First Round Capital का Product-Market-Fit खोजने का फ्रेमवर्क

 (pmf.firstround.com)
22 पॉइंट द्वारा xguru 2024-04-15 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें

PMF Method - उत्पाद-मार्केट फिट (PMF) हासिल करने की रणनीति

  • First Round Capital ने प्रसिद्ध founders के साथ काम करके उनके पहले 6 महीनों के काम को संक्षेप में व्यवस्थित किया और "PMF तक पहुँचने का शॉर्टकट" तैयार किया
  • इसके लिए पहला session, "PMF के 4 चरण", open source के रूप में सार्वजनिक किया गया है, और पूरा कार्यक्रम "PMF Method" नाम के एक मुफ्त 14-सप्ताह के course के रूप में बनाया गया है, जिसके लिए 5/15 तक आवेदन लिए जा रहे हैं
  • ज़्यादातर लोग PMF खोजने को science नहीं बल्कि art की तरह समझाते हैं, लेकिन sales-led B2B startup के मामले में PMF हासिल करने की संभावना बढ़ाने के तरीके को reverse-engineer किया जा सकता है

PMF का महत्व और उसकी अस्पष्टता

  • PMF हासिल करना हर कंपनी का सबसे महत्वपूर्ण लक्ष्य होना चाहिए, फिर भी founders के लिए यह अब भी एक black box बना हुआ है
  • यह ऐसा लगता है मानो इसके लिए किस्मत, market timing, और अटूट इच्छाशक्ति जैसे रहस्यमय तत्वों के मिश्रण की ज़रूरत हो
  • इस विषय पर बहुत कुछ लिखा गया है, लेकिन PMF हासिल करने की संभावना बढ़ाने वाले inputs, leading indicators, और tactical steps का विश्लेषण किसी ने नहीं किया
  • हमारी नज़र में, इस विषय को सफलतापूर्वक "framework" में न ढाल पाने का एक बड़ा कारण यह है कि ज़्यादातर लोग अब भी इस concept की चर्चा बहुत सामान्य शब्दों में करते हैं

संसाधनों की सीमाएँ

  • ज़्यादातर resources बहुत व्यापक founder audience को ध्यान में रखकर बनाए जाते हैं, इसलिए वे व्यावहारिक होने के बजाय अस्पष्ट सलाह पर खत्म होते हैं
  • founders के पास ऐसे approaches रह जाते हैं जो न तो दोहराए जा सकते हैं और न ही व्यावहारिक हैं—जैसे "हम बस viral होने लगे" जैसी गैर-उपयोगी startup stories से लेकर ऐसे one-size-fits-all frameworks तक, जो उनके खास business की बारीकियों को नहीं छूते
  • consumer apps जैसी categories में PMF की खोज अक्सर luck पर निर्भर होती है, लेकिन हमारे अनुभव में sales-led B2B कंपनियों में luck की भूमिका कम की जा सकती है

Product-Market Fit Method का सार्वजनिक विमोचन

  • ऐसा नहीं लग रहा था कि कोई B2B founders को product-market fit (PMF) पाने की संभावना बढ़ाने वाली जानकारी को व्यवस्थित तरीके से दे रहा है, और हम इसे बदलना चाहते थे
  • हमने दशकों के अनुभव से मिले सबक संकलित किए, सैकड़ों घंटों की research की, और दर्जनों founders का interview लिया
  • pre-seed founders को शानदार B2B SaaS कंपनियाँ बनाने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया 14-सप्ताह का गहन course, Product-Market Fit Method, प्रस्तुत किया गया
  • यह 8 tactical sessions से बना है और product insight तथा market validation से लेकर positioning, design partners, product iteration, "dollar-based discovery", और founder-led sales की बारीकियों तक सब कुछ कवर करेगा
  • First Round की परंपरा के अनुसार, हमने पहले session की सामग्री को preview के तौर पर पूरी तरह सार्वजनिक करने का फैसला किया

[PMF के स्तर]

Extreme Product-Market Fit का परिचय

  • product-market fit (PMF) क्या है? founders को किस लक्ष्य की ओर बढ़ना चाहिए, इसकी हमारी ठोस परिभाषा यह है:

    Extreme PMF वह स्थिति है जिसमें किसी ऐसे product के लिए व्यापक demand होती है जो एक महत्वपूर्ण need को पूरा करता हो और जिसे हर customer तक बार-बार और कुशलतापूर्वक पहुँचाया जा सके

  • जैसा कि हमने कहा, PMF के बारे में ज़्यादातर लोगों की चर्चा हमें अपर्याप्त लगती है
  • और अधिक विशेष रूप से, हमें लगता है कि कुछ खास nuances अब भी ठीक से संबोधित नहीं किए गए हैं:

PMF स्तरों में आगे बढ़ता है

  • PMF कोई binary state नहीं है। ऐसा नहीं है कि या तो आपके पास यह है और आप सोना बन गए, या फिर आप रास्ते पर ही नहीं हैं
  • लेकिन यह कोई धुंधला spectrum या अस्पष्ट sliding scale भी नहीं है, जिसमें आप अपनी वर्तमान स्थिति को लेकर आश्वस्त ही न हो सकें

PMF के कुछ ऐसे dimensions हैं जो एक-दूसरे के साथ तनाव में रहते हैं, और हर स्तर पर जानबूझकर trade-off की मांग करते हैं

  • कोई एक ऐसा factor नहीं है जिसे हर चीज़ से ऊपर रखा जाना चाहिए
  • महत्वपूर्ण यह है कि कंपनी के lifecycle में अलग-अलग समय पर founders को एक चीज़ को दूसरी के ऊपर जानबूझकर प्राथमिकता देनी पड़ती है

repeatability पर लगभग कोई ज़ोर नहीं दिया जाता

  • PMF के अलग-अलग स्तरों से ऊपर बढ़ने का मतलब वास्तव में demand generation, product development, customer satisfaction, और unit economics में repeatability हासिल करना है
  • startup तब तक PMF के ऊँचे स्तर तक नहीं पहुँचता, जब तक वह इस बात की सूक्ष्म समझ विकसित न कर ले कि सही customer कौन है, उसे कैसे लाना है, और ऐसा product कैसे देना है जो हर customer के लिए custom-built न हो, फिर भी लगातार महत्वपूर्ण needs को हल करे
  • सरल शब्दों में कहें तो, जिसे हम "marginal customer" कहते हैं, उसे खोजने के लिए आपको इतनी कड़ी मेहनत न करनी पड़े (इसे नीचे के section में और विस्तार से समझाया जाएगा)
  • repeatability product-market fit खोजने की प्रक्रिया में holy grail जैसी है
    • अगर pattern ही न हो, तो शुरुआती momentum बनाना और आगे की दिशा की योजना बनाना लगभग असंभव हो जाता है

PMF के घटक

  • 4 स्तर: शुरुआती (Nascent), विकसित होता हुआ (Developing), मजबूत (Strong), और चरम (Extreme) product-market fit
  • 3 dimensions: संतुष्टि (Satisfaction), मांग (Demand), दक्षता (Efficiency)
  • lever: marginal customer को ढूँढना, जीतना, serve करना, और बनाए रखना आसान बनाने के लिए persona (Personal), problem (Problem), promise (Promise), या product (Product) को बदलना
  • इस approach के कुछ हिस्से अलग-अलग frameworks में इधर-उधर मौजूद हो सकते हैं
  • हमारी उम्मीद है कि हम कई चीज़ों को एक साथ लाकर उन्हें एक अनोखे और मूल्यवान तरीके से, और अधिक गहराई में समझा सकें

PMF level progression pattern

  • कभी-कभी कोई कंपनी बहुत तेज़ी से levels पार कर लेती है, लेकिन यह आम तौर पर अपवाद होता है
  • कुछ कंपनियाँ लंबे समय में progression stages से गुजरती हैं, जबकि कुछ दूसरी कंपनियाँ शुरुआती स्तर से सीधे मजबूत स्तर तक छलांग लगा देती हैं
  • हमारे अनुभव में, कंपनियाँ कुछ खास timing patterns में फँसती हैं—जैसे 1-3 levels को तेज़ी से पार कर लेना लेकिन रुक जाना और level 4 तक न पहुँच पाना, या बहुत कम समय में level 1 तक पहुँचना लेकिन level 2 में अटक जाना

PMF की यात्रा दो-तरफ़ा सीढ़ी है

  • यह भी ध्यान देने योग्य है कि PMF की यात्रा एक two-way ladder है। यानी levels स्थायी रूप से lock नहीं होते और पीछे भी जाया जा सकता है
  • अगर एक और रूपक लें, तो इसे dynamic equilibrium की तरह समझना बेहतर होगा
  • आपके actions, competitors के actions, customer expectations, technology changes, और अन्य कारक—ये सब एक अस्थायी संतुलन में होते हैं
  • अगर इनमें से कोई भी factor बदल जाए, जैसे कोई competitor बड़ी छलांग लगा दे, और आप उसके अनुसार खुद को adjust न करें, तो संभव है कि आप अब उसी PMF level पर न रहें

marginal customer को ढूँढना और serve करना कितना कठिन है?

