Product market fit: что это и тест 40%

Автор

Энди Рачлефф (термин); Марк Андриссен (эссе 2007 года); Шон Эллис (тест 40%), 2007; тест около 2009

Уровень

201 · Инструмент

Подходит

стартап

Время на внедрение

две недели на первый опрос и график когорт, затем повторная проверка раз в месяц или квартал

Что понадобится

не меньше 40 ответов в опросе от людей, которые недавно пользовались продуктом · даты регистрации и данные об активности, чтобы построить месячные когорты · основатель, который прочтёт каждый ответ из группы «очень разочарован»

Product-market fit — состояние, когда продукт настолько хорошо отвечает потребностям реального рынка, что клиенты продолжают им пользоваться, рассказывают о нём другим и скучали бы, если бы он исчез. Марк Андриссен (Marc Andreessen) уложил это в одну строку в эссе 2007 года The only thing that matters: «находиться на хорошем рынке с продуктом, который способен этот рынок удовлетворить». Основатели, продуктовые команды ранних стартапов и венчурные инвесторы опираются на эту идею, когда решают, когда стартапу пора перестать искать и начать масштабироваться.

Чаще всего fit проверяют двумя инструментами: опросом, который придумал growth-маркетолог Шон Эллис (Sean Ellis), и формой кривых удержания по когортам. Позже в Superhuman опрос превратили в рабочую метрику для всей продуктовой команды.

Откуда взялась идея

Термин приписывают Энди Рачлеффу (Andy Rachleff), сооснователю Benchmark Capital. Unusual Ventures и a16z пишут, что он его придумал, а Андриссен в своём эссе приписывает ему «закон Рачлеффа об успехе стартапа»: великий рынок побеждает слабую команду. Знаменитым выражение сделал Андриссен: он разделил жизнь стартапа на «до fit» и «после» и описал, как ощущается каждый период. До fit сарафанное радио не работает, а циклы продаж затягиваются. После fit клиенты покупают так быстро, как вы успеваете делать продукт.

Собственный тест Рачлеффа прямолинейнее. Он спрашивает, что вы предлагаете такого, чего люди отчаянно хотят и не найдут больше нигде, а для потребительских продуктов ищет экспоненциальный органический рост среди удержанных пользователей, а не платный. «Единственный способ получить органический рост — это сарафанное радио», — сказал он Unusual Ventures.

Как работает тест 40%

Тест Шона Эллиса — один вопрос в опросе: что вы почувствуете, если больше не сможете пользоваться этим продуктом? Ответы: очень разочарован, отчасти разочарован, не разочарован. Планку Эллис описал в посте The Startup Pyramid, написанном спустя пару лет после эссе Андриссена. По Эллису, для fit нужно, чтобы не меньше 40% пользователей ответили «очень разочарован».

О том, откуда взялась цифра, он говорил откровенно. Порог он назвал «немного произвольным» и сказал, что установил его, сравнив результаты почти у 100 стартапов: у тех, кто не мог набрать трекшн, показатель всегда был ниже 40%, а у большинства стартапов с сильным трекшном — выше. Рецензируемого исследования, которое подтверждало бы черту в 40%, мы не нашли, так что считайте её практическим ориентиром.

Эллис дал и совет, который не устарел. До fit держите расходы низкими и не нанимайте вице-президентов по маркетингу и продажам, чтобы решить проблему. Основатели должны разговаривать с пользователями, пока продукт не станет must-have — тем, без чего пользователи не обходятся.

Как Superhuman превратил показатель в движок

Рахул Вохра, основатель почтового клиента Superhuman, описал самое подробное из известных публично применений теста в First Round Review. К одному вопросу Эллиса он добавил три: кому продукт принесёт больше всего пользы, в чём главная выгода и что можно улучшить. По его словам, около 40 ответов уже показывают направление.

Его первый показатель летом 2017 года составил 22%. После этого он сделал две вещи.

1. Сегментировал. Он отфильтровал «очень разочарованных» пользователей, определил их роли и пересчитал показатель для самых подходящих персон. Показатель вырос до 33% без изменений в продукте.
2. Дорабатывал продукт. Он поделил дорожную карту примерно пополам: одна половина усиливала то, что нравилось фанатам, прежде всего скорость; другая устраняла то, что сдерживало «отчасти разочарованных» пользователей, ценивших ту же выгоду, начиная с отсутствующего мобильного приложения.

