PMF

探讨产品市场匹配(PMF)的重要性,指出PMF是创业公司生存和发展的关键。文章通过理发店的例子,说明PMF的实现要素,包括低成本运营、价格优势和稳定客源。并提出在未达PMF前的公司行为可能埋下隐患,强调通过数据化指标如留存率和DAU/MAU来判断PMF。

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要客观清醒的评估产品。

创业公司只有两种,一种是PMF做好的,一种是没做好的。

PMF是Product Market Fit的缩写,最早由Marc Andreessen提出:

Product/market fit means being in a good market with a product that can satisfy that market. -- Marc Andreessen

任何公司行为(e.g. Growth hack/募资/团队扩张/广告投放/开新产品线),在PMF没有达标之前,都是给自己埋坑。

PMF本身不稀奇,稍微留意生活中的实体店,你可以很轻易的找到实例。凭什么小区里的理发店装潢简陋,设备老旧,没有经销充值卡,只有理发师傅一个人,却可以一开就是10几年。是因为这间店完美的找到了PMF:

  • 开在小区,只有老板一个员工,保证了尽可能低的运营(租金和人力)成本
  • 正因为上一条原因,单次理发的费用可以比外面更低,有价格优势
  • 手艺稳定,带来稳定的客源(小区住户)和持续不断的口碑推荐

想一想,做一家企业和开一间店铺没有本质区别。抛开情怀和使命感不谈,都是做一门生意,产生持续的现金流,创造价值。找不到PMF,就断然不可能让客户为你掏钱。上面提到的理发店,可以在它辐射范围内服务稳定客源,保持小而美,现金流很健康。

但是,PMF只能让你活下来(甚至活得「很好」),并不能让你的生意指数级的扩张。如果要变大,就必须在此基础上,找寻别的增长打法(我们以后再讨论如何做Growth)。

对于一个Startup,如何判定产品找到PMF (其是在尚未盈利的情况下)?

主观方法比如:不断有老客户推介,口碑宣传/产品自增长数据理想等。

然而,相比主观判断,我个人更倾向于数据化的指标,做好PMF,实际上就是做好 「keeping score」 的过程。

以下两个数据,是衡量产品PMF的硬性指标,产品务必朝此努力,否则是把力气用在错的地方:

指标1 - 留存率

Ruels: 40-20-10 次日留存率40%,第七日留存率20%,第三十日留存率10%

指标2 - DAU/MAU(DAU每日活跃用户数,MAU每月活跃用户数):

做到20%,最好能达到30%

这两个指标并没有那么容易做到,必须要在产品迭代过程中,反思需求的出发点,从这几个方面做好用户的Onboarding,来达到目的:

  • 产品性能(加载/交易撮合效率)
  • 恰当的短教程(快速上手)
  • 任务以及徽章(成就上瘾)
  • 社交竞争(Ranking,虚荣炫耀心)
  • 清晰的产品使用目标(这个产品对我有什么用?)

PMF不是一锤子买卖,市场永远是将来的,动态的,难以预测的,没有人拍着胸脯保证自己的商业模式永远站得住脚。

就像7-11和罗森,几乎挤跑了所有你楼下的零食当铺,后者随着市场的萎缩而消失。前面提到的理发店,也很有可能某天被更标准化的小区业态代替(比如把店开到纽约的日本快剪QB House)。

PMF会持续变化,但市场有规律可循,即:商业的本质就是「持续提供用户真正想要的东西」

这个观察是朴素且务实的,企业创造更好的产品,让人人能轻松使用,并从中受益。人们为企业的服务或商品买单,企业也因此获得增长,这是一个正向循环。

对于一家技术和产品驱动的公司,最终落脚点必定是完整流畅的产品体验,以及它给用户带来的商业价值。到底做没做到,PMF是一个非常好的判定标准。

转载于:https://juejin.im/post/5c3db6e36fb9a049fb43eaff

PMF(概率质量函数)和FFT(快速傅里叶变换)在信号处理和概率分析中各自扮演着重要的角色,并且在某些应用场景中可以结合使用以提高计算效率或提供更深入的分析。 在概率分析中,PMF用于描述离散随机变量的概率分布。对于给定的离散随机变量$X$,PMF表示了每个可能取值$x_i$的概率$P(X=x_i)$。在实际应用中,PMF常用于建模和分析离散事件的概率分布,例如在通信系统中对数据包到达时间的建模或在统计学中对分类变量的分析[^1]。 FFT是一种高效的算法,用于计算离散傅里叶变换(DFT)及其逆变换。FFT广泛应用于信号处理、图像处理和数据分析等领域,能够将信号从时域转换到频域,从而揭示信号的频率成分。FFT的计算复杂度为$O(N \log N)$,相比直接计算DFT的$O(N^2)$复杂度,显著提高了计算效率。 在某些应用场景中,PMF和FFT可以结合使用。例如,在概率分析中,当需要计算多个离散随机变量的卷积时,可以利用FFT来加速计算。卷积操作在概率论中用于求解两个独立随机变量之和的分布。传统的卷积计算复杂度较高,而通过将信号转换到频域并进行乘法运算,再通过逆FFT转换回时域,可以高效地完成卷积计算。这种方法在概率分析、统计建模和信号处理中具有广泛的应用价值[^1]。 此外,在信号处理中,PMF可以用于描述信号的统计特性,而FFT则用于分析信号的频域特性。例如,在语音信号处理中,可以通过计算语音信号的PMF来分析其幅度分布特性,同时使用FFT来提取语音信号的频谱特征。结合这两种方法,可以更全面地理解和处理复杂的信号。 ```python import numpy as np # Example: Using FFT to compute the convolution of two PMFs def pmf_convolution(pmf1, pmf2): # Compute the convolution using FFT n = len(pmf1) + len(pmf2) - 1 conv_fft = np.fft.ifft(np.fft.fft(pmf1, n) * np.fft.fft(pmf2, n)).real return conv_fft # Define two PMFs pmf1 = np.array([0.2, 0.5, 0.3]) pmf2 = np.array([0.4, 0.6]) # Compute the convolution conv_result = pmf_convolution(pmf1, pmf2) print("Convolution result:", conv_result) ```
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