  • अगर आपको यक़ीन नहीं है कि आपकी कंपनी इस समय कहाँ खड़ी है, तो एक high-level सवाल पूछा जा सकता है
  • आपके लिए अगला "marginal" customer ढूँढना और serve करना कितना मुश्किल है?
  • जैसे-जैसे level बढ़ता है, यह काम आसान और अधिक repeatable होता जाता है
  • उदाहरण के लिए, level 3 और 4 पर demand तेज़ी से बढ़ती है। वहीं level 1 और 2 पर marginal customer को ढूँढना कई मोर्चों पर लड़ाई जैसा महसूस होता है
    • सही व्यक्ति को ढूँढना, उसे यह भरोसा दिलाना कि आपका solution उसकी ज़रूरत है, conversion कराना, और उसे एक संतुष्ट customer बनाना आदि

product-market fit के 3 dimensions

  • संतुष्टि (Satisfaction) :
    • ग्राहक प्रोडक्ट से कितने संतुष्ट हैं?
    • क्या ग्राहकों को प्रभावी ढंग से बनाए रखा जा सकता है?
    • लोगों को इस प्रोडक्ट की कितनी ज़रूरत है?
    • यह मामूली अंतर लग सकता है, लेकिन यहाँ यह ध्यान देने योग्य है कि हमने जानबूझकर "प्यार" नहीं बल्कि "ज़रूरत" शब्द का इस्तेमाल किया है
    • कई ऐसी कंपनियाँ हैं जिनके पास बिना ग्राहक-प्रेम के भी अत्यधिक PMF है (Salesforce शायद पसंदीदा प्रोडक्ट न हो, लेकिन यह निश्चित रूप से एक ऐसे प्रोडक्ट का उदाहरण है जो महत्वपूर्ण customer need को पूरा करता है)
  • मांग (Demand) :
    • क्या तथाकथित "दरवाज़े के बाहर लाइन लगने" जैसी स्थिति है?
    • प्रोडक्ट को कितनी तेज़ी से और कितनी मात्रा में बेचा जा सकता है?
  • दक्षता (Efficiency) :
    • क्या प्रोडक्ट बार-बार बढ़ सकता है और प्रभावी रूप से scale हो सकता है?
    • हमारे अनुसार, यह एक महत्वपूर्ण हिस्सा है जिसे PMF की कई परिभाषाएँ नज़रअंदाज़ करती हैं — जबकि यह उन सबसे महत्वपूर्ण चीज़ों में से एक है जिन्हें कंपनी को हासिल करना ही चाहिए
    • हम इसे इस तरह विभाजित करते हैं:
      • ग्राहकों को खोजने की दक्षता (CAC)
      • ग्राहकों को बेचने और deal close करने की दक्षता (sales conversion, magic number, CAC payback)
      • ग्राहकों को activate और support करने की दक्षता (integration cycle length, NRR)
      • प्रोडक्ट बनाने की दक्षता (COGS, gross margin)
      • पूरी कंपनी की दक्षता (burn multiple)
  • कुछ लोग आख़िरी बिंदु का विरोध कर सकते हैं
    • PMF की अधिकांश अन्य परिभाषाएँ खुले तौर पर संतुष्टि और मांग पर फ़ोकस करती हैं, और यह संकेत देती हैं कि दक्षता लंबे समय में अपने-आप सुलझ जाएगी
    • लेकिन हमारा मानना है कि भले ही बिज़नेस पहले दिन से efficient न हो — और चरण 1 में चीज़ों को समझते समय जानबूझकर inefficient भी हो सकता हो — फिर भी founder के रूप में पूरे सफ़र में efficiency को ध्यान में रखकर बनाना बहुत मूल्यवान है
  • मान लीजिए आप सड़क किनारे एक स्टॉल खोलते हैं, और लाइन में लगकर 1 डॉलर देने वाले हर व्यक्ति को 100 डॉलर वापस मिलते हैं
    • पारंपरिक परिभाषा के अनुसार, product-market fit चार्ट से बाहर चला जाएगा। दरवाज़े के बाहर लाइन होगी, और ग्राहक बेहद संतुष्ट होंगे
    • लेकिन वह एक मृगतृष्णा है। और ख़ास तौर पर ख़तरनाक मृगतृष्णा, क्योंकि आप इस झूठे विश्वास में फँस सकते हैं कि आपने PMF हासिल कर लिया है

  • "जब आप मैराथन शुरू करते हैं, तो यह जानना मददगार होता है कि आख़िरी 1 मील कैसी दिखनी चाहिए, भले ही आप पहले 1 मील के लिए अपना approach न बदलें। अगर आप शुरुआती चरण से ही efficiency को ध्यान में रखते हैं, तो आप build process के दौरान जानबूझकर trade-off कर सकते हैं।"

  • अंत में, एक और सावधानी:
    • ये dimensions वास्तव में एक-दूसरे से काफ़ी गहराई से जुड़ी हुई हैं, और scenario के अनुसार इनके बीच स्पष्ट trade-off ढूँढने पड़ते हैं
    • उदाहरण के लिए, efficiency बढ़ाने के लिए आप non-scalable कामों पर लगने वाला समय घटा सकते हैं, बिज़नेस के अधिक हिस्सों को automate और operate कर सकते हैं, लेकिन कई मामलों में इससे customer experience को नुकसान पहुँच सकता है और संतुष्टि घट सकती है
    • बेशक, कई बार टकराव से ज़्यादा तालमेल भी होता है (उदाहरण: कोई महत्वपूर्ण product feature launch करने से तीनों चीज़ें एक साथ सुधर सकती हैं)

First Round के 4P : PMF की राह में आगे बढ़ने के लिए leverage points

  • अगले चरण तक छलांग लगाने और आगे बढ़ने के लिए, आप सफ़र के अलग-अलग बिंदुओं पर इन 4 lever को खींचकर देख सकते हैं (क्लासिक 4P framework पर हमारा नज़रिया):
  • पर्सोना (The persona) :
    • आपकी insight से सबसे ज़्यादा फ़ायदा किसे हो सकता है?
    • क्या किसी खास role या function वाले लोग चुनौतियों के किसी विशेष set का सामना कर रहे हैं?
    • इस संदर्भ में persona buyer (CTO या CRO), company type (जैसे Fortune 10,000 financial services), या दोनों हो सकता है
    • यहाँ adjustment पर विचार करते समय, यह देखें कि क्या यह बहुत narrow है, बहुत broad है, या इसे पूरी तरह छोड़ देना चाहिए
    • Plaid का उदाहरण: consumers को एक और budget app की ज़रूरत नहीं थी, लेकिन fintech apps को वह integration चाहिए था जिसे टीम ने backend में बनाया था
  • समस्या (The problem) :
    • क्या यह आपके target persona की कोई urgent और important समस्या है?
    • यह वही क्लासिक painkiller बनाम vitamin वाला सवाल है
    • आपको ऐसी समस्या हल करनी है जो urgent हो और जिसका समाधान संभावित ग्राहकों को बड़ी राहत दे सके
    • अगर ऐसा नहीं है, तो आपको persona से जुड़ी adjacent problems को explore करना पड़ सकता है, या persona और problem दोनों पर पूरी तरह से फिर से विचार करना पड़ सकता है
    • Lattice का उदाहरण: शुरुआत में people leaders पर फ़ोकस था, लेकिन OKR के लिए solution बनाने से performance management हल करने की दिशा में pivot किया गया
  • वादा (The promise) :
    • क्या वे ग्राहक इस बात में रुचि रखते हैं कि आप उस ज़रूरत को हल करने के लिए क्या करेंगे — यानी आपका unique value proposition?
    • इसे वास्तविक product के साथ भ्रमित करना आसान है, लेकिन promise इस बारे में है कि product जो लाभ देगा, उसे आप कैसे communicate करते हैं
    • हमारे अनुभव में, यही सबसे ज़्यादा नज़रअंदाज़ किया जाने वाला lever है
    • Ironclad का उदाहरण: मौजूदा category में प्रतिस्पर्धा करने के लिए, AI legal assistant (वकीलों के काम को automate करने का वादा) से contract lifecycle management platform (कंपनियों को legal contracts को end-to-end बनाना और manage करना संभव बनाने का वादा) के रूप में reposition किया गया
  • प्रोडक्ट (The product) :
    • क्या आप जो product बना रहे हैं, वह वास्तव में इस promise को पूरा करेगा?
    • क्या ग्राहक अपनी समस्या के इस खास solution में रुचि रखते हैं?
    • क्या वे इसके लिए पैसे देंगे?
    • Alma का उदाहरण: महामारी के दौरान therapists के लिए community-based physical office concept से pivot करके providers के लिए thriving private practice बनाने हेतु digital tools का suite देने की दिशा में गया
  • उदाहरण के लिए, कोई startup evolving PMF में अटका हो सकता है, लेकिन बाद में यह पता चल सकता है कि किसी नए buyer की ओर pivot करना अगले चरण की कुंजी है
  • या किसी दूसरी कंपनी ने सही positioning के साथ शुरुआती PMF पकड़ लिया हो सकता है, लेकिन वह ऐसा सही product launch न कर पाई हो जो उस promise को पूरा करे
  • बेशक, ये lever PMF खोजने के तरीक़े के ज़्यादा क़रीब हैं, और यह इस लेख का मुख्य फ़ोकस नहीं है

वास्तविक दुनिया में Extreme Product-Market Fit कैसा दिखता है:

  • देखें कि जब Looker 2016 के अंत में 235 लोगों की टीम वाली Series C कंपनी के रूप में level 4 milestone तक पहुँचा (levels 1-3 पार करने में 5 साल की मेहनत लगी थी)
  • चार्ट को देखें, तो यह समझा जा सकता है कि किस समय curve में inflection point आना शुरू हुआ
    • मांग: एक साल में ग्राहक 450 से बढ़कर लगभग 800 हो गए, revenue 11.5 million dollar से बढ़कर 27 million dollar हो गया, और ACV बढ़कर 57,700 dollar हो गया
    • संतुष्टि: 141% NRR, लगातार 18 महीनों तक net negative churn, और plan से बेहतर renewal rate के साथ बेहद खुश ग्राहक
    • दक्षता: 77.6% gross margin के साथ एक efficient model बनाया गया
  • Looker की यात्रा इस बात का शानदार उदाहरण है कि कैसे हर dimension मिलकर extreme product-market fit में योगदान देता है
  • हमारे अनुभव में, इन dimensions में से एक या अधिक की कमी startup failure का सबसे बड़ा कारण भी होती है

