Product-Market Fit em Web3: O Que Aprendemos Lançando dApps

Product-market fit é o marco mais importante para qualquer startup. Acerte, e o crescimento se torna uma questão de execução. Erre, e nenhuma quantidade de financiamento, marketing ou incentivos de token o salvará. Em Web3, no entanto, o conceito de product-market fit é fundamentalmente distorcido -- e a distorção matou mais projetos do que código ruim ou bear markets jamais fizeram.

Ao longo da última década, trabalhei em produtos digitais tanto em tech tradicional quanto Web3. Quando lançamos a carteira Xcapit -- uma carteira cripto de autocustódia que cresceu para mais de 4 milhões de usuários em mais de 167 países -- aprendemos que quase tudo que o mundo das startups ensina sobre product-market fit precisa ser recalibrado para aplicações descentralizadas. Este artigo destila essas lições.

Por Que Product-Market Fit É Mais Difícil em Web3

Em software tradicional, product-market fit tem um sinal relativamente limpo: pessoas usam seu produto, pagam por ele (ou se engajam profundamente o suficiente para monetizar através de outros meios), e contam a outros sobre ele. O teste de Sean Ellis -- perguntar aos usuários como se sentiriam se não pudessem mais usar o produto -- funciona porque o uso é impulsionado por utilidade genuína. Se 40% ou mais de seus usuários dizem que ficariam "muito desapontados" sem seu produto, você provavelmente encontrou fit.

Web3 quebra este framework de várias maneiras fundamentais:

• Incentivos financeiros contaminam sinais de uso. Quando usuários ganham tokens por usar seu produto, você não pode distinguir entre demanda genuína e comportamento mercenário. Um protocolo DeFi oferecendo 200% APY atrairá milhões em TVL, mas esse capital desaparecerá no momento em que um concorrente oferecer 201%. O uso é real, mas a lealdade não é.
• Especulação se mascara como engajamento. Em bull markets, usuários se aglomeram em qualquer produto associado a um token que possa se valorizar. Não estão usando seu produto porque ele resolve um problema -- estão usando porque esperam lucrar com seu token. Isso parece idêntico a product-market fit em suas métricas, mas evapora quando os preços caem.
• Farming de airdrop cria demanda fantasma. Desde que a expectativa de airdrops futuros se tornou difundida, ecossistemas inteiros de usuários interagem com protocolos apenas para se qualificarem para distribuições de tokens. Esses usuários inflam cada métrica que você rastreia -- usuários ativos diários, volume de transações, contagens de carteiras -- enquanto não têm intenção zero de se tornarem usuários de longo prazo.
• O próprio mercado é instável. Em Web2, o mercado que você está servindo -- seu tamanho, suas necessidades, sua disposição a pagar -- é relativamente estável em horizontes de tempo curtos. Em Web3, o mercado inteiro pode encolher 80% em questão de meses durante um ciclo de bear. Um produto que parecia ter PMF forte em novembro de 2021 pode ter parecido uma cidade fantasma em junho de 2022. O produto perdeu fit, ou o mercado contraiu temporariamente? A resposta importa enormemente para decisões estratégicas.

Frameworks Tradicionais de PMF Ficam Aquém

O playbook padrão de PMF assume uma relação direta entre comportamento do usuário e valor do produto. Em Web3, essa relação é mediada por token economics, sentimento de mercado e dinâmicas especulativas que não têm nada a ver com a utilidade real de seu produto. Considere as métricas em que frameworks tradicionais confiam. Usuários ativos diários? Inflados por farmers de airdrop. Volume de transações? Amplificado por trading especulativo. Curvas de retenção? Distorcidas por mecanismos de staking que trancam usuários independentemente de satisfação. Cada métrica padrão é contaminada pela camada financeira que Web3 adiciona em cima da camada de produto.

Isso não significa que product-market fit seja não mensurável em Web3. Significa que você precisa de sinais diferentes -- aqueles que podem separar utilidade genuína de comportamento financeiramente motivado.

