PMF（产品市场匹配）是什么？很多人可能是第一次听到这个词。本文作者以科技SaaS行业为例，围绕如何设置PMF指标展开分析，与你分享。
我们使用“PMF”来做“何时进行规模化”的关键决策，但我们却缺乏对这个术语的科学化、数据驱动的定义。
“PMF（产品市场匹配）是什么?”当把这个问题抛给哈佛商学院的学生时——
有人引用了Marc Andreessen的定义：“PMF即处于良好的市场中，拥有一种能够满足市场需求的产品”，但这个定义中有太多主观解释，特别是“良好”和“满足”这两个词。
有人引用了Sean Ellis的定量定义，“PMF即，至少40%的受访客户表示，如果他们未来无法再使用这个产品，他们会非常失望。”然而，这种定义可能会在收集数据的过程中，存在假阳性的风险。
一、头部企业的PMF指标：「客户留存率」，却难以短期辅助决策
很多大公司会将「客户留存率」作为衡量产品是否匹配市场需求的指标。客户续订或重复购买的决定，是他们对产品满意程度最真实的指标，也是产品匹配了市场需求的指标。
全球大多科技行业都将“年客户保留率高于90%”作为PMF的标准。因此，我们可以认为，当年度客户保留率超过90%时，公司就具备了匹配市场需求的产品。
但是，客户留存率是一个滞后指标。通常公司要用几个季度甚至一年的时间，才能获得客户留存率。
对于处于初期阶段的企业来说，这个等待的时间太久了，也没有充足的成本去等待测量客户留存率，来找到PMF。他们需要的是可以用更快的周期进行测试、学习和迭代。
所以，针对客户留存率需要设置一系列「领先指标」，把PMF量化。
1. 设置客户留存率的「领先指标」框架
目前并没有统一的领先指标可以定义客户留存率，并普遍适用于所有公司的情况。
不过大部分公司都可以使用下面的框架来定义领先指标：
举几个例子：
70%的客户在前30天内发送了2000多条信息。
85%的客户在1小时内将1个文件夹中的某个文件上传到了一个设备上。
80%的客户在60天内使用该平台25项功能中的5项。
1）P：达到领先指标的客户比例
如果实际达到领先指标的客户比例超过了P值，则意味着对这个产品的市场需求足够大，也就达到了PMF。
但是P值设置多大才是合理的呢？来看两种极端情况——
5%太低了。如果只有5%客户达到了领先指标，说明市场需求太低了。
95%太高了。P值主要是为了确定何时进行规模扩张，如果等到95%的客户都达到领先指标，可能会错失机会。
最开始可以将P设置到60%~80%。如果目标客户群是小型企业，可以选择较低的P值，如果目标客户群是大型企业，可以选择较高的P值。
P值需要在不断的实践过程中持续监测和迭代。即便目前找到了合适的P值，随着企业规模的扩张，这个百分比也会随之提高。
2）E：与领先指标相关的某件事或一系列事件
事件要与产品使用和效果相关。E的选择需要考虑以下几点：
i．真实的，且二元（要么发生了，要么没有发生）。不能具有没有主观性，也不需要任何解释。
例如，“处理了第一项任务”是客观的；“客户看到了价值”则不是。
ii．可以通过具体的数据进行测量。
例如，“每天至少登录一次”是可测量的。“在董事会上提到该产品”是不可测量的。
iii．事件需要体现出为客户创造的价值。
例如，“使用产品后，客户处理事务的时间减少了10%”代表了给客户提供的价值，而“客户签署了合同”则不是。
iv．事件需要和公司的定位相关。
例如，致趣百川产品的战略定位是“一站式营销云”。客户可以通过综合使用多个细小功能，实现长期的获客增长，提升自身的营销能力。
仅在致趣百川平台上使用某一项功能并不是最佳的解决方案。当客户采用致趣百川平台中的多个功能时，致趣百川的竞争优势就可以显现出来了——客户无需针对每个细小的功能都额外购买一个软件，通过致趣百川这一个软件平台，就可以打通多个平台的数据，满足客户的多种营销功能需求。
因此，致趣百川可以用“客户使用了5个或5个以上的功能模块”作为领先指标的事件，这就与致趣百川“一站式营销云”价值定位是一致的。
v．事件可以是多个活动的组合，但不能过于复杂。