[Level 1: Nascent (प्रारंभिक चरण)]

इस चरण की मुख्य चुनौती

  • founder का मुख्य काम 3 से 5 ग्राहकों के लिए हल करने लायक और मूल्यवान समस्या ढूँढना है
  • यहाँ समस्या से मतलब ऐसी urgent और important issue से है, जिसे हल करना ग्राहक के बिज़नेस के लिए बहुत मूल्यवान हो
  • समस्या मिल जाने के बाद, अगला काम ऐसा product बनाना है जो उसे हल करे और ग्राहकों को उच्च संतुष्टि दे
  • सही combination पाने के लिए आपको 4P (persona, problem, promise, product) को कई बार iterate करना पड़ सकता है

मांग और दक्षता पर विचार

  • भले ही यह Level 1 का मुख्य फ़ोकस न हो, फिर भी आपको demand के बारे में सोचना चाहिए कि क्या इस समस्या वाले पर्याप्त ग्राहक मिल सकेंगे
  • यह efficiency पर बहुत समय लगाने का चरण नहीं है, लेकिन यह सोचना शुरू करना अच्छा है कि बिज़नेस अंततः efficient तरीके से scale कैसे कर सकेगा

Level 1 में फंसे रहने वाले startup

  • काफी सारे startup Level 1 में फंसकर 6 महीने, 12 महीने, यहाँ तक कि 18 महीने तक ठहराव में रह जाते हैं
  • इस समय founders अक्सर "कड़ी मशक्कत" के चक्र में फंस जाते हैं
  • इस चरण की खासियत है repeatability की कमी। Level 1 में यह लगभग स्वाभाविक है
  • marginal customer को ढूंढना कभी आसान नहीं होता
  • आप जो बना रहे हैं, उसके लिए सही customer कैसा दिखता है, यह पूरी तरह स्पष्ट नहीं होता
  • मोटी-सी hypothesis बना भी लें, तब भी customer acquisition आमतौर पर scalable नहीं होता
  • ग्राहकों से मिलने पर भी messaging हर बार काम नहीं करती। कुछ ग्राहक तुरंत "समझ" जाते हैं, जबकि दूसरों पर उसका असर नहीं होता
  • हर customer की needs (और आप जो solution बना रहे हैं) थोड़ी अलग होती हैं। कुछ लोग अपनी requirements पूरी करने के लिए extra features मांगते हैं, जबकि कुछ लोग शुरुआती version से ही तुरंत असर देखते हैं

Level 1 चरण के अनुभव

  • शुरुआती चरण पार कर चुके B2B founders से बात करने पर पता चलता है कि उनके रास्ते अलग-अलग थे
  • किसी को सही product ढूंढने में मुश्किल हुई, किसी को target users पहचानने में, और किसी ने market size पर सवाल उठाया या यहाँ तक कि मूल idea ही पूरी तरह छोड़ दिया
  • समान बात यह थी कि शुरुआती कुछ breakthroughs मिलने से पहले वे बार-बार बेअसर मेहनत करते रहे
  • उस समय breakthrough का मतलब hard metrics या hockey-stick growth curve की शुरुआत से ज़्यादा, एक "aha moment" या "शायद यह काम कर सकता है" जैसी अनुभूति के करीब था
  • Ironclad, Verkada, और Plaid के उदाहरणों से इस शुरुआती चरण की भावना को समझें

Ironclad: ग्राहक विज़िट के ज़रिए product focus तय करना

  • Ironclad आज एक प्रसिद्ध digital contract platform (valuation $3.2B) है, लेकिन शुरुआती PMF तक पहुँचने की उसकी प्रक्रिया देखने पर समझ आता है कि इस चरण में कितना manual और non-scalable काम करना पड़ता है
  • co-founder Jason Boehmig ने startup advisor lawyer के रूप में काम करते हुए अपने काम के कुछ हिस्से को automate करना शुरू किया
  • उन्हें एहसास हुआ कि lawyers के लिए नए solution और वे वास्तव में software products का इस्तेमाल कैसे करते हैं, इसे समझने वाली teams की कमी है, और इसी वजह से उन्होंने law firm छोड़ने का फैसला किया
  • "आज जब हम AI assistant boom के दौर में हैं, पीछे मुड़कर देखना हैरान करता है। Ironclad का पहला version legal document workflows के लिए एक automated assistant था, लेकिन असल में उसके पीछे मैं ही email address पर बैठा था।"
    • "हमने corporate filings से लेकर NDA और उनके बीच की हर चीज़ से शुरुआत की। अगर आपको NDA करना होता, तो आप admin@ironclad.ai को CC में डालकर पूछते, 'मैं Joe Smith के साथ NDA कर रहा हूँ, क्या मदद कर सकते हो?' फिर मैं Ironclad AI बनकर जवाबों की एक श्रृंखला भेजता था, जैसे 'हमें अगली जानकारी चाहिए' या 'template यहाँ है, हमने इसे भर दिया है।'"
    • लेकिन शुरुआती ग्राहकों के साथ सीधे समय बिताने से product का focus संकरा करने में मदद मिली
  • "उस समय हमारी पूरी team सिर्फ 4-5 लोगों की थी, और एक बार हम सब Boulder (कोलोराडो का एक शहर) उड़कर गए थे एक ऐसे customer से मिलने, जिसने हमें बहुत product feedback दिया था। हम बस बैठकर देखते रहे कि वे product कैसे इस्तेमाल करते हैं।"
    • "वे दो monitors इस्तेमाल करते थे, एक पर email खुला होता था और दूसरे पर Ironclad। वे legal team में काम करते हुए अपना रोज़मर्रा का routine कर रहे थे। उन्हें observe करके और यह देखकर कि ये routine और repetitive deals उनकी job में कितनी अहम हैं, हमें समझ आया कि हमें इस in-house legal team पर, खासकर legal operations पर, पूरी ताकत लगानी चाहिए — जो 2015 में तब बस एक परिभाषित होती हुई भूमिका थी।"

Verkada: ग्राहकों को प्रभावित करने के लिए असामान्य गहराई तक जाना और तेज़ी से आगे बढ़ना

  • Verkada के पास आज physical security की 6 product lines हैं, लेकिन उसने 2016 में video security से शुरुआत की थी
  • co-founder Filip Kaliszan जब PMF हासिल करने की शुरुआती यात्रा को याद करते हैं, तो team की गति और मैदान में उतरने की इच्छा खास तौर पर दिखती है
  • "पहला version बहुत ही हास्यास्पद था। वह Raspberry Pi आधारित camera था। हमने बस अलग-अलग parts जोड़कर उसे बनाया था, और हमारी supply chain Amazon थी। हमने ऐसे लगभग 100 छोटे cameras बनाए और अपने जान-पहचान वाले दोस्तों और businesses में बाँट दिए।"
  • "पूरा idea यह था कि software बनाना और solution तैयार करना सीखने के लिए क्या-क्या चाहिए। prototype का मतलब था खुद को यक़ीन दिलाना कि technology काम करेगी और उसमें कुछ दम है।"
  • Verkada के approach में ध्यान देने वाली बात यह है कि वे कितनी सीधे तरीके से कूद पड़े और कितनी तेज़ी से insights निकालीं
    • "पहले कुछ customers के लिए हमने उन्हें जितनी जल्दी हो सके deploy करने के लिए जो कुछ ज़रूरी था, सब किया, और उन customers के बेहद क़रीब रहे ताकि समझ सकें क्या काम कर रहा है और क्या नहीं। इस approach ने यह तय करने में बहुत मदद की कि हम product में क्या-क्या बनाते हैं।"
    • "हम trial product भेजने को लेकर बहुत aggressive थे। जैसे ही हमें customer से सकारात्मक संकेत मिलता, हम उन्हें cameras भेज देते। हमने शुरू से ही process को smooth, fast और easy बनाया। अगर आप आज हमसे संपर्क करें, तो 24 घंटे बाद आपके पास एक शानदार kit box होगा जिसे आप आज़मा सकते हैं।"
  • ऐसी प्रतिबद्धता का फल मिला
    • "हमने 2 साल तक product बनाया, और 2018 हमारा पहला sales year था। उस साल के शुरुआती महीनों में हमें camera side पर पर्याप्त demand और interest मिला, और वही validation का 'aha' moment था।"
    • "हमें हमेशा लगता था कि यह idea शानदार है, लेकिन उसी पल यह सचमुच साफ़ हो गया कि हमने जो बनाया है, वह customers पर असर करना शुरू कर चुका है।"

Plaid: अप्रमाणित market में pivot करना और भरोसा बनाना

  • शुरुआती customer response होने पर भी यह अब भी कठिन मेहनत जैसा महसूस हो सकता है
  • Plaid आज fintech infrastructure के अग्रणी नाम के रूप में जाना जाता है, लेकिन उसने असल में consumer budgeting app के रूप में शुरुआत की थी
  • "consumers की प्रतिक्रिया से हमें जल्दी समझ आ गया कि शायद हम budgeting app बनाने में इतने अच्छे नहीं हैं। हमने कुछ समय तक कोशिश की। हमने budgeting और spending type analysis applications के 6 अलग-अलग versions बनाए, लेकिन ज़्यादा response नहीं मिला।"
  • "एक दिन Venmo के शुरुआती engineers में से एक दोस्त आया और उसने कहा, 'तुम्हारा consumer product खास नहीं है, लेकिन app में data लाने के लिए तुमने banks के साथ जो integration किया है — यानी जो backend बनाया है — मैं उसे license करना चाहता हूँ।' इसमें थोड़ा समय लगा, लेकिन आखिरकार हमने यह pivot करने का फैसला किया और platform बनाने की ओर मुड़ गए।"
  • "उसके बाद 5-7 लोग ऐसे थे जिन्होंने कहा कि अगर हम यह product बनाएँ तो वे शायद उसका इस्तेमाल करेंगे। यहाँ तक कि एक व्यक्ति ने कहा कि अगर हम इसे बनाएँ, तो वह भुगतान भी करेगा। इसलिए सही idea मिल जाने के बाद उस शुरुआती चरण में शुरुआती product-market fit ढूंढना काफ़ी आसान था।"
  • "Plaid की बड़ी चुनौती यह थी कि market लगभग मौजूद ही नहीं था। 5-7 कंपनियाँ थीं जो चाहती थीं कि हम उनके लिए कुछ बनाएँ, लेकिन असली चुनौती market development थी।"
  • "इसी वजह से शुरुआती दौर में लगभग हर VC ने Plaid में निवेश करने से इनकार कर दिया। उनका कहना था, 'आपने एक दिलचस्प product बनाया है, और यह कुछ customers के लिए उपयोगी हो सकता है, लेकिन market इतना बड़ा नहीं है।'"
  • "शुरुआती चरण में सबसे मुश्किल काम था खुद को और बाकी सबको यह भरोसा दिलाना कि financial services का क्षेत्र आखिरकार startup के प्रवेश के लिए एक वास्तविक market है।"

