TAM-SAM-SOM 과 Market Segment Map
시장 규모 산출과 문제의식 기반의 가설 수립 및 검토우리는 지난주 활동에서 거시적 시장 분석을 통해 핵심 문제의식을 수립했습니다.
AI 리서치에서는 문제의식만 확실하다면 특정한 수치 계산을 중심으로 워크플로우를 설계할 필요는 없습니다.
**”*정성 & 정량 데이터 확인 · 글로벌 & 로컬 시장의 맥락 고려 · 다층적 사용자들의 행동에 대한 교차분석”*이 가능하기 때문입니다.
탐색적 연구에서 실행 계획으로 전환하는 7단계 워크플로우
: 사용자가 가진 문제의식에 집중하면서 시장 규모와 가설을 검증하는 통합적 AI 워크플로우
| 전략 단계 이름 (Strategy Name) | 사용자 행동 (User Action) | AI 활용 방식 (AI Utilization Method) | AI 역할 / 산출물 (AI Role / Output) |
|---|---|---|---|
| 1. 광범위한 탐색 (Broad Inquiry) | 거시적이고 복합적인 문제(시장)를 정의합니다. (예: "세계 식품 폐기 규모와 원인") | 데이터 탐색 + Deep Research |
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| (정성적/정량적 데이터를 동시에 요청) | 초기 정보 제공 및 광범위한 데이터 수집 | ||
| 2. 범위 축소 (Funneling) | AI의 질문을 통해 연구 범위를 구체적으로 좁힙니다. (예: "곡물/과일, 아시아, 5년, 절대량") | 논리 정제 및 검토 |
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| (연구 설계를 보조하며 초점을 명확화) | 제약 조건(식품군, 지역, 기간, 지표)을 역으로 질문하여 연구 범위를 한정시킴 | ||
| 3. 핵심 원인 분석 (Causal Analysis) | 1차 데이터에서 더 근본적인 문제(기아)로 초점을 이동합니다. (Pivoting) | 데이터 탐색 + Deep Research |
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| (연관된 더 깊은 문제로 리서치 심화) | 심층 분석 자료 제공 (예: 기아 원인 리포트) | ||
| 4. 가설 수립 (Hypothesis Formation) | 핵심 원인('구조적 빈곤')을 기반으로 가설을 설정하고 AI에게 검증을 요청합니다. (예: "분배의 문제다") | 논리 정제 및 검토 |
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| (가설 검증을 위한 스파링 파트너로 활용) | 가설을 확인(Validate)하고 뒷받침 논거 및 데이터 제공 | ||
| 5. 정량적 검증 (Quantitative Validation) | 가설 입증을 위해 상반되는 데이터(과잉 vs 부족)의 시각화를 요청합니다. | Deep Research + |
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시각화 및 분석(Canvas) |
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| (특정 데이터를 찾아 비교 차트로 가공) | 요청 데이터를 비교하는 맞춤형 차트 생성 (1차 초안) | ||
| 6. 반복적 정제 (Iterative Refinement) | 1차 차트를 검토하고 더 세분화된 수정/보완을 지시합니다. (예: "지역 구분", "레이블 분리") | 시각화 및 분석(Canvas) + 논리 정제 |
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| (피드백을 반영해 데이터 분류 및 표현을 수정) | 피드백을 즉각 반영한 최종 시각화 자료 및 데이터 테이블 | ||
| 7. 솔루션 구체화 (Solution Definition) | 검증된 데이터를 바탕으로 구체적인 솔루션(웹사이트)을 기획하고 실행 계획을 요청합니다. | 브레인스토밍 + Deep Research |
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| (솔루션 도출 및 실행 계획 문서화) | 아이디어를 구체적인 실행 계획(SRS)으로 문서화 |
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Global Data Driven 프로젝트 정량적 인사이트 추출 예제 : https://chatgpt.com/share/686dbe93-e0cc-8004-b62e-f0b108c17fc1
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AI 활용 시장규모 가설검증 7단계 전략과 TAM-SAM-SOM 과 Market Segment Map 의 대응구조
문제의식 중심으로 워크플로우를 수행 시 다음과 같이 TAM-SAM-SOM 과 Market Segment Map 이 자연스럽게 도출됩니다.
