Quand vous ne savez pas si vous avez le PMF, /measuring-product-market-fit applique Sean Ellis et la rétention pour décider si vous devez scaler. — Claude Skill
Une compétence Claude pour Claude Code par Refound — exécuter /measuring-product-market-fit dans Claude·Mis à jour le 1 juin 2026
Mesurez le PMF avec Sean Ellis, courbes de rétention et clients de référence.
- Survey Sean Ellis 40 % “très déçu” comme indicateur PMF avant stabilisation de la rétention
- Analyse de courbe de rétention : queue plate vs smile curve — si les utilisateurs ne reviennent pas, la valeur manque
- 4 niveaux PMF de Todd Jackson avec seuils par nombre de clients et stade
- Contrôle du nombre de clients de référence : 6-8 en B2B, 15-25 en B2C avant de déclarer le fit
- PMF par segment : trouvez le fit dans une tranche avant de scaler et évitez de confondre TAM et PMF
Pour qui
Ce qu'il fait
Vous avez des signups en hausse mais une rétention floue. Le skill applique Sean Ellis, la forme de courbe de rétention et le test Todd Jackson pour répondre avec preuves.
Avant de doubler les ads, vérifiez que la rétention et les boucles de distribution confirment un vrai fit au lieu de brûler du cash pré-PMF.
Le segment startup adore le produit, l’enterprise non. Le skill identifie la tribu “très déçue” et recommande d’y doubler l’effort avant expansion.
Si personne ne se plaint quand l’app tombe, le skill interprète ce signal et explique ce qu’il dit vraiment sur l’intensité du besoin.
Fonctionnement
Collez vos données de rétention D1/D7/D30, nombre de clients et résultats survey
Comparez le score “très déçu” de Sean Ellis au seuil de 40 %
Inspectez la courbe de rétention : plate, souriante ou en chute vers zéro
Classez le fit dans les 4 niveaux Todd Jackson et comptez les références client
Recevez un verdict PMF par segment avec prochain mouvement recommandé : scaler ou itérer
Exemple
180 utilisateurs au total, 60 actifs hebdo Rétention D30 : 42 % global, 68 % segment “solo founder” Sean Ellis “très déçu” : 34 % global, 52 % solo founders Références prêtes : 3 B2B Le CEO veut lancer paid ads le mois prochain
Global : 34 % sous le seuil 40 % → pas encore PMF Solo founders : 52 % au-dessus du seuil → PMF dans ce segment Règle segment-first : PMF segment, pas PMF global.
D1 → D7 → D30 global : 78 % → 54 % → 42 %, encore en baisse D1 → D7 → D30 solo : 88 % → 76 % → 68 %, courbe qui s’aplatit Signal : le segment solo-founder suit une trajectoire de smile curve.
Global : niveau 1-2, naissant/développement, 180 utilisateurs Segment solo : niveau 2, environ 70 utilisateurs Références : 3 sur 6-8 nécessaires en B2B.
Ne scalez pas les paid ads maintenant. Doublez sur le segment solo-founder, interviewez les 52 % “très déçus”, construisez pour eux et relisez le PMF dans 8 semaines avec 6+ références.
Métriques améliorées
Compatible avec
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Installez et exécutez cette compétence localement sur votre ordinateur.
Ouvrez un terminal sur votre ordinateur et collez cette commande :
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Ajoutez -g à la fin pour le rendre disponible dans tous vos projets.
Démarrez Claude Code, puis tapez la commande :
Mesurer le product-market fit
Aidez l’utilisateur à transformer des signaux confus de traction en verdict PMF défendable et en prochaine décision produit/go-to-market.
Comment l’utiliser
Décrivez le contexte, les contraintes, les données disponibles et la décision à prendre. Le skill structure l’analyse, propose des options priorisées et transforme le résultat en plan actionnable.
Sortie attendue
Recevez un brief clair avec recommandations, étapes suivantes, métriques à suivre et exemples de copy ou de plan selon le cas.