原站导语:Superhuman 创始人兼 CEO Rahul Vohra 带我们了解,这家创业公司如何把产品与市场匹配变成更可操作的事情。他详细介绍了用于衡量和优化匹配程度的关键调查,以及一套四步流程。

原文题图:相互咬合的齿轮与向右上方的箭头
原文题图:齿轮与上升箭头,以意象呼应寻找产品与市场匹配的“引擎”。来源:First Round Review;随原文经授权译载。图片来源 ↗

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本文作者是 Rahul Vohra,他是 Superhuman 的创始人兼 CEO。这家创业公司正在打造全世界最快的电子邮件体验。

我们都听说过,产品与市场匹配推动创业公司走向成功;而几乎每一次失败背后,都潜伏着它的缺失。

对创始人来说,从第一天起,达成产品与市场匹配就是一件让人念念不忘的事。它既是我们争先恐后想要跨越的巨大障碍,也是让我们夜不能寐、担心自己永远无法抵达的隐忧。但说到产品与市场匹配究竟是什么,以及怎样才能实现,大多数人很快就会发现:并没有一套久经实战检验的方法。

2017 年夏天,我正一头扎在为自己的创业公司 Superhuman 寻找产品与市场匹配的探索中。我翻阅那些经典博客和有奠基意义的文章,其中几个说法让我印象很深。Y Combinator 创始人 Paul Graham 将产品与市场匹配描述为:你已经做出了人们想要的东西。Sam Altman 则将它描述为:用户会自发地告诉别人,让他们也来使用你的产品。当然,被引用最多的描述,还是 Marc Andreessen 在 2007 年一篇博文中的这段话:

“当产品与市场没有匹配时,你总能感觉到。客户没有真正从产品中获得价值,口碑没有传播开来,使用量增长得不够快,媒体评价有些不咸不淡,销售周期拖得太长,许多交易始终无法成交。

而当产品与市场已经匹配时,你也总能感觉到。你生产产品的速度有多快,客户购买的速度就有多快;或者,你增加服务器的速度有多快,使用量增长的速度就有多快。客户付的钱不断涌入公司的活期账户。你拼命招聘销售和客服人员。记者打来电话,因为他们听说了你那个炙手可热的新东西,想和你聊聊。你开始拿到哈佛商学院的年度创业者奖。投资银行家在你家门口蹲守。”

对我来说,这是最生动的定义,也是我含着眼泪盯着看的一段话。

我们在 2015 年组建公司,开始编写 Superhuman 的代码。一年后,团队已经发展到 7 人,我们仍在疯狂地写代码。到了 2017 年夏天,团队已有 14 人,而我们还在写代码。无论是团队还是我自己,都给了我尽快推出产品的巨大压力。我的上一家创业公司 Rapportive,从推出产品、扩大规模到被 LinkedIn 收购,所花的时间还比这更短。可这一次,两年过去,我们却还没有走出起点。

但无论压力多大,我都没有准备好推出产品。通常的做法是“先扔出去,看看什么能行”。如果只投入了几个月,沉没成本还低,这么做或许没问题。可在我看来,“先发布,再看看会发生什么”既不负责任,也很鲁莽——尤其考虑到我们已经投入了好几年。

Superhuman 创始人兼 CEO Rahul Vohra
Superhuman 创始人兼 CEO Rahul Vohra(原文发表时的身份)。照片由 Rahul Vohra 提供。图片来源 ↗

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更让我感到压力的是,作为创始人,我不能只是把自己的感受告诉团队。这些雄心勃勃的工程师已经把全部心血倾注在产品里。我不知道该怎样告诉他们,我们还没有准备好;更糟的是,我也没有摆脱困境的策略,而这肯定不是他们想听到的。我想找到恰当的语言或框架,说明我们当前的位置,以及接下来该采取什么行动,才能达成产品与市场匹配,但始终找不到。

原因在于,我找到的那些关于产品与市场匹配的描述,对已经推出产品的公司非常有帮助。如果发布之后,营收没有增长,融资很困难,媒体不愿意和你聊,用户增长也很疲弱,你就可以很有把握地断定:自己还没有达成产品与市场匹配。可实际情况是,由于我之前创业成功过,我们融资并不困难。我们本来可以获得媒体报道,却在主动避开媒体。用户之所以没有增长,也是因为我们刻意选择不再接纳更多用户。我们还处在正式推出产品之前,没有任何指标能够清晰地说明自己的处境。

