京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
接着上文我们来聊一下“用户激活”这个话题,提到用户激活,怎么样的营销决策是好的呢?相信很多同学脑海都浮现一个词,没错,就是“Aha”时刻,用户激活是离不开Aha时刻的。
如何定义它呢?Aha(惊喜)时刻,就是新用户第一次认识到产品的价值,从而脱口说出“啊哈,原来这个产品可以帮我做这个啊”的那个时刻。
这是一个至关重要的时刻,他区分了那些从产品中发现了价值和那些没发现价值的用户。这也是一个“有感情”的时刻,用户觉得他从广告里看到的那些承诺,产品在这一刻都履行了,因此觉得满足甚至感到惊喜。
在这里给大家列举了几个知名产品的Aha时刻:
通过这些例子,大家不难发现定义Aha时刻的一些规律——那就是清晰、具体、可衡量,并且发生在用户体验的较早期,以及符合下面的描述:
(谁)在(多长时间内)完成(多少次)(什么行为)
不难看出,要找到以上信息来定义Aha时刻,需要三步:
第一步,定义一个关键行为;
第二步,找到关键行为的完成者;
第三步,需要明确规定在早期多长的时间内?并且在这段时间内用户需要完成多少次关键行为?
举个例子,对于各大社交网站如Facebook、Twitter来说这个关键行为是建立社交关系;对于企业软件Slack而言则是其核心功能:发送信息。让新用户通过采取某个特点行为迅速了解产品的价值所在,到达Aha时刻,这个行为就叫做“关键行为”。但是,每个产品的关键行为不同,要具体分析。小伙伴们可以带入性的来思考一下这几个问题:
1. 你希望用户每次使用产品时都做的行为是什么?
2. 用户做出了哪个行为更有可能长期留存下来?
3. 哪个指标是整个公司最在意的?哪个指标是你最希望提升的?哪些用户行为直接影响了这个指标?
4. 你有几个不同产品或者功能吗?他们都分别是什么?每个产品或者功能的成功指标是什么?和哪些用户行为相关?
通过以上问题找到了一些方向之后,我们要做的就是通过下面4步确认关键行为。
第一步,列出可能的关键指标;
第二步,通过数据分析筛选关键行为;
第三步,通过定性用户调研进一步确认关键行为;
第四步,找到关键行为和Aha时刻
那么,在了解新用户引导方面的激动指数时,我们首先要明确用户的初始激动指数,这个指数通常来自于品牌,广告设计和来源投放;其次,了解各个元素对激动指数的影响;最后,综合审计新用户激活漏斗的各个环节。
通过前面讲的内容,我们明确了新用户激活的重要性,知道了新用户激活的重要性,知道了如何找到Aha时刻,衡量新用户激活该采用哪些指标,下面我们通过一些具体的案例,介绍用户引导的四大原则和需要避免的八大误区。
原则一:增强动力。Uber的用户推荐流程巧妙利用推荐人的社会信任。
原则二:减少障碍。每一个障碍,用户都会消耗能量,其激动指数都会下降一点点。
原则三:适时助推。
原则四:私人订制。用户的偏好不同、背景不同、使用产品的目的不同,“千人一面”的新用户引导很可能不能满足每个用户的需求,这是需要引导个人化,最大化的满足用户需求,提高激活率。以下是几个成功案例:
除了四大原则外,在建立新用户引导流程时还应该注意避免下面的八大误区。
第一, 新用户注册和引导步骤太多,流程太长;
第二, 没有聚焦到一个关键行为上,想让新用户做的事情太多;
第三, 花太多时间教用户怎么做界面,而没有让用户使用产品;
第四, 让用户太快完成设置,没有给予足够的教育;
第五, 新用户注册太顺利了,没有设置必要的障碍筛选掉不合格的用户;
第六, 以“注册完成”为衡量新用户引导的标准,而不是“用户激活”;
第七, 对每个用户都统一对待;
第八, (最重要一点)完全照抄以上介绍的最佳实践,而不进行A/B测试。对于不了解A/B测试的同学可以关注小P的下一篇简读哟~讲解王晔老师的A/B测试。
写在最后:新用户激活是一个系统的工程,需要多个团队的参与、多个渠道的配合,并且不限于新用户注册的第一天,而是要延续到首周、首月,甚至是更长的时间段。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中,仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-06-18在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-06-17【核心关键词】数据库、电商、知识、产品、数据产品、监管业务、产品经理、业务系统、用户行为分析、用户分析、数据分析、电商 ...
2026-06-16在 Python 动态类型与面向对象的编程体系中,变量定义与类实例化是构建代码逻辑的两大核心基石。变量是数据存储、传递与运算的基 ...
2026-06-16 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据和表结构数据有什么区别”“数据类型误判会引发哪些分析错误” ...
2026-06-16在 MySQL 查询性能优化体系中,索引是降低查询耗时、提升数据库吞吐的核心手段。其中联合索引与覆盖索引是实际开发中最高频的两 ...
2026-06-15在数据仓库建设与商业智能分析体系中,维度建模是应用最广泛的建模方法论,而事实表与维度表是维度建模的两大核心构件,共同构成 ...
2026-06-15 很多数据分析师能熟练计算指标,但当被问到“这家企业的核心业务目标是什么”“如何把模糊的战略目标拆解为可量化的指标”“ ...
2026-06-15在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10