AI-startupstrategie: snelheid versus echte product-marktfit

Dankzij AI is het bouwen van digitale producten en het lanceren van MVP's kinderspel geworden. Het kost nauwelijks moeite, kost nauwelijks tijd en vereist weinig tot geen programmeerkennis. Met een idee in gedachten, de juiste tools en zonder een technisch team aan zijn of haar zijde, kan een solo-oprichter binnen enkele weken klaar zijn om te lanceren.

Maar helaas, als het gaat om het opbouwen van een echt bedrijf, betekent snelheid niet automatisch succes. Om echt voet aan de grond te krijgen en echt aan de grond te krijgen, moet je product of dienst aan een echte vraag voldoen. Dit geldt met name tegenwoordig, waar markten verzadigd zijn met vergelijkbare door AI ontwikkelde producten, waarvan de functies nauwelijks verschillen en merken duidelijk geen persoonlijkheid hebben.

In dit landschap is het vinden van product-marktfit niet zomaar een mijlpaal; het is het verschil tussen een product dat mensen zouden kunnen proberen en een product dat mensen gebruiken, waarderen en aanbevelen.

Laten we ons daarom verdiepen in hoe echte product-marktfit eruitziet in het tijdperk van AI: hoe je het herkent, waarom ijdele statistieken je kunnen misleiden en wat er echt nodig is om iets te bouwen dat blijft hangen.

De misvatting: Snelheid ≠ Succes

Terwijl traditionele maatwerkontwikkeling veel tijd en technische vaardigheden vereist, stellen no-codeplatformen en AI-tools bijna iedereen in staat om het hele productontwikkelingsproces te versnellen. Teams kunnen nu in uren in plaats van weken van concept naar marktvalidatie gaan.

Hoewel deze ongelooflijke snelheid enorm waardevol kan zijn voor het verkennen van ideeën en het verzamelen van vroege feedback, met name bij rapid prototyping, kan het ook de illusie van vooruitgang wekken. Dit misleidende gevoel van momentum weerspiegelt niet noodzakelijkerwijs echte marktpenetratie of duurzame productwaarde, omdat het in feite mogelijk niet gebaseerd is op daadwerkelijke gebruikersacceptatie of gevalideerde marktvraag.

Omdat het leveren van artefacten zo gemakkelijk en snel is, is het gemakkelijk om de focus op de echte waarde te verliezen en te beginnen met het bouwen van nieuwe (overbodige) producten in plaats van te focussen op het verkrijgen van bruikbare feedback en het itereren op basis van echte gebruikersbehoeften. Het resultaat? Indrukwekkende producten die geen betekenisvolle waarde opleveren.

Gevaren van het verwarren van hype met tractie

Verschillende factoren kunnen oprichters en hun teams doen geloven dat hun AI-gestuurde product of prototype meer aanslaat dan in werkelijkheid het geval is. Dit kan serieuze gevolgen hebben voor de gezondheid van het bedrijf.

Eerste pieken in de aandacht, zoals een toename in aanmeldingen of tijdens demodagen, kunnen soms worden aangezien voor een product-marktfit. De waarheid is dat ze vaak voortkomen uit nieuwsgierigheid, nieuwigheid of sociale verplichting in plaats van uit een oprechte behoefte of waarde. Deze vroege tekenen zijn geen betrouwbare indicatoren voor succes op de lange termijn als ze niet worden gevolgd door aanhoudende gebruikersbetrokkenheid en organische verwijzingen.

Als teams deze vroege opwinding als bevestiging interpreteren, kunnen ze besluiten hun product of bedrijf voortijdig op te schalen. Dit kan op zijn beurt leiden tot verspilling van tijd en middelen aan onbewezen functies en uiteindelijk aan oplossingen die geen echte problemen voor echte gebruikers oplossen.

Omdat de AI-sector kwetsbaar is voor hypecycli, is het gemakkelijk om te veel te beloven over AI-mogelijkheden, wat tot teleurstelling kan leiden wanneer producten niet naar verwachting presteren. Veel AI-projecten worden na een proof of concept afgeblazen, omdat de aanvankelijke buzz niet overeenkwam met hun ROI of het nut in de praktijk.

Vanity Metrics die oprichters voor de gek houden

Net zoals hype geen echte tractie is, staat een hoog aantal likes of volgers op sociale media niet voor succes. Vanity Metrics zijn cijfers die er op het eerste gezicht indrukwekkend uitzien, maar zich niet vertalen naar echte bedrijfsresultaten, of het nu gaat om verkopen, actieve gebruikers of betalende klanten.