这些事件可以用“And（且）”或“Or（或）”来组合。只要组合可以用“是”/“否”来判断，那么就是成立的。
例如，致趣百川产品的某个领先指标事件是“使用致趣百川SCRM平台创建了10场溯源海报活动”。对客户来说，100个员工参与了10场溯源海报活动要比2个员工参加了10场溯源海报活动更有价值。
因此，可以将领先指标事件变为“使用致趣百川SCRM平台创建了10场溯源海报活动”且“有100个员工参与了溯源海报活动”。
3）T：达到领先指标的时间
T需要尽可能的小，以便企业可以尽快迭代。但是T不是越小越好，通常取决于产品有多复杂，以及实现价值需要多长时间。
比如一个网盘工具，通常用户只需要几分钟的时间来下载、安装、使用，T可能就只有几个小时。
但是致趣百川这类向大型企业出售复杂、综合的营销自动化软件，通常软件的设置和用户培训都需要较长时间，所以T可以设置为6个月或更长时间。对于大多数软件公司来说，T可以设置为1~3个月。
2. 验证客户留存的领先指标是否合适，并不断迭代改进
随着公司的发展，客户群体的扩大，企业需要验证目前设置的领先指标是否真的与客户留存相关。
举个例子：如果70%的客户在2个月内使用软件，则认为达到了领先指标。
假设公司A在此期间共获得了68个客户，留存率为82%。
例1中：
55个客户达到了领先指标，这些客户的留存率为93%；
13个客户没有达到领先指标，这些客户的留存率为39%。
这种情况下，领先指标能很好地预测客户的长期留存率。
例2中：
55个客户达到了领先指标，这些客户的留存率为84%;
13个客户没有达到领先指标，这些客户的留存率为77%。
这种情况下，领先指标不能很好地预测客户的长期留存率。
对于领先指标验证方式的一些建议：
1）领先指标的分析要选择的客户群是采购时间超过1年但不超过1年半的客户。因为近一年内采购的客户基本不会流失，尤其是在签订了年度合同的情况下。而一年半以前采购的客户的留存率不具有代表性。
2）进行季度分析，因为相关性可能会随着市场和产品的发展而变化。
3） 如果有历史客户数据，可以直接对领先指标和长期客户留存率之间的相关性进行分析。
4）即便最开始设置的领先指标不正确，也不会对业务造成损害。可以重新迭代指标，找出哪些事件的关联更好。
3. 制作「客户获取队列图」，加速找出PMF
确定客户留存率的领先指标以后，需要画一个队列图，来看什么阶段达到了领先指标。这种方法提高了企业评估产品是否达到PMF的速度。
举个例子：公司A主要是卖给B2B企业的一款软件。客户留存率的领先指标设置为——如果70%的客户在2个月内使用软件，则认为达到了领先指标。
从图表中我们可以看到，1月份获得了24个新客户。
1个月后，这24名客户中有3%使用软件。
2个月后，这24名客户中有27%使用软件。
3个月后，这24名客户中有33%使用软件。
根据领先指标的定义，公司A并没有实现产品与市场的契合。所以公司A进行了一系列调整，情况有了很大的改善。
10月份，公司A获得了55个新客户。
1个月后，这55位客户中只有6%使用产品。
2个月后，这55位客户中70%都使用产品。
此时公司A已经达到了领先指标，产品达到了PMF。
设计「客户获取队列图」时需要注意一些原则：
1）为了让企业的各个部门都可以了解PMF的目标，这张队列图可以作为汇报的第一张PPT，放在损益表和营收业绩之前。
2）可以选择合适的时间间隔衡量领先指标，上述例子是每隔一个月衡量一次，但也可以每隔一天、一周、或一个季度进行测量。判断方式类似领先指标框架中的T值。
3）“已获得的客户”列不是累计数字，而是当月获得的新客户。
4）某个客户群的产品使用率可能会下降。客户可能早期投入精力在产品上，后来发现产品没用，就会不再使用它。企业可以通过队列图找出这类客户群，并及时调整策略。
5）是否逐月有改善比什么时候能实现领先指标更重要。上面例子中，虽然最开始几个月获取到的客户群体，都没有在2个月内达到70%的领先指标，但是我们可以看到逐月的持续改善。
本文由 @VeraHuang 原创
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