Superhuman 是一个邮件客户端，它的早期探索产品方向，实现 Product Market Fit 的过程对现在的很多 PLG 的产品非常有帮助。
判断产品是否达到 PMF 的标准有很多，有定性的也有定量的，其中增长黑客之父 Sean Ellis 推荐的一个重要指标就是，询问用户“如果你再也不能使用这个产品”，用户会“非常失望”的百分比，如果有 40% 的用户会“非常失望”，那说明产品在市场上已经有了良好的 traction。
为此，Superhuman 设计了四个问题，发送给过去两周至少使用两次产品的用户：
- 如果你不能再使用 Superhuman，你会有什么感觉？A) 非常失望 B) 有点失望 C) 不失望
- 你认为什么类型的人最能从 Superhuman 中受益？
- 你从 Superhuman 得到的主要好处是什么？
- 我们怎样才能为你改进 Superhuman？
不要以为这四个问题只是简单的用户问卷，实际上四个问题环环相扣，通过数据分析和用户归类，简单的四个问题就能帮助团队找到下一步的方向。
Superhuman 最开始得到的结果是：22% 非常失望，52% 有点失望，26% 不失望。距离 40% 还有一定的差距，所以接下来的目标很简单，提升“非常失望”的用户占比。
1. 找出产品支持者，构建高期望用户的画像
第一步实际是要知道，什么样的客户是你产品的真正支持者，这样的用户才是你真正应该服务的用户。因为通过早期营销你可能吸收了各种各样的用户，他们可能很多都不是真正的目标用户。
Superhuman 根据第一个问题的答案，将用户的职业进行分组（原文没说如何获取用户职业，我推测是在新用户注册时的 onboarding 流程中收集）：
- 22% 非常失望：创始人、经理、高管、BD
- 52% 有点失望：销售、创始人、客户成功、工程师、经理、BD
- 26% 不失望：工程师、数据科学家、高管、销售、BD
这时已经清晰的看到了高期望用户画像：创始人、经理、高管、BD，通过专注于服务这个画像的用户，评分发生了改变：32% 非常失望，45% 有点失望，23% 不失望。
Superhuman 只取了那些没有了该产品就会非常失望的用户，并分析了他们第二个问题的回答：“你认为什么类型的人最能从 Superhuman 中受益？”
快乐的用户几乎总是会用对他们最重要的词来描述自己，而不是其他人。这让你知道产品是为谁工作的，以及与他们产生共鸣的语言（也为你的营销文案提供宝贵的洞察力）。
因此 Superhuman 建立了丰富而具体的高期望用户画像：
妮可是一个努力工作的专业人士，与许多人打交道。例如，她可能是一位高管、创始人、经理或从事业务开发。妮可工作时间很长，而且经常工作到周末。她认为自己很忙，并希望自己有更多的时间。妮可觉得自己的工作效率很高，但她有足够的自我意识，意识到自己可以做得更好，并会偶尔研究如何改进。她每天的大部分时间都花在收件箱里，一般情况下，她会阅读100-200封邮件，发送15-40封邮件（在非常繁忙的情况下，则多达80封）。 妮可认为响应是她工作的一部分，她为自己能做到这一点而自豪。她知道，反应迟钝可能会阻碍她的团队，损害她的声誉，或导致错过机会。她的目标是达到收件箱为零，但每周最多只能达到两到三次。她通常有一个成长的心态。虽然她对新产品持开放态度，并与技术保持同步，但她可能对电子邮件有一种固定的心态。虽然对新的邮件客户端持开放态度，但她对新客户端是否更快持怀疑态度。
2. 分析反馈，将观望中的用户转化为狂热者
吸引更多狂热用户需要先弄明白两个问题：
- 人们为什么喜欢 Superhuman？
- 是什么阻碍了人们对它的喜欢？
为此，Superhuman 再次研究“非常失望”的用户对第三个问题的回答：“你从 Superhuman 得到的主要好处是什么？”