所有关于产品与市场匹配的描述,看起来都太像事后判断,太缺乏可操作性。我清楚我们身在何处,却无法把它传达给别人;对于下一步应该怎么走,也没有计划。

于是,我绞尽脑汁,想弄明白怎样才能跨越 Superhuman 当前所处的位置与我们必须达到的高标准之间的距离。最后,我开始想:**如果产品与市场匹配可以被衡量,会怎样?**如果能衡量它,也许就能优化它;也许还能系统地提高匹配程度,直到真正达成匹配。

围绕这个目标重新调整方向之后,我又有了干劲,开始反向推导一套达成产品与市场匹配的流程。下面,我会介绍由此得到的发现,重点说明那个让一切变得清楚的指标,以及我们用来构建引擎的四步流程。正是这台引擎,推动 Superhuman 在寻找匹配的道路上向前迈进。

围绕一个指标:产品与市场匹配的领先指标

为了理解产品与市场匹配,我读了所有能找到的资料,也和所有能找到的专家交流。当我找到 Sean Ellis 时,一切都改变了。他曾在 Dropbox、LogMeIn 和 Eventbrite 的早期负责增长,后来还创造了“增长黑客”这个词。

我之前找到的产品与市场匹配定义都生动而有说服力,但它们都是滞后指标:等投资银行家都来你家门口蹲守了,你早就已经达成产品与市场匹配了。Ellis 则发现了一个领先指标:只要问用户“如果你再也不能使用这个产品了,你会有什么感受?”,然后统计回答“非常失望”的用户比例。

Ellis 用自己的客户开发调查对近 100 家创业公司进行基准比较之后,发现那个神奇的数字是 40%。难以实现增长的公司,回答“非常失望”的用户比例几乎总是低于 40%;而发展势头强劲的公司,几乎总能超过这条门槛。

问问用户:如果再也不能使用你的产品,他们会有什么感受。回答“非常失望”的那群人,会帮你打开产品与市场匹配的大门。

一个很有帮助的例子来自 Hiten Shah。在 2015 年的一项公开研究中,他向 731 名 Slack 用户提出了 Ellis 的问题。其中 51% 的人回答,如果没有 Slack,他们会非常失望。这表明,在大约拥有 50 万付费用户时,这款产品确实已经达成产品与市场匹配。考虑到 Slack 传奇般的成功故事,今天看来,这并不太令人意外。这个例子也确实说明,要超过 40% 的基准有多么困难。

受到这种方法的启发,我们开始测量 Superhuman 的用户会如何回答。按照 Ellis 的建议,我们找出最近体验过产品核心功能的用户,重点关注过去两周内至少使用过两次产品的人。(当时,我们有 100—200 名用户可以调查。但规模更小、阶段更早的创业公司也不该回避这个方法:大约有 40 位受访者时,就能开始得到方向上大致正确的结果;这个人数比大多数人想象的少得多。)

随后,我们通过电子邮件向这些用户发送了一份 Typeform 问卷的链接,问了下面四个问题:

  1. 如果你再也不能使用 Superhuman 了,你会有什么感受? A)非常失望;B)有些失望;C)不会失望。
  2. 你认为哪类人最能从 Superhuman 中受益?
  3. Superhuman 带给你的主要好处是什么?
  4. 我们可以怎样改进 Superhuman,让它更适合你?

收集好回答之后,我们分析了第一个问题:

初始调查结果:非常失望 22%,有些失望 52%,不会失望 26%
如果再也不能使用 Superhuman,你会有什么感受?原图标注“2017 年初”。非常失望(Very disappointed)22%,有些失望(Somewhat disappointed)52%,不会失望(Not disappointed)26%。图表由 Rahul Vohra 提供。图片来源 ↗

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只有 22% 的人选择“非常失望”,显然,Superhuman 还没有达成产品与市场匹配。这个结果看起来或许让人沮丧,我却因此振奋起来。我终于有了向团队解释现状的工具,更令人兴奋的是,还有了一份提高产品与市场匹配程度的计划。