O Que Aprendemos Lançando a Carteira Xcapit

Quando começamos a construir a carteira Xcapit, o espaço de carteiras cripto já estava lotado. MetaMask dominava em desktop, Trust Wallet em mobile, e dezenas de alternativas competiam por atenção. Mas vimos algo diferente quando olhamos além do público cripto-nativo: milhões de pessoas na América Latina e mercados emergentes queriam acessar finanças descentralizadas, mas achavam carteiras existentes incompreensíveis.

Nossa primeira versão era muito técnica. Assumimos que usuários entendiam seed phrases, taxas de gas e seleção de rede. Não entendiam. Retenção inicial era abismal -- não porque usuários não queriam o produto, mas porque o atrito de onboarding era tão alto que a maioria das pessoas desistia antes de experimentar o valor. Esta é uma distinção crítica que muitas equipes Web3 perdem: retenção pobre nem sempre significa product-market fit pobre. Às vezes significa entrega de produto-mercado pobre.

Iteramos agressivamente no onboarding -- backup simplificado de seed phrase, tutoriais guiados, on-ramps fiat para moedas locais, conteúdo educacional embutido no app. Cada mudança moveu a agulha. Mas o verdadeiro avanço veio quando paramos de pensar em nossos usuários como "usuários cripto" e começamos a pensar neles como pessoas tentando economizar, investir ou enviar dinheiro através de fronteiras -- tarefas que entendiam perfeitamente bem no sistema financeiro tradicional.

O resultado foi um produto que alcançou mais de 4 milhões de usuários em 167 países. Mas a jornada nos ensinou que as métricas que inicialmente rastreamos eram enganosas, e os sinais que ignoramos eram aqueles que realmente prediziam sucesso a longo prazo.

Incentivos de Token Podem Falsificar Product-Market Fit

Esta é talvez a lição mais importante que podemos compartilhar, e se aplica a todo projeto Web3: incentivos de token são a maior fonte única de sinais falsos de PMF na indústria.

Quando você oferece recompensas de token por uso, cria uma armadilha de lógica circular. Usuários se engajam para ganhar tokens. Você observa alto engajamento e conclui que tem product-market fit. Você levanta financiamento ou lança seu token baseado nessas métricas. O token é lançado, usuários iniciais vendem, engajamento despenca, e você percebe que o "product-market fit" que mediu era na verdade "incentive-market fit". O mercado estava se encaixando com o incentivo, não com o produto.

O verão DeFi de 2020 foi o exemplo mais claro. Programas de liquidity mining atraíram bilhões em capital, mas a grande maioria dos protocolos viu declínios de 80-95% no uso uma vez que incentivos foram reduzidos. Os projetos que sobreviveram -- Uniswap, Aave, Compound -- tinham utilidade genuína que persistiu após os subsídios terminarem. A maioria dos outros não.

A lição não é que incentivos de token são inerentemente ruins. São uma ferramenta poderosa de bootstrapping quando usados corretamente. A lição é que você nunca deve avaliar product-market fit enquanto incentivos estão ativos. Você só pode ver PMF verdadeiro quando os subsídios param.

Os Sinais de PMF Web3 Que Realmente Importam

Depois de anos construindo e observando neste espaço, identificamos os sinais que confiavelmente indicam product-market fit genuíno em Web3 -- e as métricas de vaidade que não indicam.

Uso Orgânico Após Incentivos Terminarem

O sinal único mais revelador é o que acontece com suas métricas de uso quando você desliga incentivos de token ou quando um airdrop conclui. Se 70% de seus usuários desaparecem em uma semana, você nunca teve product-market fit -- você tinha incentive-market fit. Se uma coorte significativa (mesmo 20-30%) continua usando o produto na mesma frequência sem recompensas financeiras, você provavelmente está em algo real. Este é o equivalente Web3 do teste "você ficaria muito desapontado".

