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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？
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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：
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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 。
1. 新用户激活的痛点和解决方案
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 。
2. 利用激动时刻明确新用户激活目标
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 。分页标题
2.1 激活时刻公式
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2.2 激活时刻前提假设
- 产品对于用户是有长期价值 ， 达到PMF状态 。
- 通过某些关键行为 ， 用户可以快速感受到产品价值（新用户注意力和停留时间有限 ， 我们需要找到最关键的一个行为 ， 让更多新用户更快感受到价值 ， 并不是要所有的新用户都感受到产品的所有价值） 。
- 感受到长期价值的新用户有更大的可能性了留存下来 。
简化的行为：
- 实际业务中 ， 新用户激活可能有多个行为导致 ， 不同人可能行为不同 ， 感受的价值不同 ， 激活的时间点也不同；
- 激活时刻 ， 就是找到一个对于大部分新用户最可能的激活行为 ， 从而给新用户激活方案找到清晰的行为目标 。
- 激活方案一定要让用户可以感受到产品价值并受益；
- 推动用户达到激活时刻 ， 不能简单机械的强推用户做某些动作 ， 而是要尽可能模拟用户受益的那一时刻 。
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：
3.1 第一步：提出备选激活行为
- 明确产品的长期价值；
- 找到新用户在开始使用产品时能够最快感受到长期价值的方式；
- 根据上述方式 ， 提出几个最可能的备选新用户激活行为 。
（1）通过关键问题
- who：用户是谁？
- what：用户用这个产品要解决的问题是什么？
- why：用户为什么要解决这个问题
- Vs：用户还有其他什么方法解决这个问题？
- 长期最活跃的用户：为什么觉得产品有价值？
- 注册后迅速离开的用户：为什么迅速离开？
- 注册后活跃使用的用户：为什么留下来了？新用户时期做了哪些动作 ， 有哪些关键的体验？
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3.2 第二步：找到激活行为（和留存相关性最强的行为）
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 。
- 原则1：使用频次越高 ， 新用户越快期待从产品中获得价值 ， 可以根据使用频次 ， 预判新用户激活期；
- 原则2：生命周期越短 ， 新用户越快期待从产品中获得价值；
- 原则3：分析新用户的实际数据 ， 看绝大多数早期激活行为发生的时间窗口 。
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
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对比留存曲线 ， 找到与留存相关性最强的行为：
- 从30天留存率来看 ， 【安装3天内使用特效元素】留存表现最好 ， 【安装3天内使用文字】特效稍差一些 ， 说明特效的功能比文字更具有吸引力 。
- 用户激活期前3天 ， 【安装3天内使用特效元素】曲线优于其他 。 分页标题
- 【安装3天内使用特效元素】【安装3天内未使用特效元素】30天的留存曲线差别最大 ， 判断完成【安装3天内使用特效元素】可能是留存相关性最强的指标 。
3.3 第三步：计算魔法数字
为什么要计算魔法数字：
- 有些激活行为 ， 只做一次就够了 ， 比如电商的魔法数字就是完成首次购买；
- 有些激活行为需要多次 ， 才能确保用户感受到产品价值 ， 比如抖音；
- 理论上重复次数越多 ， 对于留存提升越大 。 但是新用户激活时间优先 ， 让用户重复太多次行为不现实；
- 因此我们希望找到激活行为的最佳次数 ， 确保用户获得价值 ， 同时又不给用户带来负担 。
- 画出新用户首日激活行为次数的分布图
- 分析首日激活行为次数和次日留存率关系
- 找到留存边际效益最大的点对应的激活行为次数
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
- 魔法数字具有相关性 ， 类似的行为可能有多种统计方式
- 只代表多数用户统计情况 ， 是大多数用户的转折点
- 后续可以根据不同的用户画像继续细化指标 ， 使之更加精准、更有针对性
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
4. 明确新用户激活线索的方法
4.1 定量分析：激活漏斗
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
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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：
- 直奔主题：多一个步骤就可能导致用户流失 ， 因此减少不必要的支持行为 ， 加速用户达到aha时刻；
- 权衡利弊：少数支持行为虽然推迟aha时刻 ， 但有长远好处 ， 可以保留 ， 但要优化找到最佳方式 ， 从而降低用户流失 。
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？
- 通过路径分析 ， 了解用户的真实路径是什么？
- 通过激活漏斗分群 ， 了解是否不同分群流失率不同？
- 通过激活漏斗的间隔分析 ， 了解用户的激活速度？
- 通过用户调研了解背后的原因是什么？
- 通过点击热图了解用户首先点击的元素是什么？
通过激活漏斗分群 ， 了解不同分群是否流失率不同 。分页标题
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
4.3 通过激动指数寻找激活线索
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 。
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5. 通过用户行为公式 ， 梳理激活思路
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
6. 评估难度及成本确认激活方案
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
人工层面：通过客服、社群培养用户
7. 总结
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作者：GrowthZ；公众号《量化增长黑客》
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【新用户激活难？学会这几招降维打击提升用户留存】题图来自Unsplash ， 基于CC0协议
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标题：新用户激活难？学会这几招降维打击提升用户留存