从基准到引擎:优化产品与市场匹配的四步手册

我决心让这个数字发生变化,于是全心投入到提高产品与市场匹配得分的方法上。问卷中每一道题的回答,都会成为实现目标所需框架的关键材料。

我们的产品与市场匹配引擎由以下四个部分构成。

1)细分用户,找到支持者,勾勒高期望客户的画像

早期的营销可能会吸引各种各样的用户,尤其是当你获得过媒体报道,或者产品以某种形式免费提供时。但其中许多人并不是合适的用户:他们对你的产品并没有真正的需求,产品的主要好处或使用场景也未必适合他们。你本来也不会想把这些人当作用户。

作为早期团队,你当然可以凭着自己对“产品应该服务谁”的先入之见缩小市场,但这不会让你学到任何新东西。如果改用问卷中回答“非常失望”的那群人作为观察市场、缩小范围的透镜,数据就能自己说话;你甚至可能发现,产品在某些从未想到过的市场里引发了强烈共鸣。

对我来说,细分的目的是找到一些小范围的市场:Superhuman 在那里可能有更好的产品与市场匹配,而我之前可能忽略了它们,或者从没想过把范围缩小到那里。

首先,我们根据用户对第一个问题——“如果你再也不能使用 Superhuman 了,你会有什么感受?”——的回答,对问卷结果分组:

按感受分为三组:非常失望 22%,有些失望 52%,不会失望 26%
按第一题的回答分组:非常失望 22%,有些失望 52%,不会失望 26%。图表由 Rahul Vohra 提供。图片来源 ↗

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然后,我们为每一位填写问卷的人标注了一个用户角色。

为调查回答标注用户角色,包括创始人、经理、高管、商务拓展、销售、客户成功、工程师和数据科学家
为回答标注角色。图中文字对照:Founder=创始人,Manager=经理,Executive=高管,Business Development=商务拓展,Sales=销售,Customer Success=客户成功,Engineer=工程师,Data Scientist=数据科学家。颜色沿用前图的三组感受。图表由 Rahul Vohra 提供。图片来源 ↗

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接下来,我们查看“非常失望”这一组中出现了哪些用户角色,也就是最支持我们的那 22% 用户,并据此缩小市场范围。在这个简化示例中,你可以看到,我们聚焦于创始人、经理、高管和商务拓展人员,暂时忽略其他所有角色。

保留目标角色后:非常失望 32%,有些失望 45%,不会失望 23%
保留“非常失望”组中出现的角色:创始人、经理、高管、商务拓展。细分后,非常失望为 32%,有些失望为 45%,不会失望为 23%。图表由 Rahul Vohra 提供。图片来源 ↗

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用这种更细分的视角看数据,数字发生了变化。以最热爱产品、会感到非常失望的那群人为依据缩小范围后,我们的产品与市场匹配得分提高了 10 个百分点。虽然还没达到令人向往的 40%,但我们只花了很少的力气,就已经向它靠近了一大步。

细分前后的比例比较:非常失望从 22% 提高到 32%
细分的影响:非常失望 22%→32%,有些失望 52%→45%,不会失望 26%→23%。译注:本段原文写“jumped by 10%”,依图中 22%→32% 译作“提高了 10 个百分点”;第四步正文与趋势图另记 33%,本译文保留两处原始数值的差异。图表由 Rahul Vohra 提供。图片来源 ↗

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为了再深入一步,我想更好地理解这些真正热爱产品的用户。我希望把他们的样子描绘得尽可能鲜活,好让整个团队都受到鼓舞,更好地为他们服务。

为此,我借用了 Julie Supan 的高期望客户框架。Supan 指出,高期望客户(high-expectation customer,简称 HXC)并不是一个包罗万象的用户画像,而是目标人群中最有鉴别力、要求最挑剔的那个人。最重要的是,他们会因为产品最大的好处而喜爱它,并帮助传播口碑。例如,Airbnb 的高期望客户不只是想去新的地方,还想获得归属感;Dropbox 的高期望客户则希望保持井井有条,让生活更简单,并妥善保护自己一生的工作成果。

带着这个认识,我开始寻找 Superhuman 的高期望客户。我们只选取那些如果不能使用产品就会非常失望的用户,分析他们对问卷第二题——“你认为哪类人最能从 Superhuman 中受益?”——的回答。

