从程序员到 CTO 的十年创业血泪总结（五）：PMF 避坑指南

曹犟

发布于 2026-01-16 11:22:45

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前文回顾

在上篇文章从程序员到 CTO 的十年创业血泪总结（四）：打造 MVP ，我介绍了如何用最低成本打造 MVP，对产品创意进行初步验证。在这篇文章中，则会开始讨论产品研发的下一个阶段，PMF 的过程。

PART01

MVP 与 PMF 的关系

打造 MVP 与 PMF（Product-Market Fit，产品与市场匹配）是产品打造过程中紧密关联的两个阶段，共同的目标都是验证产品是否真正解决了目标用户的真正问题。他们都是以用户需求为核心出发点，在核心逻辑上是一致的。都强调快速迭代与小步快跑，都依赖于数据做决策，遵循“假设→验证→调整→再验证”的科学工作方法。

MVP 与 PMF 是产品从 0 到 1 阶段的互补工具，MVP 验证解决 “如何高效验证假设” 的战术问题，聚焦执行落地。PMF 则解决 “产品是否匹配市场” 的战略问题，关注宏观方向。

某些时候，可以把打造 MVP 视作是整个 PMF 过程的起点，把 PMF 看作是打造 MVP 的延续和扩大。从这个角度来说，PMF 就是“用户洞察→MVP 验证→数据驱动迭代→规模化扩张” 的循环。让产品从“一个想象中的假设”，通过 MVP 来“满足部分用户的部分需求” ，最终在 PMF 过程中进化为 “满足目标市场的核心需求”，然后进入 GTM 阶段，实现产品从 1 到 100 的规模化，并实现可持续的商业价值，给投资带来回报。

PART02

PMF 过程中需要注意的问题

而从过去十年神策自己的创业实践，以及与周围创业者的交流中，我发现，MVP 的执行相对是比较清楚的，但是 PMF 的整个过程，却是非常容易失误和犯错的。这里面主要有以下一些问题，需要我们关注。

1）PMF 是动态的，持续的，不是一次性的

MVP 验证不能无限投入，需要并且在限定时间内有一个阶段性的结论：即验证成功或者验证失败。

但是 PMF 却是一个动态的过程，需要在相当长一段时间内，不断地观察数据指标、听取用户反馈、迭代产品。这主要有以下几个原因：

目标用户的需求会发生变化。时间本身就会让用户需求发生偏转，特别是在当下这种全新经济周期下的具体变化的时代，同样的目标用户的消费习惯、偏好都会发生急剧的变化，之前几年经常听到的“消费降级”就是典型。人均 GDP 增加带来马斯洛需求层次的升级，知识付费得到兴起，也都是如此。
技术变革也会带来新的变化。当技术发生根本性变化时，之前所提供的产品有可能不再是最优的。例如，随着大模型技术的发展，针对落地页优化这么一个问题所提供的最优的产品就会从提供模板、协作和 A/B 测试工具变成全 AI 驱动的自动生成和优化方案。
竞争局面的改变同样会带来变化。体验更好的产品永远能够打败体验平庸的产品，当市面上的竞争对手持续对产品进行创新和优化，也会对整个 PMF 的过程造成影响。更特别的是，如果竞争对手带来了商业模式（如免费导航产品相对于付费导航产品）、分配方式上（如拼多多相对于淘宝）的颠覆式创新时，这个影响就会更大了。
用户规模的扩大也会带来一些新的洞见。在 MVP 验证时，我们毕竟只接触了少数的种子用户。在 PMF 过程中，随着接触的用户越来越多，我们必然会发现以前的方案有需要迭代改进的地方。甚至规模效应本身也会让事情发生根本性变化，这也是为啥很多连锁餐饮在扩张中会持续碰到新的问题。
宏观环境的不确定性，如政策、地缘政治等的变动带来的变化，也会使 PMF 过程受到影响。这里就不再展开了。

总的来说，PMF 的本质是“持续适配”，它并不是一个一次性达成的“终点”，而是产品与市场之间的持续对话过程。但是，另一方面，PMF 也必须有时间限制，不能无限 PMF 下去，持续浪费资源，陷入自己对自己的现实扭曲立场中。

