Data Analysis - PMF

PMF (Product-Market Fit)

• 실험 전,
  • 문제에 대해서 정확히 정의
  • 만든 제품이 솔루션으로 정확한지
  • 가설이 무엇이었는지
  • 확인하는것

• PMF 지표
  • Retention
    • 고객 이탈 그래프의 기울기가 특정 시점(day기준?)에서 (minus to 0)안정화가 되는지 확인
    • 카테고리별로 Retention은 다를 수 있음
  • Conversion
    • User가 핵심가치까지 접근하는지 (ex.결제까지 이뤄지는지)
  • NPS(Net Promoter Score)
    • 주변에 얼마나 추천할 수 있는지 0~10점까지 11개의 점수 포맷
      • 0~6 : Detractors// 7,8 : Passive // 9,10 : Promoters
      • Promoter의 비율에서 Detractor의 비율을 빼주면 NPS
      • 좋은 NPS는 기본적으로 양수인 경우
  • Install, Sign-up, Active User는 본질적으로 PMF를 확인하는데 부적합한 지표

• PMF 개선 방법
  • 사용자의 이야기를 듣고,
  • 사용자 데이터를 분석해야함
  • 하지말아야할 방법들
    • 브레인스토밍
    • 신기능 추가
    • Retention, Conversion 개선 실험
      • 지표의 개선을 위한 개선이기때문에 이를 높이기 위한 실험을 하면 안됨
      • 본질적으로 PMF가 잘 깔려있는지에 대한 결과적 지표