За три квартала показатель дошёл до 58%, а доля «очень разочарованных» стала единственным ключевым результатом продуктовой команды. Вохра предупреждает: число может упасть, когда продукт выходит за пределы ранних пользователей, которые прощают больше.

Почему кривые удержания убеждают сильнее

Кривая удержания показывает, какая доля группы пользователей, зарегистрировавшихся в один период, остаётся активной в каждом следующем. Любая кривая сначала падает. Fit от его отсутствия отличает то, перестаёт ли она падать. Брайан Бальфур (Brian Balfour), которого цитирует Ленни Рачицкий (Lenny Rachitsky), сказал просто: «Если в какой-то момент она выравнивается, вы, вероятно, нашли product/market fit».

Крутизна раннего оттока удивляет большинство основателей. Данные Quettra, опубликованные Эндрю Ченом (Andrew Chen), показали, что среднее приложение для Android теряло 77% ежедневной активной аудитории в течение трёх дней после установки и 90% за 30 дней.

Где именно кривая должна выровняться, зависит от категории. Рачицкий и Кейси Уинтерс (Casey Winters) собрали шестимесячные ориентиры примерно у 20 практиков роста в статье What is good retention?:

Уинтерс добавляет второе условие в статье Product-Market Fit Requires Arbitrage: бизнес должен уметь привлекать пользователей дешевле, чем они для него стоят, — в идеале органически. Если рост держится на платной рекламе, считает он, fit ещё нет.

Опрос, удержание или рост: какому сигналу верить

Каждый сигнал отвечает на свой вопрос, и каждый по отдельности может ввести в заблуждение.

Отдача продаж (sales yield) — термин сооснователя Veritas Марка Лесли (Mark Leslie): годовая чистая выручка, делённая на полную стоимость отдела продаж; Рачлефф берёт отдачу выше единицы как тест для корпоративных продаж. Фреймворк Arc от Sequoia добавляет, что путь к fit зависит от типа проблемы: от горящих, которые нужно решить немедленно, до тех, что клиенты приняли как данность.

Что говорят исследования

Академических работ о product-market fit меньше, чем практических текстов. Конференционная статья Деннехи и коллег 2016 года рассматривает фреймворки PMF, а Контиджани и Левинталь (Contigiani, Levinthal) отметили в Industrial and Corporate Change, что разговор о lean-стартапе в значительной мере оторван от исследований менеджмента.

Имеющиеся данные говорят в пользу проверки до масштабирования. Джардино (Giardino) с коллегами в многокейсовом исследовании 2014 года выяснили, что провалившиеся софтверные стартапы спешили запуститься, «чтобы проверить product/market fit», и не проверили, ту ли проблему решают. Рандомизированное исследование 116 итальянских стартапов, проведённое Камуффо с коллегами, показало: основатели, которых научили проверять гипотезы как учёные, добивались лучших результатов и чаще делали разворот (pivot). Конинг, Хасан и Чаттерджи обнаружили, что стартапы, начавшие применять A/B-тесты, через год улучшили результаты на 30–100%.

Во что обходится пропуск этого шага, тоже задокументировано, хотя и менее строго. Отчёт Startup Genome, который пересказал Стив Бланк в 2011 году, утверждал, что 74% быстрорастущих интернет-стартапов провалились из-за преждевременного масштабирования.

До fit и после

До fit задача — учиться: интервью с клиентами без наводящих вопросов, небольшие эксперименты и дешёвые развороты. После fit задача меняется: строить повторяемую модель роста, и здесь подключаются пиратские метрики и работа с каналами. В Growth Lab от Pushers показатель опроса и кривая когорты идут раньше любого плана платного привлечения: расходы умножают то удержание, которое у продукта уже есть.

