🎯 La Guida Completa alla ricerca del Product-Market Fit
L'80% delle startup muoiono durante la ricerca di un fit col mercato. Ecco un metodo testato sul campo per aumentare le possibilità di sopravvivere e di scalare la tua idea.
In questa puntata ho deciso di affrontare il tema più spinoso del mondo startup: affermare concretamente la propria idea sul mercato ed iniziare a scalare sul serio, ergo: trovare il Product Maket Fit.
[ 🎁 Alla fine troverai anche una to-do list con tutti gli step per mettere il boost alla tua ricerca del PMF ]
🥁 Lo sponsor di questa puntata è Notion!
Qui puoi prenderti 6 mesi gratuiti per la tua startup, con accesso illimitato all'IA
🧐 Perché dovrebbe interessarti
Ho sperimentato il raggiungimento del Product-Market Fit da CMO di startup e forse sono l’unico ad averne parlato nel dettaglio
+80% delle startup muoiono in questa delicata fase.
Vedo ogni giorno un mare di progetti che partono con l’approccio sbagliato (non è nemmeno colpa loro, il marketing accademico non ce lo spiega)
Molte startup portano avanti un “Fake PMF” cioè i founder ed i manager si comportano come e lo avessero (ed è come continuare a mettere benzina in un auto che non parte).
Anche se non hai startup, troverai metodi e framework efficaci per i tuoi progetti!
⚙️ Come Funziona
Piccola premessa: cosa vuol dire raggiungere il Product-Market Fit? Ne ho già parlato ma proviamo a sintetizzare al massimo:
Vuol dire aver affermato il nostro business sul mercato al punto di esser pronti a scalare sui grandi numeri. Di solito, ce lo dicono alcuni segnali:
Il business ha una larghissima fetta di crescita organica (ergo: se spengo le campagne, non spengo il business!)
La crescita (nonostante le possibili stagionalità) è costante e inesorabile (+5% settimanale)
Le metriche di retention sono stabili e sopra i benchmark (qui qualche esempio)
CAC:LTV ottimali e con payback period scalabile (descrizione)
Gli utenti ti amano: i Power Users crescono di mese in mese
La domanda esplode oltre le tue capacità
Arrivare a questi goal è un lavoro duro e complesso. Purtroppo, il 90% delle startup pre-PMF che incontro fa invece parte della categoria che definisco Red Flag:
🚩 Alcune Red Flag tipiche di chi non ha raggiunto il PMF (ma spesso si comporta come se lo avesse fatto):
Non ha un processo ricorrente e costante di analisi dei dati qualitativi
Non ha un processo ed un metodo per lo scaling degli esperimenti
Non ha analytics di prodotto per l'analisi comportamentale
Cresce organicamente sotto il 30% e investe principalmente in paid ads
Ha rigidità e scarsa spregiudicatezza su modello e tattica (autoimposte)
Questo corrisponde spesso a difficoltà di crescita e round “bridge” continui post-seed, senza mai arrivare al Series A
Quali possono essere le motivazioni? Non ho la risposta, ma qualche indizio potrebbe essere: mancanza di cultura di prodotto digitale, conoscenze digital marketing quasi esclusivamente mondo e-commerce e una mancata conoscenza di competenze Growth avanzate
La ricerca del PMF è velocità quotidiana di esecuzione e capacità di comprensione e adattamento. Una ricerca del tutto empirica, perché se innovi davvero, bisogna creare nuove best practice.
♻ Le basi: Metodo > Strategy
Il primo motivo di morte di una startup è “no market need” (fonte: CB Insights). Come fai a decidere una strategia di marketing e una roadmap per un prodotto che non ha (ancora) mercato?
Il PMF si cerca attraverso il metodo, perché la strategia non la puoi (ancora) davvero sapere.
Di che metodo parliamo? Secondo la mia esperienza sul campo, si basa su 4 marco pillar fondamentali: dati qualitativi, testing ad alto regime e velocità, crescita organica e analisi di prodotto.
Immagina che incontro decine e decine di startup dall’anno. Quelle solide su questi quattro pillar sono il 5%. Non sto esagerando.
🚨 Alert - Per esperienza, molti leggendo questo framework penseranno:
“ma certo, noi lo facciamo già! 😎”
Poi scopri che: hanno fatto (male) qualche intervista mesi fa, fanno un numero di esperimenti degno di una pizzeria, hanno una crescita organica inesistente, non sanno cosa sia una coorte e come analytics usano GA4 e Hotjar 🤦♂️
Seguimi passo passo prima di trarre conlcusioni! 👇
Andiamo a vedere nel dettaglio i 4 pillar:
🧠 1) Dati Qualitativi > Dati Quantitativi
La grande maggioranza dei team concentrano il loro effort nella lettura dei numeri, dedicando una minima parte di tempo in conoscenza dei potenziali clienti.
