问"满意吗"，
测不出产品到底被不被需要

同一批人、同一个"非常失望"的人数，换一个分母，结论能从"没到及格线"变成"已经达标"。这不是凑数字，是书里真正在讲的机制。

01 书里那句话

这是作者 Sean Ellis 设计的调研方法：不问"你对产品满意吗"（这类问题几乎人人都会顾面子说"还行"，测不出真实忠诚度），而是问"如果不能再用这个产品，你会有多失望"，选项是"非常失望／有点失望／不失望／已经不用了"。选"非常失望"的比例，就是这个产品的市场契合度（PMF）分数。

02 40%这条线，会被"分母选错"骗过去

假设某产品做了一次调研，500个全量活跃用户里，有120人选了"非常失望"：

同一批"非常失望"的人，同一个120，两个合理的分母，两个相反的结论。这正是 Superhuman（一家真实的邮箱产品公司）走过的路：全量分数22% → 只看核心用户画像后32% → 三个季度打磨后58%，他们没有多找一个人来"非常失望"，只是先算清楚该拿哪批人当分母，再对着这批人持续改进。

03 放到 Momcozy 会怎样：书里假设"一直需要"，我们的用户会"自然毕业"

另外，Momcozy 是设备＋App的组合：用户对着"泵奶机本身"很依赖，不代表对"App里的功能"同样依赖——问卷如果不区分"离不开设备"和"离不开App", 也会把硬件粘性误算成软件PMF。