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新用戶激活的痛點和解決方案 如何用戶激活？( 二 )

小知識用戶激活

模擬得到的價值：

  • 激活方案一定要讓用戶可以感受到產品價值并受益；
  • 推動用戶達到激活時刻 ， 不能簡單機械的強推用戶做某些動作 ， 而是要盡可能模擬用戶受益的那一時刻 。
3. 如何找到新用戶的激活時刻如果你目前負責的產品僅僅是以簡單的注冊、登陸作為激活標準 ， 你會發現你很難找到切入點去改善目前的產品留存 。 這兩個行為很少能讓用戶感受到產品的價值 ， 我們更應該去尋找真正能改變用戶留存的Aha時刻 。
找到新用戶激活時刻的4個步驟：
3.1 第一步：提出備選激活行為
  • 明確產品的長期價值；
  • 找到新用戶在開始使用產品時能夠最快感受到長期價值的方式；
  • 根據上述方式 ， 提出幾個最可能的備選新用戶激活行為 。
通過定性分析找出備選激活行為：
（1）通過關鍵問題
  • who：用戶是誰？
  • what：用戶用這個產品要解決的問題是什么？
  • why：用戶為什么要解決這個問題
  • Vs：用戶還有其他什么方法解決這個問題？
（2）通過用戶調研：對比不同用戶的回答 ， 發現產品對用戶最重要的價值 ， 找到備選的激活行為
  • 長期最活躍的用戶：為什么覺得產品有價值？
  • 注冊后迅速離開的用戶：為什么迅速離開？
  • 注冊后活躍使用的用戶：為什么留下來了？新用戶時期做了哪些動作 ， 有哪些關鍵的體驗？

新用戶激活的痛點和解決方案 如何用戶激活？

文章插圖
3.2 第二步：找到激活行為（和留存相關性最強的行為）從幾個備選激活行為里 ， 找到早期留存相關性最強的早期行為 。
  • 原則1：使用頻次越高 ， 新用戶越快期待從產品中獲得價值 ， 可以根據使用頻次 ， 預判新用戶激活期；
  • 原則2：生命周期越短 ， 新用戶越快期待從產品中獲得價值；
  • 原則3：分析新用戶的實際數據 ， 看絕大多數早期激活行為發生的時間窗口 。
通過定量分析方式找到激活行為：
找到新用戶激活期：評估激活行為要多快發生；
找到激活行為：對比早期留存曲線 ， 找到該新用戶激活期內 ， 做了和沒做對早期留存影響最大的1個行為 。
案例：畫出不同用戶組新用戶留存曲線
對比留存曲線 ， 找到與留存相關性最強的行為：
  1. 從30天留存率來看 ， 【安裝3天內使用特效元素】留存表現最好 ， 【安裝3天內使用文字】特效稍差一些 ， 說明特效的功能比文字更具有吸引力 。
  2. 用戶激活期前3天 ， 【安裝3天內使用特效元素】曲線優于其他 。
  3. 【安裝3天內使用特效元素】【安裝3天內未使用特效元素】30天的留存曲線差別最大 ， 判斷完成【安裝3天內使用特效元素】可能是留存相關性最強的指標 。
因此得出【安裝3天內使用特效元素】最可能是Aha時刻 。
3.3 第三步：計算魔法數字為什么要計算魔法數字：
  • 有些激活行為 ， 只做一次就夠了 ， 比如電商的魔法數字就是完成首次購買；
  • 有些激活行為需要多次 ， 才能確保用戶感受到產品價值 ， 比如抖音；
  • 理論上重復次數越多 ， 對于留存提升越大 。 但是新用戶激活時間優先 ， 讓用戶重復太多次行為不現實；
  • 因此我們希望找到激活行為的最佳次數 ， 確保用戶獲得價值 ， 同時又不給用戶帶來負擔 。
計算魔法數字方法1：邊際效用最大法
  • 畫出新用戶首日激活行為次數的分布圖
  • 分析首日激活行為次數和次日留存率關系
  • 找到留存邊際效益最大的點對應的激活行為次數
計算魔法數字方法2：韋恩圖
目標：以有過一定次數該行為的用戶和留存用戶的交集最大化為標準
注意：魔法數字并不是絕對的
  • 魔法數字具有相關性 ， 類似的行為可能有多種統計方式
  • 只代表多數用戶統計情況 ， 是大多數用戶的轉折點
  • 后續可以根據不同的用戶畫像繼續細化指標 ， 使之更加精準、更有針對性
3.4 第四步：測試驗證因果性相關性：觀察到有某個早期行為的用戶 ， 同時留存率更高
因果性：用戶做了某個早期行為 ， 導致留存率更高
相關性≠因果性
以上三步我們只是找到了Aha時刻和留存的相關性 ， 接下來 ， 我們需要通過AB測試讓更多人觸發Aha時刻 ， 并且觀察留存是否有所改善 ， 才能證明最終的因果性
4. 明確新用戶激活線索的方法4.1 定量分析：激活漏斗通過定量分析找出新用戶激活漏斗的哪一步流失率最高 ， 并針對這個環節做運營及產品的優化策略 。

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