शुरुआती demand, satisfaction, और execution efficiency के उदाहरण

  • Looker अगस्त 2011 से मार्च 2013 तक, लगभग 19 महीनों तक, product-market fit खोजने के चरण में था
  • founder Lloyd Tabb के अनुसार, यह पुष्टि करने में लगभग 1 साल लगा कि business model venture business के लिए उपयुक्त है
  • अगस्त 2012 में कंपनी ने $2M की seed funding जुटाई, और 2013 की पहली तिमाही के अंत तक 9 लोगों की team ने $357K का annual revenue हासिल कर लिया था और 15 customers जोड़ लिए थे
  • शुरुआती दिनों में customer events आयोजित करना प्रभावी tactics में से एक था

काल्पनिक startup Ledgerly का उदाहरण

  • Product-market fit दिखाने के लिए काल्पनिक startup Ledgerly का परिचय दिया गया है
    • Ledgerly एक ऐसा platform है जो बड़े language models (LLM) का उपयोग करके accounting teams की मदद करता है
    • टीम में 5 full-time कर्मचारी हैं, और हाल ही में उसने 12 लाख डॉलर की pre-seed funding जुटाई है
    • यह अभी उस चरण में है जहाँ उसे burn multiple का पता नहीं है
  • Product-market fit के हर dimension को देखें तो स्थिति इस प्रकार है:
    • मांग (Demand):
      • 4 ग्राहक मिले हैं, और ये व्यक्तिगत network या investors के introductions के जरिए आए हैं
      • अभी outbound sales की कोई व्यवस्था नहीं है
      • 3 ग्राहक 15,000 डॉलर each दे रहे हैं, इसलिए annual revenue 45,000 डॉलर है
      • 4था ग्राहक एक design partner है और अभी भुगतान नहीं कर रहा
      • इन 4 ग्राहकों को पाने के लिए 46 कंपनियों से संपर्क करना पड़ा
      • अभी तक कोई renewal customer नहीं है, और 1 design partner fit न होने के कारण churn हो गया
    • संतुष्टि (Satisfaction):
      • सभी ग्राहक अब हफ्ते में कम-से-कम एक बार नियमित रूप से product का उपयोग करने लगे हैं
      • 2 ग्राहकों ने अपनी company के अंदर कई users को onboard किया है
      • 3 ग्राहकों से अच्छा feedback मिला है, लेकिन यह अभी शुरुआती और anecdotal है
    • दक्षता (Efficiency):
      • अभी दक्षता पर सबसे कम ध्यान दिया जा रहा है
      • Customer onboarding में 8 हफ्ते लगते हैं, जो बहुत लंबा लगता है
      • Potential customers खोजने में बहुत समय लगता है (1 ग्राहक पाने के लिए कम-से-कम 5 meetings चाहिए)
      • ग्राहक बहुत-सी special requests कर रहे हैं, इसलिए टीम कई दिशाओं में खिंच रही है

Benchmark

  • ऊपर की बातें यह समझने में मदद करती हैं कि शुरुआती product-market fit कैसा महसूस होता है
    • Level 1 पर company कैसी दिखती है, इसके benchmark इकट्ठे किए गए हैं, ताकि आप अपनी progress की उससे अधिक नज़दीकी तुलना कर सकें
    • Repeatability अभी दिखाई नहीं देती, और कुछ metrics जो late-stage companies के लिए बहुत महत्वपूर्ण होते हैं, वे अभी लागू नहीं होते
  • Team size 10 लोगों से कम है
  • यह pre-seed या seed stage में है
  • Demand का source ज़्यादातर friends और network हैं, साथ में कुछ cold outreach
  • Sales conversion rate: 10-20 warm introductions में से 1 customer में convert होता है
  • Customers की संख्या 3-5 है
  • Annual recurring revenue (ARR) 0 से 5 लाख डॉलर के बीच है
  • अभी तक कोई renewal customer नहीं है (अभी बहुत जल्दी है)। पछतावा होने वाला churn नहीं है (कुछ non-regrettable churn है)
  • Gross margin और burn multiple क्या है, यह पता नहीं है (दोनों ही अभी लागू नहीं हैं)

सबसे महत्वपूर्ण बात

  • Founders को benchmarks से तुलना करने के अलावा, अगला product-market fit level हासिल करने के लिए सबसे महत्वपूर्ण चीज़ पर ध्यान देना होगा
  • Level 2 तक पहुँचने के लिए सबसे ज़्यादा फोकस satisfaction पर होना चाहिए
    • Ledgerly के मामले में, satisfaction बढ़ाने के लिए daily usage और हर company में users की संख्या बढ़ाना, और NPS survey को customer interactions का नियमित हिस्सा बनाना लक्ष्य है
    • सिर्फ इन satisfaction metrics पर फोकस नहीं करना चाहिए; outcome-oriented बने रहना ज़रूरी है
    • सरल नियम यह है: आप ग्राहक से जो business outcome देने का वादा करते हैं, उसमें आप कितना बदलाव ला रहे हैं?
  • Satisfaction सबसे महत्वपूर्ण है, और उसके बाद demand
    • बहुत सारे ग्राहकों की ज़रूरत नहीं है, लेकिन इस छोटे customer set को संतुष्ट करने पर यह संकेत मिलना चाहिए कि आगे चलकर लोग दरवाज़े पर लाइन लगाएंगे
    • Ledgerly के लिए आने वाले कुछ महीनों में 2-3 और ग्राहक जोड़ना लक्ष्य है
  • इस चरण में efficiency को सबसे आखिर में सोचना चाहिए
    • Level 1 में efficiency पर बहुत समय खर्च न करना बेहतर है
    • Ledgerly की planned optimization वही है जो satisfaction और demand में सुधार लाने में मदद करे
    • लक्ष्य है customer onboarding को 4 हफ्तों तक घटाना और एक तेज़ व अधिक repeatable sales process बनाकर conversion rate बढ़ाना

  • Develop हो रहे product-market fit तक पहुँचने के लिए आपको कम-से-कम कुछ ऐसे ग्राहकों के लिए कुछ बनाना होगा जिसकी उन्हें सच में ज़रूरत हो। वह उनकी समस्या हल करे। वे उसके बिना रह न सकें। और इसके लिए पहले बहुत ऊँचे स्तर की satisfaction हासिल करना ज़रूरी है।

  • शुरुआती दौर में ग्राहकों के बहुत करीब रहना satisfaction बढ़ाने की कुंजी है
    • "अगर आप ग्राहक को value नहीं दे रहे हैं, तो ग्राहक आपके साथ नहीं रहना चाहेगा"
  • Looker के मामले में product-market fit ढूँढने का मतलब था value deliver करने का तरीका खोजना
  • सबसे प्रभावी रूप product और service का combination था
    • "हम demo को proof of concept बनाने के मौके की तरह इस्तेमाल करते थे, इसलिए हम हमेशा prospective customers से ऐसा real dataset माँगते थे जिसके साथ वे खेल सकें। फिर हम बहुत तेज़ी से जाकर software set up करते, उसे इस्तेमाल करना सिखाने वाला free trial देते, और फिर engagement को देखते"
    • "हम deal तभी close करते थे जब engagement दिखता था। शुरुआती दौर में हमारा churn लगभग नहीं था, क्योंकि हम सिर्फ उन्हीं ग्राहकों को बेचते थे जिन्हें वास्तव में वह value मिली थी"
  • Level 1 में inefficiency expected होती है
    • "नुकसान यह था कि कुछ trials सच में बहुत लंबे चले। जब ऐसा momentum नहीं दिखता था, तो हम फिर से जाकर ज़्यादा सक्रिय तरीके से शामिल होते थे ताकि यह सुनिश्चित कर सकें कि वे समझते हैं कि हम उनके सारे data questions का जवाब कैसे दे सकते हैं"