Как применять: Product market fit: что это и тест 40% по шагам

1. Запишите, для кого продукт и что он обещает. Назовите сегмент и одну главную выгоду, которую, по вашему мнению, он получает. Если ответ расплывчатый, все следующие цифры будет трудно читать. Результат: одна фраза вида «для [сегмента] [продукт] даёт [выгоду]».
2. Проведите опрос Эллиса среди активных пользователей. Спросите, что они почувствуют, если больше не смогут пользоваться продуктом: очень разочарованы, отчасти разочарованы или не разочарованы. Добавьте три уточняющих вопроса Superhuman: кому продукт принесёт больше всего пользы, в чём главная выгода и что стоит улучшить. Результат: доля «очень разочарованных», посчитанная минимум по 40 ответам.
3. Разбейте «очень разочарованных» на сегменты. Разбейте респондентов по роли, типу компании или сценарию использования и пересчитайте показатель для каждой группы. Группа с самым высоким показателем и есть ваш настоящий рынок — по крайней мере пока. Результат: сегмент с названием и показателем выше среднего.
4. Постройте удержание по когортам. Сгруппируйте пользователей по месяцу регистрации и покажите на графике долю тех, кто остаётся активным в каждом следующем месяце. Найдите точку, где кривая перестаёт падать. Результат: график, из которого видно, выравнивается ли каждая когорта и на каком уровне.
5. Разделите дорожную карту между фанатами и почти убеждёнными. Примерно половину работы потратьте на то, что нравится «очень разочарованным», а половину — на то, что мешает «отчасти разочарованным», которые ценят ту же главную выгоду. Группу «не разочарованных» не учитывайте. Результат: ранжированный список проектов, привязанных к ответам опроса.
6. Повторяйте замер с постоянной периодичностью. Опрашивайте новых пользователей и перерисовывайте когорты каждый месяц или квартал, а расходы на рост держите низкими, пока оба сигнала не пройдут проверку. Результат: линия тренда для показателя опроса и для удержания, по которой видно, когда пора масштабироваться.

Примеры

Движок PMF в Superhuman

Рахул Вохра (Rahul Vohra), основатель почтового клиента Superhuman, рассказал First Round Review, что первый опрос летом 2017 года показал 22% «очень разочарованных». Когда он сузил выборку до персон, которым продукт нравился больше всего (основатели, руководители, топ-менеджеры, специалисты по развитию бизнеса), показатель вырос до 33%. Затем команда поделила дорожную карту между ставкой на скорость и устранением препятствий вроде отсутствующего мобильного приложения и за три квартала дошла до 58%. Доля «очень разочарованных» стала единственным ключевым результатом продуктовой команды.

Карта для расходов фрилансеров

Иллюстративный пример, реальная компания не подразумевается. Финтех-стартап опрашивает 120 активных пользователей своей карты для расходов и получает 31 ответ «очень разочарован», около 26%. Если разбить по типам клиентов, дизайнеры и видеографы-фрилансеры, которые выставляют счета клиентам в других валютах, набирают 46%, а наёмные сотрудники с подработкой — 12%. Команда останавливает платное привлечение для второй группы, переписывает онбординг вокруг счетов в нескольких валютах и через квартал повторяет опрос на новых пользователях из первой группы.

Онлайн-запись для стоматологических клиник

Иллюстративный пример, реальная компания не подразумевается. SaaS-компания, которая продаёт стоматологиям онлайн-запись, строит месячные когорты клиник. Первые когорты сползают со 100% до 35% активных к шестому месяцу и продолжают падать. Когорты, зарегистрированные после того, как команда добавила автоматические напоминания по СМС, к четвёртому месяцу снижаются до 62% и затем держатся около 60%. Основателей убеждает нанять первого продавца именно выравнивание кривой, а не результат опроса.

Когда применять

Применяйте метод перед раундом инвестиций на рост, перед наймом руководителей по продажам и маркетингу и всякий раз, когда стартап решает, тратить ли на привлечение. Он помогает и команде, у которой несколько типов клиентов и нужно выбрать, для какого из них делать продукт.

Когда не применять

Не проводите опрос, если у вас меньше примерно 40 недавних пользователей: ответы будут шумом. Метод слаб и для продуктов, которыми пользуются раз в год или которые покупает комитет: там больше скажут график когорт или отдача продаж выше единицы, чем опрос конечных пользователей.

Частые ошибки

• Опрашивать всех, кто когда-либо зарегистрировался, включая тех, кто один раз попробовал продукт: это тянет показатель вниз и прячет сегмент, которому продукт нравится.
• Считать 40% законом. Шон Эллис сам назвал порог немного произвольным, а ориентиры по удержанию сильно различаются по категориям.
• Принимать падающую кривую удержания за fit только потому, что цифра первого месяца выглядит хорошо. Fit виден, когда кривая перестаёт падать.
• Покупать рост раньше fit. Платное привлечение может месяцами скрывать слабое удержание, поэтому Энди Рачлефф ищет органический рост среди удержанных пользователей.
• Думать, что fit остаётся навсегда. Вохра предупреждает, что показатель может упасть, когда продукт выходит за пределы снисходительных ранних пользователей.

Вопросы и ответы

Что такое product-market fit простыми словами?

