你的產品Product-Market Fit了嗎？用數據檢視產品的健康狀況_上

以上這段話，是知名企業家Marc Andreessen在2007說到的，他創造了產品與市場契合這個術語，用簡單的方式解釋—產品上線後最重要關注的事，主要看產品能否滿足該市場的需求，答案為Yes的話，就可稱做「Product-market fit」。

問題產生了，我們如何評估手上的產品有達到「Product-market fit」呢？以前的我年輕不懂事，總覺得產品上線後有用戶進來，有流量產生，就是達成了Product-market fit，可是隨著歷練漸增，閱讀過多篇國外文章後，重新給予了我一些不同的思維。本篇就參考數位國內外產業大神的乾貨文章，進行蒐集統整，正好可提供自己面對公司推出新產品，或新功能上線時，進行重新檢視。

我們先從A Quantitative Approach to Product Market Fit文章裡，提出的一個很有趣的概念來做開場白：以國外投資公司的角度，評估一間企業的財務健康好壞時，大多以損益表、資產負債表、現金流量表進行量化分析，透過其數字的解讀，來快速理解企業現有的財務狀況；因此若採以相同的方式，要評估一個產品是否與市場契合，那應該也可發展一些符合簡單化、細節化、通用化的量測框架來進行分析。

所以沿用這樣的思考邏輯，作者提出了三個框架工具來查看產品與市場的健康程度：Growth Accounting、Customer Cohorts、Distribution of Product-Market Fit，接著下來，我們就來分別聊聊這三個分析標準是什麼。（以下內容有些燒腦，請小心服用😅）

Growth Accounting的分析方法在國外互聯網已流行許久了，通常是用於分析收入與MAU（參與度）間的關係，可是，對於套用在非電商類的產品，是很難計算每個用戶每個時段所貢獻的金額，所以我想另外從這篇Diligence at Social Capital Part 1: Accounting for User Growth裡所提到的觀念，改以用戶面進行切入。

假設一個狀況，我們看到一張虛擬公司產品的MAU圖表，顯示這產品每個月的MAU正以接近12%幅度成長，相信這樣的表現應該相當令人印象深刻吧？！

但是，身為專業數據解讀者的我們，不能只看到這樣的數字表現就內心竊喜著，反而必須更深入地理解其中活躍客戶的本質。一般來說，產品的活躍用戶來源可分成這幾類：

因此，Growth Accounting以用戶的角度做拆解，得出三個恆等式。

Retention rate = retained(t) / MAU(t-1 month)

將最上面兩個恆等式進行相減，求出以下結果：

上面這公式，用簡單的話來說，就是MAU的增長正向因子主要依靠new與resurrected，而churned代表著負向影響因子。進一步來看，還可以延伸出另一個有用的指標，文章裡稱為「Quick ratio」，此指標衡量公司在每損失一個MAU單位下而獲得的MAU增長效益，指標大於1代表著MAU是有增長的，詳細公式如下：

所以說，單純只看MAU有判斷上的思考陷阱，而較好的圖像化呈現方式反而應該會像是下圖：

此圖的解讀技巧，需要拆分上下兩部分，上半部主要是關注讓MAU增長的項目，下半部則是讓MAU減少的項目，其中的Quick Ratio也可以視為上半部與下半部直條範圍的比值，當觀察到比值大於1時，才能稱做一個健康的產品。

以此範例圖來看，Quick ratio約在1到1.5之間波動，換句話說，公司每增加3個新用戶，就會有2~3個用戶流失（我們因此能觀察圖表說故事，比如，產品的新用戶和召回的用戶可以有效彌補每月的大量流失用戶，留存率保持著穩定未有特別下降，但產品也沒有隨著新功能的優化與更新，流失用戶因此有減少，所以結論是，產品還未對症下藥，看起來仍有蠻大的改進空間）。

再來，看另一個簡單的例子：

哇！這家產品的Quick ratio大約落在1.5-2.0範圍內，且它的retention rate表現的相當好，將近90%（代表每10個活躍用戶中，次月會平均保留9個，這是一個相當棒的數字！），從這些指標看來，推論此例的這家產品擁有更健康的增長狀況，以及更高程度的product-market fit。

以上的分析方法，雖然都是採用「月」來觀察，但其實也可以因產品性質的不同，調整成「28日」（以排除星期幾的影響），或是以「週」、「日」來觀察（像臉書此類的高黏著度社群平台，以「月」來觀察很不合理吧，用「日」來當觀測區間才比較有意義）。

第一部分是由客戶面的角度來切入產品的健康狀況，通常適用於各類型的產品，可是若以企業軟件即服務（SaaS）或是訂閱服務類型的公司，用營收面來做觀測也是相當有意義的。

我們以一家B2B SaaS公司來看，除了觀察MAU的指標外，也需要關注經常性營收（MRR）的增長狀況。

果不其然，又是一個令人開心的成長圖表，但有了前面的經驗，我們知道需隨時保持追根究柢的態度去理解數字背後的原因，與MAU計算式稍微不同的地方，假設客戶在上個月花費100元，這個月花費120元，會將100元計為retained(t)（留存金額），20元則計為expansion(t)（擴張金額），同理，如果客戶此月是花費80元的話，那麼80元計為retained(t)，20元則是計為contraction(t)（收縮金額）。另外特別注意，僅有當客戶花費0元時，才能將留失的金額歸類在churned(t)，所以我們從營收面一樣可得到下面三個恆等式：

用營收增長來觀察，還有提供三個有用的統計數據：

前面已有示範如何看此圖表了，這次我們就再快速的解讀一次，Quick ratio約落在1到1.5間，且Retention rate保持約40%，以Growth Accounting的「用戶面」來看，Quick ratio維持在1.5算是一般水平，但若以「營收面」來評估，就似乎沒有這麼理想了。

為什麼有這差別呢？主要原因就是採用Growth Accounting「營收面」的公司，一般會希望具備更低的Retention rate和更高的Quick ratio，就像大多數人很熟悉的Netflix和Spotify，他們總不會希望每月客戶有大量流失後，都透過獲取新客戶來填補，所以對於這類型的公司，期待的Quick ratio會落在大於4以上。

透過以上兩段內容的分享，我們認識了Growth Accounting這一個Product-Market Fit的分析框架（還補充了許多運算式😁），幾乎可以涵蓋各類型的互聯網產品，但其中仍有一個小缺陷，此框架無法得知流失的用戶是最近增加的新用戶，還是已經貢獻很多價值的老用戶（畢竟不可能幻想會有很多用戶，從年輕到老都死忠於我們家的產品吧？！😅）這時，我們就要另外搭配另外兩個分析工具來做整體上的洞察了。

第一種的Growth Accounting內容就已經相當多了，所以我特別將剩下的兩個分析工具放在下一篇，請各位朋友再花點時間共同跟我學習下去，有任何意見或想法，都歡迎留言找我討論！

參考資料：