Retenção Sem Recompensas

Rastreie retenção de coorte para usuários que nunca receberam incentivos de token. Esses usuários escolheram seu produto puramente por seus méritos. Sua curva de retenção é seu verdadeiro sinal de PMF. Em nossa experiência, uma taxa de retenção de 30 dias acima de 25% para usuários não incentivados é um sinal forte em Web3, onde a média da indústria para carteiras cripto é mais próxima de 10-15%.

Engajamento Genuíno da Comunidade

Há uma diferença gritante entre uma comunidade que discute recursos de produto, reporta bugs e solicita melhorias -- e uma que só discute preço de token, rumores de listagem e elegibilidade de airdrop. A primeira indica product-market fit. A última indica especulação. Monitore a razão de conversas focadas em produto para conversas focadas em preço em seus canais comunitários. Se mais de 80% da discussão é sobre preço, você tem uma comunidade de especulação, não uma comunidade de produto.

Sobrevivência em Bear Market

Bear markets são o teste definitivo de PMF em Web3. Quando preços de tokens colapsam, usuários especulativos saem, e apenas usuários genuínos permanecem. Se seu produto mantém uso significativo através de um bear market, você quase certamente tem product-market fit. Algumas das empresas Web3 mais fortes -- Chainalysis, OpenZeppelin, Alchemy -- foram construídas ou solidificadas durante bear markets porque servem necessidades reais que persistem independentemente do sentimento de mercado.

Como Medir PMF em Web3

Dada a contaminação de métricas padrão, aqui está o framework de medição que recomendamos para produtos Web3:

• Razão DAU/MAU (excluindo usuários incentivados): Uma razão acima de 0.2 para usuários não incentivados indica uso habitual forte. Separe sua base de usuários em segmentos incentivados e orgânicos e rastreie esta razão independentemente para cada.
• Frequência de transação por carteira: Rastreie quantas vezes carteiras individuais interagem com seu produto. Alto volume agregado pode mascarar a realidade de que a maioria das carteiras transaciona apenas uma vez (farmers de airdrop). Foque na distribuição -- qual porcentagem de carteiras transaciona mais de 5 vezes por mês?
• Retenção de carteira em 7, 30 e 90 dias: Meça a porcentagem de novas carteiras que retornam e transacionam novamente em cada intervalo. Plote curvas de coorte e procure um padrão de achatamento -- isso indica uma base estável de usuários que incorporaram seu produto em sua rotina.
• Taxa de referência orgânica: Rastreie qual porcentagem de novos usuários chega sem aquisição paga, incentivos de token ou expectativas de airdrop. Crescimento orgânico boca a boca é o sinal mais forte de PMF em qualquer indústria, e é ainda mais significativo em Web3 onde tanto crescimento é artificialmente subsidiado.
• Uso durante declínios de preço de token: Correlacione suas métricas de uso com seu preço de token (se aplicável). Se o uso cai proporcionalmente com o preço, seu produto está sendo tratado como um instrumento financeiro, não uma utilidade. Se o uso permanece estável enquanto o preço declina, você tem real product-market fit.

O Desafio de Onboarding

O maior ponto único de atrito em product-market fit Web3 é onboarding. Mesmo se você construiu um produto que genuinamente resolve um problema real, você lutará para demonstrar fit se 60-70% dos usuários potenciais desistem durante o processo de criação e configuração de carteira.

Esta é a tensão fundamental em Web3: os recursos que tornam produtos descentralizados convincentes -- autocustódia, acesso sem permissão, dados de propriedade do usuário -- são os mesmos recursos que os tornam difíceis de usar. Uma seed phrase é um mecanismo criptográfico brilhante e uma experiência de usuário terrível. Taxas de gas alinham incentivos no nível de protocolo enquanto criam custos imprevisíveis no nível de usuário.

As equipes que encontram product-market fit em Web3 são aquelas que resolvem essa tensão. Account abstraction (ERC-4337), carteiras de recuperação social, carteiras embutidas e transações sem gas são abordagens arquiteturais ao problema. Mas a solução não é puramente técnica. É também sobre divulgação progressiva -- introduzir complexidade gradualmente à medida que usuários desenvolvem familiaridade, em vez de front-loading cada conceito durante onboarding.

