Ich schreibe oft mit Gründerinnen, Produktverantwortlichen und Marketingteams, die glauben, ihr Produkt‑Market‑Fit (PMF) sei erreicht — basierend auf einzelnen Zufallsdaten wie einer starken Landing‑Page oder ein paar Beta‑Kunden. Erfahrungsgemäß sind das gefährliche Illusionen. In diesem Beitrag beschreibe ich fünf klare Signale, die zeigen, dass euer PMF noch nicht validiert ist, wie ihr diese Signale erkennt und welche pragmatischen Schritte euch tatsächlich weiterbringen.
Signal 1: Nutzerbindung ist schwach — Zufallsbesuche statt wiederkehrender Nutzung
Ein häufig übersehenes Zeichen: Ihr habt Traffic und vielleicht auch erste Kunden, aber die Nutzer kommen nicht wieder. Ich höre oft Sätze wie „Unsere Conversion auf der Landing‑Page ist gut“ — und vergesse dann, nach aktiven Nutzern in Woche 2, 4 und 8 zu fragen.
Was das bedeutet:
- Hohe Einmal‑Kauf‑Rate ohne regelmäßige Transaktionen oder aktive Nutzersitzungen.
- Niedrige Retention‑Metriken (z. B. 30‑Tage‑Retention < 20% bei SaaS‑Projekten oder sehr geringe Wiederkaufraten im E‑Commerce).
Was ich empfehle: Segmentiert eure Nutzer nach Kohorten, misst Retention über mehrere Intervalle und fragt in Produkt‑Interviews nach Gründen für das Nicht‑Wiederkommen. Oft sind es fehlende Gewohnheiten, fehlende Integrationen oder ein schlechter Erstnutzerflow.
Signal 2: Kunden geben keine begeisterten Empfehlungen — es fehlt das „Must‑Have“-Gefühl
PMF heißt nicht nur, dass Kunden kaufen — es heißt, dass sie euch aktiv weiterempfehlen oder euch nicht mehr missen wollen. Wenn eure Kunden neutral bleiben („Es ist nett, aber…“) ist das ein Alarmsignal.
Wie man das erkennt:
- Niedrige Net Promoter Score (NPS) oder viele „Passive“ (7–8‑Bewertungen).
- Seltene organische Empfehlungen, kaum virales Wachstum oder kaum „Word of Mouth“.
- Support‑Tickets, die eher nach Funktionen fragen als nach Begeisterung.
Was zu tun ist: Führt qualitative Interviews mit euren Promotern und Detractors. Frage: „Was wäre schlimmer — die Webseite ist weg oder das Produkt ist weg?“ Wenn die Antwort nicht klar „Das Produkt“ ist, gibt es keinen echten Must‑Have‑Use‑Case.
Signal 3: Nutzer verstehen den Nutzen nicht sofort — Value‑Proposition ist nicht klar
Ein Produkt kann technisch brillant sein, aber wenn die Nutzer nicht in den ersten Minuten den Mehrwert erkennen, steigen sie aus. Ich habe Projekte gesehen, bei denen Teams komplexe Funktionen jammern und hoffen, dass Kunden die Logik begreifen — tun sie meist nicht.
So entdeckt ihr das Problem:
- Hohe Abbruchraten im Onboarding oder auf der ersten Seite nach der Registrierung.
- Viele Supportanfragen mit grundlegenden Fragen zur Produktnutzung.
- Tester und frühe Anwender nutzen nur 1–2 Funktionen, die den Kernnutzen nicht abbilden.
Werkzeuge zur Behebung: Simplifiziert eure Start‑Experience. Nutzt A/B‑Tests für Messaging (Value Hypotheses). Erzwingt eine „Time to Value“‑Messung: Wie lange braucht ein User, bis er den ersten echten Nutzen erlebt? Ziel: so kurz wie möglich.
Signal 4: Monetarisierungsversuche schlagen fehl oder verzerren das Verhalten
Monetarisierung ist ein starker Test für PMF. Wenn ihr Preise testet und Revenue‑Signale ausbleiben, kann das zwei Dinge bedeuten: Entweder ist der Preis zu hoch oder der Nutzen zu gering — oft letzteres.
