为什么「用户激活」很重要

在 AARRR 海盗模型中,用户激活是第二个非常重要的步骤。我们通过各种市场拉新手段获取了大量新用户,如果在用户激活这个过程没有做好的话,这些流量就白白流失了。

新用户来到产品后,对产品的第一印象决定了他接下来是否会留下来。所以用户激活的本质就是迅速给用户传递产品核心价值,通常用户激活的手段包括提升新用户体验,落地页,和引导视频等等。

前 Facebook、Twitter 增长团队成员,Josh Elman 和前 Pinterest 增长负责人 Casey Winters 都认为用户激活是增长策略中非常关键的一环。

Josh Elman 甚至说:公司应该花和产品开发至少一样多的精力在新用户引导上,甚至更多。

为什么呢?我们先来看两个数据。

在谷歌应用商店里的 App 中,绝大多数在第二天就流失了超过 70% 的用户。这意味着对于绝大多数 App 来说,市场辛辛苦苦拉来的流量,在第二天就走掉了 70% 以上。然后,就再也不会有然后了。而早期用户激活率只要提升一点点,对于后期的用户留存和盈利都有着极大的影响。

但是在实际的情况中,用户激活经常处于一个两不管地带。因为对于市场部门来说,他们主要的工作是通过各种方式和渠道拉来新用户;对于产品部门来说,他们更多是在专注于搭建整个产品的构架体系。

而新用户的注意力窗口往往非常短,不论是手机端还是 PC 端。对于一个完全不了解产品的新用户来说,能不能迅速感知到产品的核心价值,是能否留住他的关键。所以如果能有一个增长黑客或者增长团队来专注地在用户激活上做一些改进和实验,往往都会有很好的效果。

新用户激活的 5 步指南

第一步,找到Aha moment:也称惊喜时刻

Aha moment:也称惊喜时刻,通常指新用户第一次感知到产品核心价值的瞬间。

新用户在经过市场培育到使用产品,对产品的认识会从一个模糊的概念到清晰的落地感知。这是一个有温度的时刻,用户第一次清晰地感受到了产品能带给他的价值和改变。

比如说在使用 GrowingIO 之前,用户是不知道原来数据挖掘和分析还可以对业务人员这么友好的。

在硅谷一些具有成熟增长体系的公司,他们都会对 Aha moment 有一个清晰的定义,通常的格式都是(谁)在(多长时间内)完成(多少次)(什么行为)。

为什么要找到 Aha moment ?有以下三个原因:

  • 帮助你找到用户的留存模式:告诉你哪些行为导致了用户的留存。
  • 指导激活和留存实验:因为这是一个先导性的指标。
  • 帮助团队找到清晰的聚焦点。

举个 Airbnb 的例子,在他们的增长团队中,有付费增长团队、病毒营销团队和平台优化团队。这三个团队的目标都非常一致,就是让新用户迅速达到「第一次订房」的 Aha moment。这样目标一致的工作方式就非常有效率。

如何找到 Aha moment ?

  • 列出 3-5 个你认为可能和用户长期留存有关系的用户行为;
  • 通过数据分析找到和长期用户留存正相关性最强的行为;
  • 通过定性用户调研进一步确认;
  • 对于新用户,一般集中到一个激活行为上
举个简单的例子,对于一个自拍软件来说,可能跟用户长期留存的行为有:照了 5 张自拍,试用了 3 个滤镜,分享了 1 张照片。

经过定量分析,发现和留存正相关的行为包括:照了 5 张自拍,试了 3 个滤镜。

再通过用户调研,定性分析,最终确定新用户的 Aha moment 是「试了 3 个滤镜」。

第二步,衡量新用户激活

找到了 Aha moment 之后,如何衡量新用户的激活呢?这需要一个明确的激活指标,这个指标指的是新用户在一定时间内完成激活行为的比率。

这个指标要根据公司自己的业务和产品情况而定,比如 Pinterest,作为一个图片社交网站,他们需要新用户花时间浏览网站,所以在一周内还能记得他们并且返回的用户就算是成功激活了,因此他们的激活指标就是注册 1 周内返回的用户/总注册数。