ध्यान देने योग्य yellow signals

  • यह तय करना कठिन है कि क्या अभी जो हल्की-फुल्की प्रतिक्रिया दिख रही है उसे आप शुरुआती traction समझने की गलती कर रहे हैं, या फिर founder की एक और कोशिश business के लिए ज़रूरी breakthrough ला सकती है
  • Level 1 में कब आगे बढ़ते रहना है और कब पीछे हटकर pivot करना है, यह सबसे मुश्किल हिस्सों में से एक है
  • Persona के founder Rick Song ने इस पर विचारपूर्ण दृष्टिकोण दिया कि startup अक्सर Level 1 में अटक क्यों जाते हैं
    • "कई शुरुआती startups के लिए सबसे बड़ी चुनौती यह है कि वे customer satisfaction के बारे में खुद से झूठ बोलते हैं। इस stage पर आम जाल यह है कि आपके पास ऐसे ग्राहक होते हैं जिन्हें product पसंद तो है, लेकिन वे उससे प्यार नहीं करते या उन्हें उसकी ज़रूरत नहीं होती। मैं Persona के भीतर relationship analogy बहुत इस्तेमाल करता हूँ: यह जानना बहुत मुश्किल होता है कि किसी को कोई चीज़ पसंद है लेकिन प्यार नहीं, लेकिन अगर आप कभी friend zone में रहे हैं, तो आपको जवाब पता होगा"
  • Song ने Persona के शुरुआती दिनों में यह समझने के लिए कि क्या वे "friend relationship" में हैं, कुछ शुरुआती ग्राहकों के साथ भरोसेमंद रिश्ते बनाने की कोशिश की
    • वे उनसे लगातार बात करते थे, message करते थे, coffee पर मिलते थे, और ईमानदार feedback पाने के लिए बहुत candid और self-deprecating रवैया अपनाने की कोशिश करते थे
    • वे नीचे जैसे सवाल बार-बार पूछते रहे, जब तक कि उन्हें इतने मज़बूत जवाब न मिले कि वे भरोसे के साथ कह सकें कि वे सही track पर हैं
      • अगर कोई competitor आकर मेरी कीमत से 50% कम price quote करे, तो क्या आप switch कर लेंगे?
      • अगर मैं कीमत बढ़ाऊँ, तो क्या बहुत backlash होगा?
      • क्या Persona आपकी company के लिए game changer है? अगर Persona गायब हो जाए, तो आपको कितना बड़ा झटका लगेगा?
  • अगर अब भी भरोसा न बने, तो ध्यान देने योग्य yellow signals ये हैं
    • ग्राहक जवाब देते हैं कि अगर आपका product कल गायब हो जाए तो उन्हें निराशा नहीं होगी
    • 6 महीनों तक usage कम रहता है और बढ़ता नहीं
    • कुछ संतुष्ट ग्राहक हैं, लेकिन सबसे महत्वपूर्ण feature हर customer के लिए वास्तव में अलग है
      • यानी हर customer को संतुष्ट करने के लिए आप product को बहुत ज़्यादा customize कर रहे हैं (यह आपको consulting business के क्षेत्र में ले जाता है)
    • नए ग्राहक ढूँढना बेहद कठिन है
    • Sales cycle बहुत लंबा है, और अगर point person company छोड़ दे तो deal टूट जाती है
    • Design partners paid conversion में हिचकते हैं, या ग्राहक वह ACV (annual contract value) देने को तैयार नहीं दिखते जिसे आप हासिल करना चाहते हैं

Lattice का मामला: product-market fit खोजने की कोशिश

  • Jack Altman ने Lattice के मूल आइडिया के साथ इसे सीधे अनुभव किया
    • शुरुआत में उन्होंने एक OKR software tool बनाया था
    • अपनी पिछली कंपनी में उन्होंने देखा था कि तिमाही OKR planning बनाना कंपनियों के लिए एक पीड़ादायक प्रक्रिया थी
    • कई दूसरी कंपनियों से बात करके उन्होंने पुष्टि की कि यह वास्तव में एक समस्या थी
    • लेकिन वे ऐसा software नहीं बना सके जो सच में उस समस्या को हल करता
  • दो समस्याएँ थीं जिन्होंने इसे साफ कर दिया
    • पहली, लोगों से वास्तव में credit card निकालकर भुगतान करवाना बहुत मुश्किल था
      • कई CEO और HR प्रबंधकों ने रुचि दिखाई, लेकिन अंत में भुगतान करने से हिचकिचाए
    • दूसरी, भले ही लोग product का इस्तेमाल करने लगते, अगली तिमाही आसानी से नहीं आती थी
      • शुरुआत में Lattice में company-wide OKR planning की जाती थी, लेकिन अगली तिमाही में प्रतिक्रिया होती थी, "उफ़, हमें यह फिर करना है"
      • कर्मचारियों की reuse rate ज़्यादा नहीं थी
  • ठहराव से बाहर निकलने के तरीके पर सलाह
    • "अगर आप ठहराव में फँसे हैं, तो शुरुआती चरण से बाहर निकलने का एकमात्र तरीका छोटे बदलाव नहीं बल्कि बड़े बदलाव करना है"
      • बहुत से लोग शुरुआती चरण में ही फँसे रहते हैं और सालों तक केवल छोटे बदलाव आज़माते रहते हैं, जबकि यह सबके समय और संसाधनों की बर्बादी है
      • product-market fit के स्तर को बढ़ाने या ठहराव से बाहर निकलने के लिए incremental steps से अधिक की आवश्यकता होती है
    • "लोगों को यह वास्तविकता याद दिलानी चाहिए। तभी वे इस तरह के loop में बहुत लंबे समय तक नहीं फँसेंगे और कह सकेंगे, 'ठीक है, हम बस आगे बढ़ते हैं और कुछ नया आज़माते हैं'"
    • "OKR पर 9~10 महीने काम करने के बाद, हम ऐसे बिंदु पर पहुँच गए जहाँ हम अभी जो हो रहा था और funding खत्म होने तक अगले round में मायने रखने वाले business के बीच कोई रेखा नहीं खींच पा रहे थे। इसलिए अंततः हमें कई pivots की ज़रूरत पड़ी, उससे पहले कि हम performance management पर पहुँचे, जो सच में काम आया"

[Level 2: Developing (विकास चरण)]

  • Level 2 चरण में आप उन classic milestones को पार करने लगते हैं, जैसे 20 के आसपास ऐसे ग्राहक जिनको product की ज़रूरत है, या annual revenue में $1 million तक पहुँचना
  • आपने अभी तक सब कुछ पूरी तरह नहीं समझा है, लेकिन customer requirements, resonate करने वाला messaging, और आपके द्वारा दिए जा रहे product solution में repeatability कहीं अधिक होने लगती है
  • developing product-market fit वह स्थिति है जब संकेत दिखने लगते हैं कि ideal customer अब करीब आ रहा है
    • लेकिन अभी भी यह कभी आसान नहीं होता
    • यही उन दो कारणों में से एक है जिनकी वजह से अधिकांश कंपनियाँ Level 2 में रुकी रहती हैं
    • इसे "light" product-market fit तक पहुँचना समझा जा सकता है

Level 2 चरण का अनुभव

  • Lattice के product pivot के बाद, co-founder Jack Altman ने कहा कि traction का अंतर तुरंत साफ महसूस हुआ
    • "तब यह बहुत स्पष्ट था कि market pull कैसा दिखता है। कुछ लोग actual product को छुए बिना, सिर्फ design mockups देखकर annual contracts के लिए advance payment कर रहे थे, और यह हमारे OKR वाले अनुभव से पूरी तरह अलग था"
    • "हर तरफ से leads स्वाभाविक रूप से आ रही थीं। लोग हमारे बारे में अपने दोस्तों को बता रहे थे। वे कहते थे, 'मैं 2 हफ्तों में यह performance cycle शुरू करने वाला हूँ और मुझे यह feature चाहिए। यह अभी नहीं है, लेकिन क्या आप कल समय निकालकर बात कर सकते हैं और इसे बनाने में मदद कर सकते हैं?' और उस product के पहले महीने में हमने उतनी revenue दर्ज की जो पिछले product के साथ पूरे एक साल में हुई revenue से दोगुनी थी"

विकास चरण में demand, satisfaction और execution efficiency के उदाहरण

  • अगर हम मार्च 2013 से नवंबर 2014 तक Looker की स्थिति देखें, जब वह Level 2 में था:
    • मार्च 2013 में Looker stealth mode से बाहर आया, उसके पास 34 लोगों की team और 20 customers थे
  • अगस्त 2013 तक उसने $16 million की Series A funding जुटाने लायक पर्याप्त प्रगति कर ली थी
  • नवंबर 2013 तक वह annual revenue में $1 million से अधिक के milestone तक पहुँच गया और 40 से अधिक customers तक बढ़ गया
    • नए channels (outbound, sales, और AWS Redshift तथा Snowplow के साथ partner marketing की संभावनाएँ) सफल साबित हुए, और repeatability दिखनी शुरू हुई
    • Looker team को हाल ही में Thumbtack, The RealReal, Gilt जैसी customer companies जोड़ने के बाद यह बेहतर समझ आने लगा कि वे किसे बेच रहे हैं
    • enterprise market में जाने में रुचि थी, लेकिन वह अभी भी "दूर की चीज़" बनी हुई थी
  • जुलाई 2013 तक customers Looker पर औसतन प्रति माह 1,600 घंटे से अधिक बिताते थे
    • board report में team ने कहा कि उन्होंने "बेहद मजबूत recommendability और न्यूनतम churn (3)" के ज़रिए लगातार उल्लेखनीय satisfaction की पुष्टि की
  • efficiency के लिहाज़ से, 2013 के अंत तक CAC $54,000 था और payback period 19 महीने था

