Product-Market Fit measurement: количественная оценка PMF

Условие задания

**Контекст:** Health-tech стартап (телемедицина + AI-диагностика) работает 18 месяцев. Инвестор на due diligence спрашивает: "Есть ли у вас PMF?" Нужен количественный ответ, а не интуиция.

**Данные:**

Sean Ellis Survey (n = 2 400 active users, 30+ days):
- "Очень расстроюсь" (can't live without): 38%
- "Немного расстроюсь": 32%
- "Не расстроюсь": 22%
- "Уже не пользуюсь": 8%

Retention curves (% от когорты):

| Месяц | Когорта Q1-25 | Когорта Q2-25 | Когорта Q3-25 | Когорта Q4-25 |
|-------|-------------|-------------|-------------|-------------|
| M1 | 45% | 48% | 52% | 55% |
| M3 | 28% | 31% | 36% | 40% |
| M6 | 18% | 22% | 28% | — |
| M12 | 12% | — | — | — |

Unit economics:
- CAC: $85
- ARPU (monthly): $15
- Gross margin: 72%
- Payback period: 7.9 months
- LTV (12M): $130
- LTV/CAC: 1.53x

Organic growth:
- Organic % of new users: Q1=15%, Q2=22%, Q3=35%, Q4=48%
- NPS: 42
- App Store rating: 4.4 (580 reviews)
- Word-of-mouth referral rate: 12%

**Задание:**
1. Оцените PMF по 5 независимым сигналам. Есть ли PMF?
2. Постройте PMF Scorecard с весами и итоговым баллом.
3. Определите, какие метрики ещё не дотягивают до PMF и почему.
4. Предложите 90-дневный план достижения "strong PMF".

Темы

product-market fit PMF Sean Ellis test retention NPS cohort analysis

Подсказки

• Sean Ellis benchmark: >40% "very disappointed" = PMF. 38% — close but not there yet
• Retention flattening — ключевой сигнал PMF: если кривая выходит на плато, а не падает к нулю
• LTV/CAC 1.53x — ниже бенчмарка 3x. Но organic growth 48% — сильный сигнал pull (рынок тянет)

Все тестовые задания →

Частые вопросы

Какой уровень знаний нужен для задачи "Product-Market Fit measurement: количественная оценка PMF"?

Это задание для уровня Senior. Senior-уровень — глубокое понимание темы, опыт решения нестандартных задач, обсуждение trade-off на собеседовании.

На каких собеседованиях встречается такая задача?

Подобные задания в категории «Продуктовые задачи» регулярно дают на собеседованиях аналитика данных в Яндекс, Сбер, Ozon, Авито, Тинькофф, Wildberries, T-Bank, X5, ВТБ и других крупных IT-компаниях. Тематика: product-market fit, PMF, Sean Ellis test, retention, NPS.

Сколько времени даётся на решение?

На реальном собеседовании на подобную задачу отводится 30-60 минут с обсуждением подходов, оптимизаций и trade-off. Для тренировки рекомендуем сначала решить самостоятельно, потом сверить с эталонным решением и подсказками.

Где ещё потренироваться по теме «Продуктовые задачи»?

На zasqlpython.ru есть другие задания в категории «Продуктовые задачи», продуктовые кейсы, справочник метрик, AI мок-собеседование с разбором ваших ответов.

← Все задания