Продукт решает проблему конкретной группы клиентов настолько хорошо, что они продолжают им пользоваться, рекомендуют его и скучали бы, если бы он исчез. В эссе Марка Андриссена 2007 года это сформулировано так: работать на хорошем рынке с продуктом, который способен этот рынок удовлетворить.

Как правильно: product-market fit или product marketing fit?

Правильно — product-market fit, часто пишут product/market fit. Термин описывает, насколько продукт подходит рынку, а не насколько хорошо его продвигают. Продуктовый маркетинг — отдельная работа: позиционирование, сообщения и запуски. Хороший маркетинг не создаст fit, хотя на время может скрыть его отсутствие.

Что такое тест 40% Шона Эллиса?

Это опрос из одного вопроса: что вы почувствуете, если больше не сможете пользоваться этим продуктом? По словам Шона Эллиса, у стартапов, где не меньше 40% пользователей отвечали «очень разочарован», обычно появлялся сильный трекшн (быстрый рост использования и выручки), а те, у кого было меньше 40%, буксовали. Порог он вывел по данным почти 100 стартапов и сам назвал его немного произвольным.

Как измерить product-market fit?

Смотрите больше чем на один сигнал. Опрос Эллиса даёт раннюю оценку, кривые удержания по когортам показывают, остаётся ли группа пользователей, а органический рост или отдача продаж выше единицы показывают, может ли бизнес расти на этом удержании. Выравнивающуюся кривую обычно труднее всего подделать.

Кто придумал термин product-market fit?

По данным Unusual Ventures и a16z, автором термина считается Энди Рачлефф (Andy Rachleff), сооснователь Benchmark Capital. Широко известным термин сделал Марк Андриссен в эссе 2007 года The only thing that matters, где он ссылается на Рачлеффа как на автора мысли о том, что рынок важнее всего.

Источники

1. Marc Andreessen, Part 4: The only thing that matters, pmarchive, 25 June 2007
2. Sean Ellis, The Startup Pyramid, Startup Marketing blog (Internet Archive copy, 2011)
3. First Round Review, How Superhuman Built an Engine to Find Product/Market Fit (Rahul Vohra)
4. Unusual Ventures, How to find product market fit: the counterintuitive secrets (interview with Andy Rachleff), June 2023
5. Tren Griffin, 12 things about product-market fit, a16z, February 2017
6. Lenny Rachitsky, How to know if you've got product-market fit, Lenny's Newsletter, January 2020
7. Lenny Rachitsky and Casey Winters, What is good retention?, Lenny's Newsletter, June 2020
8. Casey Winters, Product-Market Fit Requires Arbitrage, January 2016
9. Andrew Chen, New data on mobile app retention, with Quettra data from 2015
10. Brian Balfour, Four Fits growth framework
11. Sequoia Capital, The Arc product-market fit framework
12. Paul Graham, Startup = Growth, September 2012
13. Steve Blank, What's a startup? First principles, January 2010
14. Steve Blank, It's not how big it is, it's how well it performs: the Startup Genome Compass, August 2011
15. The Lean Startup, Principles (Eric Ries)
16. Carmine Giardino, Xiaofeng Wang, Pekka Abrahamsson, Why Early-Stage Software Startups Fail: A Behavioral Framework, ICSOB 2014
17. Arnaldo Camuffo, Alessandro Cordova, Alfonso Gambardella, Chiara Spina, A Scientific Approach to Entrepreneurial Decision Making: Evidence from a Randomized Control Trial, Management Science 66(2), 2020
18. Rembrand Koning, Sharique Hasan, Aaron Chatterji, Experimentation and Start-up Performance: Evidence from A/B Testing, Management Science 68(9), 2022
19. Andrea Contigiani, Daniel Levinthal, Situating the construct of lean start-up, Industrial and Corporate Change 28(3), 2019
20. Rory McDonald, Cheng Gao, Pivoting Isn't Enough? Managing Strategic Reorientation in New Ventures, Organization Science 30(6), 2019
21. Denis Dennehy and others, Product Market Fit Frameworks for Lean Product Development, R&D Management Conference 2016, University of Galway record

Обновлено 15 октября 2026

Илья ПушинОснователь PUSHERS & COO Fintech ServiceИлья строит операционные системы для растущих компаний в медицине и финтехе. С 2021 года руководит трансграничными платежами в ARBI Exchange, лицензированном обменнике в Таиланде, включая KYC, AML и выход в новые юрисдикции.Об автореLinkedIn