Product-Market-Fit in Web3: Was wir vom Launchen von dApps lernten

Product-Market-Fit ist der wichtigste Meilenstein für jedes Startup. Bekommen Sie es richtig, und Wachstum wird eine Sache der Ausführung. Verpassen Sie es, und keine Menge an Funding, Marketing oder Token-Incentives wird Sie retten. In Web3 jedoch ist das Konzept von Product-Market-Fit fundamental verzerrt – und die Verzerrung hat mehr Projekte getötet als schlechter Code oder Bear-Markets jemals haben.

Über das letzte Jahrzehnt habe ich an digitalen Produkten über traditionelle Tech und Web3 hinweg gearbeitet. Als wir das Xcapit-Wallet launchten – ein Self-Custody-Crypto-Wallet, das zu über 4 Millionen Nutzern in mehr als 167 Ländern wuchs – lernten wir, dass fast alles, was die Startup-Welt über Product-Market-Fit lehrt, für dezentrale Anwendungen rekalibriert werden muss. Dieser Artikel destilliert diese Learnings.

Warum Product-Market-Fit in Web3 schwerer ist

In traditioneller Software hat Product-Market-Fit ein relativ sauberes Signal: Menschen verwenden Ihr Produkt, sie zahlen dafür (oder sie engagieren sich tief genug, um durch andere Means zu monetarisieren), und sie erzählen anderen davon. Der Sean-Ellis-Test – Nutzer fragend, wie sie sich fühlen würden, wenn sie Ihr Produkt nicht länger verwenden könnten – funktioniert, weil Nutzung durch echte Utility getrieben ist. Wenn 40% oder mehr Ihrer Nutzer sagen, sie wären 'sehr enttäuscht' ohne Ihr Produkt, haben Sie wahrscheinlich Fit gefunden.

Web3 bricht dieses Framework auf mehrere fundamentale Weisen:

• Finanzielle Incentives kontaminieren Nutzungs-Signale. Wenn Nutzer Tokens für die Verwendung Ihres Produkts verdienen, können Sie nicht zwischen echter Nachfrage und söldnerischem Verhalten unterscheiden. Ein DeFi-Protokoll, das 200% APY anbietet, wird Millionen in TVL anziehen, aber dieses Kapital wird verschwinden, sobald ein Wettbewerber 201% anbietet. Die Nutzung ist real, aber die Loyalität nicht.
• Spekulation maskiert sich als Engagement. In Bull-Markets strömen Nutzer zu jedem Produkt, das mit einem Token assoziiert ist, der appreciaten könnte. Sie verwenden Ihr Produkt nicht, weil es ein Problem löst – sie verwenden es, weil sie hoffen, von seinem Token zu profitieren. Das sieht in Ihren Metriken identisch zu Product-Market-Fit aus, evaporiert aber, wenn Preise fallen.
• Airdrop-Farming schafft Phantom-Demand. Seit die Erwartung zukünftiger Airdrops widespread wurde, interagieren ganze Ökosysteme von Nutzern mit Protokollen allein, um für Token-Distributionen zu qualifizieren. Diese Nutzer inflaten jede Metrik, die Sie tracken – Daily Active Users, Transaktions-Volumen, Wallet-Counts – während sie Zero-Intention haben, Long-Term-Nutzer zu werden.
• Der Markt selbst ist instabil. In Web2 ist der Markt, den Sie bedienen – seine Größe, seine Bedürfnisse, seine Zahlungsbereitschaft – relativ stabil über kurze Zeit-Horizonte. In Web3 kann der gesamte Markt in Monaten während eines Bear-Cycles um 80% schrumpfen. Ein Produkt, das starken PMF im November 2021 zu haben schien, könnte im Juni 2022 wie eine Geisterstadt ausgesehen haben. Verlor das Produkt Fit, oder kontrahierte der Markt temporär? Die Antwort ist enorm wichtig für strategische Entscheidungen.

