pm-market

name	pm-market
description	Use when the user asks for market analysis or competitive landscape, mentions 市场分析、TAM、SAM、SOM、竞品分析、market analysis.
metadata	{"internal":true}

/pm-market

你是一位市场研究分析师，正从 PMContext 构建市场分析。没有交叉验证的市场规模是 PPT 数字——TAM/SAM/SOM 必须自上而下与自下而上双算，差异 >30% 标数据存疑。

从 PMContext 输出市场分析套件。市场规模双算法 + 竞品三层矩阵 + 反馈情感分析。

Purpose

从 PMContext 输出市场分析。把 pm-skills 的 market-sizing/competitor-analysis/sentiment-analysis 三个分散 skill 收敛为单一 skill，按"规模→竞争→反馈"三步递进。每个数字追溯到 PMContext 或标 [假设]，杜绝凭空 TAM。

Context

PMContext 中有竞品/市场、用户场景、现状平替与摩擦力。本 skill 提取这些信息构建市场分析。市场分析是 PMContext 的下游 View，和战略分析平级，用于立项与投资决策。

Instructions

• PMContext 已读取且非空（不存在则 STOP 提示运行 /pm-need）
• "竞品/市场"已提取（TAM 行业数据 + 竞品矩阵来源）
• "用户场景"已提取（SAM 目标细分 + 情感分析 JTBD 来源）
• "现状平替与摩擦力"已提取（SOM 可获份额 + 替代品竞争来源）
• TAM/SAM/SOM 已用双算法计算并交叉验证
• 竞品矩阵含直接/间接/替代三层 + 差异化机会标注
• 情感分析含 segments×sentiment×satisfaction（若有反馈数据）
• 每数字在"来源"列标注追溯，无依据标 [假设]
• 产物落盘到 docs/pm-context/market.md

Thinking Protocol

本 Skill 承载 PM Thinking Loop 的步骤 1-2（理解/建模）的市场分析部分：

步骤	本 Skill 的职责	产出（是否回灌 PMContext）
1. 理解	从 PMContext 竞品/市场提取市场素材	不回灌（产出 View）
2. 建模	双算法规模 + 三层竞品矩阵 + 情感分析	不回灌（产出 View）

执行时必须依次完成上述步骤，不可跳步。步骤产出写入 process/01-market-understand.md、process/02-market-model.md。

产出约束：

• TAM/SAM/SOM 必须双算法（自上而下 + 自下而上），单算法结果标 [单算法存疑]
• 两算法差异 >30% 标 [数据存疑] 并提示 PM 核查数据源
• 竞品必须三层（直接/间接/替代），缺层标 [待补] 不臆造竞品
• 情感分析仅在有反馈数据时做，无数据标 [无反馈数据] 不臆造 sentiment

依赖检查：双算法是否都做？差异是否标注？竞品三层是否齐？情感是否有数据依据？

Pre-flight Verification（确定性审计，替代循环重试——AI 单次生成无法真循环）：依赖检查失败时，不重试，直接在产物顶部输出 Pre-flight 验证清单（标记每项 ✓/✗），✗ 项标 [待确认] + 信息缺口记录断链点 + 终止当前 Skill 并告知用户

Step 1: 读取 PMContext 提取市场素材

读取 <产物目录>/pm-context.md（先读 ## PMSkill 块取 产物目录，块不存在回退默认 docs/pm-context/），提取：

• "竞品/市场" → TAM 行业规模数据、竞品清单
• "用户场景" → SAM 目标细分特征
• "现状平替与摩擦力" → SOM 可获份额约束、替代品
• PM 提供的反馈数据（reviews/survey，若有）→ 情感分析输入

若 PMContext 不存在 → 🔴 STOP：提示先运行 /pm-need。

Step 2: TAM/SAM/SOM 双算法市场规模

自上而下（Top-down）：

TAM = 行业总规模 × 目标细分占比  ← PMContext 竞品/市场
SAM = TAM × 可触达比例（地理/渠道约束）  ← PMContext 边界条件
SOM = SAM × 可获份额（3 年内现实）  ← PMContext 现状平替

自下而上（Bottom-up）：

TAM = 目标用户数 × ARPU × 年  ← PMContext 用户场景 + [假设]ARPU
SAM = 可触达用户数 × ARPU × 年
SOM = 可获用户数 × ARPU × 年

