pmf-survey

ドメインコンテキスト

このスキルは、実績のあるプロダクトマネジメントのフレームワークを実践します。このアプローチは業界のリーダーたちによるベストプラクティスを組み合わせ、日々のPM業務で実践できるように設計されています。

入力要件

• 製品、機能、または課題についてのコンテキスト
• 関連するデータ、調査、または制約（推奨ですが、任意です）
• 達成しようとしていることの明確な説明

PMF Survey（プロダクト・マーケット・フィット調査）

概要

PMF Surveyは、プロダクト・マーケット・フィットを測定し、体系的に改善するための手法です。核心となる考え方は、プロダクト・マーケット・フィットを数値化し、その数値をもとにロードマップを作成できるというものです。

重要な質問は、「この製品をもう使えなくなったら、どう感じますか？」です。

• 非常に残念 - 「打ちのめされるでしょう。これが必要です。」
• 多少残念 - 「がっかりはしますが、ほかのものを見つけるでしょう。」
• 残念ではない - 「特に気にしないでしょう。」

Sean Ellisは、「非常に残念」と答えた人が40％以上いる企業はほぼ例外なく順調に成長し、40％未満の企業は苦戦することを発見しました。この基準値は、数千社にわたって一貫して確認されています。

SuperhumanのRahul Vohraは、これをさらに発展させました。アンケートの回答を使い、PMFスコアを確実に高めるロードマップをアルゴリズムで生成するエンジンを構築しました。

使用する場面

以下が必要な場合は、PMF Surveyを使用します。

• 大規模な投資判断を下す前に、プロダクト・マーケット・フィットを定量化する
• ピボットするか、現在の方針にさらに注力するかを判断する
• 実際に大きな効果をもたらす要素に基づいて、ロードマップの優先順位を決める
• 最も熱心に支持してくれる顧客セグメントを特定する
• 改善を重ねながら、PMFを継続的に追跡する
• 直感ではなくデータを使って、投資家を説得する

使用しない場面

• アクティブユーザーが30人未満の場合（サンプル数が少なすぎます）
• ユーザーが価値を実感するのに十分な時間が経っていない場合（アンケートの実施が早すぎます）
• 製品の使用が雇用主によって義務付けられている場合（ユーザーに選択肢がありません）
• 構築せずに仮説を検証したい場合（代わりにJTBDを使用します）

リソース

記事：

• How Superhuman Built an Engine to Find Product-Market Fit（Rahul Vohra著）

書籍：

• Hacking Growth（Sean Ellis著）
• The Lean Startup（Eric Ries著）

さらに読む

• PM AI 評価
• PMF Survey