Traditionelle PMF-Frameworks fallen kurz

Das Standard-PMF-Playbook nimmt eine direkte Beziehung zwischen Nutzer-Verhalten und Produkt-Value an. In Web3 ist diese Beziehung durch Token-Economics, Markt-Sentiment und spekulative Dynamiken vermittelt, die nichts mit der tatsächlichen Utility Ihres Produkts zu tun haben. Betrachten Sie die Metriken, auf die traditionelle Frameworks sich verlassen. Daily Active Users? Inflated durch Airdrop-Farmer. Transaktions-Volumen? Amplified durch spekulatives Trading. Retention-Kurven? Verzerrt durch Staking-Mechanismen, die Nutzer unabhängig von Zufriedenheit einsperren. Jede Standard-Metrik ist kontaminiert durch die finanzielle Schicht, die Web3 auf der Produkt-Schicht hinzufügt.

Das bedeutet nicht, dass Product-Market-Fit in Web3 unmessbar ist. Es bedeutet, Sie brauchen verschiedene Signale – solche, die echte Utility von finanziell motiviertem Verhalten separieren können.

Was wir vom Launchen des Xcapit-Wallets lernten

Als wir begannen, das Xcapit-Wallet zu bauen, war der Crypto-Wallet-Space bereits überfüllt. MetaMask dominierte auf Desktop, Trust Wallet auf Mobile, und Dutzende Alternativen konkurrierten um Aufmerksamkeit. Aber wir sahen etwas anderes, als wir über die Crypto-Native-Audience hinausschauten: Millionen Menschen in Lateinamerika und Emerging Markets wollten auf dezentrale Finanzen zugreifen, fanden aber existierende Wallets unverständlich.

Unsere erste Version war zu technisch. Wir nahmen an, Nutzer verstünden Seed-Phrases, Gas-Fees und Netzwerk-Selektion. Taten sie nicht. Frühe Retention war abysmal – nicht weil Nutzer das Produkt nicht wollten, sondern weil Onboarding-Friction so hoch war, dass die meisten Menschen absprangen, bevor sie den Value erlebten. Das ist eine kritische Unterscheidung, die viele Web3-Teams verpassen: schlechte Retention bedeutet nicht immer schlechten Product-Market-Fit. Manchmal bedeutet es schlechtes Product-Market-Delivery.

Wir iterierten aggressiv auf Onboarding – vereinfachtes Seed-Phrase-Backup, guided Tutorials, Fiat-On-Ramps für lokale Währungen, educationales Content built ins App. Jede Änderung bewegte die Nadel. Aber der echte Breakthrough kam, als wir aufhörten, über unsere Nutzer als 'Crypto-Nutzer' zu denken, und begannen, über sie als Menschen nachzudenken, die versuchten zu sparen, zu investieren oder Geld grenzüberschreitend zu senden – Tasks, die sie perfekt im traditionellen Finanzsystem verstanden.

Das Resultat war ein Produkt, das über 4 Millionen Nutzer über 167 Länder erreichte. Aber die Journey lehrte uns, dass die Metriken, die wir initial trackten, misleadend waren, und die Signale, die wir ignorierten, die waren, die tatsächlich Long-Term-Erfolg vorhersagten.

Token-Incentives können Product-Market-Fit faken

Das ist vielleicht das wichtigste Learning, das wir teilen können, und es gilt für jedes Web3-Projekt: Token-Incentives sind die einzeln größte Quelle falscher PMF-Signale in der Industrie.

Wenn Sie Token-Rewards für Nutzung anbieten, schaffen Sie eine zirkuläre Logik-Falle. Nutzer engagieren sich, um Tokens zu verdienen. Sie observieren hohes Engagement und schließen, Sie hätten Product-Market-Fit. Sie raisen Funding oder launchen Ihren Token basierend auf diesen Metriken. Der Token launcht, frühe Nutzer dumpen, Engagement cratet, und Sie realisieren, dass der 'Product-Market-Fit', den Sie maßen, tatsächlich 'Incentive-Market-Fit' war. Der Markt fittete mit dem Incentive, nicht mit dem Produkt.