这是一个非常有力的问题,因为满意的用户几乎总是在描述他们自己,而不是别人;他们还会使用那些对自己最重要的词语。这样一来,你就知道产品对谁有效,以及什么样的语言能引起他们的共鸣。这也为营销文案提供了宝贵的洞见。

借助客户自己的话,以及 Supan 关于构建画像的建议,我们描绘出了一个丰富而详细的 Superhuman 高期望客户形象:

Nicole 是一位勤奋工作的专业人士,需要和很多人打交道。例如,她可能是高管、创始人、经理,或从事商务拓展。Nicole 工作时间很长,常常连周末也在工作。她觉得自己非常忙,希望能有更多时间。她认为自己的工作效率不错,但也有足够的自知之明,知道自己还可以做得更好,偶尔会研究提高效率的办法。她工作日中的很大一部分时间都花在收件箱里:通常一天阅读 100—200 封邮件,发送 15—40 封;特别忙的时候,一天最多会发 80 封。

Nicole 认为及时回应别人是工作的一部分,也以此为傲。她知道,不回应可能会让团队的工作受阻,损害自己的声誉,或者错过机会。她的目标是清空收件箱,但一周最多只能做到两三次。极偶尔的时候——也许一年一次——她会宣布“邮件破产”,放弃处理所有积压邮件。总体来说,她有成长型思维。虽然她对新产品持开放态度,也会跟进技术的发展,但对于电子邮件,她的思维可能比较固定。她愿意尝试新的邮件客户端,却怀疑它们是否真能让自己更快。

有了高期望客户的画像,我们就有了一个工具,让整个公司专注于比任何人都更好地服务这个小范围的人群。有人可能觉得,这种方法限制太多,认为创业早期不该把客户群锁定得如此具体。

一种普遍的看法是,把产品过于精细地定制给一个较小的目标市场,会让增长碰到天花板。但我不这么认为。

Paul Graham 的这番话解释了原因:

“一家创业公司推出产品时,必须至少有一些用户真正需要他们正在做的东西。这些人不只是觉得自己有一天可能会用上,而是迫切地想要它。通常,最初的这群用户人数很少,原因很简单:如果有一样东西,是很多人迫切需要的,而且一家创业公司用通常投入第一版产品的精力就能做出来,那么它很可能早就已经存在了。这意味着,你必须在某一个维度上妥协:你可以做一个很多人有一点想要的东西,也可以做一个少数人非常想要的东西。选后者。这一类想法并不全是好的创业想法,但几乎所有好的创业想法都属于这一类。”

在另一篇文章里,他进一步阐明了这一点:

“从理论上说,这种爬山式的探索可能会让创业公司陷入困境:它们可能最终停在一个局部最大值上。但实际中,这种情况从未发生。……创业想法空间中的峰顶,并不是尖锐而孤立的。大多数相当不错的想法,旁边都有更好的想法。”

归根结底,做一个少数人非常想要的东西,比做一个很多人只有一点想要的产品更好。在我看来,产品与市场匹配引擎中缩小市场范围的这个过程,会大幅帮助你把产品优化成“少数人非常想要的东西”。

2)分析反馈,把犹豫的用户变成狂热拥护者

不过,只把范围缩小到高期望客户还不够。我们已经收窄了范围,现在还需要挖得更深。由于得分仍低于 40% 的门槛,我们需要弄清楚:这个更小的人群为什么如此喜爱 Superhuman,以及怎样才能让更多用户进入这个群体。

为了从根本上弄明白怎样改进产品、让它对用户产生更深的吸引力,我发现,把精力集中在下面这些关键问题上很有帮助:

  • 用户为什么喜爱这个产品?
  • 是什么阻碍了用户爱上这个产品?