Of het nu gaat om volgers op sociale media, het aantal app-downloads, veel websiteverkeer of vermeldingen in de pers, de cijfers zijn betekenisloos als ze niet worden gevolgd door acties die de gezondheid of groei van het bedrijf ten goede komen. Likes op berichten op sociale media moeten bijvoorbeeld leiden tot betalende klanten, geregistreerde gebruikers moeten het product blijven gebruiken en paginaweergaven moeten leiden tot aankopen of aanmeldingen.

Waarom vanity Metrics gevaarlijk zijn

Omdat ze indrukwekkend lijken, kunnen vanity Metrics vals vertrouwen wekken, waardoor oprichters denken dat ze vooruitgang boeken en op de goede weg zijn, terwijl hun bedrijf in werkelijkheid fundamenteel gezien misschien niet stabiel is.

Het najagen van deze statistieken kan ertoe leiden dat teams aan de verkeerde doelen werken en zich richten op oppervlakkige successen in plaats van op wat echte waarde oplevert voor hun klanten. Tijd en geld kunnen dan lichtzinnig worden besteed.

Ten slotte, hoewel sommige investeerders misschien onder de indruk zijn van deze hoge cijfers, zullen ze op de lange termijn eerder op zoek gaan naar dieper bewijs van klantbehoud, omzet en klanttevredenheid.

Wat u beter kunt volgen

Om echt succes te meten en potentiële groei te voorspellen, moeten andere statistieken worden overwogen. Door te focussen op dagelijkse actieve gebruikers (DAU's), wekelijkse actieve gebruikers (WAU's), feedbackvolume en verloop, krijgt u bruikbare inzichten in de daadwerkelijke productbetrokkenheid, gebruikerstevredenheid en bedrijfsgezondheid.

DAU's/WAU's: Echte betrokkenheid en klantbehoud meten

WAU's en DAU's volgen het aantal afzonderlijke gebruikers dat uw product actief gebruikt gedurende een bepaalde periode, wat duidt op echte gebruikersbetrokkenheid en terugkerend gebruik.

Deze statistieken vertellen u meer over groei en retentie op de lange termijn. Ze helpen u ook te begrijpen of uw product deel uitmaakt van de routines van gebruikers. Wanneer u DAU's met MAU's vergelijkt, benadrukt dit de klantbehoud van een product: hoe hoger de verhouding, hoe belangrijker uw product voor gebruikers is.

In tegenstelling tot downloads of aanmeldingen zijn deze statistieken niet gemakkelijk te manipuleren door marketinginspanningen op de korte termijn of eenmalige gebeurtenissen.

Feedbackvolume: Gebruikerssentiment en productfit meten

De hoeveelheid en kwaliteit van gebruikersfeedback laat zien of mensen hun mening willen delen, problemen willen melden of functies willen aanvragen. Een hoog feedbackvolume, met name ongevraagde, constructieve feedback, weerspiegelt meestal oprechte betrokkenheid en mogelijkheden voor productverbetering.

Churn: Retentie en productwaarde begrijpen

Churn meet de snelheid waarmee gebruikers stoppen met het gebruik van uw product, wat een directe indicatie is of uw product blijvende waarde levert.

Een hoog churnpercentage duidt erop dat gebruikers geen voordelen op de lange termijn ervaren, ondanks mogelijk indrukwekkende initiële cijfers.

Door het churnpercentage te monitoren, kunnen teams zwakke punten in het product identificeren, effectief itereren en zich richten op de ontwikkeling van functies die gebruikers betrokken houden.

Het definiëren van de juiste product-markt fit in een AI-context

Product-markt fit betekent dat uw product voorziet in een reële, aanhoudende behoefte van een specifieke groep gebruikers, wat resulteert in duurzaam gebruik, organische groei en een duidelijke betalingsbereidheid.

Het bereiken van deze mijlpaal is meer dan alleen het lanceren van een indrukwekkende demo of het trekken van vroege aandacht. Het gaat om het creëren van blijvende waarde die gebruikers zouden missen als uw product of dienst niet meer zou bestaan.

