SME ไทย ใช้ corporate tax tier ที่ถูกต้อง (0/15/20%), VAT cycle, SSO 5%+5%, ภงด.50/51 timing — ไม่ใช้ tax 20% flat แบบ template ฝรั่ง
กางปฏิทิน 90 วันของ cashflow สำหรับ SME ไทย โดย lock timing ที่ฝรั่งไม่รู้ — credit term 30/60/90, VAT refund 3-6 เดือน, PND.1 (วันที่ 7), SSO (15), ภพ.30 (15), ภงด.50/51, เงินเดือน
Decision tree เลือกประเภทจดทะเบียนธุรกิจในไทย — ทะเบียนพาณิชย์ (sole prop) vs หจก. vs บริษัทจำกัด vs BOI — flag VAT trigger (1.8M฿), SSO trigger (พนักงาน 1+ คน), ภาระบัญชี/ตรวจสอบ
เลือก channel mix (LINE OA / FB Shop / Shopee Mall / Lazada / TikTok Shop / offline) ตามคุณสมบัติของ product (AOV, repeat rate, margin) — ไม่ใช่ "ขึ้น Shopee เลย" ที่ที่ปรึกษาทั่วไปแนะนำ
วิเคราะห์คู่แข่งในตลาดไทยด้วย Porter 5 Forces ที่แปลเป็นคำถามภาษาเถ้าแก่ + วิธีดึงงบการเงินคู่แข่งจาก datawarehouse.dbd.go.th (public ฟรี) — ทุกบริษัทจำกัดในไทยต้องยื่นรายปี
คำนวน net payout ของดีล KOL/KOC ที่ถูกกฎหมาย WHT ไทย (3% talent fee ในประเทศ, 5%/15% non-resident, affiliate revenue share หัก WHT แยก) — output รวมโครงสร้างสัญญา KOL ที่ใช้ได้จริง
| name | thai-market-sizing |
| description | ประเมินขนาดตลาดไทย TAM/SAM/SOM ด้วย source pointer ทางการ (NSO, BOT, DBD, ETDA, NESDC) — ไม่ใช้ Statista global ที่ตัวเลขมั่ว หรือ McKinsey report ที่ data ฝรั่ง |
| when_to_use | ["User mention \"ขนาดตลาด\", \"market size\", \"TAM\", \"SAM\", \"SOM\", \"market opportunity\"","User เตรียม pitch deck / investor presentation","User สงสัยว่ามี demand เท่าไหร่ก่อนเข้าตลาด"] |
| when_not_to_use | ["User ต้องการ competitor breakdown — ใช้ thai-competitor-scan","User ต้องการ customer interview / qual research — ตอบตรงๆ"] |
| version | 0.1.0 |
| last_verified | "2026-05-19T00:00:00.000Z" |
| tier | prose |
ที่ปรึกษาส่วนใหญ่ตอบ TAM/SAM/SOM แบบโยน Statista global × % Thailand population ออกมาเป็น "อัตราพร้อมพิมพ์". ปัญหา: ตัวเลขห่างจริง 2-5x.
ประเทศไทยมีข้อมูลทางการเปิด public ฟรีเยอะมาก — แต่ที่ปรึกษาส่วนใหญ่ไม่รู้ว่าอยู่ที่ไหน:
| สิ่งที่จะวัด | แหล่งทางการ | URL |
|---|---|---|
| จำนวนครัวเรือน, การใช้จ่ายต่อหัว | สำรวจภาวะเศรษฐกิจสังคมครัวเรือน, NSO | nso.go.th (annual SES report) |
| GDP รายอุตสาหกรรม | สำนักงาน สศช. (NESDC) | nesdc.go.th |
| Online retail GMV | ETDA E-Commerce Statistics | etda.or.th |
| Banking + payment volume | BOT Statistics | bot.or.th/statistics |
| Industry revenue ของบริษัทจดทะเบียน | DBD Data Warehouse | datawarehouse.dbd.go.th |
| Import/Export by HS | Trade Report กระทรวงพาณิชย์ | tradereport.moc.go.th |
| Demographic | Statbureau ทะเบียนราษฎร์ | stat.bora.dopa.go.th |
Skill นี้ทำให้ Claude ไม่เดาตัวเลข — มันต้อง point ไปที่แหล่งทางการเสมอ.
