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2024年4月12日发(作者：数据库索引作用)
大多数公司对激活不足够重视，这也意味着大部分产品在用户激活阶段有很大的增长
空间，那么如何找到增长点呢？
用户激活是获取用户后的第一步，它是增长团队的重点工作之一，想要完成用户几何
增长，增长人员需要确定新用户激活阶段的目标并找到Aha时刻。
很多做增长的人，都把拉新作为第一目标，甚至认为拉新等同于增长，但是就算下
AARRR模型每一步的转化率，会发现一个悲剧——95%的用户可能已经流失了。在这样
的情况下，我们应该停下来反思，当前的首要任务也许并不是大预算的拉新，而是解决产
品的根本问题，也就是让用户第一次体验到你的产品的价值，完成关键行为留下用户，从
而提高整体漏斗转化率。
大多数公司对激活不足够重视，这也意味着大部分产品在用户激活阶段有很大的增长
空间，那么如何找到增长点呢？
我们不妨可以问下自己：
用户为什么要继续使用你的产品，又因为什么流失？是因为产品的特色功能还是良好
的体验呢？
留下来的用户在使用哪些功能，流失的用户去了哪？产品是否能满足用户的需求，是
否能快速上手？
下图简单绘制了新用户体验产品后发生的激活留存曲线：
当一个我们从渠道获取新用户后，新用户在体验到产品价值后成为留存用户，如果养
成习惯，发现这个功能很实用就会持续留存从而完成新用户阶段的留存。在持续体验并产
生依赖后，用户深度参与可能会发现更多的产品价值或者发现产品其他功能，这就实现了
老用户留存。
相反的，有一部分用户对产品的功能并不满意，那么在产品迭代完善功能之后，依然
可以召回流失用户再次体验实现召回留存。
我们以支付宝为例，拆解激活和留存手段。我们可以先回想一下，最近一次吃饭用纸
币或者银行卡是什么时候？当我们第一次使用支付宝完成一笔交易是否会觉得很新奇、很
方便，是否还有红包拿？
支付宝在完成拉新后通过补贴的方式激活了用户，并且通过线上支付，线下扫码支付
的方式持续养成用户习惯。慢慢的，使用支付宝支付的用户群体覆盖了年轻人、中年人，
甚至不会用智能机的老年人。
在我们实践新用户激活的时候，很容易碰到下面几个问题：
（1）在没有明确目标的情况下，做了很多尝试并无法判断是否有效
如果你处于1的状况，我们可以通过分析AHA时刻给新用户激活一个明确的目的，
根据激活指标衡量效果。
（2）有了目标，不知道如何从数据中寻找提升激活的线索，提升成功率
如果你处于2的状况，我们可以通过定量和定性的方式从数据中寻找激活线索：激活
漏斗分析、新用户激动指数分析等。
（3）有了线索之后，没有可复用的方案和思路提升激活
如果你处于3的状况，我们可以通过参考最佳实践，提升激活，在寻找到增长规律
后，继续复用。
激动时刻（AHA时刻）通常出现在新用户首次体验到产品价值的时刻，Aha是一种
情绪表达，代表了产品给用户留下了足够强烈的第一印象，让用户感到惊讶，并为用户以
后持续使用产品打下基础。一个用户是否经历了激动时刻，决定了用户会成为你产品的留
存用户还是流失用户。
一般我们可以通过对留存用户和流失用户差异化行为标签数据分析，找到两者之间的
差异，找到用户核心诉求，然后通过产品或者运营手段，让新用户的核心诉求尽可能的被
满足，从而完成激活。
激活时刻的本质就是用简化的行为数据模拟用户首次体验到价值的时刻。
简化的行为：
模拟得到的价值：
如果你目前负责的产品仅仅是以简单的注册、登陆作为激活标准，你会发现你很难找
到切入点去改善目前的产品留存。这两个行为很少能让用户感受到产品的价值，我们更应
该去寻找真正能改变用户留存的Aha时刻。
找到新用户激活时刻的4个步骤：
通过定性分析找出备选激活行为：
（1）通过关键问题
（2）通过用户调研：对比不同用户的回答，发现产品对用户最重要的价值，找到备
选的激活行为
从几个备选激活行为里，找到早期留存相关性最强的早期行为。
通过定量分析方式找到激活行为：
找到新用户激活期：评估激活行为要多快发生；
找到激活行为：对比早期留存曲线，找到该新用户激活期内，做了和没做对早期留存
影响最大的1个行为。
案例：画出不同用户组新用户留存曲线
对比留存曲线，找到与留存相关性最强的行为：
因此得出【安装3天内使用特效元素】最可能是Aha时刻。
为什么要计算魔法数字：
计算魔法数字方法1：边际效用最大法
计算魔法数字方法2：韦恩图
目标：以有过一定次数该行为的用户和留存用户的交集最大化为标准