Kernelementen van product-markt fit

Om een ​​AI-product de PMF te laten bereiken, moet het aan een paar voorwaarden voldoen:

• Het lost een belangrijk probleem op of voorziet in onvervulde behoeften van een duidelijk gedefinieerde doelgroep. Het is niet zomaar een 'nice-to-have'-functie.
• Het heeft een duidelijke waardepropositie en gebruikers kunnen aangeven wat de unieke voordelen ervan zijn in vergelijking met andere vergelijkbare producten.
• Het ziet een aanhoudende gebruikersbetrokkenheid met een hoog dagelijks of wekelijks actief gebruik, een sterke retentie en lage churn rates.
• Het kent organische groei en aanhang. Klanten verwijzen anderen door, geven ongevraagd positieve feedback en zouden "zeer teleurgesteld" zijn als het product niet langer beschikbaar zou zijn.
• Het kan een groeiende gebruikersgroep bedienen zonder in te boeten aan kwaliteit of aantrekkingskracht, en de vraag is voldoende om de bedrijfsgroei te ondersteunen.
• Mensen zijn bereid ervoor te betalen en de Customer Acquisition Cost (CAC) is veel lager dan de lifetime value (LTV) van elke klant.

Strategische kaders voor het vinden van PMF

Je hebt meer nodig dan alleen een briljant idee om PMF te vinden. Het is een iteratief proces waarbij je je doelgroep, hun pijnpunten en hoe je product hen kan helpen deze aan te pakken, moet begrijpen. Gelukkig kunnen verschillende kaders je door het proces leiden en je helpen een product-markt fit te bereiken.

De meeste beginnen met het identificeren van je doelmarkt en het begrijpen van hun onvervulde behoeften, om een ​​unieke waardepropositie te creëren die zinvol is voor je potentiële klanten. Dit geldt ook voor de Product-Market Fit Pyramid uit Dan Olsens Lean Product Playbook en het "Ultimate" Product-Market Fit Framework.

Product-Market Fit Piramide

Dit piramidemodel verdeelt PMF in vijf onderling afhankelijke lagen, die elk voortbouwen op de vorige:

• Doelklant: Definieer duidelijk voor wie u bouwt.
• Onderbelichte behoeften: Identificeer de specifieke pijnpunten of behoeften waaraan niet wordt voldaan.
• Waardepropositie: Beschrijf hoe uw product specifiek aan die behoeften voldoet.
• Functieset: Bouw de juiste functies om uw waardepropositie te ondersteunen.
• Gebruikerservaring (UX): Zorg ervoor dat uw doelgroep het product gemakkelijk kan gebruiken en ervan kan genieten.

Begin onderaan de piramide (klant/behoeften) en werk omhoog, waarbij u elke laag valideert met echte gebruikers voordat u naar de volgende gaat.

Het ultieme product-marktfit-raamwerk

Stappen:

1. Begin met marktonderzoek, met enquêtes, interviews en data-analyse, om de demografie, het gedrag en de pijnpunten van uw segment volledig te begrijpen.
2. Definieer een unieke waardepropositie op basis van uw onderzoek en communiceer hoe uw product zich onderscheidt van andere en waarom gebruikers het interessant zouden moeten vinden.
3. Bouw een Minimum Viable Product (MVP) met de meest essentiële functies.
4. Verzamel feedback en analyseer hoe gebruikers met je product omgaan.
5. Verfijn je product op basis van feedback en meet product-marktfit-statistieken (bijv. retentie, NPS, omzetgroei).

Superhuman PMF Engine en Sean Ellis Test

Superhuman ontwikkelde een engine om product-marktfit te vinden met behulp van de Sean Ellis Test. Deze laatste is een eenvoudige enquête die de vraag stelt: "Hoe zou je je voelen als je dit product niet meer zou kunnen gebruiken?"

Als ten minste 40% van de respondenten zegt "zeer teleurgesteld" te zijn als ze het product niet meer zouden kunnen gebruiken, toont dit een sterke product-marktfit. Deze test is snel te implementeren en wordt veel gebruikt door startups om ijdele statistieken te doorbreken en te focussen op echte gebruikersbinding en productbehoefte.

Geïnspireerd door dit krachtige maar eenvoudige framework, ging Superhuman nog een stap verder met hun PMF Engine.

Nadat gebruikers de eerste vraag (Sean Ellis Test) hadden beantwoord, groepeerden ze de enquêteantwoorden en wezen ze aan elke respondent een persona toe. Vervolgens richtten ze zich op de persona's die tot de groep 'zeer teleurgesteld' behoorden en door te segmenteren, konden ze hun klanten met hoge verwachtingen identificeren.