graph TD
A["TAM: 전 세계 식량 손실/폐기<br>(연 5억 톤)"]:::tam --> B["SAM: 아시아 식량 불균형 시장<br>(수급 부족 연 2.5 Mt)"]:::sam
B --> C1["Segment (Q1)<br>공급원: 풍요 속 낭비"]:::supply
B --> C2["Segment (Q2)<br>잠재 수요처:1차 타겟 아님"]
B --> C3["Segment (Q3)<br>잠재 공급원: 유통 중 손실"]
B --> C4["Segment (Q4)<br>수요처: 절대적 위기"]:::demand
C1 -- "잉여 식량 지원" --> D["SOM: 1년차 목표 시장 규모<br>(연 25,000 톤)"]:::som
C4 -- "식량 위기 극복" --> D
classDef tam stroke:#FF6347,stroke-width:2px;
classDef sam stroke:#4682B4,stroke-width:2px;
classDef som stroke:#32CD32,stroke-width:2px;
classDef supply fill:#ADD8E6,stroke:#0000FF,stroke-width:1px;
classDef demand fill:#FFC0CB,stroke:#FF0000,stroke-width:1px;
TAM-SAM-SOM
| 구분 | 작업 단계 대응 (7단계 전략 중) | 시장 정의 | 시장 규모 (대화 데이터 기반 추정) | 근거 (대화 내용) | | --- | --- | --- | --- | --- | | TAM (전체 시장) | 1단계 (광범위한 탐색) | 전 세계 식량 손실 및 폐기 규모 (기부금으로 재분배 가능한 잠재적 공급원) | 연간 약 5억 톤 | "글로벌 식품 손실·폐기 ≈ 5억 t/년, 생산량의 30-40 %" ('유통 과정을 투명하게...' 응답) | | SAM (유효 시장) | 2단계 (범위 축소) | 플랫폼 초기 집중 영역(아시아)의 곡물/과일 수급 부족 규모 (플랫폼이 1차로 해결하고자 하는 수요처) | 연간 약 2.5 Mt (250만 톤) | "Recent 5-Year... Shortage..." 차트에서 아시아권(동/동남/중앙)의 5년간 총 부족량(-12.5 Mt)을 연평균으로 환산. (2.5 Mt/년) | | SOM (초기 점유 시장) | 7단계 (솔루션 구체화) | 플랫폼 1년 차(MVP)에 물류비 기금을 모아 연결 가능한 곡물 규모 (SAM의 1%를 목표로 설정) | 연간 25,000 톤 (0.025 Mt) | 7단계(솔루션 구체화) 논의에서 도출된 "SAM의 1%를 목표로" 하는 현실적인 MVP 1년 차 목표치. (2.5 Mt의 1%) |
Market Segment Map (매트릭스 외에도 다른 여러가지 방식 가능 — 좌표평면, 밴다이어그램, 히트맵 등등)
"마켓 세그먼트를 이해하기 가장 쉽도록 표현할 수 있는 적절한 시각화 방향(매트릭스, **좌표평면, 밴다이어그램, 히스토그램, 히트맵 등 모든 방법 고려**)을 찾아서 Mermaid 차트로 표현해줘"
| | X축: 식량 잉여/부족 Y축: 물류/인프라 접근성 | 잉여 (Surplus) (Source: 공급원) | 부족 (Shortage) (Target: 수요처) | | --- | --- | --- | | 양호 (Good Access) | Q1: "풍요 속 낭비" (핵심 공급원)
물류비만 확보되면 즉시 대규모 식량 확보 가능. | Q2: "풍요 속 빈곤" (구조적 빈곤)Q1, Q3의 식량을 이곳으로 연결하는 물류비 모금 |