Typische Hinweise:
- Niedrige Conversion von Free zu Paid, obwohl Aktivität vorhanden ist.
- Kunden fordern Rabattcodes, verhandeln ständig oder nutzen Workarounds.
- Die Einführung eines Preismodells verändert das Nutzerverhalten negativ (z. B. weniger Nutzung, wenn Features kostenpflichtig werden).
Praktischer Rat: Testet unterschiedliche Pricing‑Hypothesen mit echten Kunden, nicht nur mit Landing‑Pages. Nutzt Early Adopter‑Interviews, um Zahlungsbereitschaft zu verstehen. Manchmal ist ein „Value‑Based Pricing“ (nach Nutzen, nicht nach Kosten) sinnvoller als Kosten‑plus Kalkulationen.
Signal 5: Wachstum ist marketinggetrieben statt produktgetrieben
Wenn euer Wachstum fast ausschließlich aus bezahlter Werbung, großen Promotions oder individuellen Sales‑Anstrengungen kommt, statt aus organischen Kanälen, kostet euch das sehr viel und zeigt, dass das Produkt nicht eigenständig zieht.
Woran ihr das erkennt:
- Hohe Customer Acquisition Costs (CAC) bei kurzer Customer Lifetime Value (CLTV).
- Große Abhängigkeit von einzelnen Kanälen (z. B. Google Ads, ein Partnervertrag oder Facebook‑Ads).
- Kaum organische Suchanfragen, kaum wiederkehrende Besucher ohne Advertising.
Was zu tun ist: Fokus auf Produkt‑Improvement, die organische Viralkraft erhöhen (Onboarding, Referral, Integrationen). Analysiert, welche Produktänderungen zu besserer Retention führen und setzt Experimente in Produkt statt nur in Ads.
Praktische Diagnosen und schnelle Experimente
Ich empfehle ein kleines Panel aus folgenden Tools/Prüfungen, die ihr sofort anwenden könnt:
- Metriken: DAU/MAU, 7/30‑Tage‑Retention, NPS, CAC vs. CLTV.
- Qualitativ: 10 Kundeninterviews (nicht Umfragen), kohortenbasierte Retention‑Analyse.
- Experimente: Zeit‑bis‑erster‑Wert, Pricing‑Tests mit echten Verkäufen, vereinfachtes Onboarding.
Zur Orientierung habe ich ein einfaches Mapping erstellt, das die fünf Signale den passenden Gegenmaßnahmen zuordnet:
| Signal | Schnelle Gegenmaßnahme |
|---|---|
| Schwache Nutzerbindung | Segmente & Kohorten analysieren, Habit‑Loops identifizieren |
| Keine Begeisterung | Promoter‑Interviews, Value‑Proposition schärfen |
| Nutzen nicht sofort erkennbar | Onboarding vereinfachen, „Time to Value“ verkürzen |
| Monetarisierung scheitert | Pricing‑Hypothesen testen, Value‑Based Pricing prüfen |
| Wachstum nur durch Marketing | Produktgetriebene Features entwickeln, virale Hebel suchen |
Wenn ihr eines oder mehrere dieser Signale bei eurem Produkt erkannt habt, ist das kein Weltuntergang — es ist eine Chance. PMF ist weniger ein Moment der Erleuchtung als ein Prozess: Hypothesen formulieren, messen, lernen, anpassen. Meine Erfahrung zeigt: Teams kommen am schnellsten voran, wenn sie quantitative Metriken mit qualitativen Gesprächen kombinieren und kleine, fokussierte Experimente schnell ausrollen.
Wenn ihr möchtet, kann ich euch helfen, die richtige Diagnose für euer Produkt zu erstellen und eine Roadmap mit konkreten Tests zu bauen — von Cohort‑Analysen bis zu Pricing‑Experimenten. Hinterlasst mir gern eine Nachricht über die Kontaktseite auf Hgd‑Team.de oder kommentiert unter diesem Beitrag mit eurer größten Herausforderung.