काल्पनिक startup Hire Hero का उदाहरण

  • Hire Hero एक काल्पनिक interview platform है जो teams की hiring में मदद के लिए AI का उपयोग करता है
    • इसके 18 full-time कर्मचारी हैं
    • उसने हाल ही में $10 million की Series A funding जुटाई है, और उसका burn multiple 4.2x है
    • यह आदर्श स्तर नहीं है, लेकिन कम से कम उन्हें अपनी स्थिति का पता है
  • अगर product-market fit के हर dimension को देखें:
    • demand:
      • annual revenue $1.2 million, customers 22
      • औसत sales cycle 32 दिन है, जो 47 दिनों से बेहतर हुआ है
      • उत्साहजनक संकेत यह है कि हाल के 5 customer शुरुआती customers की तुलना में दोगुना भुगतान कर रहे हैं
      • ACV में बढ़ोतरी demand के लिहाज़ से बहुत मजबूत संकेत है
    • satisfaction:
      • team अब इतनी पुरानी हो चुकी है कि renewals को वास्तव में track कर सके
      • 4 customers ने renewal किया है
      • 12 महीने से अधिक समय तक बेचने के बाद 4 customers churn हुए, जो आदर्श नहीं है, लेकिन उनमें से 2 regrettable churn नहीं थे
      • weekly active usage बढ़ रही है
      • NPS-style survey में 9 और 10 score लगभग आधे हैं
    • efficiency:
      • इस चरण में यह अभी भी मुख्य focus नहीं है, लेकिन कम से कम उन्हें पता है कि gross margin 65% है
      • software companies को 75-80% या उससे अधिक gross margin का लक्ष्य रखना चाहिए, इसलिए सुधार की ज़रूरत है
      • onboarding 15% तेज हुआ है
      • बहुत महत्वपूर्ण बात यह है कि per-customer customization की माँग घट रही है, जिसका मतलब है कि अब वे 22 customers को एक ही product बेच सकते हैं

सबसे महत्वपूर्ण बात

  • level up करने के लिए demand को प्राथमिकता देनी चाहिए
    • क्योंकि असली इच्छाशक्ति और मेहनत से आप 20 customers तो ला सकते हैं, लेकिन 100 या 200 customers उस तरह नहीं ला सकते
    • product satisfaction और demand उस काम को आपकी जगह करना शुरू कर देते हैं
  • startups को demand को प्रभावी ढंग से पैदा करने का तरीका ढूँढना होगा
    • demand बढ़ाते समय उन्हें पहले से हासिल satisfaction के स्तर को भी बनाए रखना होगा
    • efficiency अभी भी मुख्य चिंता नहीं है, लेकिन यह ऐसी चीज़ है जिस पर अब बढ़ता ध्यान देना चाहिए
    • अब यह सोचने का समय है कि क्या यह एक efficient business बन सकता है, और इसे वैसा बनाने का काम शुरू करना चाहिए
  • demand बढ़ाने का सबसे उपयोगी तरीका आम तौर पर product positioning को fine-tune करना और outbound sales, SEO, paid marketing, referrals जैसे scalable channels ढूँढना है
  • Vanta की Christina Cacioppo ने कहा कि अगर वे अतीत में वापस जा सकतीं, तो referrals पर ज़्यादा ध्यान देतीं
    • "हम अपनी शानदार guerrilla marketing, या जो हमें लगता था कि हम कर रहे हैं, उस पर बहुत गर्व करते थे, लेकिन सच यह है कि 'Vanta आपके business के लिए महत्वपूर्ण SOC 2 certification में मदद करता है' के अलावा हम जो बना रहे थे उसे समझाने का तरीका सीखने में शायद हमने पर्याप्त निवेश नहीं किया। पीछे मुड़कर देखने पर, शुरुआत में सिर्फ अच्छी word-of-mouth पर संतुष्ट रहने के बजाय, हमें ऐसी चीज़ें थोड़ा पहले शुरू कर देनी चाहिए थीं"

ध्यान देने योग्य पीले संकेत

  • मौजूदा ग्राहक संतुष्ट हैं, लेकिन बड़ी संख्या में ग्राहक हासिल करने में कठिनाई हो रही है
  • regret churn 20% से अधिक है
    • लोगों ने प्रोडक्ट खरीदा, भुगतान किया, लेकिन संतुष्ट नहीं हुए, और 5 में से 1 ग्राहक churn कर रहा है
  • burn multiple चिंता का कारण बनने लगा है
    • उदाहरण के लिए, हर महीने $200K खर्च हो रहे हैं लेकिन नया ARR सिर्फ $20K प्रति माह बढ़ रहा है, इसलिए burn multiple 10x तक पहुँच गया है (लक्ष्य इसे जितना हो सके 1 के करीब, या 1 से नीचे रखना है)
    • लेकिन ऐसा लगता है कि अगर पैसा खर्च करना रोक दिया जाए, तो growth भी रुक जाएगी
  • sales cycle बहुत लंबा हो रहा है और आख़िरी चरण में deals छूट रही हैं
    • प्रतिस्पर्धियों से पीछे छूटना शुरू हो रहा है
    • संभावित ग्राहकों की ओर से urgency महसूस नहीं होती
  • इच्छित price point हासिल करना मुश्किल हो रहा है
    • यह अक्सर इस बात का संकेत है कि ग्राहक प्रोडक्ट को अनिवार्य चीज़ नहीं, बल्कि सुविधा की चीज़ मान रहे हैं
    • बातचीत में अक्सर “बजट नहीं है” या “यह हमारे लिए सही समय नहीं है” जैसी बातें सुनने को मिलती हैं

[Level 3: Strong(मज़बूत) चरण]

  • अधिकांश startup इस चरण तक नहीं पहुँचते
  • जब मज़बूत product-market fit मिल जाता है, तो कंपनी में बहुत मूल्यवान क्षमता आ जाती है
  • Level 2 और Level 3 के बीच सबसे बड़ा अंतर यह है कि demand के floodgates खुल चुके होते हैं
    • repeatability और बढ़ जाती है
    • demand inbound रूप में आने लगती है
    • लोग कंपनी के बारे में सुन चुके होते हैं
    • कंपनी के smoothly चलने का एहसास होता है
    • यह कहीं अधिक स्पष्ट हो जाता है कि ग्राहक कौन हैं
    • customer acquisition cost अभी भी थोड़ी ऊँची है, लेकिन (ज़्यादातर मामलों में) यह पता चल जाता है कि स्पष्ट और सुसंगत messaging के साथ उन तक पहुँचा जा सकता है
    • लगभग बिना customization के ग्राहकों तक बहुत value देने वाला solution deploy किया जा सकता है

Level 3 चरण का एहसास

  • इस चरण में PMF के बारे में पहले सुनी गई ज़्यादातर उपमाएँ समझ में आने लगती हैं
    • product-market fit के असर को सचमुच महसूस करना शुरू हो जाता है
  • Retool:
    • “हमने किसी ऐसे व्यक्ति से बात की थी जिसने कहा कि product-market fit मिलना उसे ऐसे instinctively महसूस हुआ जैसे कोई geyser फूट पड़ा हो। लेकिन शुरुआती कुछ वर्षों तक हमें ऐसा बिल्कुल नहीं लगा। Retool में, चाहे वह शुरुआती ग्राहकों में चौथा हो या चौदहवाँ, हर ग्राहक हमें ऐसे लगता था जैसे वही आख़िरी ग्राहक हो जिसे हम पा सकते हैं। यह मानो पत्थर को ऊपर धकेलने जैसा था। अगर धक्का देना बंद कर दें, तो लगता था कि वह तुरंत वापस नीचे लुढ़क जाएगा। कई million dollars की annual revenue तक पहुँचने तक यही एहसास रहा, और फिर एक बिंदु पर पत्थर दूसरी तरफ़ लुढ़कने लगा और हमें उसके पीछे दौड़ना पड़ा।”
  • Lattice:
    • “सबसे बड़ा बदलाव यह था कि leads पाना आसान हो गया। मुझे याद है, मैं सोचता था, ‘मुझे तो यह भी नहीं पता कि ये leads कहाँ से आ रही हैं।’ और फिर हर महीने और ज़्यादा leads आती रहीं।”
  • Verkada:
    • “2018 में पहले साल की बिक्री के बाद अगले दो साल पूरी तरह उथल-पुथल भरे थे। हम production को पकड़ने की कोशिश कर रहे थे। हमें हर system को scale करना पड़ा। ग्राहकों की अपेक्षित solution देने के लिए अगले 12-18 महीनों में बहुत कुछ होना था। वह अपने आप में इस यात्रा का बहुत formative और चुनौतीपूर्ण हिस्सा था।”
  • Plaid:
    • “2016 से 2017 के बीच हमें पता चल गया था कि हमारे पास बहुत मज़बूत product-market fit है, और इसका बड़ा कारण यह था कि हम अपने कई ग्राहकों की तेज़ growth देख रहे थे।”
    • “इसी समय Robinhood और Coinbase ने बाज़ार पर पकड़ बनानी शुरू की, और हमने इसे अपने numbers में देखा। platform companies की एक बड़ी ताकत यह है कि वे ग्राहकों से बहुत जल्दी जुड़ जाती हैं और समय के साथ उनके साथ grow कर सकती हैं, और वह scale वास्तव में शानदार होता है।”
    • “उदाहरण के लिए, हमने Venmo जैसी apps के user signup flow के कुछ हिस्सों में branding की थी, और इस छोटी-सी branding ने वास्तव में हमारे product की demand बहुत बढ़ा दी। क्योंकि लोग उसे देखते थे और कहते थे, ‘यह एक नया financial services experience है। Plaid ने इसे बनाने में मदद की है, इसलिए हमें Plaid से संपर्क करना चाहिए।’ इस तरह हमारे पास एक शानदार cycle बन गया, जहाँ ग्राहक सफल होते थे, उससे हमारे लिए demand पैदा होती थी, और फिर वह हर बार दोहराता रहता था।”
    • “लेकिन ध्यान रहे कि इस समय तक कंपनी शुरू किए हमें 4 साल या 4.5 साल हो चुके थे। शुरुआती यात्रा का बड़ा हिस्सा इस विश्वास और conviction पर आधारित था कि यह बाज़ार अस्तित्व में आएगा, और कुछ अच्छे शुरुआती संकेतों पर भी, जो आंशिक रूप से वास्तविक थे और आंशिक रूप से हमारे किए गए काम से बनाए गए थे।”