为了理解用户为什么喜欢 Superhuman,我们再次查看那些如果不能使用产品就会非常失望的用户。这一次,我们看的是他们对问卷第三题——“Superhuman 带给你的主要好处是什么?”——的回答。

下面是一些格外引人注意的回答:

  • “用 Superhuman 处理邮件快得多,原因有两个:每次只显示一封邮件,而且整体速度远胜 Gmail。我处理完收件箱只需要原来一半的时间。”
  • “速度!这个应用快得不可思议,用户体验加上键盘快捷键,真的让我变成了一个超人。”
  • “用 Superhuman 比用 Gmail 快太多了,根本不在一个级别。而且它沿用了我最喜欢的 Gmail 快捷键,所以对 Gmail 重度用户来说,完全没有学习门槛。”
  • “我能更快地处理收到的邮件,相应地给邮件分类,让工作流程更顺畅。”
  • “速度。美感。所有事情都能用键盘完成。”
  • “速度,以及那套出色的键盘快捷键。我几乎用不着触控板,甚至可以完全不用。”

把这些回答放进词云之后,一些共同主题浮现出来:最热爱我们产品的用户,最看重 Superhuman 的速度、专注体验和键盘快捷键。

最热爱产品的用户所看重的好处:词云突出速度、键盘、快捷键和专注
最热爱产品的用户所看重的好处。主要词语对照:speed=速度,keyboard=键盘,shortcuts=快捷键,focus=专注,fast/faster=快/更快,email=电子邮件。保留原词云的词语与相对大小。图表由 Rahul Vohra 提供。图片来源 ↗

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更深入地理解产品的吸引力之后,我们把注意力转向了另一个问题:怎样才能让更多人爱上 Superhuman?

下一步有些反直觉:我们决定,对那些如果再也不能使用产品也不会失望的用户,礼貌地略过他们的反馈。

这批“不会失望”的用户,不应该以任何方式影响你的产品策略。他们会要求一些让你分心的功能,提出并不适合产品的使用场景,而且很可能声音很大。然后,他们会流失,留给你一份被折腾得支离破碎、混乱不堪的路线图。无论这听起来多么令人惊讶或难受,都不要按照他们的反馈行动;在寻找产品与市场匹配的路上,这些反馈会把你带偏。

对那些没有你的产品也不会失望的人,礼貌地忽略他们。他们距离爱上你的产品太远,基本上已经没有争取的希望。

剩下的,就是没有产品会“有些失望”的用户。一方面,“有些”意味着还有机会:吸引力的种子已经在那里,也许稍作调整,就能让他们爱上你的产品。但另一方面,这些人中也完全可能有一部分,无论你做什么,都永远不会因为失去产品而感到非常失望。

为了更精确地决定该听取谁的意见,我们又做了一次细分。通过分析问卷第三题,我们已经知道,满意的 Superhuman 用户把速度当作主要好处,于是便用它来筛选“有些失望”的那组用户:

按主要好处是否为速度再次细分:有些失望且看重速度占 30%,有些失望且主要好处不是速度占 15%
再次细分:“有些失望”且主要好处是速度占 30%,主要好处不是速度占 15%;另有非常失望 32%、不会失望 23%。这些比例均以细分后的全部用户为分母,30% 与 15% 合起来就是此前的 45%。图表由 Rahul Vohra 提供。图片来源 ↗

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围绕速度,把“有些失望”的用户拆成两个新群体之后,我们决定这样处理他们的反馈:

  • **有些失望、但主要好处不是速度的用户:**我们选择礼貌地忽略他们,因为产品的主要好处并没有引起他们的共鸣。即使做出他们想要的一切,他们也不太可能爱上这个产品。
  • **有些失望、而主要好处正是速度的用户:**我们会极其认真地关注这个群体,因为产品的主要好处已经引起了他们的共鸣。有某个东西——很可能只是一个小问题——拦住了他们。

聚焦最后这一组人,我们更仔细地查看他们对问卷第四题——“我们可以怎样改进 Superhuman,让它更适合你?”——的回答。

我们看到的是下面这些内容:

改进请求词云:移动端应用最突出,还包括集成、附件、日历、搜索、回执和统一收件箱
“有些失望”且看重速度的用户提出的改进需求。主要词语对照:mobile/app=移动端/应用,integration=集成,attachment=附件,calendaring=日历,search=搜索,receipts=回执,unified=统一,shortcuts=快捷键,bugs=缺陷。图表由 Rahul Vohra 提供。图片来源 ↗

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经过分析,我们发现,阻碍用户的主要问题很简单:**我们没有移动端应用。**2015 年,我们反其道而行之,选择从桌面端起步。大多数邮件都是从桌面端发出的,因此,我们认为自己能在那里创造最多价值。我们一直计划开发移动端应用,但在旅程的起点,和每家创业公司一样,我们只有够下一注的筹码。到了 2017 年,情况已经很清楚:这件事再也不能拖了,移动端已经成为达成产品与市场匹配的关键。

