Depois que publiquei o Playbook de PMF na Astella Matrix e nele descrevi o Framework do Superhuman como uma ferramenta, tive o prazer de interagir e apoiar founders depois de rodar as pesquisas, buscarem suas conclusões e pensar em próximos passos. Só relembrando, esse Framework do Superhuman, é amplamente usado e referenciado para a busca do entendimento do PMF. No final, ele checa o quanto de valor o produto leva para aquele usuário.
Grande parte desses founders que rodaram a pesquisa trouxeram resultados bem positivos ou próximo dos 40% de desapontados. Isso é bom. Demostra que o produto tem sido usado e querido pelo público. Mas, apesar desses resultados positivos, eles ainda patinavam em busca de resultados reais para o negócio, como o crescimento de receita, e o que fazer a partir disso.
Vale deixar claro que esse framework é só um início de trabalho cujo objetivo é encontrar o ICP que tem melhor fit com aquela proposta de valor, e assim encontrar o seu melhor posicionamento de Produto com Mercado, além de trazer insumos para priorização do Roadmap de desenvolvimento de produto.
Por que, mesmo com 40% ou mais de usuários que ficariam desapontados, as Startups não avançavam?
A razão mais comum era porque o modelo de crescimento era insustentável, e isso porque faltavam outras peças da unidade atômica de crescimento como a Máquina de vendas/GTM, ou por um Modelo de Negócio (basicamente preço e margem) que se sustentasse no curto e médio prazo.
- GTM: no início, os primeiros usuários são próximos de relações pessoais. Um viés de relacionamento pode influenciar ou não trazer insights sobre a melhor forma de adquiri-los fora do relacionamento. E, no final, se o modelo de crescimento do produto não cresce, não é product-market fit. Como você sai daquele grupo de early adopters ou primeiros contatos, e adquire cliente do segmento maior de uma forma sustentável. Essa parece a chave e um grande desafio.
- Modelo de negócio: A questão do pricing e margem bruta tem sido um outro exemplo. Um pricing muito baixo gera um ROI de produto artificial para o cliente que, no fim, qualifica como de muito valor. Por outro lado, isso traz uma margem bruta muito baixa, insustentável ou pouco rentável para o crescimento do produto.
Essas foram algumas reflexões dos casos que vi. Vale lembrar que não é PMF é algo binário, e sim um espectro, e de certa forma único para cada. Mas o que notei é fazer a aposta de um Go-to-market. Ainda mais se busca uma rota de venture capital para o seu negócio. Encontrar o encaixe do posicionamento em um grande mercado, com uma Máquina de Vendas e com um Modelo de Negócio escaláveis é chave para a escala (Playbook PMF #4).
A medida que o posicionamento e a base de usuários evolui, é ideal rodar essa pesquisa continuamente (quinzenalmente e mensalmente) para seguir fortalecendo o produto e entendimento de ICP.
Outra hipótese importante que tenho notado, é que para soluções top-down enterprise esse framework é mais difícil de funcionar, por existirem vários stakeholders. Tende a não atender à complexidade para trazer aprendizados de máquinas de vendas ou decisão de compra. Invertendo, funciona melhor quando são produtos onde as pessoas são centrais (e não uma grande empresa, por exemplo), ou quando o usuário é também o cliente final ou a buyer persona. A solução pode estar gerando resultado para o usuário, mas se esse resultado, ou o ROI do produto, não está gerando retorno suficiente para a Buyer Persona e não fecha o loop. Nesse caso, eu sugiro monitorar leading indicators de Retenção de Produto, Engajamento e Satisfação.
Recomendo ler as minha (novas) ideias sobre PMF para fechar 2024.