PMF 是产品被一小撮用户真正认可、并持续回来使用;早期最该看留存,而不是急着放大增长。
AI根据立正公开的文章和视频整理,不是他本人回复。重要的判断,请回到出处核对。
先看留存,而不是先看增长
材料里的观点判断有没有 PMF,早期用户量小的时候,留存比规模更有信息量:用户觉得有价值就会一直回来,觉得没价值就走掉。做法是先定义什么算“活跃”、产品该多久用一次,再按注册时间分组(cohort)追踪同一批人后续还在不在。比如上线首日来 100 人,第 7 天还有 20 人活跃,这一组的 7 日留存就是 20%。留存曲线一路下滑,说明还没找到 PMF,这时该停下来修核心价值,而不是加大投放1。
还没找到 PMF 之前,产品连目标用户和使用场景都没定,做增长分析容易把重点做散;更该做的是一小撮真心觉得有用的用户深度访谈,把产品做到对他们有用2。
PMF 是移动靶,方向错了要大改
材料里的观点早期想出来的点子大概率是错的,需要不断调整,Zoom 最初也不是今天的方向。所以创业者要使命上坚定、路径上灵活:使命不够强熬不过反复调整,路径太执着就把自己困在没有 PMF 的产品里。AI 时代市场变化更快,用户今天会用的东西几个月后就变了,PMF 要持续重新找落脚点,不能守住最初的答案3。
从参与度还能进一步看产品处在什么位置:黏性看用户多频繁回来,留存看用户还在不在。高黏性高留存是标杆;高黏性低留存像爆火手游,来得快去得也快;低黏性高留存像报税软件,靠可靠而非高频;两者都低,说明最基本的 PMF 还没有4。
留存和黏性的具体指标来自一本合著书的中文改写版,不是立正一个人的立场,核对细节需回到英文原书。
出处
- 1《Growth Data Analytics Playbook》中文版 · 第2章 找到产品价值的早期信号
讲清留存为什么是早期最关键的 PMF 信号,以及怎么算、怎么读留存曲线。
- 2《Growth Data Analytics Playbook》中文版 · 第1章 用增长分析驱动产品成功
说明为什么没找到 PMF 前不该急着做增长分析。
- 3从“算计太多”到“心力劳动”:我和夏淳博士聊硅谷创业、AI时代与人的下一次迁徙
解释为什么 PMF 是移动靶、方向错了要大改,以及使命坚定与路径灵活的关系。
- 4《Growth Data Analytics Playbook》中文版 · 第5章 留住用户,让他们常来
用黏性和留存两个维度判断产品处在哪个阶段、该优先做什么。
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