而我所在的公司 Acorns,由于是一个微型投资平台,新用户的核心行为是投资,所以我们的激活指标就是注册1周内投资用户/总注册数。

当你的团队明确了激活指标后,我会建议你做一个新用户激活的漏斗。

比如上图,我们以一个普通的应用为例子,拉出新用户从下载到注册再到完成激活动作的数据,做成一个激活漏斗。

从这个图中,我们可以明显看到注册第二步和完成激活动作的流失用户量最大,那么这两个步骤的改进空间就是最大的,相对应的增长 ROI 也是最高的。

第三不,实验迭代提升激活率

刚刚讲到在新用户激活漏斗中,我们可以很明显地看到用户流失量最大的步骤。那么接下来,我们就可以在这些地方去设计实验,优化迭代,以提升整体的激活率。

下面我举个 Acorns 自己的例子:

由于我们是一个投资平台,所以在注册过程中用户需要输入自己的银行信息,但是通过激活漏斗数据,我们看到在这一步有很多用户流失掉了。

我们的假设是可能用户觉得输入银行信息不安全,那么针对这一个流失点,我们就设计了一些实验想法,做 A/B 测试。

比如加入安全标志,用不同的银行 logo 设计,优化文本,产品内弹出信息窗以解释链接银行的必要性等等。

当你发现了新用户激活过程中的流失点之后,你就可以根据这个节点产生各种各样的实验想法,不断地去迭代和优化,以帮助用户达到 Aha moment。

总体的实验步骤就是:发现问题 – 分析数据 – 产生假设 – 设计实验 – 衡量结果,不断循环。

除了刚刚上面这种比较偏定量实验的方法以外,还有一种比较偏定性实验的思维模型,即新用户的「激动指数」。

这是 Dropbox 的一位增长专家分享给我们的,简单来讲,就是一个新用户在开始准备使用某一个产品或服务时,他感兴趣的程度也就是「激动指数」是比较高的,而且会因为网站的活动、标题、设计等等进一步提高。

然而在漫长的注册流程中,会一步一步地消耗掉用户的「激动指数」,因为注册这个行为本身是不给用户带来价值的。

这个思维模型是建议大家用比较定性的思维去模拟新用户来到产品后的旅程,所以首先你需要明确新用户最初始的激动指数,进而了解各个元素/步骤对指数的影响,然后再定期综合审核漏斗的各个环节。

第四步,新用户引导的四大原则

上面这张图是我个人认为非常有用的新用户引导四大原则,即增强动力,去除障碍,适时助推和私人订制,而这四大原则其实也是基于 BJ Fogg (编者注:行为科学家)的用户行为模型而推导来的。

用户的行为 = 动力 x 能力 x 触发。所以增强动力、私人订制都是为了提升新用户的使用动力,去除障碍就是提升新用户的使用能力,适时助推就是给到用户明确的触发机制。

原则一、增强动力

下面举两个经典的例子:

如上图左,一定订票的应用在要求用户打开推送同之前,会先引导用户成功完成一次订票,借着需要给用户发送重要信息的契机,促使用户打开推送避免错过票务信息。这个实验让推送打开率提升了将近200%。

上图右是一个移动设备安全应用,他们在要求用户打开地点分享时给了用户非常强的助推,即告诉用户打开地点分享可以帮助你迅速地找到丢失的移动设备。

这两个都是增强用户动力非常好的例子,即给用户解释了这个行为对他的好处是什么。

另一个比较好的例子是 Uber,他们在用户推荐这个环节,利用了推荐与被推荐用户间原有的社会信任。

比如我把 Uber 推荐给一个朋友,他会收到一条短信说,你可以接受来自 xx 的推荐,我们会给你和推荐者赠送一些优惠券。

还有一个例子是我们 Acorns 自己的,新用户在完成注册后,我们会在产品内生成一个很漂亮的动画,给到用户一个定制化的投资方案。

这个过程看起来比较多余,但是数据表明用户非常喜欢这个环节,注册完成率也提升了很多。

语言学习应用 Duolingo 允许未注册用户先开始学习,当你需要储存进度时才必须注册。这也是非常好的方式,推迟了开设账户的时间,但是也给了用户更强的动力。

原则二、去除障碍

在讲解「去除障碍」之前,我想提一个概念,即「认知负担」。

什么是「认知负担」呢?乔布斯和马克·扎克伯格都常年穿同样的衣服,因为多样性的衣服会提升他们的认知负担,花更多的时间和精力去决定到底要穿什么,但是其实这些时间和精力可以拿去做更多更有价值的事情。