Superhuman richtte zich eerst op het zeer goed bedienen van die specifieke klanten door hun product te optimaliseren voor een kleine groep mensen die het zeer waarschijnlijk steeds opnieuw zouden gebruiken.

Maar daar stopten ze niet. Ze analyseerden de kwalitatieve feedback van enquêteantwoorden, met name van gebruikers die aangaven 'zeer teleurgesteld' te zijn, om te identificeren wat die gebruikers het meest waardeerden en wat anderen tegenhield. Dit leidde tot een systematisch proces:

• Segmenteren van feedback op gebruikerspersona: Ze categoriseerden reacties om te begrijpen wat verschillende typen gebruikers leuk, leuk of niet leuk vonden aan het product.
• Bezwaren identificeren: Van gebruikers die niet 'zeer teleurgesteld' waren, zochten ze naar gemeenschappelijke redenen daarvoor.
• Impact kwantificeren: Vervolgens prioriteerden ze productwijzigingen die direct tegemoet zouden komen aan deze bezwaren en het aantal "zeer teleurgestelde" gebruikers zouden verhogen.
• Wekelijks meten van de voortgang: Superhuman volgde nauwgezet hun PMF-score (percentage "zeer teleurgestelde" gebruikers) en herzag deze wekelijks om hun productroadmap te bepalen en te valideren dat wijzigingen hen dichter bij PMF brachten.

Superhumans product-markt fit engine veranderde PMF van een abstract doel in een meetbaar, herhaalbaar proces, dat elke startup kan gebruiken om product-markt fit te bereiken.

Retentiecohorten en activeringsstatistieken

Het bekijken van retentiecohorten en activeringsstatistieken kan ook nuttig zijn bij het bereiken van product-markt fit.

Met retentiecohortanalyse observeer je groepen gebruikers (cohorten) die tegelijkertijd met je product zijn begonnen en meet je hoeveel van hen het de komende weken of maanden blijven gebruiken. Hoge retentiepercentages in de verschillende cohorten tonen aan dat gebruikers consistent waarde vinden, wat een belangrijk teken is van product-markt fit. Als de retentie daarentegen snel afneemt, betekent dit vaak dat uw product niet essentieel of aantrekkelijk genoeg is voor gebruikers.

Activeringsstatistieken volgen het percentage gebruikers dat een belangrijke mijlpaal bereikt of de kernwaarde van uw product ervaart kort na aanmelding (bijvoorbeeld het verzenden van een eerste e-mail, het voltooien van een onboardingproces of het genereren van een eerste rapport). Hoge activeringspercentages laten zien dat gebruikers uw product snel begrijpen en de voordelen ervan ervaren, wat cruciaal is voor de retentie en de uiteindelijke product-marktfit. Lage activeringspercentages daarentegen wijzen op mogelijke problemen bij de onboarding of een gebrek aan duidelijke waarde, wat teams helpt de ervaring voor nieuwe gebruikers te verbeteren.

De rol van gebruikersonderzoek en feedbackloops

In het tijdperk van AI is het gemakkelijk om te denken dat het model alle antwoorden heeft, dat als je het met voldoende data hebt getraind, je productbeslissingen automatisch slim zijn. Maar AI kan direct inzicht van gebruikers niet vervangen; het kan alleen meningen simuleren, persona's genereren of reacties voorspellen. Echte gebruikers zijn de enigen die je kunnen vertellen of je product een echt probleem voor hen oplost.

Gebruikersonderzoek overslaan ten gunste van snelle iteratie betekent meestal dat je je product optimaliseert voor denkbeeldige use cases. Je eindigt met iets dat er indrukwekkend uitziet, maar geen daadwerkelijke waarde levert. Sterker nog, AI-tools zelf kunnen onze eigen vooroordelen versterken: als je niet oppast, kunnen synthetische persona's en door AI gegenereerde feedback een vals gevoel van validatie creëren, een gevoel dat volledig losstaat van echt gebruikersgedrag.

Waarom gebruikersonderzoek belangrijk is

Echt gebruikersonderzoek is belangrijk om echte pijnpunten te ontdekken en hypothesen te valideren. Het helpt je te voorkomen dat je functies bouwt op basis van alleen maar gissingen, AI-aannames of markttrends, waardoor het risico op verspilling van middelen wordt verkleind. Het integreren van gebruikersonderzoek vanaf het begin kan dienen als een systeem voor vroegtijdige waarschuwing voor jou en je team. Het helpt je om discrepanties tussen je productvisie en de daadwerkelijke gebruikersverwachtingen te identificeren voordat je investeert in ontwikkeling.