मज़बूत चरण में demand, satisfaction, और execution efficiency के उदाहरण

  • नवंबर 2014 से दिसंबर 2015 तक Looker, Level 3 चरण में था
  • नवंबर 2014 में टीम ने $5M ARR हासिल किया, और CEO ने इसका आकलन करते हुए कहा, “कई कंपनियाँ $1M या $2M ARR तक पहुँच सकती हैं, लेकिन $5M तक पहुँचना यह दिखाता है कि आपने कुछ बहुत वास्तविक और टिकाऊ बनाया है”
  • फ़रवरी 2015 में कंपनी ने $30M Series B निवेश जुटाया, कर्मचारियों की संख्या बढ़कर 110 हो गई, और revenue में 400% growth हुई
  • इस समय Looker के पास 250 ग्राहक कंपनियाँ थीं, और उसने Uber, Instacart, Plaid, Etsy जैसे नए ग्राहकों को जोड़ा
  • 2015 की दूसरी तिमाही में उसने पहला reseller agreement साइन किया और लंदन में पहला EMEA office खोलकर यूरोप में विस्तार शुरू किया
  • PR, community, content, और thought leadership के ज़रिए organic inbound growth पर ज़ोर देने के साथ-साथ partnerships विस्तार पर भी फ़ोकस किया गया
  • उदाहरण के लिए, 2015 की शुरुआत में Segment और Snowflake को साथ जोड़ना एक बड़ी उपलब्धि थी, और Microsoft SQL DW & Azure के शीर्ष 3 launch partners में चुना जाना भी बड़ी उपलब्धि थी
  • लेकिन इस अवधि में सबसे बड़ा फ़ोकस positioning को fine-tune करना था ताकि वह data professionals और सामान्य business users, दोनों को बेहतर तरीके से appeal कर सके
  • ग्राहकों ने अपने employee base में 80-90% तक user adoption का अनुभव किया
  • 2015 के अंत तक 97% ग्राहक दिन में कम-से-कम एक बार Looker का उपयोग कर रहे थे, CAC घटकर $45,300 रह गया था, और payback period कम होकर 17.5 महीने रह गया था
  • gross margin 2014 के 62.5% से सुधरकर 2015 में 72.6% हो गया
  • sales test model लगातार अधिक efficient होता गया, और कंपनी ने 70% test-to-win ratio दिखाया
  • लेकिन efficiency के सर्वोच्च प्राथमिकता बनकर उभरने के बीच, सबसे प्रभावशाली चीज़ उनकी planning accuracy थी
  • 7 साल तक Looker team ने एक बार भी bookings plan miss नहीं किया, और लगातार 28 quarters तक शुद्ध execution का दुर्लभ रिकॉर्ड हासिल किया

काल्पनिक startup GuardDog का case study

  • एक काल्पनिक incident management tool, जो security teams को security issues की सहज पहचान और समाधान में मदद करता है
  • इस समय कंपनी में 64 full-time कर्मचारी हैं और वह $25M की Series B funding जुटाने की योजना बना रही है
  • current burn multiple 2.1 है, जो काफ़ी ऊँचा स्तर है
  • demand
    • GuardDog के 88 ग्राहक हैं
    • $10M ARR और 14% sales conversion rate के साथ inbound और outbound channels प्रभावी रूप से काम कर रहे हैं, और awareness फैलनी शुरू हो गई है
    • word of mouth शुरू हो चुका है, जो इस चरण में बहुत सामान्य है (उदाहरण: “क्या आप startup हैं? आपको security solution चाहिए। GuardDog चुनिए। सभी startup वही इस्तेमाल कर रहे हैं।” )
    • अगले 12 महीनों में ARR के 3x बढ़ने की उम्मीद है
  • satisfaction
    • net revenue retention (NRR) 108% है, और annual regret churn 8% है
    • quarterly user engagement में प्रति ग्राहक औसत users की संख्या 5.5 से बढ़कर 9 हो गई है
  • efficiency
    • GuardDog अब उस दायरे में प्रवेश कर रहा है जिसे सम्मानजनक माना जाता है
    • टीम ने infrastructure और service, दोनों पक्षों पर काम करके gross margin को 71% तक बेहतर किया है
    • onboarding speed 60% तेज़ हो गई है

सबसे महत्वपूर्ण बात

  • अगले level तक पहुँचने के लिए अब efficient economics पर गंभीरता से सोचने का समय है
  • CAC payback period, LTV to CAC ratio जैसे metrics महत्वपूर्ण बनने लगते हैं (विशेष रूप से CAC payback period 18 महीनों से कम और LTV/CAC 3 से अधिक वांछनीय है)
  • भविष्य में public markets में ऊँचा valuation पाने के लिए satisfaction और demand बनाए रखते हुए efficiency बढ़ानी होगी
  • GTM motion (inside sales, field sales, channel partnerships आदि) को सुधारना और व्यापक awareness बनाने पर फ़ोकस करना मुख्य है

ध्यान देने योग्य चेतावनी संकेत

  • Level 3 में सबसे अधिक देखा जाने वाला संकेत यह है कि वास्तविक प्रतिस्पर्धी सामने आने लगते हैं
  • जब यह साबित होने लगता है कि प्रोडक्ट वास्तव में काम करता है, तो दूसरे startup और growth के मध्य या बाद के चरण की कंपनियां इस पर ध्यान देना शुरू कर देती हैं
  • कई startup अक्सर "growth के लिए पैसे खर्च करने" के जाल में फंस जाते हैं, जहां वे investors के burn multiple घटाने के दबाव और अपनी इस आशंका के बीच उलझते हैं कि अगर यह 2-3x से नीचे गया तो growth रुक जाएगी
  • नीचे दिए गए चेतावनी संकेतों पर ध्यान देना चाहिए:
    • हल्का leakage है: NRR 90% से कम, regret churn 10% से अधिक
    • referrals और word-of-mouth ठहरने लगते हैं
    • growth की रफ्तार धीमी होने लगती है। पिछले 2 सालों में हर साल 3x growth हुई थी, लेकिन इस साल 2x हासिल करना भी मुश्किल है
    • पहला scalable channel मिल गया, लेकिन वह saturated हो चुका है और नए channel खोजने में कठिनाई हो रही है

Looker की growth strategy

  • शुरुआती sales approach को scalable model में विकसित करना
    • अनुमान था कि 2,000 customers हासिल कर लेने पर ARR 100 million डॉलर तक पहुंच जाएगा और कंपनी IPO कर सकेगी (असल में 1,700 customers के साथ अनुमान से थोड़ा बेहतर प्रदर्शन हुआ)
  • embedded technical support के साथ inside sales motion
    • Lloyd की शुरुआती sales intuition यह थी कि एक मजबूत proof of concept (PoC) जरूरी होगा
    • inside sales motion के लिए ऐसे embedded technical staff की जरूरत थी जो sales reps को support कर सके
    • लेकिन ऐसा दांव लगाने के लिए business model को बिल्कुल सटीक समझना जरूरी था
    • pre-sales support पर लगने वाली लागत के margins पता थे, इसलिए यह एक उचित फैसला था
  • बाहरी दबाव नहीं, बल्कि आंतरिक अवसरों पर आधारित planning
    • लोग अक्सर valuation बढ़ाने के लिए जरूरत से ज्यादा आक्रामक plans बना लेते हैं, लेकिन यह कंपनी को नुकसान पहुंचा सकता है
    • Looker ने कभी भी बाहरी investors के प्रभाव या अगले round में पाने वाली valuation के आधार पर अपने plans नहीं बदले
    • plans केवल तब बदले गए जब अवसर साफ दिखा (उदाहरण: enterprise market में प्रवेश के समय शुरुआत में सिर्फ परीक्षण किया गया, और नतीजे आने पर निवेश बढ़ाया गया)
  • हासिल किए जा सकने वाले goals तय करने का महत्व
    • planning करते समय growth को maximize करना चाहिए, लेकिन लक्ष्य ऐसा भी होना चाहिए कि उसे हासिल करना जीत जैसा लगे
    • यह सोचकर लक्ष्य बहुत ऊपर रख देना कि खरगोश को कुत्ते से और दूर रखेंगे तो वह और तेज दौड़ेगा, असरदार तरीका नहीं है
    • उल्टा, लंबे समय में इससे रफ्तार धीमी हो जाती है
    • Looker ने अपने model के अनुसार ambitious goals रखे, लेकिन लापरवाही नहीं की, और नतीजतन वह अपने targets तक और जल्दी पहुंच सका

[Level 4: Extreme(अत्यधिक) चरण]

  • इस चरण में स्पष्ट रूप से परिभाषित target persona के भीतर customers हासिल करने की repeatability बहुत स्पष्ट दिखती है
  • इसका मतलब 100% conversion rate नहीं है, लेकिन consistency बेहद मजबूत होती है
  • इस चरण में अक्सर कंपनी का brand एक inflection point पर पहुंचता है
  • जैसे-जैसे पहचान बढ़ती है, उसके category का "Kleenex" बनने की संभावना बढ़ती है, जिससे marginal customer acquisition नाटकीय रूप से आसान हो जाता है (जैसे Vanta, SOC 2 का पर्याय बन गया)
  • लेकिन founders की growth की खोज कभी खत्म नहीं होती, इसलिए यात्रा यहां समाप्त नहीं होती
  • चुनौती यह होती है कि core product के बाहर नए bets शुरू करके और TAM बढ़ाकर बार-बार product-market fit हासिल किया जाए
  • संगठन को लगता है कि वह इन नई चुनौतियों को संभालने के लिए तैयार है

