神奇的数字“40%”是Sean Ellis在PMF衡量方法中的一个数值，发展势头强劲的会超过，增长缓慢的则难以达到。这篇文章，作者分享了Sean Ellis的PMF衡量方法及应用，希望可以帮到大家。

SaaS产品的发展跟其他互联网产品一样，有自己不同的发展阶段：

导入期：重点解决产品可用问题，快速达成MVP（Minimum Viable Product）闭环。

成长期：

• 开始成长期：重点解决产品可卖问题，找到产品与市场的最佳契合点，即产品能满足市场的需求，令客户满意，带来商业价值，实现PMF（Product Market Fit）。在未实现PMF之前，不应该大规模获客。
• 快速成长期：重点解决产品规模化问题，找到能使产品高效触达/售卖到客户的渠道，形成规模化，即CPF（Channel Product Fit）。

成熟期：实现稳定、高速增长，此时的重点是探寻第二条增长曲线。

衰退期：开始停止增长，甚至负增长。

这里阐述如何判断产品业务是否开始进入成长期，即如何衡量PMF？

通常的方法有：

1、观察留存率

留存率是和PMF紧密相关的，留存率高，说明产品有价值。像公司平台型产品，如酷家乐、美间、模袋云等，主要观察留存率指标，通常要达到40%-50%以上。有些科技公司会将“年度客户留存率高于90%”作为PMF的标准，并在“客户留存率”的基础上拆解出一系列的「领先指标」，如PTE指标。

2、看商业收入

如客户数、回款额等，像公司增值型产品，如教育版、设计圈等，可能年直接或间接收入要过千万才算实现PMF。因PMF是动态发展的，若是产品增加了一个新的有价值的功能模块，那产品PMF的趋势是上扬的，类似这种产品向上趋势时，可以看产品的经常性收入，如ARR、MRR等。

3、市场感知

业务团队对自己产品的直觉判断，如产品活跃人数是否快速增长，流失率是否大幅下降，口碑是否快速扩散，销售周期是否稳定并缩短等，但这种方法的量化指标比较间接，更多做为辅助衡量手段。

4、用户调研

以上三种方法观测的指标都属于后置指标，通常公司要用几个月甚至几个季度的时间才能观测到准确的指标，对于初始阶段的产品来说，等待的时间过久，业务需要在更短的周期内进行测量和迭代。这里重点介绍肖恩·埃利斯（Sean Ellis，《增长黑客》作者）的“PMF衡量方法”。

Sean Ellis提出一个明确的衡量问题：“如果现在你不能再继续使用XX产品了，你的感受是？”，该问题的选项有：

① 我非常失望；

② 我有些失望；

③ 我不会失望；

④ 我已不再使用XX产品。

根据Sean Ellis的理论，若有40％或更多的用户回答“非常失望”，则该产品就实现了PMF。

在对近100家初创公司进行客户调查后，Sean Ellis发现神奇的数字“40%”，增长缓慢的企业总是会有不到40%的用户在这个问题上表示“非常失望”，而发展劲头强势的企业在这个回答上的比例总是会超过40%。Sean Ellis 这种衡量方法在很短的时间内就成为了行业的标准方法。

一、应用场景

在产品/业务初始阶段：

1. 帮助衡量产品是否实现PMF，及如何实现PMF，制定能促进产品快速提升的路线图。
2. 帮助找到产品的高期望客户（HXC），刻画出高期望客户画像。

HXC：High-Expectation Customer

High-Expectation Customer，是你的目标人群中最能欣赏并使用你的产品和服务的人。高期望值用户是其他人想要模仿的人，因为他们在别人眼中是聪明的、有判断力的和有主见的。识别出高期望值用户十分关键，因为正是这群用户能够帮助创业公司建立口碑。

1. 前置准备

1）样本条件

2）调研方式

该调研方式不能仅用定量问卷法，而应该采取“先定量，后定性”的方式，很多内容通过定量聚类后，还要通过定性深挖，且经过多轮调研对比分析，来定位及解决问题，才能确保走在正确的提升PMF的道路上。