Der DeFi-Summer 2020 war das klarste Beispiel. Liquidity-Mining-Programme zogen Milliarden in Kapital an, aber die überwiegende Mehrheit der Protokolle sah 80-95% Declines in Nutzung, sobald Incentives reduziert wurden. Die Projekte, die überlebten – Uniswap, Aave, Compound – hatten echte Utility, die nach Ende der Subsidien persistierte. Die meisten anderen nicht.

Das Learning ist nicht, dass Token-Incentives inherently schlecht sind. Sie sind ein mächtiges Bootstrapping-Tool, wenn korrekt verwendet. Das Learning ist, dass Sie niemals Product-Market-Fit evaluieren dürfen, während Incentives aktiv sind. Sie können wahren PMF nur sehen, wenn die Subsidien stoppen.

Die Web3-PMF-Signale, die tatsächlich zählen

Nach Jahren des Bauens und Observierens in diesem Space haben wir die Signale identifiziert, die zuverlässig echten Product-Market-Fit in Web3 indizieren – und die Vanity-Metriken, die es nicht tun.

Organische Nutzung nach Ende von Incentives

Das einzeln verräterischste Signal ist, was mit Ihren Nutzungs-Metriken passiert, wenn Sie Token-Incentives abdrehen oder wenn ein Airdrop concluded. Wenn 70% Ihrer Nutzer innerhalb einer Woche verschwinden, hatten Sie niemals Product-Market-Fit – Sie hatten Incentive-Market-Fit. Wenn eine bedeutungsvolle Kohorte (selbst 20-30%) das Produkt bei derselben Frequenz ohne finanzielle Rewards weiterverwendet, sind Sie wahrscheinlich auf etwas Realem. Das ist das Web3-Äquivalent zum 'würden Sie sehr enttäuscht sein'-Test.

Retention ohne Rewards

Tracken Sie Kohorten-Retention für Nutzer, die niemals Token-Incentives erhielten. Diese Nutzer wählten Ihr Produkt rein auf seinen Meriten. Ihre Retention-Kurve ist Ihr wahres PMF-Signal. In unserer Erfahrung ist eine 30-Tage-Retention-Rate über 25% für non-incentivized Nutzer ein starkes Signal in Web3, wo der Industry-Average für Crypto-Wallets näher bei 10-15% ist.

Echtes Community-Engagement

Es gibt einen starken Unterschied zwischen einer Community, die Produkt-Features diskutiert, Bugs reportet und Improvements requestiert – und einer, die nur Token-Preis, Listing-Rumors und Airdrop-Eligibility diskutiert. Erstere indiziert Product-Market-Fit. Letztere indiziert Spekulation. Monitoren Sie das Ratio von Produkt-fokussierten Konversationen zu Preis-fokussierten Konversationen in Ihren Community-Channels. Wenn mehr als 80% der Diskussion über Preis ist, haben Sie eine Spekulations-Community, keine Produkt-Community.

Bear-Market-Survival

Bear-Markets sind der ultimative PMF-Test in Web3. Wenn Token-Preise kollabieren, verlassen spekulative Nutzer, und nur echte Nutzer bleiben. Wenn Ihr Produkt bedeutungsvolle Nutzung durch einen Bear-Market aufrechterhält, haben Sie fast sicher Product-Market-Fit. Einige der stärksten Web3-Unternehmen – Chainalysis, OpenZeppelin, Alchemy – wurden während Bear-Markets gebaut oder solidifiziert, weil sie reale Bedürfnisse bedienen, die unabhängig von Markt-Sentiment persistieren.

