深度拆解产品市场匹配的本质 | 奇绩合伙人分享

2022-09-27 12:09

如果你计划创业，却还在思考产品点子，奇绩合伙人曹勖文2022年5月线上的直播分享可能会有帮助。勖文是一名连续创业者，两次被YC录取，参与创立的Echo Lockscreen被微软收购。在奇绩创业营，他通常为创始人的PMF（Product Market Fit）框架出谋划策。

本文节选自《如何科学地迭代创业想法》直播分享，观看完整视频请扫码头图访问奇绩创业社区内容精选。

下面让我来解释一下 PMF（Product Market Fit）。从英文直译过来，PMF 就是产品市场匹配。

怎么理解 PMF 呢？产品是技术和需求当中的桥梁，我们要做一个非常合适的产品，让技术和需求去做匹配。

可能大家会觉得我这样解释还是云里雾里的。

那怎么判断有没有取得 PMF 呢？是赚到钱了？还是说，某个 C 端的产品留存率很高？还是说这个产品推出后有了更多后来的竞争对手？

投资人可能会用这些指标来做判断。但我要说，这些指标其实有两个大的问题：一是这些指标往往都是滞后的，都是在创业者取得 PMF 很久之后才会体现出来的；二是有时候它根本就是一个假信号。即使你赚到钱了，也不一定代表你取得了 PMF。所以这些在我们看来其实还不能算判断依据。

那 PMF 到底是什么？PMF 其实就是一个明确具体的、告诉你产品到底满足了用户什么需求的理由，也就是我们之前的合作伙伴 YC 的校训——make something people want。

如果你能把这个问题回答清楚的话，你能超过至少 99% 的创业者，这个我是敢打包票的。可能有人会疑问说，你刚刚说的这个东西也挺直白的，取得 PMF 听上去是挺难的，但它怎么就能筛掉 99% 的人呢？下面我给大家解释一下。

每一个产品其实都可以映射很多不同的需求，就像榔头，很多做技术的创业者手里都是有一把或者好几把榔头，因为钉子是有不同款式的，那它自然需要不同形状的工具；即使是同一个工具，不同的手段也能造成不同的效果。

在早期，创业者往往都是只知道手段，不知道需求。我们非常容易听到创业者说我是做元宇宙的，我做虚拟主播的，我做云的……这些都是手段，不是需求。

再举一个非常经典的案例，也是《跨越鸿沟》当中的一个例子。（《跨越鸿沟》是奇绩的常推书籍，非常经典的一本创业书，没有看过的朋友们可以去看一下。）

为什么力推呢？因为这本书常看常新，每读一遍你都会学到新的东西；在你还没创业的时候看这本书是一种心态，创业五年之后看原来讲的是这个意思；创业 10 年之后再看原来是另一个意思。每一个阶段你都可以看到一些不同的东西。

那说回这个例子——奶昔它到底满足了什么需求，是满足好喝的需求吗？CRM 到底满足了什么需求？是满足维护客户关系的需求吗？大公司请咨询公司，这到底是满足了什么需求，是满足战略梳理的需求吗？做区块链安全的公司到底满足了什么需求，它真的是去满足安全的需求吗？我找大公司合作，真的是去满足大公司创新研发的需求吗？大家可以自己去探索一下。

那在这里我就不卖关子了，大家看书的都知道，奶昔其实满足的是你开车途中还能喝东西的需求。好喝的东西有很多，喜茶、星巴克等等等等。那奶昔它的特点是什么？无外乎就是它这个东西喝的时候不容易翻。

我们想象一下上下班接孩子回家的场景，路上渴了你就喝喝奶昔，喝完随手放在旁边也不会倒，碰了也漏不出来没关系，味道也还 OK 。奶昔正是满足了这样一类需求的产品。

剩下的我也就不一一展开了，大家可以仔细思考一下它们究竟是满足了什么需求，很多东西不是我们表面上看上去的那个样子。

就像我上面那张图一样，每一个产品都可以映射多个的需求，而同一个需求也可以有很多不同的产品去满足它。

那在这张图里最好的定位是什么？那就是需求里的第三个点。在这里，只有一个产品可以满足这个需求，而其他的需求都有多种替代方案。至少第一步来看是这样。

再举几个例子，比如说前几天我们经常讲的无代码，它最大的竞品是什么呢？——最大竞品就是国内大量程序员。

假如说是游戏的话，它最大的竞品是什么？——游戏的最大竞品往往不是同类的游戏，而是像短视频这类同样可以杀时间的产品。

假如说是 CRM 的话，它最大的竞争对手是谁？——微信。国内的所有用户都在用一个 CRM 就是微信。有了微信，很多时候其他 CRM 都没有意义了。

假如我们想创业的话，那就要看具体在哪一个需求点上用户的共鸣会最强。如果你讲不出来的话，那 PMF 肯定是没有达到的。

那接下来我想讲一些更抽象的、更高维度的东西。

创业想法是在一个超大的高维空间里。

为什么是超大的高维空间呢？因为创业它有非常多的排列组合，各种各样的技术可以组合，各种各样的需求定位也可以组合。

像我前面说的，同一把锤子可以敲无数个钉子，这就导致整个搜索空间是非常大的。幸好我们人类有处理这一类任务的神器，可能有些在学计算机的同学也有所了解，也就是我们的神经网络（nerual network）。