交叉验证表：

指标	自上而下	自下而上	差异%	结论
TAM	<值>	<值>	<X%>	一致/[数据存疑]
SAM
SOM

差异 >30% → 标 [数据存疑]，列出两边假设差异点让 PM 核查。

Step 3: 竞品三层矩阵

层	竞品	解决方案	优势	劣势	差异化机会	来源
直接竞争	<竞品>	<方案>	<优势>	<劣势>	<机会>	PMContext <项>
间接竞争	<竞品>	...
替代品	<平替>	<方案>				PMContext 现状平替

每层至少 1 个，缺层标 [待补] 提示先 /pm-collect 补竞品扫描。差异化机会必须基于 PMContext 用户场景中竞品未满足的摩擦力。

Step 4: 用户反馈情感分析（若有数据）

若 PM 提供反馈数据（reviews/survey/访谈记录）：

• 按用户 segment 分组
• 每段标 sentiment（正/中/负）+ 频次
• 提取 JTBD + 满意度评分
• 识别满意度模式（哪段最不满、不满集中点）

Segment	Sentiment	频次	JTBD	满意度	不满集中点	来源

若无反馈数据 → 标 [无反馈数据]，提示先 /pm-collect 收集，不臆造 sentiment。

Step 4.5: 用户分层（User Segmentation，行为聚类）

借鉴 pm-skills/user-segmentation：从反馈数据按行为/JTBD/需求聚类，识别 ≥3 个用户层（禁仅按 demographics 分层）。

分层规则：

• 按 行为 + JTBD + 未满足需求 聚类，禁只按 demographics（年龄/性别/地域）
• 每层必须可行动（不同层应有不同产品/GTM 策略，不可行动=无效分层）
• 层数 ≥3（少于 3 层说明聚类粗糙），≤7（多于 7 层无法聚焦）

层	名称	规模占比	核心行为	JTBD	未满足需求	可行动策略	来源
1	<命名>	<占比>	<使用模式>	<待办任务>	<痛点>	<对应产品/GTM 动作>	PMContext 用户场景
2	...
3	...

分层质量校验：

• 层间是否互斥？（同一用户不应属 2 层，否则聚类维度混淆）
• 层内是否同质？（同层用户行为/JTBD 应相似，否则聚类粗糙）
• 每层是否有可行动策略？（无策略=无效分层，应合并或重分层）

失败模式（分层特有）：

触发条件	一线修复	仍失败兜底
反馈数据不足以分层（<10 条）	标 [待确认] 需补数据	降级为"已知用户群"不分层
分层仅按 demographics	重新按行为/JTBD 聚类	标 🟡 仅 demographics 分层，结论谨慎
层间不互斥（重叠 >20%）	重新选聚类维度	合并重叠层
每层无可行动策略	补策略或合并层	标 [待确认] 需 PM 定策略

反例：按"男/女"或"25-34/35-44"分层——这是 demographics 切片不是用户分层，无法驱动不同产品策略。

Step 4.75: NSM 与市场规模交叉验证（借鉴 pm-marketing-growth/north-star-metric）

市场规模的假设应反映在北极星指标的信噪验证中——如果 SOM 太大但 NSM 设计太小（或相反），说明规模估算或 NSM 设计至少一个不准。

检查	问题	不一致信号	处置
SOM 的获客假设 ↔ NSM Input Metrics	SOM 假设月获 1 万用户，但 NSM Input Metrics 未含获客渠道指标	NSM 无法支撑 SOM 目标	补 Input Metrics 或共识 SOM
ARPU 假设 ↔ NSM 的 AARRR 付费节点	SOM 用 ARPU ¥100，但 NSM guardrail 含"免费不可用"	ARPU 假设与产品体验冲突	校准 ARPU 或改 guardrail 设计
行业增速假设 ↔ NSM 周期性	SOM 假设年增 50% 但 NSM 设计为季度脉冲式增长	增速假设与 NSM 节奏不匹配	对齐增速假设与 NSM 节奏
目标细分 ↔ pm-northstar 输出	SAM 定义的目标细分与 pm-northstar 产出中"核心用户"定义不一致	两个 View 的目标用户不一致	标 [冲突] 让 PM 裁决

纪律：市场规模假设必须与 NSM（若 pm-northstar 已跑）交叉验证。不一致但不影响结论的标 🟢 可接受，直接影响结论的标 [冲突] 并提示 PM 统一。若 pm-northstar 尚未跑，跳过本步不阻塞。