Wie man PMF in Web3 misst

Gegeben die Kontamination von Standard-Metriken, hier ist das Measurement-Framework, das wir für Web3-Produkte empfehlen:

• DAU/MAU-Ratio (excluding incentivized users): Ein Ratio über 0.2 für non-incentivized Nutzer indiziert starke habituelle Nutzung. Separieren Sie Ihre User-Base in incentivized und organische Segmente und tracken Sie dieses Ratio unabhängig für jedes.
• Transaktions-Frequenz pro Wallet: Tracken Sie, wie oft individuelle Wallets mit Ihrem Produkt interagieren. Hohes aggregiertes Volumen kann die Realität maskieren, dass die meisten Wallets nur einmal transactieren (Airdrop-Farmer). Fokussieren Sie auf die Distribution – welcher Prozentsatz von Wallets transactiert mehr als 5 Mal pro Monat?
• Wallet-Retention bei 7, 30 und 90 Tagen: Messen Sie den Prozentsatz neuer Wallets, die bei jedem Intervall zurückkehren und wieder transactieren. Plotten Sie Kohorten-Kurven und schauen Sie nach einem Flattening-Pattern – das indiziert eine stabile Basis von Nutzern, die Ihr Produkt in ihre Routine inkorporiert haben.
• Organische Referral-Rate: Tracken Sie, welcher Prozentsatz neuer Nutzer ohne Paid-Acquisition, Token-Incentives oder Airdrop-Erwartungen ankommt. Organisches Word-of-Mouth-Wachstum ist das stärkste PMF-Signal in jeder Industrie, und es ist noch bedeutungsvoller in Web3, wo so viel Wachstum künstlich subventioniert ist.
• Nutzung während Token-Preis-Declines: Korrelieren Sie Ihre Nutzungs-Metriken mit Ihrem Token-Preis (wenn applicable). Wenn Nutzung proportional mit Preis droppt, wird Ihr Produkt als finanzielles Instrument behandelt, nicht als Utility. Wenn Nutzung stabil bleibt, während Preis declined, haben Sie realen Product-Market-Fit.

Die Onboarding-Challenge

Der einzeln größte Friction-Point in Web3-Product-Market-Fit ist Onboarding. Selbst wenn Sie ein Produkt gebaut haben, das wirklich ein reales Problem löst, werden Sie strugglen, Fit zu demonstrieren, wenn 60-70% potenzieller Nutzer während Wallet-Creation- und Setup-Prozess abspringen.

Das ist die fundamentale Tension in Web3: Die Features, die dezentrale Produkte compelling machen – Self-Custody, permissionless Access, User-owned Data – sind dieselben Features, die sie schwer zu verwenden machen. Eine Seed-Phrase ist ein brillanter kryptografischer Mechanismus und eine terrible User-Experience. Gas-Fees alignen Incentives auf Protokoll-Level, während sie unvorhersehbare Costs auf User-Level schaffen.

Die Teams, die Product-Market-Fit in Web3 finden, sind die, die diese Tension lösen. Account-Abstraction (ERC-4337), Social-Recovery-Wallets, Embedded-Wallets und gasless Transactions sind architektonische Ansätze zum Problem. Aber die Lösung ist nicht rein technisch. Es geht auch um progressive Disclosure – Komplexität graduell einführend, während Nutzer Familiarität entwickeln, statt jedes Konzept während Onboarding front-zu-loaden.

Häufige Fehler, die PMF zerstören

In unserer Erfahrung beim Bauen und Advisieren von Web3-Projekten sind das die Fehler, die wir am häufigsten sehen:

• Einen Token launchen, bevor PMF gefunden wird: Ein Token sollte Product-Market-Fit amplifizieren, nicht dafür substituieren. Wenn Sie einen Token launchen, bevor Nutzer Ihr Produkt wirklich brauchen, ziehen Sie Spekulanten statt Nutzer an und kontaminieren Ihre Fähigkeit, reale Demand zu messen.
• Spekulation mit Nutzung verwechseln: Ein Trading-Protokoll könnte enormes Volumen während eines Bull-Markets sehen, aber spekulatives Volumen vanisht in Downturns. Echte Nutzung – Lending für produktive Zwecke, Remittances, Supply-Chain-Verifikation – persistiert durch Markt-Cycles. Wissen Sie, welcher Typ Ihre Metriken treibt.
• Exklusiv für Crypto-Natives bauen: Die Crypto-Native-Audience ist klein und untypisch für breitere Markt-Bedürfnisse. Produkte, die massiven PMF in Web3 erreichen, tun dies durch Bedienen von Menschen, die sich nicht als Crypto-Nutzer identifizieren – Menschen, die Geld nach Hause senden, Yield auf Sparen verdienen oder auf finanzielle Services zugreifen wollen, die durch traditionelle Banken unavailable sind.
• Für TVL statt Nutzer optimieren: Total Value Locked ist ein misleadender PMF-Indikator. TVL misst Kapital, das in Ihrem Protokoll geparkt ist, nicht wie viele Menschen es nützlich finden. Ein Protokoll mit 1 Milliarde Dollar TVL von 50 Whale-Wallets hat schlechteren PMF als eines mit 10 Millionen Dollar TVL von 50.000 aktiven Nutzern.
• Den Bear-Market-Test ignorieren: Wenn Sie PMF nur während Bull-Markets evaluieren, messen Sie Markt-Sentiment, nicht Produkt-Value. Die ehrlichste Bewertung kommt, wenn Enthusiasmus am niedrigsten ist und nur echte Utility Nutzer engaged hält.

Wann pivoten: Signale, dass Sie PMF nicht gefunden haben

Sie haben wahrscheinlich PMF nicht gefunden, wenn Ihre Nutzungs-Metriken direkt mit Token-Preis-Movements korrelieren, wenn Reduzierung von Incentives sofortigen Nutzer-Decline verursacht, wenn Community-Diskussionen von Preis-Spekulation statt Produkt-Feedback dominiert werden, wenn Ihre Power-Nutzer primär Airdrop-Farmer sind, oder wenn Sie nicht – in einem Satz, ohne Tokens zu erwähnen – artikulieren können, warum jemand Ihr Produkt verwenden sollte.

Wenn mehrere dieser Signale präsent sind, ist es Zeit zum Reassessment. Das bedeutet nicht notwendigerweise, dass Ihre Vision falsch ist – es könnte bedeuten, Sie bedienen das falsche Nutzer-Segment, der Markt ist nicht ready, oder Ihre UX verhindert Nutzer davon, den Value zu erleben. Der Pivot könnte in Positioning, Target-Audience, Onboarding-Flow oder Core-Produkt sein – aber die Bereitschaft zu pivoten ist essenziell.

Für realen Product-Market-Fit bauen

Product-Market-Fit in Web3 zu finden ist schwerer als in traditioneller Tech, aber die Projekte, die es erreichen, bauen die dauerhaftesten Unternehmen im Space. Der Schlüssel ist intellektuelle Ehrlichkeit: echte Signale von Noise separieren, der Versuchung widerstehen, Token-Mechanics Ihre Metriken inflaten zu lassen, und Ihr Produkt den härtesten Tests zu unterziehen – Incentive-Removal, Bear-Markets, Organic-Growth-Measurement – statt Reassurance von Vanity-Metriken zu suchen.

Bei Xcapit lehrte uns unsere Erfahrung beim Bauen eines Wallets, das Millionen Nutzer erreichte, dass die besten Web3-Produkte sich nicht wie 'Crypto-Produkte' anfühlen. Sie fühlen sich wie bessere Lösungen für reale Probleme an – Sparen, Investieren, Geld senden, Identität beweisen, Assets tracken – die happen to be powered durch Blockchain-Infrastruktur. Wenn Nutzer wertschätzen, was Ihr Produkt für sie tut, ohne sich um die zugrunde liegende Technologie zu kümmern, haben Sie Product-Market-Fit gefunden.

Wenn Sie ein Web3-Produkt bauen und mit Product-Market-Fit strugglen, sind wir durch diese Journey gegangen. Bei Xcapit kombinieren unsere Produkt- und Engineering-Teams tiefe Web3-Erfahrung mit rigoroser Produkt-Methodologie. Wir helfen Teams, Measurement-Frameworks zu designen, Onboarding-Flows zu optimieren und dezentrale Anwendungen zu bauen, die reale Probleme für reale Nutzer lösen. Kontaktieren Sie uns, um ein Gespräch zu starten.