DNN 在近20年来取得了巨大的成功。神经网络在处理高维度的任务时是非常在行的，这就有点类似于深度学习当中梯度下降的过程。我们创业其实就是朝着用户的需求去走，不断地缩短产品和需求之间的距离。

但寻找 PMF 的过程不光只有维度高这一个挑战，还有其他几个难点，比如说它的动态性特别强、信息往往是不完全的，再比如说，它的周期非常长等等。简单来说就是它的环境会不断发生变化。为什么呢？因为竞争，好位置会很快被人占领，包括用户也是一样。

大家可以想一想，你十年前对手机 App 的要求和预期是什么？你今天对一个手机 App 的要求和预期是什么？当年你可能觉得能流畅地打开就很不错了，现在我们每个人都变得无比挑剔了。

为什么？这就像抬轿子，随着产品的迭代，用户的预期在不断地提高，那行业的标准也在自然而然地提高。

这也正是亚马逊的创始人贝索斯所说的：用户是永远是不会满足的。创业永远可以有做得更好的地方去满足人们的需求。包括我刚刚提到的竞争，好的位置很快就会被占领，商业世界也是弱肉强食的。好的地方很快就被占领了，包括政策也都是会有动态性的。

那再问大家一个问题：特斯拉为什么这么成功？

我相信这几年大家心里可能或多或少都有过这样一个问题？每一个人心里可能都有一个答案，而我的答案其实来源于更深层次的问题：为什么一百年之内电动车都没有取得成功？

跟大家讲一个小故事吧。在汽车工业刚开始的时候，存在油车、电动车、蒸汽车三个方案，这三个方案都是在同时竞争的。但蒸汽车因为不太安全，蒸汽很容易爆炸，所以一开始就被排除在外了。

油车和电动车在最开始的好几年都是齐头并进的。那个时候世博会上油车和电动车的方案数量是一样的，但慢慢的，大家都忘了电动车了，因为当年的电动车有两个劣势：一个是它的爬坡能力不是很强，第二个是它的里程焦虑。

虽然油车那时候也有一些小毛病，但是电动车因为这两个问题就比油车稍微落后了一点。所以在世博会上我们可以看到，油车的发展稍微超过了电车那么一点。

就这样，油车以微小的优势，慢慢地，像滚雪球一样越滚越大。因为有用户更倾向于油车，那工业界自然也更愿意为油车去开发它的基础设施，比如说加油站、石油冶炼等。慢慢地，石油这边的效益递增，油车这边的效益递增，导致了油车大大地超过了电车在消费者心目中的地位。

后来的一百年，电车基本上就没有再被人提起来过。大家还记得上个世纪的技术被采纳的速度的那张图（见上图）吗？

大多数行业都是电或者软件去替代机械和油，那为什么汽车行业就不适用了呢？原因在于，在汽车这个行业，油车和电动车相比，它的优势是压倒性的。也就是说因为油车有一个非常庞大的生态，导致最后的赢家不一定是全局的最优解。

假如说回到上个世纪 90 年代，大家都重新归零开始的话，那赢家一定会是电车。也就是说，正是因为油车这领跑的 100 年历程铺垫，让大家在做选择时会更倾向于油车。

所以我们从中得到一个什么样的经验体会呢？

大的范式转移也需要冷启动的时间。

上个世纪最大的两个范式转移，一个是电，一个是软件，它们也都是需要冷启动的。

这里一方面涉及到了用户群的问题。市场里有尝鲜者，也有从众者。对从众者来说，他使不使用这个技术取决于别人用不用；别人用我也用，别人不用我也不用。这就导致当中会产生一个巨大的鸿沟，很多技术就是需要跨越这个鸿沟，就像电动车这个范式转移里的冷启动。

另一方面，还要看过去的替代手段有多强。即使电动车的效益曲线呈几何型增长，但它和油车的这100年之间的距离，还是需要很长时间去弥补的。

而从 0 到 1 就是一个搜索的过程，我们要尝试在超高维的动态空间里找到一片绿洲。注意，我说的是一片绿洲，那是一个区域，是一个市场，而不是零散的需求。

在搜索的过程中，每一个大的猜想都能拆解成更简单的、小的子猜想，然后我们创业者用事实和完整信息去证明小的子猜想。

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来源: qq

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