所以对于用户来讲也是一样的,我们要尽可能地减轻新用户的「认知负担」,也就是我们常说的「Don’t make me think」。

比如大家熟知的社交应用 Line,他们把用户条款页面的多余信息都隐藏起来,只留下最重要的几条给用户,就这么一个简单的行为,就让整体注册完成率提升了非常多。

另一个去除障碍的方式是「避免冷启动」,相比于移除多余步骤,这个方式可能大家思考和接触地并没有那么多。

什么叫避免冷启动呢?就是避免让你的用户来到一个需要他从头开始思考的页面。

比如在 Acorns 上,最初我们是需要用户自己来填写定期投资金额的,后来我们就设置了一个默认的 10 美元,用户也可以自行修改,但是这个简单的改动就让投资成功率高了很多。

原则三、适时推助

我们需用灵活的 UX 模式进行各种用户引导,目的都是让用户在最少的时间里获得最大的价值。

比如 Robinhood 直接让用户在注册前就使用一个虚拟账户体验股票买卖过程;HeadSpace 则利用各种可爱的标记进行用户引导;Google Calendar 利用弹窗进行用户引导。

除了产品内的用户引导,我们还可以利用一些外部的渠道去提醒用户完成用户引导,比如推送、短信、邮件等等。

原则四、私人订制

私人订制是让用户根据自己的兴趣选择,然后给到一些个性化的内容。

比如 FourSquare 就是根据用户兴趣来推荐附近的饭店。

LinkedIn 会在用户注册过程中询问用户注册的目的,进而给到不同的用户引导。

这些都是非常值得借鉴的新用户引导方式,但是需要注意的是,不是所有的方式都适合自己的产品,不要盲目跟风,要不断地测试和迭代。

比如说 Pinterest 就是一个很好的例子,他们的用户在早期绝大多数都是女性,所以经过测试他们发现给新用户推荐朋友喜欢的图片就很有效。

然而当男性用户越来越多之后,用户激活率就开始不断地下降,于是他们做了一个改进是让用户选择自己的性别,然后根据性别来推荐不同的内容,获得了很好的效果。

所以即便是同一个产品,当你的用户群体发生变化时,你的新用户引导策略都需要不断地调整,更不要说不同的产品直接使用别人的策略了。

第五步,新用户激活是个系统工程

上图是 Instagram 的新户激活体系,可以看到这个体系不仅包含了新用户前 7 天的注册激活流程,还包含了注册 60 天后的持续活跃度。

除了用户使用旅程以外,新用户的激活还需要多个渠道的配合。

比如 Twitter 就会利用多个渠道去推动用户快速达到他们的 Aha moment,即关注 30 个用户。他们会在注册过程中根据兴趣自动推荐用户,找到已有联系人,或者邮件推荐新的关注对象。

最后,即使你的新用户被成功激活,你还是要继续关注他后续的进程,把一个激活用户一步一步地培养成忠诚用户。

上图左是一个用户参与度阶梯,可以看到从激活用户到最佳用户,还有很长的路径要走。上图右是 GrowthHackers 的新用户任务清单,我们希望用户遵循这个清单,一步一步地去感受产品核心价值,进而成为参与度更高的用户。

使用了这个任务清单后,我们的关键行为激活率提升了 1400%。

作为一个增长黑客,应该迅速找到杠杆效应最强的部分,证明自己的价值。新用户激活这个部分,正好处于产品市场两不管地带,却是增长 ROI 最高的地方。

如何赢在「用户激活」,将市场拉来的流量高效转化,为产品长期的留存和变现添柴助力?希望这期公开课能给你一些启发。

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