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
在统计调查与数据分析中,抽样方法分为简单随机抽样与复杂抽样两大类。简单随机抽样因样本均匀、计算简便,是基础的抽样方式,但 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27数据分析的基础范式,是支撑数据工作从“零散操作”走向“标准化落地”的核心方法论框架,它定义了数据分析的核心逻辑、流程与目 ...
2026-01-27在数据分析、后端开发、业务运维等工作中,SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求, ...
2026-01-26支持向量机(SVM)作为机器学习中经典的分类算法,凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力,被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26在数字化浪潮下,数据分析已成为企业决策的核心支撑,而CDA数据分析师作为标准化、专业化的数据人才代表,正逐步成为连接数据资 ...
2026-01-26数据分析的核心价值在于用数据驱动决策,而指标作为数据的“载体”,其选取的合理性直接决定分析结果的有效性。选对指标能精准定 ...
2026-01-23在MySQL查询编写中,我们习惯按“SELECT → FROM → WHERE → ORDER BY”的语法顺序组织语句,直觉上认为代码顺序即执行顺序。但 ...
2026-01-23