Level 4 चरण का अनुभव

  • wholesale marketplace Faire (हाल की valuation 12.6 billion डॉलर) बनाते समय Max Rhodes इस सवाल से जूझ रहे थे कि scale कब करना चाहिए
  • क्योंकि उन्होंने दूसरी कंपनियों के ऐसे उदाहरण देखे थे जिन्होंने बहुत जल्दी कोशिश की और असफल हो गईं
  • लेकिन उन्हें सलाह मिली कि core market में CEO के रूप में हर प्रगति से संतुष्ट होने तक, यानी जब सब कुछ आधी मेहनत से pedal मारने जैसा महसूस होने लगे, तब तक विस्तार नहीं करना चाहिए
  • 2019 के अंत में, यानी 3 साल के भीतर, उन्होंने एक साथ international market में जाने और apparel market में प्रवेश करने का फैसला किया
  • expansion के लिए checklist
    • growth model स्थापित हो चुका होना चाहिए
      • growth predictable हो और domestic competition के मुकाबले पर्याप्त बढ़त होनी चाहिए
      • growth accelerate करने के लिए कुछ नया खोजने की बजाय optimization mode में होना चाहिए
    • सभी core functions के लिए leadership team तैयार होनी चाहिए
      • अगर कोई छोड़ दे या कोई unexpected समस्या आ जाए, तब भी CEO को रोज़-रोज़ evolution खींचकर आगे बढ़ाने की स्थिति नहीं होनी चाहिए
      • day-to-day operations में CEO की दखल अब जरूरी नहीं रहनी चाहिए
    • unit economics सुलझ चुकी होनी चाहिए
      • growth जारी रखने पर पैसे खत्म हो जाने की चिंता नहीं होनी चाहिए
      • payback period अच्छा होना चाहिए और contribution margin सुरक्षित होना चाहिए
      • competition, growth slowdown, capital risk, लोगों के execution issues जैसे business के structural risks स्थिर हो चुके होने चाहिए

काल्पनिक startup Metriq का case study

  • Metriq एक intelligence platform है जो self-service analytics और reporting देता है, ताकि teams तेज़ी से decision ले सकें
  • इसमें 186 कर्मचारी हैं और हाल ही में इसने 75 million डॉलर की Series C funding जुटाई है
  • Burn multiple 0.87 है, जो बहुत उत्कृष्ट है
  • demand
    • इसके 262 customers हैं और ARR लगभग 30 million डॉलर तक पहुंचता है
    • sales conversion rate 24% है और ACV 112,000 डॉलर है
    • पिछले 12 महीनों में ARR 3x बढ़ा है, और अगले 12 महीनों में 2x growth की उम्मीद है
    • अगले 12 महीनों की revenue growth का काफी उच्च स्तर के confidence के साथ अनुमान लगाया जा सकता है
  • satisfaction
    • customers platform का नियमित और स्वेच्छा से उपयोग कर रहे हैं क्योंकि प्रोडक्ट उनके लिए महत्वपूर्ण है
    • NRR 123% है और regret churn केवल 6% है
    • inbound leads में से 13% customer referrals से आ रहे हैं
    • team को हर हफ्ते 2-3 positive customer emails मिलते हैं, और ये पूरी तरह customer की स्वेच्छा से आते हैं
  • efficiency
    • sales, onboarding और customer success teams सुचारु रूप से चल रही हैं
    • इनके पास repeatable playbook है
    • gross margin 86% तक पहुंच चुका है और CAC payback period 11 महीने है

सबसे महत्वपूर्ण बात

  • Salesforce, Stripe, Datadog जैसी दिग्गज कंपनियों ने कई products के साथ कई markets में प्रवेश किया और नए customer segments में बार-बार extreme product-market fit (PMF) हासिल किया
  • अधिकांश founders आमतौर पर यह पहचानने में चूक जाते हैं कि TAM expansion के बारे में सोचना कब शुरू करना चाहिए
  • core business पर ध्यान बनाए रखते हुए समय को बांटना मुश्किल होता है

Atlassian का उदाहरण

  • Atlassian इस काम को दूसरी कंपनियों की तुलना में बहुत पहले आगे बढ़ाने वाला एक उल्लेखनीय उदाहरण है
  • Atlassian ने अपनी स्थापना के दूसरे साल में अपना दूसरा product, Confluence, बनाया
    • जब Jira जैसा breakthrough product अच्छी growth कर रहा हो, तब यह बेहद असामान्य कदम है
    • कंपनी बनाने की पारंपरिक समझ तो यही कहती है कि ऐसा नहीं करना चाहिए
    • क्योंकि पहले product में अभी बहुत काम बाकी होता है, और दूसरे product पर काम शुरू करने से focus बंट सकता है, जो एक युवा कंपनी के लिए घातक हो सकता है
  • लेकिन Confluence न केवल Atlassian product suite का core बन गया, बल्कि इसके कई कम दिखाई देने वाले फायदे भी सामने आए
    • इसने cross-merchandising, cross-selling और upselling की muscle बनानी शुरू की
    • कई products की pricing और packaging को कैसे सोचना है?
    • product planning, prioritization, budgeting और staffing कैसे करनी है?
    • Atlassian ने कम उम्र में ही सीखना शुरू कर दिया कि कंपनी के बढ़ने पर वे सभी काम कैसे सोचे जाएं जो आगे करने पड़ते हैं
  • कंपनी जितनी बड़ी होती है, नए जोड़े जाने वाले products भी उतने बड़े होने चाहिए
    • Atlassian जैसी कंपनी, जहां हर individual product का ARR सैकड़ों millions डॉलर में हो, वहां नए products को तेज़ी से बढ़ना चाहिए और उनके सामने बड़ा market होना चाहिए

TAM का विस्तार कैसे करें

  • timing के अलावा, PMF तक पहुंचने और TAM बढ़ाने वाले inflection point पर आने के बाद कौन-सा रास्ता चुना जाए, यह भी एक चुनौती है
  • Persona के founder Rick Song का framework उपयोगी है:
    • अगर आप extreme PMF तक पहुंच चुके हैं और फिर से एक और प्रयास के लिए तैयार हैं, तो नीचे दिए गए तीन components में से किसी एक (और अंततः सभी) को remix करके TAM को प्रभावी ढंग से बढ़ा सकते हैं
      • product
      • market
      • buyer
  • यह कुछ इस तरह दिख सकता है:
    • नई features जोड़कर product के नए use cases बनाना
    • उसी market में उसी buyer को बेचने के लिए नया product बनाना
    • उसी product के साथ किसी दूसरे market में विस्तार करना (चाहे वह अलग segment हो, या upmarket/downmarket move हो)
    • उसी market में उसी product को किसी दूसरे buyer को बेचना

Atlassian के growth stages

  • एक्ट 1: JIRA (एकल प्रोडक्ट) को 10~100 लोगों वाली कंपनियों (मार्केट सेगमेंट) के engineering leaders (खरीदार) को बेचना
  • एक्ट 2: उसी प्रोडक्ट को security leaders को बेचना ताकि सभी security tickets मैनेज किए जा सकें (नया खरीदार, वही मार्केट सेगमेंट)
  • एक्ट 3: Confluence (नया internal wiki प्रोडक्ट) अपनाना, और कई मामलों में इसे उसी खरीदार और मार्केट सेगमेंट को बेचना
  • प्रोडक्ट, खरीदार, या मार्केट सेगमेंट में से कोई भी बदला जा सकता है
  • लेकिन ज़्यादातर मामलों में इसे क्रमिक रूप से करना सबसे अच्छा होता है

अलग-अलग संयोजनों के उदाहरण

  • Salesforce healthcare, financial services, और government को बेचता है
    • प्रोडक्ट का use case अपेक्षाकृत समान होता है, खरीदार अलग भी हो सकते हैं या समान भी, लेकिन मार्केट सेगमेंट बहुत अलग हैं
  • कभी-कभी खरीदार अपेक्षाकृत स्थिर रहता है, लेकिन प्रोडक्ट use case बदलते रहते हैं
    • Amazon AWS सैकड़ों use cases और SKU उसी (या समान) खरीदार को बेचता है
  • खोजे जा सकने वाले संयोजन अनगिनत हैं

वे गलतियाँ जो संस्थापक अक्सर करते हैं

  • ज़्यादातर संस्थापक, जब वे अपने core business के आसपास concentric circles बनाते हैं, तो मौजूदा खरीदारों को नए product use cases बेचने पर ध्यान देते हैं
    • यह कम जोखिम वाला लगता है क्योंकि उनके पास पहले से ग्राहक होते हैं
    • कभी-कभी यही सही तरीका भी होता है (Square का lending expansion इसका अच्छा उदाहरण है)
    • लेकिन अगर आप सिर्फ इसी रास्ते पर चलते हैं, तो TAM की एक सीमा होगी

मजबूत PMF हासिल करने का महत्व

  • महत्वपूर्ण बात यह है कि इन हर नए प्रयास के लिए मजबूत और अत्यधिक PMF हासिल किया जाए
  • कुछ मामलों में, ग्राहकों को समझने या मार्केट विकसित करने में पहले से किए गए प्रयासों की वजह से यह यात्रा बहुत छोटी हो सकती है
  • लेकिन दूसरे मामलों में, आपको सीढ़ी के बिलकुल नीचे से शुरू करके PMF के स्तरों से फिर एक बार गुजरना पड़ सकता है
  • यानी, कुछ प्रोडक्ट, खरीदार, और सेगमेंट के लिए आपके पास अत्यधिक PMF हो सकता है, लेकिन उसी खरीदार और सेगमेंट के लिए किसी दूसरे प्रोडक्ट पर आपके पास केवल शुरुआती PMF हो
  • यही वह यात्रा है जो कई वर्षों, यहाँ तक कि दशकों में compounding returns पैदा करती है

यह कई वर्षों में layer cake को जोड़ने जैसा है।
नई features, नए products, नए customers, और नए market segments जोड़ते हुए, बिना सब कुछ ढहाए अरबों डॉलर का मूल्य खड़ा करने की कोशिश करना।
यही सभी बेहतरीन B2B कंपनियों की सफलता का राज़ है

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