Erros Comuns Que Destroem PMF

Em nossa experiência construindo e aconselhando projetos Web3, estes são os erros que vemos com mais frequência:

• Lançar um token antes de encontrar PMF: Um token deve amplificar product-market fit, não substituí-lo. Se você lança um token antes que usuários genuinamente precisem de seu produto, atrai especuladores em vez de usuários e contamina sua capacidade de medir demanda real.
• Confundir especulação com uso: Um protocolo de trading pode ver volume enorme durante um bull market, mas volume especulativo desaparece em downturns. Uso genuíno -- empréstimo para propósitos produtivos, remessas, verificação de cadeia de suprimentos -- persiste através de ciclos de mercado. Saiba qual tipo impulsiona suas métricas.
• Construir exclusivamente para cripto-nativos: A audiência cripto-nativa é pequena e atípica das necessidades de mercado mais amplas. Produtos que alcançam PMF massivo em Web3 fazem isso servindo pessoas que não se identificam como usuários cripto -- pessoas que querem enviar dinheiro para casa, ganhar rendimento em economias ou acessar serviços financeiros indisponíveis através de bancos tradicionais.
• Otimizar para TVL em vez de usuários: Total Value Locked é um indicador enganoso de PMF. TVL mede capital estacionado em seu protocolo, não quantas pessoas o acham útil. Um protocolo com $1 bilhão em TVL de 50 carteiras whale tem PMF pior do que um com $10 milhões em TVL de 50.000 usuários ativos.
• Ignorar o teste de bear market: Se você só avalia PMF durante bull markets, está medindo sentimento de mercado, não valor de produto. A avaliação mais honesta vem quando o entusiasmo está mais baixo e apenas utilidade genuína mantém usuários engajados.

Quando Pivotar: Sinais de Que Você Não Encontrou PMF

Você provavelmente não encontrou PMF se suas métricas de uso se correlacionam diretamente com movimentos de preço de token, se reduzir incentivos causa declínio imediato de usuários, se discussões comunitárias são dominadas por especulação de preço em vez de feedback de produto, se seus power users são principalmente farmers de airdrop, ou se você não pode articular -- em uma sentença, sem mencionar tokens -- por que alguém deveria usar seu produto.

Se múltiplos desses sinais estão presentes, é hora de reavaliar. Isso não significa necessariamente que sua visão está errada -- pode significar que você está servindo o segmento errado de usuários, o mercado não está pronto, ou sua UX está impedindo usuários de experimentar o valor. O pivot pode ser em posicionamento, público-alvo, fluxo de onboarding ou produto central -- mas a disposição de pivotar é essencial.

Construindo para Real Product-Market Fit

Encontrar product-market fit em Web3 é mais difícil do que em tech tradicional, mas os projetos que o alcançam constroem as empresas mais duráveis no espaço. A chave é honestidade intelectual: separar sinais genuínos de ruído, resistir à tentação de deixar mecânicas de token inflarem suas métricas, e submeter seu produto aos testes mais severos -- remoção de incentivos, bear markets, medição de crescimento orgânico -- em vez de buscar reasseguramento de métricas de vaidade.

Na Xcapit, nossa experiência construindo uma carteira que alcançou milhões de usuários nos ensinou que os melhores produtos Web3 não parecem "produtos cripto" de jeito nenhum. Parecem soluções melhores para problemas reais -- economizar, investir, enviar dinheiro, provar identidade, rastrear ativos -- que acontecem de ser alimentados por infraestrutura blockchain. Quando usuários valorizam o que seu produto faz por eles sem se importar com a tecnologia subjacente, você encontrou product-market fit.

Se você está construindo um produto Web3 e lutando com product-market fit, passamos por esta jornada. Na Xcapit, nossas equipes de produto e engenharia combinam experiência profunda em Web3 com metodologia rigorosa de produto. Ajudamos equipes a projetar frameworks de medição, otimizar fluxos de onboarding e construir aplicações descentralizadas que resolvem problemas reais para usuários reais. Entre em contato para iniciar uma conversa.