Evenzo biedt directe input van gebruikers, via interviews, enquêtes en bruikbaarheidstesten, je bruikbare inzichten die je helpen bij het vormgeven van de productstrategie en het prioriteren van functies.

Feedbackloops: Continue verbetering stimuleren

Gebruikersonderzoek helpt je de behoeften van je doelgroep te begrijpen, maar feedbackloops spelen een rol zodra gebruikers met je product in aanraking komen. Door continu gebruikersfeedback te verzamelen, analyseren en ernaar te handelen, kun je je product verfijnen om beter aan de veranderende behoeften van gebruikers te voldoen.

Met name in AI-producten dienen feedbackloops als een noodzakelijk tegenwicht tegen de waargenomen intelligentie van het model. Ze laten zien waar gebruikers verward, misleid of teleurgesteld zijn; dingen die het model alleen je niet kan vertellen.

Het creëren van betekenisvolle feedbackloops

1. Begin met kwalitatief

Interview early adopters en observeer hoe ze het product gebruiken. Vraag wat ze probeerden te doen, wat hen verwarde en wat ze verwachtten dat er zou gebeuren. Het doel is om zoveel mogelijk context te krijgen.

2. Voeg kwantitatieve inzichten toe

Gebruik productanalyses, retentiecohorten en gegevens over gebruikersgedrag om de reacties die u eerder hebt ontvangen te ondersteunen. Waar haken gebruikers af? Waar pauzeren ze? Waar keren ze terug?

3. Maak de cirkel zichtbaar

Laat gebruikers, vooral in het begin, weten dat hun mening ertoe doet wanneer ze feedback geven. Dit bouwt loyaliteit op, biedt diepere inzichten en verandert vroege gebruikers vaak in supporters.

4. Maak van feedback een gewoonte

Onderzoek moet niet alleen worden beschouwd als een checklistitem vóór de lancering. Integreer feedback in uw ontwikkelingscyclus door middel van doorlopende enquêtes, wekelijkse gebruikersgesprekken en continue gebruiksmonitoring.

Kortom, gebruikersonderzoek legt de basis door ervoor te zorgen dat uw product in eerste instantie aansluit bij de verwachtingen en behoeften van gebruikers, en feedbackloops garanderen continue afstemming en verbetering op basis van daadwerkelijke gebruikerservaringen en veranderende voorkeuren. Beide zijn nuttig om het succes van uw product te garanderen, vooral in het huidige AI-landschap, waar we misschien denken dat snelheid alles is wat we nodig hebben.

Langzaam bouwen om sneller te groeien

Met AI overal om ons heen is de verleiding groot om snel te bouwen en sneller te lanceren. Er zijn talloze tools, de kosten zijn laag en de weg van idee naar demo is korter dan ooit. Maar hoewel snelheid je naar de markt kan brengen, kan alleen een product-markt fit je daar houden.

Hoewel het er misschien op lijkt, creëren virale demo's en slimme prompts geen echte tractie. Het is alleen het resultaat van het bieden van een oplossing voor een reëel en hardnekkig probleem dat mensen daadwerkelijk zullen gebruiken, waar ze op terugkomen en aanbevelen. Dat betekent dat je ijdele statistieken moet negeren, de valse luxe van vroege hype moet vermijden en elke beslissing moet baseren op echte gebruikersfeedback.

Hoewel AI verandert hoe dingen worden gebouwd, verandert het niet waarom ze worden gebouwd. De basisprincipes zijn niet veranderd: diepgaand inzicht in je gebruikers, het valideren van aannames en itereren met een daadwerkelijk doel zijn nog steeds wat kortlopende lanceringen onderscheidt van langlopende bedrijven.

Verwar snelheid dus niet met een goede startupstrategie. En, het allerbelangrijkste, laat AI de communicatie met je klanten niet vervangen. Want uiteindelijk heeft de eerste plek niet zoveel zin als je nooit gelijk hebt.

Bij Miyagami helpen we oprichters om door de ruis heen te prikken, echte gebruikersbehoeften te valideren en AI-gestuurde ideeën om te zetten in producten die mensen daadwerkelijk gebruiken. Als je snelheid en strategie wilt combineren en een goede product-marktfit wilt vinden, staan ​​wij voor je klaar. Neem vandaag nog contact met ons op.