PMFレーダー
PROプロダクトマーケットフィットの達成度を評価。指標、シグナル、改善アクション！
使用例
PMFに達してるか評価したい。どの指標を見ればいい？
スキルプロンプト
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このスキルの使い方
1
スキルをコピー 上のボタンを使用
2
AIアシスタントに貼り付け (Claude、ChatGPT など)
3
下に情報を入力 (任意) プロンプトに含めるためにコピー
4
送信してチャットを開始 AIと会話
おすすめのカスタマイズ
| 説明 | デフォルト | あなたの値 |
|---|---|---|
| ベンチマーク期待値に影響するビジネスモデルタイプ | B2B SaaS | |
| コンテキストに適したアドバイス用の現在の資金調達/成長ステージ | Seed | |
| 分析の主要指標フォーカス | Retention | |
| ペルソナ分析用のターゲット顧客セグメント | General | |
| データ提供方法（生CSV、要約統計、定性的） | Summary |
Product-Market Fit Radar is a diagnostic and analytical framework that helps founders and product managers objectively measure their journey toward product-market fit. Instead of treating PMF as a gut-feeling milestone, this skill visualizes it as a spectrum across Retention, Satisfaction, Growth, and Economics dimensions—identifying exactly which part of the engine needs work.
参考文献
このスキルは以下の信頼できる情報源の調査に基づいて作成されました：
- Superhuman PMF Engine Gold standard framework by Rahul Vohra for measuring and systematically increasing PMF using the 40% rule
- Andrew Chen's Investor Metrics Detailed breakdown of retention curves, DAU/MAU ratios, and power user curves
- PostHog PMF Survey Guide Practical engineering-focused guide to implementing PMF surveys for B2B/B2C
- Lenny's Guide to PMF Comprehensive benchmarks and timelines for B2B vs Consumer apps
- YC Startup School: PMF Y Combinator's fundamental definitions and validation techniques
- Sean Ellis Test Official Official methodology for the 'How disappointed would you be?' survey
- Reforge Retention Series Advanced concepts on retention as the proxy for PMF
- a16z Growth Metrics Dictionary of growth metrics including Magic Number and Burn Multiples
- PostHog B2B SaaS Metrics Open-source definitions of B2B SaaS metrics tracking PMF
- Cohort Analysis Python Examples Python-based Jupyter notebooks for calculating retention cohorts