Market sizing · Россия · 29 августа 2026

TAM / SAM / SOM микробизнеса: как не подменить расчёт догадкой

Пример прозрачной оценки аудитории цифрового B2B-продукта: отделяем наблюдаемую базу от допущений и показываем диапазон там, где нет прямой статистики.

Главный принцип: TAM — наблюдаемая совокупность, SAM — сегмент с обоснованной потребностью, SOM — реалистично достижимая часть. Ни один из них не равен прогнозу выручки.

TAM · наблюдаемый6,43 млн

Микропредприятий в России по реестру МСП ФНС на 10 августа 2026 года.

SAM · допущение2,76 млн

43% TAM: компании, для которых интерес к ИИ — сигнал потенциальной релевантности.

Digital-ready · сценарий~1,30 млн

47% SAM при использовании цифрового присутствия как фильтра готовности.

Логика модели

TAM
6,43 млн

Все микропредприятия из открытого реестра МСП. Это размер базы компаний, а не число потенциальных платящих пользователей.наблюдаемый факт

SAM
2,76 млн

6,43 млн × 43%. Доля основана на опросе МСП об использовании простого ИИ; это прокси интереса, а не подтверждённый спрос на конкретный продукт.явное допущение

Digital-ready
~1,30 млн

2,76 млн × 47%. Наличие сайта или аккаунта в соцсетях используется как широкий прокси цифровой зрелости. Пересечение с интересом к ИИ не измерялось напрямую.сценарная оценка

6,43 млн × 43% × 47% ≈ 1,30 млн компаний

Почему это не «точный SOM»

SOM требует дополнительных наблюдаемых ограничений: доступных каналов привлечения, географии, отраслей, цены, конкуренции, цикла продаж и мощности команды. Без них 1,30 млн — адресуемая гипотеза для дальнейшей проверки, а не обещание продаж.

Сценарий	Фильтр цифровой зрелости	Результат	Как использовать
Консервативный	30%: более узкая трактовка готовности	~0,83 млн компаний	Нижняя граница для планирования экспериментов.
Базовый	47%: сайт или соцсети	~1,30 млн компаний	Гипотеза верхнего уровня; проверять на интервью и воронке.
Достижимый	Каналы, сегменты и экономика	Не определяется из этой статистики	Считать отдельно после выбора продукта и go-to-market.

Правила хорошего market sizing

Указывать дату среза и первоисточник для каждой наблюдаемой цифры.
Маркировать опросные данные и прокси как допущения, не как факты реестра.
Не умножать независимые фильтры без оговорки: их аудитории могут пересекаться неслучайно.
Показывать диапазон и условия его изменения — это полезнее одного точного числа.
После расчёта проверять гипотезу интервью, спросом и стоимостью привлечения.

Источники

ФНС — Единый реестр субъектов МСП, срез 10.08.2026.
Summit Group / РБК Компании — опрос МСП: 43% используют простой ИИ.
Росстат: цифровизация малых предприятий — 47% с веб-сайтом или аккаунтом в соцсетях (данные 2023).