Product Market Fit: O Guia Definitivo (Sem "Bullshit")
Esqueça as métricas de vaidade. Aprenda a medir o PMF com a 'Regra dos 40%', Curvas de Retenção e o Teste de Sean Ellis.

Product Market Fit (PMF) é o Santo Graal das startups. Antes dele, você está apenas improvisando. Depois dele, você está escalando. Mas como medir algo que parece tão subjetivo?
O Teste de Sean Ellis (The 40% Rule)
Sean Ellis, o pai do Growth Hacking, criou um a pergunta simples para validar o PMF:
"Como você se sentiria se não pudesse mais usar este produto?"
- a) Muito desapontado
- b) Um pouco desapontado
- c) Não me importaria
Se 40% ou mais responderem "Muito desapontado", parabéns. Você provavelmente tem PMF. Se for menos, não gaste dinheiro com marketing agressivo. Volte para o produto.
Curvas de Retenção: A Prova Real
A melhor visualização gráfica do PMF é a curva de retenção (Cohort Analysis). Plote a % de usuários ativos ao longo das semanas após o cadastro.
- Curva Sorriso (Ruim): Começa alta e cai até zero. Churn infinito.
- Curva Assintótica (Bom): Cai no início, mas achata (flatline) em um patamar (ex: 20%). Esses 20% são seus usuários fiéis.
Se a sua curva nunca achata, você não tem um produto, tem um balde furado.
A Armadilha da Escala Prematura
O Startup Genome Project descobriu que 74% das startups de alto crescimento falham devido à escala prematura. Elas tentam crescer antes de ter o produto certo.
Sinais de que você NÃO tem PMF (ainda):
- Ciclo de vendas muito longo e doloroso.
- Alta rotatividade de clientes (Churn > 5% ao mês).
- O marketing precisa "inventar" benefícios para atrair leads.
Iterando Rumo ao PMF
Não tem PMF? Não entre em pânico. Pivote.
1. Segmente seus usuários: Talvez você tenha PMF com um nicho específico, mas não com o mercado todo. Foque neles.
2. Fale com os 'Desapontados': Entenda exatamente POR QUE eles ficariam desapontados sem seu produto. Essa é sua proposta de valor real.
3. Fale com os 'Indiferentes': Descubra o que falta para eles amarem o produto. Às vezes é uma feature simples.
O caminho para o PMF é pavimentado com feedback honesto, dados frios e muita iteração.