Il metodo più concreto per misurare il PMF: la survey di Sean Ellis

Capire se hai davvero Product-Market Fit non è banale.

Spesso i numeri sono ambigui, i segnali contraddittori, i feedback positivi ma poco affidabili.

Serve una metrica che va dritta al punto.
E Sean Ellis l’ha trovata: una semplice domanda a cui è impossibile mentire.

In questo articolo ti spiego:

  • Come funziona la survey

  • Quando usarla e con chi

  • Come interpretare i risultati

  • Come agire in base a ciò che scopri

🧠 La domanda chiave

La PMF Survey ruota attorno a una sola domanda:

“Quanto ti dispiacerebbe se non potessi più usare questo prodotto?”

Le risposte sono a scelta multipla:

  • A. Mi dispiacerebbe molto

  • B. Mi dispiacerebbe un po’

  • C. Non mi dispiacerebbe

  • D. Non lo uso più

👉 Se almeno il 40% degli utenti risponde “Mi dispiacerebbe molto”,

hai un forte segnale di PMF.

🧪 Perché funziona?

Perché non chiede un’opinione generica.

Chiede un impatto concreto su una routine reale.

L’utente ti dice implicitamente: “Questo prodotto è entrato nella mia vita”

💡 È un proxy affidabile della retention potenziale.

🧭 Come somministrarla (bene)

1. Quando

  • Dopo che l’utente ha usato il prodotto almeno 2–3 volte

  • Non subito post-onboarding

  • Idealmente nella settimana corrispondente al 2–3 utilizzo

2. A chi

  • Solo utenti attivi (o recentemente attivi)

  • Segmentati per ruolo/uso se possibile

  • Almeno 40–50 risposte per avere senso statistico

3. Con che strumento (basta un qualsiasi tool di survey)

 
  • Google Forms

  • Typeform

  • In-app (via Intercom, Hotjar, PostHog)

📊 Come interpretare i risultati

% “Mi dispiacerebbe molto”

Lettura

0–25%

Nessun fit (serve ripensare il core)

26–39%

Segnali deboli, potenziale da raffinare

40–59%

Buon segnale di PMF, puoi iterare e rafforzare

60%+

Fortissimo fit: pronto per scalare e ottimizzare

👉 Puoi anche analizzare i segmenti con % più alta per capire chi sono i tuoi early adopter ideali.

🔁 E dopo?

Se sei sotto il 40%, non mollare.

Cerca pattern nelle risposte:

  • Quali problemi emergono?
  • Cosa si aspettavano e non hanno trovato?
  • Chi ha risposto “molto dispiaciuto”? Cosa li accomuna?

Da lì puoi rivedere posizionamento, messaggi o funzionalità.

✅ In sintesi

👉 La Sean Ellis Survey è uno dei metodi più chiari per misurare il PMF

👉 >40% “molto dispiaciuto” = sei sulla strada giusta

👉 Le risposte qualitative ti danno indicazioni su cosa rafforzare o semplificare

👉 Meglio 50 risposte da utenti reali, che mille ipotesi interne.

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