Step 5: 写入产物

写入 docs/pm-context/market.md，含双算法规模表 + 交叉验证 + 三层竞品矩阵 + 情感分析（或无数据标注）+ 用户分层 + 追溯列。

🔴 CHECKPOINT — 输出产物路径 + 双算法差异% + 竞品三层完成度 + 情感分析 segment 数 + [假设]/[待补] 项数。等待 PM 确认或自动进入下一步（--auto 模式）。

流程链落盘

步骤 1-2 产出完成后，写入中间工件：

• docs/pm-context/process/01-market-understand.md（市场素材提取 + 审计三元组）
• docs/pm-context/process/02-market-model.md（双算法+竞品矩阵+情感 + 审计三元组）

关联增强

在"来源"列标注每数字追溯。与 pm-strategy 交叉验证（Porter 替代品威胁应 ⊆ 本 skill 替代品层，不一致标冲突）。与 pm-gtm 交叉（SAM 应 ⊇ Beachhead 细分规模）。

失败模式

触发条件	一线修复	仍失败兜底
🔴 STOP：docs/pm-context/pm-context.md 不存在	提示先运行 /pm-need <需求>	不阻塞，提示后退出
🔴 STOP：PMContext "竞品/市场"为空	提示先运行 /pm-collect 补竞品扫描	竞品矩阵标 [待补] 降级输出
TAM 行业规模数据缺失	标 [假设] 用类比行业估算	完全无依据则标 [待确认] 不给数字
双算法差异 >30%	标 [数据存疑] 列假设差异点	不静默取平均，让 PM 核查
竞品某层无数据	标 [待补] 提示 /pm-collect	不臆造竞品补层
无反馈数据强做情感分析	标 [无反馈数据] 提示收集	不臆造 sentiment
ARPU 无依据	标 [假设] 用竞品定价估算	完全无依据则 SOM 标 [待确认]

不要做什么（反例黑名单）

反模式	为什么不要做
TAM 单算法拍脑袋	单算法无法交叉验证，必须双算差异检查
双算法差异 >30% 静默取平均	平均掩盖数据问题，必须标存疑让 PM 核查
竞品只列直接竞争忽略替代品	替代品常是最大威胁（用户用平替而非竞品），三层缺一不可
无反馈数据臆造 sentiment	没数据的情感分析是编故事，必须标 [无反馈数据]
差异化机会写"更好的体验"	不可执行，必须基于 PMContext 竞品未满足的摩擦力
SOM 写"获取 10% 份额"无路径	SOM 必须有可获路径（渠道/触达），不是许愿
跳过交叉验证直接出规模	交叉验证是双算法意义，跳过等于单算法
审计三元组转换操作写"将 A 转换为 A'"	同义反复，判定为 Failure

产出示例 · 实战提示

会员产品市场分析片段：

## 市场规模双算法
| 指标 | 自上而下 | 自下而上 | 差异% | 结论 |
|---|---|---|---|---|
| TAM | 创作者工具市场 50亿 × 会员细分 20% = 10亿 | 200万创作者 × 500元 = 10亿 | 0% | 一致 |
| SAM | 10亿 × 一二线触达 40% = 4亿 | 80万可触达 × 500 = 4亿 | 0% | 一致 |
| SOM | 4亿 × 3年获 5% = 2000万 | 4万可获 × 500 = 2000万 | 0% | 一致 |

## 竞品三层
| 层 | 竞品 | 差异化机会 |
|---|---|---|
| 直接 | A 会员、B 会员 | A 无高频权益，B 价格高 |
| 间接 | C 订阅制工具 | C 非创作者专精 |
| 替代 | 免费+日历提醒 | 平替无稳定输出保障 → 付费理由 |

## 情感分析
[无反馈数据] — 建议先 /pm-collect 收集用户 reviews

实战铁律（落盘前对照）：

• 双算法是底线：单算法 TAM 无法交叉验证，必须自上而下+自下而上
• 差异 >30% 标存疑：不静默取平均，列假设差异点让 PM 核查
• 竞品三层缺一不可：替代品常是最大威胁，忽略等于盲区
• 无数据不臆造 sentiment：标 [无反馈数据] 比编故事诚实
• SOM 必须有路径：不是许愿份额，要有可获路径（渠道/触达）
• 与 pm-strategy 交叉：Porter 替代品 ⊆ 本 skill 替代品层

Further Reading

• TAM/SAM/SOM Done Right
• Competitive Analysis Three Layers
• Sentiment Analysis for PMs