市場セグメンテーション 例：VCアナリストの実践ガイド
要約
市場セグメンテーションの例は、VCアナリストが創業者のTAM主張を検証するための道具です。地理、企業属性、人口動態、心理、行動の5つの切り口を実案件に即して解説し、ボトムアップ表からTAM、SAM、SOMへつなぐ方法を示します。小規模ファンドが1時間以内でセグメント表をICメモに入れる手順と、捨ててよい切り口も紹介します。
市場セグメンテーション 例は、VCアナリストにとって投資判断を変える場合にのみ役立ちます。ここでは地理的な切り口から企業属性まで、5つの実例を取り上げます。それぞれは、IC（投資委員会）メモで答えるべき問いに対応しています。このスタートアップは実際にどの顧客層へ売っているのか。その層は十分な規模があるのか。セグメンテーションは、TAMという大きな数字と、パートナーが信じられる数字の間をつなぐ工程です。
市場セグメンテーションは、市場規模の説明が成り立つかをどう決めるのか
創業者が$40BのTAMを示したとします。最初に問うべきは、その中にどの買い手がいて、どの順番で取りにいくのかです。その問いこそがセグメンテーションです。
教科書は一般に、地理的、人口動態的、心理的、行動的の4系統を挙げます。BtoBではこれに企業属性（firmographic）による分類が加わります。定義の全体像については、SurveyMonkeyによる市場セグメンテーションの5分類の概説が分かりやすい参考になります。
ただし、アナリストの使い方はマーケターとは異なります。マーケターはメッセージを選ぶためにセグメントを作ります。アナリストは、ボトムアップの売上予測が実際の買い手グループに耐えられるかを検証するためにセグメントを使います。同じ5つの切り口を使いますが、出力はペルソナのスライドではなく、到達可能な企業数と価格です。
「一般的な分類」を並べただけの例は避けます。ネット上の例の多くはコーヒーチェーンやスニーカーブランドです。それは用語を覚えるには役立ちますが、投資判断の検証にはなりません。以下の例は、実務で日々出会う状況から選びました。ドイツ語圏（DACH）のSaaSのシード案件、フィンテックのシリーズA、無料枠を持つ開発者向けツールです。
規制と調達の違いで見る、欧州案件の地理的セグメンテーションはどう見えるか
地理的セグメンテーションは、買い手を所在地で分けます。欧州では、気候や距離よりも規制、言語、調達ルールが重要になることがほとんどです。
たとえば、銀行向けのコンプライアンスツールを考えます。チューリッヒの創業者は「欧州の銀行」を市場だと主張します。地理で切ると、少なくとも3つの異なるセグメントが見えてきます。ドイツ語圏の銀行はFINMAとBaFinの下にあり、フランスの銀行はACPRの下にあり、北欧の銀行はクラウドに対する姿勢が異なります。それぞれ販売サイクルが違い、初回契約までに9〜14か月かかることもあります。
実務上の確認は単純です。「欧州」ではなく、国ごとに到達可能な顧客数を数えます。収益計画の70%が、適格な買い手が40社しかいない1か国に集中していれば、市場はデックの示す規模より小さいということです。
この手間をかける価値があるのは、製品が規制対象データや公共調達に関わる場合です。クレジットカードで契約できる汎用ツールなら、ここまでやる必要はありません。
B2Bスタートアップでは、企業属性による分類はどう機能するか
企業属性による分類は、企業の規模、業界、売上、従業員数、組織構造で買い手を分けます。BtoB SaaSでは最も有用な切り口です。価格と営業の進め方が企業規模に従うからです。
よくあるパターンは、1つの価格表で「中小企業」と「大企業」の両方に売っているケースです。代わりに、買い手を3つの層に分けてみます。従業員10〜50名の企業はセルフサーブで月額おおむね$200〜$500を支払います。従業員200〜1,000名の企業は営業との商談が必要で、年額$20,000〜$60,000で契約します。それ以上では、セキュリティレビューによって検討期間が半年を超えます。
これらの数字は例示であり、ベンチマークではありません。実際の契約データに置き換えてください。重要なのは、3つの層に3つの価格を設定した場合の売上曲線が、1つの平均価格とはまったく違って見えることです。
創業者との面談で確認したい質問は2つです。
現在の契約の大半は、どの層から来ているか。
今後18か月の採用計画は、どの層を前提にしているか。
答えが違うなら、その計画は、会社がまだ獲得していないセグメントに依存しています。
デモグラフィックとサイコグラフィックは、まだどこで効くのか
人口動態的セグメンテーションは、年齢、所得、学歴、世帯構成を使います。心理的セグメンテーションは、価値観、態度、ライフスタイルを使います。どちらも主にBtoC案件で重要で、個人ユーザーに先に売るBtoB製品でも意味を持ちます。
例えば、ドイツとオランダの25〜34歳をターゲットにした家計管理アプリを考えます。人口動態でプールを定義します。その中で誰が支払うかを決めるのは心理的な違いです。習慣的に支出を記録するユーザーと、給与が上がった後にダウンロードしたユーザーでは、課金への転換率が違います。
デューデリジェンスでは、心理的な主張が最も検証しにくい項目です。主張するのは簡単ですが、測るのは困難です。「価値観に基づくユーザー」と言われたら、ペルソナの説明ではなく、コーホート別・獲得チャネル別の転換データを求めてください。創業者がそれを示せないなら、メモには「未検証」と書きます。
BtoB案件では、意思決定者の視点を使うほうが有効です。会計ソフトは、創業者、財務責任者、税理士に売られることがあります。それぞれ別のペルソナであり、別の予算を持っています。私たちの見解では、契約に署名する人を特定できない企業は、まだセグメンテーションを終えていません。