团队把这些回答扔到“词云”中聚类，发现关键词主要是“速度快”、“聚焦模式”和“键盘快捷键”。
下一步，团队忽视了那些如果不能使用产品就完全不会失望的用户，他们认为这批不失望的用户不应该以任何方式影响你的产品策略，满足他们的需求反而会在寻求 PMF 的过程中误入歧途。
因此，接下来将“有点失望”的用户分为两部分：
- 主要益处不是“速度快”：忽略他们，因为产品的主要好处没有引起共鸣，即使构建了他们想要的一切，他们也不可能爱上这个产品。
- 主要益处也是“速度快”：非常关注这个群体，因为主要好处确实引起了共鸣。但有些东西—可能是一些小东西—阻碍了他们对这个产品的热爱。
因此，研究他们对第四个问题的答案：“我们怎样才能为你改进 Superhuman？”
经过同样的词云分析，答案脱颖而出：“移动版”。这时团队意识到，移动版的产品已经成为阻碍 PMF 的因素。
进一步探究，团队发现了一些不太明显但更有趣的要求：集成、附件处理、日历、统一收件箱、更好的搜索、阅读收据等等。在内部 Superhuman 并没有大量使用日历，而且根据对电子邮件的直觉，团队根本不会把日历放在优先位置。因此，这个挖掘反馈的过程大大提升了日历在产品优先级列表中的地位。
在清楚地了解了主要优势和缺失的功能后，Superhuman 所要做的就是将这些见解反馈到如何构建产品中。实施这种细分的反馈将帮助那些有点失望的用户摆脱围观状态，进入热情的拥护者的行列。
3. 通过加倍关注用户喜爱的东西和解决阻碍用户的问题来建立产品路线图
如果你只对用户喜欢的东西加倍努力，你的 PMF 分数就不会提高。如果你只解决阻碍用户的问题，你的竞争对手很可能会超越你。这一见解指导了 Superhuman 的产品规划过程：
- 在“非常失望”的用户所喜爱的东西上加倍努力：更快的速度、更多快捷键功能、更多自动化功能…
- 为了赢得喜欢速度但又“有点失望”的用户：开发了移动应用、增加集成功能、附件处理、日历功能…
接下来是为这些需求排序：团队将每个潜在的需求标记为低/中/高成本，以及同样的低/中/高影响，并优先解决低成本、高影响的需求。
对于路线图的后半部分，即解决阻碍人们的问题，其影响从任何特定改进的请求数量中可以看出；对于路线图的前半部分，在人们喜爱的方面加倍努力，就必须凭直觉判断其影响，也就是“产品直觉”的作用，这需要经验和对用户的深刻共情（前面的高期望用户画像练习对发展这种能力有很大的帮助）。
4. 重复这个过程并将 PMF 分数作为最重要的指标
随着时间的推移，团队不断调查新的用户，以跟踪 PMF 得分是如何变化的。（团队确保不对用户进行一次以上的调查，以免影响到 40% 的基准）。
回答“非常失望”的用户百分比很快成为最重要的数字。这是最引人注目的指标，团队每周、每月和每季度都对其进行跟踪。为了使这个指标更容易衡量，团队建立了一些定制工具，不断调查新用户，并更新每个时间段的总数字。Superhuman 还调整了产品团队的重点，创建了一个 OKR，其中唯一的关键结果是“非常失望”的百分比，这样就可以确保不断地提高产品/市场适应性。
围绕这个单一的指标对 Superhuman 进行重新定位得到了回报。当团队在 2017 年夏天开始这个旅程时，PMF 得分是 22%。经过细分，专注于“非常失望的”用户群后得分是33%。在改进产品工作的短短三个季度内，得分几乎翻了一番，达到 58%。
最后创始人分享了两个 takeaways：
- 给早期团队提供建议的投资者应该避免在 PMF 之前推动增长，这样做的结果是灾难。过早增长的压力非常普遍，初创企业需要时间和空间来找到他们的契合点并以正确的方式启动。
- 对于任何希望找到 PMF 的创始人来说，应该根据自己的情况重新调整这个引擎。当你最终达到了你所追求的 PMF 时，我的建议是将踏板一直踩下去，并尽可能快地发展。