Fit messen, nicht raten
Product-Market Fit ist die wichtigste Metrik für Produktteams, wird aber typischerweise über qualitative Signale bewertet: Kundeninterviews, NPS-Scores, Nutzungsmetriken. Sentient OS macht Product-Market Fit berechenbar. Die DNA-Layer kodiert Produkte und Zielgruppen im selben 48-dimensionalen Vektorraum. Fit ist die Distanz und Richtung zwischen Produktvektoren und Zielgruppenvektoren – eine mathematische Messung, keine qualitative Einschätzung.
Echtzeit-Fit-Messung
Traditionelle Fit-Messung ist periodisch – Quartalsumfragen, Jahresreviews, Post-Launch-Analysen. Sentient OS misst Fit fortlaufend. Während der Sensor Verhaltenssignale erfasst und die DNA-Layer Persona- und Produktvektoren aktualisiert, ändern sich Fit-Scores in Echtzeit. Wenn ein Produkt-Update den Produktvektor näher an einen bestimmten Archetypen rückt, verbessert sich der Fit mit diesem Archetypen messbar. Wenn eine Marktverschiebung die Zielgruppenvektoren von deiner Produktkategorie wegbewegt, wird Fit-Erosion sofort erkannt.
Preis-Feature-Zielgruppen-Ausrichtung
Market Fit und Psychographic Layer liefern zusammen ein vollständiges Bild der Preis-Feature-Zielgruppen-Ausrichtung. Ist das Produkt für die Zielgruppe richtig bepreist? Passen die Features zu den Prioritäten der Zielgruppe? Ist die Wettbewerbspositionierung in Punkten differenziert, die der Zielgruppe wichtig sind? Das sind keine getrennten Analysen mit verschiedenen Tools – es sind integrierte Dimensionen desselben Vektorraums, gleichzeitig berechnet und im Command Center dargestellt.
Wettbewerbsintelligenz
Die DNA-Layer kodiert Wettbewerberprodukte im selben Vektorraum wie deine. Wettbewerbsdistanz ist also berechenbar: Wie weit ist Ihr Produkt vom nächsten Wettbewerber in den Augen jedes Archetypen? Wo sind Sie differenziert? Wo austauschbar? Diese Wettbewerbsintelligenz ist Echtzeit und verhaltensbasiert – nicht auf Feature-Checklisten oder Preistabellen, sondern darauf, wie Zielgruppen jedes Produkt tatsächlich wahrnehmen und darauf reagieren.
Neue-Produkt-Validierung
Vor dem Launch können Produktteams vorhergesagten Fit berechnen, indem sie einen neuen Produktvektor in den bestehenden Raum legen und die Distanz zu Zielgruppenvektoren messen. Das ist keine Vorhersage aus historischer Analogie – es ist eine geometrische Berechnung im Verhaltensraum. Wenn der neue Produktvektor nahe an Zielgruppenvektoren liegt, die konvertieren, ist der Fit stark. Wenn er in einer unbesetzten Region des Raums liegt, kann das Produkt innovativ sein, die Zielgruppe aber noch nicht existieren.
Feature-Priorisierung nach Impact
Produktteams können Conversion Modeling nutzen, um zu verstehen, welche Produktfeatures für welche Archetypen Conversion treiben. Das ersetzt „Kunden sagen, sie wollen Feature X“ durch „Feature X erzeugt +12 % Conversion-Lift für den Value-Optimizer-Archetypen und −3 % für Impulsive Aesthetes.“ Priorisierung wird auf Archetypen-Ebene datengetrieben.