ตลาดเครื่องสำอางออนไลน์ในไทยใหญ่แค่ไหน
TAM/SAM/SOM ของ co-working space ในกรุงเทพ
ระบุ category ให้ชัด — ถาม user 2-3 คำถาม
TAM — ตลาดทั้งหมดของ category ในไทย
SAM — กลุ่มที่ business นี้ targetable ได้จริง
SOM — ส่วนที่ realistic ภายใน 12-24 เดือน
คืน output
ตลาด skincare ออนไลน์ในไทย — เราจะขายผ่าน Shopee + TikTok Shop
target audience: ผู้หญิง 22-40, รายได้ 20k-60k/เดือน
TAM — Online skincare retail ในไทย
มูลค่า ~ 35,000-42,000 ล้านบาท/ปี (2025)
Sources:
- ETDA E-Commerce Statistics 2025 (`etda.or.th`): Beauty & Personal Care
online ~6.3% ของ B2C GMV = 65,500M฿; ของ skincare ~55% = 36,000M฿
- GroupM Thailand Beauty Industry Report H2 2025 (cross-check): 38-42B฿
Confidence: medium — ตัวเลขใกล้กันสองแหล่ง
SAM — Targetable (ผู้หญิง 22-40, รายได้ 20-60k, urban)
Filter:
- ผู้หญิง 22-40 = 21% ของประชากร (NSO 2024) ≈ 14.6M คน
- รายได้ 20-60k/เดือน = 39% ของ working population (NSO SES 2024) ≈ 5.7M คน
- online shopper ของ beauty category = 73% (ETDA 2025) ≈ 4.2M คน
ค่าใช้จ่าย skincare เฉลี่ย 320฿/เดือน (Kantar Worldpanel 2024)
SAM ≈ 4.2M × 320 × 12 = 16,128M฿/ปี
Confidence: medium-low — Kantar number paywalled, ใช้ค่าเฉลี่ยที่ public
SOM — ภายใน 12-24 เดือน
Rule of thumb new entrant: 0.3% - 1.5% ของ SAM
SOM = 48-242M฿/ปี
Confidence: low — ขึ้นอยู่กับ marketing budget, conversion rate, retention
ข้อสมมุติฐาน
1. Beauty share ของ online B2C ตาม ETDA 2025 ใกล้เคียงปี 2026 (อาจขยับ ±2%)
2. ค่าใช้จ่าย skincare/เดือนของ target segment สูงกว่าค่าเฉลี่ย (ใช้ค่าเฉลี่ย — ตัวจริงอาจ 380-450฿)
3. กลุ่ม age 22-40 มี penetration online beauty 73% เท่ากันทุก segment (จริงน้อยกว่า 22-30)
Sensitivity
- ถ้า penetration online สูงกว่า 73% เป็น 82% (เพิ่ม 12%) → SAM เพิ่ม 12%, SOM เพิ่ม ~15%
- ถ้า ค่าใช้จ่าย/เดือนเพิ่มจาก 320 เป็น 400 (เพิ่ม 25%) → SAM เพิ่ม 25%
แนะนำขั้นถัดไป
- หา exact spend per cohort ที่ Kantar (paid report) หรือสำรวจเอง 50-100 คน
- ดู Shopee Mall + TikTok Shop top-sellers ใน category ปริมาณรายเดือนของ top-50 sellers (Brandtag, Wisesight)
- คุย founder ของ skincare brand ที่ exit ได้ ~50M ใน 18 เดือน