Senza avere un bilanciamento 50-50 diventa molto dura. Il che non vuol dire fare un paio di survey per lavarsi la coscienza ma inserire nei processi quotidiani alcuni fattori che fanno la differenza. Te ne dico 5 fondamentali:
🗣️ Interviste ricorrenti e con metodo
Da Y-Combinator in poi, tutti dicono di parlare con gli utenti il più possibile. Ma chi lo fa davvero? Inserisci subito le interviste nella tua routine. Io utilizzo il metodo della Customer Development. Accumula pattern ricorrenti tra le interviste e scala i findings su numeri più alti. Qui trovi il mio metodo su come e cosa testare.
⚖️ Quantità: 5+ interviste a settimana nel primo mese, poi a calare 5 mese.
🛠️ Strumenti: Ti regalo il mio script per le interviste + le migliori domande
🏛️ Fonti: Mom Test (libro), Talking with Humans (libro), How to Talk to Users (Video)
🧑🏫 Workshop UX dal vivo con utenti
In maniera metodica, su base mensile, invita da uno a cinque utenti in sede e pianifica un workshop per mappare l’esperienza. Da questi appuntamenti ho estratto del valore incredibile.
⚖️ Quantità: 1-5 utenti nel primo mese, poi a necessità e in base ad updates.
🛠️ Strumenti: Un video guida step-by-step su Figma e un articolo con framework da scaricare e nozioni
🏛️ Fonti: Un ottimo libro introduttivo alla UX e un workshop approfondito
📑 Survey e sondaggi ricorrenti
Ora sì che possiamo fare delle survey su scala più ampia. Basiamole su quello che abbiamo imparato dai dati qualitativi da interviste e workshop per andare su numeri più elevati di risposta.
⚖️ Quantità: In base alla necessità (di media non più di una volta al mese)
🛠️ Strumenti: Il mio tool preferito per fare survey
🏛️ Fonti: Una guida per creare delle buone domande
🎁 Bonus:
👉 Confronti ricorrenti col Customer Care
Chi fa assistenza, accounting, sales o chiunque sia a stretto contatto con l’utente deve essere messo sempre al centro del gioco, partecipando ai meeting e raccogliendo gli insights.
👉 Arricchire le info di Subscribe e Chrurn
Chiedere delle risposte strategiche: al churn (motivo della disiscrizione) e al signup (il motivo per il quale ti iscrivi e segmentazione).
Bisogna vivere quotidianamente con il focus che la tua idea sia tutta da confermare. Cerca conferme ma soprattutto smentite della tua idea e delle tue convinzioni!
Casi studio:
In Fitprime ho fatto interviste e workshop ux in sede, questo mi ha permesso di triplicare l’acquisition e successivamente trovare Aha Moment e scalare il prodotto.
Loom ha aumentato la retention grazie alla segmentazione: aver aggiunto la voce "job” durante il subscribe ha fatto scoprire che i Sales avevano un’utilizzo del prodotto intensivo.
🧑🔬 2) High-Tempo Testing
Chi sperimenta velocemente scopre più cose, ma soprattutto chi sperimenta cresce. C’è una correlazione diretta tra sperimentazione e crescita. Il 99% delle startup è terribilmente lenta e non ha un processo di sperimentazione integrato. Si occupa semplicemente di portare avanti operazioni di marketing in maniera più o meno efficace.
Come fare sperimentazione? semplice:
1) Si fissa un appuntamento bi-settimanale (all’inizio meglio settimanale)
2) Si coinvolgono tutte le figure (prodotto, tech, marketing etc.)
3) Si mettono sul tavolo gli esperimenti e si prioritizza quali mettere in campo
4) Si tiene un backlog con tutti gli esperimenti, risultati e assegnazione task
5) Si aumenta il ritmo costantemente
Qui trovi tutte le risorse per farlo:
⚖️ Quantità: Parti senza ingolfarti con il goal di fare 4-5 esperimenti a sprint bi-settimanale. Poi datti obiettivi a salire.
🛠️ Strumenti: Qui trovi il foglio esperimenti che usiamo in LTV
🏛️ Fonti: un E-Book fantastico su come prioritizzare e guidare gli esperimenti
Casi studio:
Con Up2You siamo entrati a 4 test /mese e difficoltà ad acquisire in maniera scalabile. In un mese abbiamo accelerato fino a 9 esperimenti settimanali (36+ mese sui 3 canali). In un semestre abbiamo creato un sistema di generazione da 300 lead qualificati mensili (caso studio completo).