进一步深挖,我们发现了一些不那么显眼、却更有意思的需求:集成、附件处理、日历、统一收件箱、更好的搜索、已读回执,以及其他长尾需求。例如,作为一家早期公司,我们内部并不重度使用日历。如果只凭自己对电子邮件的直觉,我们几乎不会给日历功能排上多高的优先级。因此,这个深挖反馈的过程,让日历在产品优先级列表中大幅前移。

清楚地理解主要好处和缺失的功能之后,我们所要做的,就是把这些洞见反馈到 Superhuman 的开发中。落实这些细分后的反馈,会帮助“有些失望”的用户不再犹豫,转而成为热情的拥护者。

3)制定路线图:加倍投入用户喜爱的部分,同时解决阻碍其他用户的问题

虽然我们已经理解用户为什么喜爱产品,以及是什么阻碍了其他用户,但真正要敲定产品路线图时,起初还不清楚该如何处理这两者之间的张力。

我最终想明白了:**如果只加倍投入用户喜爱的部分,产品与市场匹配得分就不会提高;如果只解决阻碍用户的问题,竞争对手就很可能超越你。**这个认识指导了我们的产品规划,实际上等于帮我们写好了路线图。

为了加倍投入那些“非常失望”的用户所喜爱的东西,我们把路线图的一半投入到以下主题中:

  • **更快的速度。**Superhuman 已经非常快了,但我们还在努力让它更快。例如,界面原本可以在 100 毫秒内响应,搜索也比 Gmail 快。我们继续推进,把响应时间压到 50 毫秒以下,并努力让搜索给人即时完成的感觉。
  • **更多快捷键。**用户喜欢用键盘完成一切,因此,我们让快捷键变得更可靠、更全面。我们做出了其他邮件产品没有的快捷键,并开始对按键输入进行流水线处理,确保即使你按键的速度超过电脑当下能够处理的速度,一切仍然能正常工作。
  • **更多自动化。**用户非常看重更高效地利用时间的能力。但大家都会碰到同一个限制:打字本身就是要花时间。因此,我们开发了 Snippets,让用户可以自动输入短语、段落,甚至整封邮件。为了节省更多时间,我们继续增强 Snippets,让它能够包含附件,自动把人加入抄送列表,甚至与客户关系管理系统(CRM)和招聘候选人跟踪系统(ATS)集成。
  • **更多设计上的巧思。**从反馈中,我们看到用户喜欢产品的设计以及许多细节,于是便投入精力,打磨了数百处小地方,让用户感受到我们的用心。例如,现在输入 -->,就会自动变成一个向右的箭头:→。

为了让那些喜爱速度、却只是“有些失望”的用户更进一步,路线图的另一半聚焦在这些地方:

  • 开发移动端应用。
  • 增加集成。
  • 改进附件处理。
  • 引入日历功能。
  • 提供统一收件箱选项。
  • 改善搜索。
  • 推出已读回执。

为了给这些工作排出先后顺序,我们采用了一种很简单的成本—影响分析:把每个潜在项目的成本标为低、中、高,也把影响标为低、中、高。对于路线图的后一半,也就是解决阻碍用户的问题,每项改进有多少人提出需求,便能清楚地反映它的影响。对于前一半,也就是加倍投入用户喜爱的部分,我们则必须凭直觉判断影响。这就是“产品直觉”发挥作用的地方,而它来自经验,以及对用户深切的共情。(前面构建高期望客户画像的练习,对培养这种能力大有帮助。)

有了这份行动计划,我们便开始工作,先做那些成本低、影响大、最容易摘到的果实,以便立刻交付改进。

要提高产品与市场匹配得分,把一半时间用来加倍投入用户已经喜爱的部分,另一半用来解决阻碍其他用户的问题。

4)重复这个过程,让产品与市场匹配得分成为最重要的指标

随着时间推移,我们不断调查新用户,跟踪产品与市场匹配得分的变化。(我们小心确保每位用户只接受一次调查,以免让结果偏离 40% 基准的比较口径。)