所以，我认为一个比较好的 PMF 的节奏是：

设置一个在明确时间内需要达到的明确的客观指标，用来判断 PMF 是否阶段性达成：
- 如果阶段性达成，则开始 GTM，进入从 1 到 100 的过程；
- 如果没有阶段性达成，则认为 PMF 失败，心态归零，重新从用户细分和用户问题开始；
在 GTM 的过程中，也需要阶段性的，例如半年一次，认真地重新评估，此时此刻是否还处于 PMF 状态：
- 如果依然处于 PMF 状态，则继续 GTM；
- 如果已经不再处于 PMF 状态，则暂缓扩张，重新开始整个完整的 PMF 过程。

2）选择并且尊重客观指标

我们在上一节提到，PMF 阶段一定要选择一个客观的可以量化的指标，从而避免创业者陷入自己哄自己的情绪和思维误区中。

可以选择指标通常有两大类：

一类是用户用脚投票的指标，例如留存、使用时长、使用深度、任务完成率这种产品持续使用类的指标。
一类是用户用钱投票的指标，例如订阅付费率、ARPU（每用户平均收入）、LTV（用户生命周期价值）。

两类指标当然都非常重要，但是我个人倾向于在 PMF 阶段还是以用脚投票类指标作为最为核心的关键指标。因为 PMF 阶段的核心还是验证产品与用户需求是否匹配，对于商业变现的验证与调整，更多还是在 GTM 阶段再进行。

同样是用脚投票类的指标，对于不同类型的产品可以有不同选择，以下是一些具体的例子：

高频工具类产品：可以选择次日/7 日留存率作为核心指标；
低频工具类产品：可以选择核心功能完成率为核心指标；
ToB 类产品：可以选择客户成功类指标，如产品提升效率或者降低成本的比例为核心指标；
平台型产品：可以选择双边用户留存率为核心指标；
内容型产品：可以选择内容互动率，如点赞、分享的比例为核心指标。

上面只是给出了有限的例子，在实际 PMF 过程中，还是要根据产品到底解决了目标用户什么问题，来选择最合适的指标，并用数据分析工具进行量化。而在整个 PMF 过程中，应该从各个用户维度，如地域、国家、年龄、性别等对指标进行拆解，考察产品对于不同类型用户的满足程度，并根据客观的数据来确定如何进一步迭代产品。

而最重要的，是要尊重指标，尊重数据，尊重事实。创业者最忌讳为了说服自己、说服团队、说服投资人，而篡改数据、忽视数据、不客观地解读数据。不尊重事实，就是不尊重自己。

3）不能随意偏离初心

PMF 是一个相对而言比较漫长和痛苦的过程，在整个过程中，我们一定要牢记最开始的假设，我们要解决那些目标用户的具体什么问题。

在 PMF 的过程中，经常会碰到挫折，我们时不时会对自己的想法、对最初的假设产生怀疑。同样的，我们也会在产品迭代调整和与客户的沟通中产生很多新的创意。这些想法、怀疑、创意，都是非常正常也是必要的，但是要避免随意偏离最开始设置好的用户细分和用户问题。

如果真的经过审慎的评估与讨论，决定要接纳尊重事实，要调整 PMF 之初的假设，当然也是合理与必要的。但这个调整应该是一个从调整商业模式、重新打造 MVP 开始的完整流程，而不能是随意的、顺手的调整。

简单来说，PMF 过程中要保持初心；如果要调整初心，也应该是一个基于客观数据的，保持空杯心态从头开始的，非常正式的调整。

4）耐心听用户说，但不要照着做

整个 PMF 过程中，非常重要的一点，就是要通过目标用户的客观和主观的反馈，来得到用户的真实意图，从而迭代和改进产品。作为创业者，需要放下 ego，放下本能的防御心理，耐心倾听用户的真实想法。

但是在这个过程中，要极力避免把用户变成产品设计师。过去国内很流行一种说法，“人人都是产品经理”，但是批评简单，创造困难，产品设计本身是一个专业性要求非常高的任务，并不是每一个用户都能够教我们怎么做产品。

我们在与用户沟通的过程中，一方面要耐心倾听用户描述他自身的问题，使用我们产品的反馈；另一方面，也要区分问题与解决方案。例如，用户可能会直接说，你应该把某个功能做成具体什么样子，在这个时候，我们不能随意拒绝客户，但也不能不求甚解地直接按照用户的设计方案来改造产品，而是要弄明白，用户提这个方案背后到底代表着什么问题。有一个非常经典的例子，在设计汽车的时候，如果一切都按照用户的想法来，最后交付的可能只是一个速度更快、不会随地大小便的马车。

正确的做法应该是：