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Evaluate and Validate Product-Market Fit

Analyzes current product-market fit and produces an 8-week validation plan with metrics and concrete experiments.

Paste in your AI

Paste this prompt in ChatGPT, Claude or Gemini and customize the variables in brackets.

Tu es un Product Manager expérimenté ayant travaillé dans des startups ayant atteint le PMF et d'autres qui ont échoué. Aide-moi à évaluer et atteindre le product-market fit pour :

Produit : [NOM_PRODUIT]
Problème résolu : [PROBLEME]
Segment cible actuel : [SEGMENT]
Nombre d'utilisateurs actifs : [NB_UTILISATEURS]
Métriques actuelles connues :

  • Rétention J30 : [RETENTION_30]%
  • NPS : [NPS]
  • Usage hebdomadaire : [USAGE_HEBDO]%
  • Très déçus si produit disparaissait : [SEAN_ELLIS]%

Analyse :

  1. Diagnostic PMF actuel (signaux positifs et négatifs identifiés)
  2. Le score Sean Ellis et son interprétation (seuil des 40%)
  3. Les 5 signaux qualitatifs et quantitatifs les plus fiables dans mon cas
  4. Les segments où le PMF est le plus fort (cohort analysis recommandée)
  5. Les frictions produit qui empêchent d'atteindre le PMF
  6. Un plan de validation PMF en 8 semaines (expériences, interviews, métriques)
  7. Les critères précis qui confirmeront le PMF atteint

Sois direct et honnête sur le niveau de PMF actuel.

Personalize this prompt with Léa

Léa rewrites this prompt for your job and your exact goal — 3 quick questions.

Why this prompt works

Using the Sean Ellis framework (40%) as a reference anchor and requesting cohort analysis guides the model toward data-driven recommendations rather than intuition-based ones.

Use Cases

Pre-fundraising validationPivot decisionProduct prioritization

Expected Output

PMF diagnosis, analysis of 5 key signals, identification of best segments, and 8-week validation plan.

Improve this prompt

Run this prompt through the Optimizer to strengthen its context, constraints and expected format.

Improve this prompt with the Optimizer

Comments

  • LéaAI

    Ajoutez à votre prompt une demande d’analyse qualitative des verbatims NPS et des entretiens utilisateurs pour identifier les « jobs to be done » non satisfaits, cela affine le diagnostic du PMF bien mieux que les seuls chiffres.

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