回答“非常失望”的用户比例,很快就成了我们最重要的数字。它是我们最醒目的指标,我们按周、月和季度持续跟踪。为了更方便地长期衡量它,我们开发了一些定制工具,持续调查新用户,并更新各个时间段的汇总数据。我们还重新调整了产品团队的关注重点,设立了一个 OKR,其中唯一的关键结果就是“非常失望”的用户比例,以确保我们持续提高产品与市场匹配程度。

围绕这一个指标重新组织 Superhuman 的工作,带来了回报。2017 年夏天,我们刚开始这段旅程时,产品与市场匹配得分是 22%。细分用户、聚焦于会感到非常失望的用户群之后,得分达到了 33%。经过仅仅三个季度的产品改进,得分就接近翻倍,达到 58%。

产品与市场匹配得分的变化:33%、47%、56%、58%,虚线为 40% 基准
产品与市场匹配得分的变化:33%→47%→56%→58%。紫线表示“非常失望”的用户比例,白色虚线表示 40% 基准。原图未标出各点的具体日期;正文说明,产品改进持续了三个季度。图表由 Rahul Vohra 提供。图片来源 ↗

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我们还没有结束;产品与市场匹配得分,是我们会继续追踪的东西。我认为,对创业公司来说,关注这个指标始终有用,因为随着增长,你会遇到不同类型的用户。早期采用者更宽容,即使产品有难以避免的缺点,他们仍然会享受它的主要好处。但当你走出这群人、触及更多用户时,他们的要求就会高得多,会要求你的产品具备他们当前所用产品的同等功能。结果,你的产品与市场匹配得分很可能下降。

不过,这不该让你过分焦虑,因为有办法应对。如果你的业务具有强大的网络效应——想想 Uber 或 Airbnb——那么随着增长,核心好处会不断增强。如果你是一家像 Superhuman 这样的 SaaS 公司,那你就必须随着用户群的扩大,持续改进产品。为此,我们每个季度都会用这套流程重新制定路线图,确保产品与市场匹配得分提高得足够快。

准备迎接变化

在沿着这套流程前进的曲折过程中,我找到了一种定义产品与市场匹配的方法,也找到了衡量它的指标。团队有了一个可以共同围绕着努力的数字,而不再是一个让人感到无望的抽象目标。通过调查用户、细分支持者、了解用户喜爱什么以及受到什么阻碍,再把路线图分成这两个部分,我们找到了一套提高产品与市场匹配程度的方法。

这台产品与市场匹配引擎对公司的影响,再怎么强调都不为过。我们在 Superhuman 做的所有事情——从招聘到销售,从营销到融资——都明显变得更容易了。团队已发展到 22 人,净推荐值(NPS)也随着产品与市场匹配得分一同上升。无论是在调查中还是社交媒体上,用户都明显更愿意大声表达自己对产品的喜爱。现有投资人开始询问,能否在下一轮融资之前追加投资;外部投资人也不断问我,他们能不能投进来。

退后一步,回顾为 Superhuman 构建这台产品与市场匹配引擎的收获,我最后留下了两点体会:

  • 给早期团队提建议的投资人,应该避免在达成产品与市场匹配之前就催促增长。作为一个行业,我们都知道这样做会以灾难告终,但要求过早增长的压力,仍然太过普遍。创业公司需要时间和空间,找到自己的匹配,并以正确的方式推出产品。
  • 对于每一位想走出荒野、踏上那条通往难以捉摸的产品与市场匹配之路的创始人,我也曾身处你现在的位置。我希望,你会考虑在那些人们常说的“创业车库”里,重新调校这台引擎,把它变成适合你自己的东西。等你终于达到所追求的产品与市场匹配得分时,我的建议是:把油门踩到底,尽可能快地增长。这会让人不舒服,但你会拥有所需的证据,知道自己能够成功。

如果你想亲自试试这台引擎,可以看看这个交互工具,里面有一份 Superhuman 真实结果的样本。试着调整它,你会看到词云随之变化;你也可以填入自己的数据,用它来打造自己的产品。

如果你还想继续了解怎样用更科学的方法寻找产品与市场匹配,可以阅读 PMF Method,以及我们这篇文章,其中为 B2B SaaS 创始人提供了详细的基准和案例研究。

照片与图表由 Rahul Vohra 提供。

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