Treedom è passata da 20 esperimenti a 90+ /anno, con forte correlazione sulla crescita. (Caso studio)
Learnn fa almeno 5 esperimenti a settimana sul prodotto, hanno trovato la crescita esponenziale anche grazie al coraggio (e la capacità di misurazione) di sperimentare nel modello di acquisizione Freemium (Caso studio)
🌱 3) Organic / Compound Growth
Il terzo step su cui concentrasi è la crescita organica ed esponenziale. Come detto, molte startup ragionano come un business consolidato, investendo troppo in paid ads e funnel. Questo approccio diventa un gioco a perdere (molti round vengono purtroppo bruciati tra Facebook e Google ads). Investire solo paid in un’azienda senza PMF è continuare a versare acqua in un secchio bucato.
Una startup (cioè un business in un contesto di incertezza) si deve occupare di due cose fondamentali:
1) Trovare fonti organiche (dunque sostenibili) di acquisizione
Es. SEO, Content, Network esterni, Affiliazioni, Referral…
2) Capitalizzare gli sforzi invece di disperderli, cercando il “compound effect” o crescita esponenziale
Es. Growth Loops su fase di Acquisition e Retention
Alcune modalità organiche / esponenziali su cui investire:
OPN (Other People’s Networks)
Trovare luoghi terzi per crescere (Marketplace, portali, community etc.)
One to Many
Individuare modalità come White Label, B2B2B, B2B2C, affiliazione etc.
Tool Marketing
Creazione di uno strumento parallelo per acquisire utenti a bassa frizione
Growth Loops
Creazione tracciamento ed implementazione di loops (Acquisition, Retention, Hooked..)
Content (SEO, ASO, UGC etc.)
Trovare modalità di crescita organica il più possibile automatizzata (SEO, UGC generazione di contenuti etc)
⚖️ Quantità: Puntare ad almeno il 30% di crescita organica e avere almeno un loop efficiente
🛠️ Strumenti : Qui trovi il Canvas per creare Growth Loop
🏛️ Fonti: Introduzione e una guida ai Growth Loops e un libro serio sulla SEO + il mio corso Growth Strategy
Casi studio:
Tiledesk (che ho supportato nel growth nella prima fase) è partita con la SEO, lavorando in community come IndieHackers e creando lanci su Product Hunt (poi tra gli awards 2023). Con queste tecniche a costo zero ha raggiunto i primi importanti 5k MRR. Inoltre ha trovato il suo Growth Loop nel diffondere il widget freemium.
Climbo (conosciuta mentre facevo il mentor in accelerazione) ha iniziato a scalare fatturati enormi e profittevoli grazie ad un programma di rivendita white label tramite il quale hanno trovato crescita esponenziale e sostenibile.
📊 4) Product Analytics
Qual è il grosso problema di leggere i dati su strumenti come Google Analytics, Firebase e Hotjar? Che hai una visione estremamente parziale dell’utilizzo del tuo prodotto, una cosa che ti impedirà di trovare i game changer. Alcuni tipici approcci che impediscono la crescita:
Di nuovo: avere una visione solo funnel based
Se hai un modello complesso come un SaaS, Marketplace etc. analizzare solo il funnel ti darà una visione molto superficiale e “annacquata” nei macro-stepLeggere solo dati aggregati
Esempio: se hai un suscription model, è inutile vedere gli abbonati su base annuale/mensile, dovrai studiare le coorti e il comportamento nel tempo.Non avere una visione non strategica dei dati
Cioè: non conoscere il proprio aha moment, la propria north star metric e molto altro
Per questo motivo, consiglio di installare Analytics di prodotto il prima possibile per non perdere storico (I migliori: Amplitude, Mixpanel, June etc.). E di incominciare ad analizzare i dati comportamentali alla ricerca della retention.
⏱️ Quando: In caso di SaaS, Marketplace, social newtork o subscription model, partire con Analytics di prodotto il prima possibile.
🛠️ Strumenti: Puoi avere gratis un anno Amplitude oppure Mixpanel.
🏛️ Fonti: Libro Lean Analytics, guida sull’Aha moment e come trovarlo
Casi studio:
Waveful (conosciuta mentre facevo il mentor in accelerazione) è un social network tutto italiano con una fanbase che già monetizza. Ha scoperto il proprio aha moment grazie allo studio delle Analytics di prodotto (ne parlo nel dettaglio nel nuovo corso su Learnn).
Un altro caso di scoperta Aha moment l’ho portata nel caso studio sul Product Market Fit
Buona ricerca del tuo “fit”!… per stavolta mi pare tutto, o forse no:
🎁 Bonus! usa la mia to-do list su Notion per il Product Market fit
Un Abbraccio ❤️ (A distanza)
Matt
PS. Ti piace l’argomento?
📲 Condivido contenuti (pdf, tool, libri, video) di valore sul mio Canale Telegram
📮 Questa newsletter fa orgogliosamente parte del network Newsletterati