注意：魔法数字并不是绝对的
相关性：观察到有某个早期行为的用户，同时留存率更高
因果性：用户做了某个早期行为，导致留存率更高
相关性≠因果性
以上三步我们只是找到了Aha时刻和留存的相关性，接下来，我们需要通过AB测
试让更多人触发Aha时刻，并且观察留存是否有所改善，才能证明最终的因果性
通过定量分析找出新用户激活漏斗的哪一步流失率最高，并针对这个环节做运营及产
品的优化策略。
4.1.1 第一步：明确激活指标 – 激活率
新用户激活率=新用户在一定时间内达到aha时刻的比率。
激活率可以帮助我们定量衡量aha时刻，也是新用户激活的北极星指标。
4.1.2 第二步：梳理新用户流程
从头到尾记录整个新用户体验，以移动app为例：
新用户激活全链漏斗：外部渠道曝光吸引→应用商店下载→APP首次打开→注册流
程→首次登陆→激活体验产品；
新用户激活产品漏斗：APP首次打开→注册流程→首次登陆→激活体验产品。
4.1.3 第三步：构建新用户激活漏斗
支持行为：用户必须完成支持行为才有可能达到aha时刻，但是这些行为不能让用
户获得核心价值。
处理支持行为的原则：
4.1.4 第四步：分析数据，发现线索
新用户激活有几步？是否可以去掉不必要的步骤？是否可以调整先后顺序？
新用户激活哪几步流失率最高？流失率高的可能原因是什么？
通过激活漏斗分群，了解不同分群是否流失率不同。
用户画像：不同用户画像
获客渠道：不同渠道来源
设备：手机或PC
产品线：APP or 小程序，低价产品线和高价产品线
CRM渠道：是否收到不同的推送和邮件
红包补贴：有没有新用户红包或补贴
人口学：不同国家、城市、年龄、性别
客服互动：有没有和客服产生互动
社群互动：有没有参与社群互动
新用户在刚开始发现和尝试一个产品时，往往带着一些尝试新鲜事物的“兴奋感”。
产品的激活流程和交互设计会提升或降低用户的激动程度。
激动指数：就是通过定性分析了解新用户的体验，并粗略评估用户激动程度的衡量标
准。通过这种标准，可找到对用户体验带来正面情绪或负面情绪的要素。
用户行为公式：行为=（动力-阻力）X助推+奖励
行为：想让用户完成的行为
动力：用户有多想完成这个行为
阻力：用户有多难完成这个行为
助推：引导用户采取行动
奖励：完成行为后，用户可以得到什么反馈
增强动力：挖掘用户自身需求，并辅以助攻，让用户更想要完成行为
常见方法：利用朋友背书、新用户发红包、解释为什么要做、个性化，给用户想要
的、模拟前置aha时刻、通过心理学助攻
降低阻力：去掉妨碍用户完成激活动作的所有障碍，帮助用户快速达到aha时刻
常见方法：移除不必要的步骤和信息、避免冷启动、突出关键行为和路径、避免太多
选择、推迟注册或免注册
适时助推：在关键时间窗口内，采用多种手段帮助用户完成激活
考虑因素：用户决策速度有多快？新用户激活期多长？如果用户未激活，是否有其他
触达用户的渠道？
常见方法：通过多种方式，适时教育用户、利用外部渠道推送（如公众号、微博）
及时奖励：对于完成激活行为的用户，及时给予反馈和奖励，鼓励用户继续前进，完
成更多行为
考虑因素：用户完成行为越困难，奖励越要好；如果行为是产品的关键行为，奖励可
以帮助行程习惯；如果流程较长，要在中间过程给予奖励，重新充电
常见方法：用户完成关键行为后，庆祝以示鼓励；即时反馈，有“获得”感
结合用户动力和阻力，初步评估激活难度，我们根据产品类型的不同，激活难度也有
很大区别，下面按产品类型评估激活难度：
激活难度 5 电商 动力弱、阻力大
激活难度 4 SaaS平台 动力强，阻力大
激活难度 3 小游戏 动力弱，阻力小
激活难度 1?工具 动力强，阻力小
通常按照成本由低到高可以分为调整产品手段、调整渠道策略、调整激励方案、调整
人工互动：
产品层面：设计新用户上手流程，产品首次体验等
渠道层面：通过短信、push、邮件、公众号等触达
激励层面：通过新用户红包、优惠刺激用户
版权声明：本文标题：产品经理新用户激活难学会这几招降维打击提升用户留存 内容由网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：http://roclinux.cn/p/1712901837a611616.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。
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