2. 问卷模板

3. 计算逻辑

1、通过第1题衡量【产品M】是否实现PMF，若选择”非常失望“的用户占比≥40%，则可认为【产品M】实现了PMF。

2、定位出【产品M】的高期望客户（HXC），刻画HXC画像，基于HXC画像绘制产品路线图，不断提升PMF。具体方式如下：

<1> 客户分群，找到HXC

① 选择”我非常失望“ –>用户群A –>HXC，P0

② 选择”我有些失望“ –>用户群B

根据B群体感知&认可的产品价值是否与A群体趋同，将B群体二次划分：

A 趋同，用户群B1 –>HXC，P1

B 不趋同，用户群B2–>暂时忽略

③ 选择”我不会失望“ –>用户群C–>暂时忽略

④ 选择”我已不再使用该产品“ –>用户群D–>暂时忽略

<2> 刻画HXC画像

根据问卷模板中的关键维度来刻画HXC画像，如身份、行业、工作流程&内容、对【产品M】的价值感知和使用目的等，深挖HXC的需求。

结合HXC使用【产品M】的行为数据做联动分析，可知HXC的实际使用深度、偏好、频次等。

<3>绘制产品路线图

遵循「低成本、高收益」的原则，综合分析”【产品M】的改进方向&最需被优化的功能“和”【产品M】的核心价值“，除了不断增强HXC喜爱的功能，还要解决阻碍HXC顺畅使用的问题，从正反两面高效绘制产品优化路线图。

二、注意事项

1、”非常失望“用户占比为40%，是否是PMF的精准量化标准？

① Sean Ellis本人也说过不能100%保证，但这的确是前置指标中评估PMF相对有效和快捷的方法，为产品发展提供了必要的洞察力，便于采取有效措施来不断改进和完善产品。

② 国内和国外在PMF上的标准可能并不统一，但由于国内没有实践案例，可先行以40%作为衡量标准。

③ 评估主体非常重要，若公司产品矩阵庞大而复杂，在描述评估主体时要非常精准，若传达给用户的「研究主体」和用户理解的「研究主体」不同，则PMF量化结果极易发生偏差。

笔者亲身项目经验，19年在【DZ频道站】上线时，曾尝试用这套研究方法来推动【DZ频道站】的完善，当时有42.8%的用户认为”如果【DZ频道站】无法使用，他们会感到非常失望“，但当时【DZ频道站】的周活和留存都不高，我们对这个结果都非常惊奇。

事后分析原因，最有可能的是“透传给用户的「研究主体」和用户理解的「研究主体」发生了偏差”，用户心里理解的极有可能是【DZ工具】而非【DZ频道站】（【DZ工具】是定制设计师的刚需工具，而【DZ频道站】是提供定制设计师学习&掌握【DZ工具】的站点平台），即使已经把【DZ频道站】截图给用户看了，有些用户还是分不清。如果这里用户理解的研究主体是【DZ工具】，那这个结果就非常合理。

2、采用该量化方法衡量产品PMF时应该实事求是。

这里的“实事求是”体现在样本的选择上，采样条件不能过于严苛，如正常来说，用户是否体验过产品的核心功能，可看其是否产出过有效方案，采样条件可定义为“产出有效方案数≥1，且当月活跃”即可，若盲目追求PMF，将采样条件定义为“产出有效方案数≥10，且当月活跃”，这就人为限缩了细分市场，不够“实事求是”。

3、PMF是动态发展的，即使达到了PMF也不能大意，在产品初期要紧抓PMF指标，及时调整和优化产品，直至实现快速&稳定的增长。

PMF指的是产品和市场的匹配度，而产品和市场是在动态变化的，所以PMF也是动态变化的。比如，你产品增加了一个新的有价值的功能，那么你产品的PMF趋势可能是向上的；

再比如，这个市场进入了新的竞争者，市场格局发生变化，那么你产品的PMF趋势可能是向下的。在产品初期要紧抓PMF指标，及时调整和优化产品，直至实现快速&稳定的增长。