行動セグメンテーションは、プロダクト主導型企業について何を示すか
行動セグメンテーションは、利用頻度、機能の採用、購入履歴、ロイヤルティなど、顧客の行動で買い手を分けます。プロダクト主導型のスタートアップにとって最も重要な切り口であり、データルームで実際に証明できる唯一の切り口であることが多いです。
無料枠のある開発者向けツールを例にします。ユーザーを4つの行動グループに分けます。登録後一度も戻らなかったユーザー、週次で利用するユーザー、3名以上のチーム、そして利用上限に達したアカウントです。注目すべきは上限到達グループです。多くの開発者向けツールでは、5%未満のアカウントが有料収益の大半を生み出しています。
ここでセグメンテーションは、デューデリジェンスの依頼事項に変わります。行動グループごとに、月次のコーホート表を求めてください。各グループのアカウント比率と収益比率を比べます。収益の80%が2%のアカウントから来ている場合、それは市場規模の問題ではなく、集中リスクの問題です。
セグメントを、信頼できるTAM・SAM・SOMに変えるには
セグメンテーションは、どのデックにも登場する3つの入れ子状の数字を支えます。TAMは購入しうる全員、SAMは自社の製品、価格、地域でサービスできる部分、SOMは現実的な期間内に獲得できる部分です。
トップダウンの算定は、アナリストレポートから出発して削っていきます。素早くできますが、膨らませやすい手法です。ボトムアップの算定はセグメントを数えます。到達可能な企業数 × 平均契約額 × 現実的な受注率です。両方を使い、比較してください。
具体例です。シード期のコンプライアンスツールが、ドイツ語圏のミッドマーケット銀行と資産運用会社を狙うケースです。
プライベートバンク（ドイツ語圏）: 到達可能な120社、平均契約額$45,000、年間プール$5.4M
資産運用会社（ドイツ語圏）: 260社、平均契約額$30,000、プール$7.8M
保険会社（ドイツ語圏）: 90社、平均契約額$60,000、プール$5.4M
合計: サービス可能な470社、プール$18.6M
ここにある件数と価格はすべて例として作ったものです。重要なのはパターンです。$18.6Mのサービス可能プールだけでは、それ自体で$1Bの成果は支えられません。そのため、メモには、そのギャップを埋める拡大経路（新しい国、新しいセグメント、または2つ目の製品）を明記する必要があります。
それがセグメンテーションの有用な成果です。案件を否定するものではありません。案件がどの前提に依存しているかを示すものです。
調査チームがない小規模ファンドは、どう実行できるか
社員3名のファンドには、調査部門がありません。セグメンテーションは、スクリーニング業務の中に、案件ごとに1時間以内で収まる必要があります。
進め方は次のとおりです。
創業者が示した顧客リストを取得し、各アカウントを規模、国、業界でタグ付けする。
PitchBookやCRMのエクスポートなど、すでに契約しているデータソースで、セグメントごとの到達可能なアカウント数を数える。
セグメントごとの価格前提を書き出し、単一の契約に依存するものに印を付ける。
ボトムアップの合計と、デックのトップダウンの数字を比べる。
ツールはタグ付けを助けますが、判断は代わりにしてくれません。AffinityやPitchBookの企業属性フィルターを使えば、アカウント数の把握は速くなります。Notionは、すべての案件で同じ4列のセグメント表を使う共有テンプレートとして便利です。Similarwebは、買い手がオンラインでどう振る舞うかの大まかなトラフィック像を与えてくれるので、消費者向けやプロシューマー向けの主張を確認する際の目安になります。
限界にも注意が必要です。商用データベースの企業数は、到達可能な買い手を過大に示しがちです。リストされた企業の多くは子会社や休眠企業だからです。合計値は割り引き、メモにその旨を書いてください。
どのセグメンテーションの切り口を捨てるべきか、そしてICメモに何を書くか
すべての切り口がメモに載る価値を持つわけではありません。純粋なBtoB案件では人口動態の切り口はほとんど情報を加えず、オンラインで販売するグローバルな開発者向けツールでは地理的な切り口もあまり役立ちません。創業者がどう支払いを受けるかを説明できる2つの切り口を選んでください。
有用なルールは次のとおりです。あるセグメントが価格、営業の進め方、契約期間を変えないなら、削除します。表の行が増えるたびに、パートナーが疑う前提が増えます。根拠のある3行は、推測の8行より強いです。
もう1つ罠があります。創業者はしばしば、セグメントを「夢の漏斗」として示します。最初に中核の買い手、次に「隣接する」買い手、そして「その他すべて」です。各セグメントを獲得する順番と、次の段階を開く証拠を尋ねてください。市場にも案件にも、確信より先に網羅を求めてはいけません。
ICメモには、短いセグメント一覧と3文の説明だけを書きます。一覧にはセグメント、アカウント数、価格、プールを載せます。文章では、すでに証明されているセグメント、前提にとどまっているセグメント、そして考えを変えさせる条件を述べます。
パートナーは月曜の朝、ほかの予定の合間にメモを読みます。30秒で確認できるセグメント一覧は、市場動向に関する2ページの文章より役に立ちます。書く量は減り、考える量は増えます。
サービス可能な市場が小さいという理由で案件を否定すべきでしょうか。自動的にはそうではありません。価格が高く、解約率が低い、小さくて明確に定義されたセグメントから、多くの良い成果が生まれてきました。否定すべきなのは、スタートアップがまだ売ったことのないセグメント、しかもそれを裏づける証拠がないセグメントに計画が依存している場合です。
次の案件では、まずセグメント表を1枚追加することから始めてください。ICメモは自動では書けませんが、最初の下書きなら作れます。