Как понять, что продукт пора выводить на рынок?

Чтобы расти, стартапу приходится соответствовать запросам рынка и искать загадочный product-market fit. Это показатель, который отражает, что продукт и рынок — идеальная пара, инь и ян, совпадающие детали пазла. В статье разбираем главные мифы о метриках PMF и объясняем, какая из них действительно покажет, что ваш продукт готов к масштабированию.

Как понять, что продукт пора выводить на рынок?

Привет, это Андрей Резинкин, венчурный инвестор, автор Telegram-блога Money For StartUp и основатель клуба для фаундеров стартапов MFS. Я вкладываюсь в стартапы на ранних стадиях, которые нацелены на зарубежные рынки. Запитчить мне стартап легко ― отправить письмо на moneyforstartup@gmail.com.

Что делает метрику PMF полезной

Хорошая метрика PMF должна показывать, когда продукт готов к масштабной дистрибуции, и не вводить команду в заблуждение. Пока вы на пути к PMF, фокус на улучшении продукта для текущих пользователей; как только PMF достигнут, пора масштабировать и привлекать новых.

Как понять, что продукт пора выводить на рынок?

Ошибки метрики PMF бывают двух типов:

— Ложные срабатывания: метрика говорит, что продукт готов к масштабированию, хотя фактически он не удовлетворяет потребности рынка. Это приводит к пустой трате ресурсов на привлечение пользователей, которые быстро уйдут.

— Ложные отрицания: метрика сигнализирует, что продукт ещё не готов к росту, хотя продукт уже удовлетворяет запросы пользователей. Это замедляет развитие и оставляет пространство для конкурентов.

Хорошая метрика PMF:

1. Показывает, когда продукт достаточно хорош, чтобы начать масштабирование.

2. Снижает ложные срабатывания — не дает команде масштабировать продукт, который еще нуждается в доработках.

3. Снижает ложные отрицания — дает сигнал к масштабированию, как только продукт готов, чтобы ускорить рост.

Давайте разберем, какие популярные метрики PMF соответствуют этим критериям.

NPS и его ограничения

Net Promoter Score (NPS) — популярный показатель, с которым проверяют лояльность клиентов. Он измеряет, насколько пользователи готовы рекомендовать продукт: «С какой вероятностью вы порекомендуете наш продукт другу или коллеге?»

Как понять, что продукт пора выводить на рынок?

Как метрика product-market fit, NPS имеет ряд ограничений:

1. Не отражает поведение. NPS показывает намерения пользователей, но не говорит о том, как часто они возвращаются к продукту. Пользователь может дать высокий балл, но не использовать продукт.

2. Субъективен и зависит от момента. NPS измеряет мнение пользователей в определённый момент, не фиксируя, как оно меняется со временем. Рейтинг может зависеть от эмоционального состояния или последнего опыта с продуктом.

3. Зависит от сферы. В некоторых индустриях NPS ниже в среднем, даже у успешных компаний. Этот показатель может давать ложные сигналы о готовности продукта к масштабированию.

Из-за этих ограничений NPS часто приводит к ошибкам: продукт может казаться готовым к росту, хотя на самом деле ещё нуждается в доработках, или наоборот — пропустить момент для масштабирования, несмотря на реальный спрос.

Правило 40%: лучше, чем NPS, но не безупречно

Популярная альтернатива NPS — «правило 40%»: продукт достиг PMF, если 40% пользователей будут «очень разочарованы», если продукт станет для них недоступен. Этот подход эффективно использовала команда Superhuman, но и у него есть проблемы:

— Смещение ответов: в опросах участвуют не все пользователи, поэтому результаты могут не отражать мнение всей базы.

— Момент проведения: если спросить слишком рано, пользователи еще воодушевлены; если слишком поздно — остаются самые лояльные, а ответы могут исказить реальную картину.

— Несоответствие слов и действий: пользователи могут говорить, что продукт им важен, но на самом деле не использовать его.

Хотя правило 40% надежнее, чем NPS, оно тоже не идеальное и может приводить к ложным отрицаниям. Возможно, ваш продукт достиг PMF, даже если опрос не набрал 40%.

Когортное удержание как точная метрика PMF

Когортное удержание (cohort retention) — метрика, которая показывает, насколько продукт удерживает пользователей со временем. В основе лежит анализ группы пользователей, присоединившихся в одно и то же время. Например, если график выравнивается на уровне 30%, это значит, что 30% пользователей из этой группы продолжают пользоваться продуктом. Если график не выравнивается, значит, удержание низкое.

Как понять, что продукт пора выводить на рынок?

Бенчмарки когортного удержания

Для разных продуктов есть свои минимальные пороги удержания:

— Для потребительских продуктов — от 25%.

— Для B2B SaaS-продуктов — от 70%.

Но лучшие продукты могут превышать эти цифры: для успешных потребительских продуктов удерживаемость достигает 40%, для B2B SaaS — 80%.

Почему cohort retention — лучший показатель PMF

В отличие от опросов, когортное удержание:

— Избавлено от смещения ответов: охватывает всех пользователей, а не только тех, кто отвечает на опрос.

— Показывает весь жизненный цикл пользователей, а не только отдельный момент.

— Отражает реальное поведение пользователей, а не просто их слова.

Выводы

Подходы к PMF различны, но когортное удержание — один из самых надежных и практичных методов оценки. Чтобы использовать эту метрику эффективно:

1. Регулярно анализируйте когортное удержание с помощью «треугольного» графика.

2. Сравнивайте удержание с успешными продуктами в вашей нише и установите целевой уровень PMF.

3. Постепенно улучшайте продукт и следите, как растет удержание в новых когортах.

***

Напомню, чем могу быть полезен.

Я Андрей Резинкин, бизнес-ангел и предприниматель. Инвестирую в стартапы ранней стадии в онлайн-образовании, HR-тех, финтех и искусственный интеллект.

Если ваша цель ― показать стартап инвесторам, выйти на рынок, выстроить маркетинг и продажи, разработать продукт ― приходите в MFS CLUB.

33
2 комментария

Очень любопытная статья, спасибо!

Ответить

Вопрос вот возник. Как часто стоит пересматривать PMF-метрики в процессе разработки? Есть ли точка, в которой нужно смещать фокус с удержания на тот же NPS?

Ответить