當下互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境，流量紅利消失，增長是愈難，愈是要增長。

關于增長的一些方法和實戰(zhàn)，做以下總結和分享：

本文將回答以下問題：

1. 增長轉化流程中，最應該核心關注的是哪一個環(huán)節(jié)？
2. 怎樣才算是真正意義上的產(chǎn)品激活，你的激活數(shù)據(jù)算對了么？
3. 像俄羅斯套娃一樣，幫你一步步找到產(chǎn)品的Aha時刻！

一、最應該核心關注的是激活轉化

說到增長，若在AARRR基礎上再濃縮提煉一下，那就是「認知-觸達-轉化」。

認知：即設法讓潛在用戶知道/聽過你

回想下這些場景：

“你在地鐵、樓宇、電梯間看到的各種洗腦式刷屏廣告，比如，「找工作就上BOSS直聘」，「旅游就上馬蜂窩」?！?/p>

“你從朋友口中聽到，通過XX電商產(chǎn)品不僅能領券購物，收貨后還能按比例返現(xiàn)，于是你默默的下載使用了。”

“你的微信好友向你發(fā)來了XX活動的助力、砍價、點贊邀請”

“你可能還得到過微商朋友關于各種XX產(chǎn)品的親切慰問”

……

這些品牌傳播、KOL裂變、老帶新分享、口口相傳等都是讓用戶產(chǎn)生認知的方式，在用戶的潛意識里悄悄地埋下了一粒種子。

觸達：即設法讓潛在用戶發(fā)現(xiàn)/看到你？

回想下這些場景：

“你在應用商店下載安裝了微信、支付寶、百度地圖、招商銀行…”

“你在XX網(wǎng)站輸入「數(shù)據(jù)埋點」想搜下數(shù)據(jù)埋點怎么做，搜索結果出現(xiàn)了神策數(shù)據(jù)、GrowingIO”

“你在XX短視頻平臺刷視頻打發(fā)時間，隔三差五就會出現(xiàn)XX自考本科，XX少兒英語，XX漫畫，XX游戲的產(chǎn)品廣告”

“你看到常用學習平臺的友情鏈接里出現(xiàn)了一款XX產(chǎn)品”

“你在手機的負一屏看到了來自Siri建議的XX產(chǎn)品”

……

這些SEM、SEO、信息流、商店的渠道投放、廠商合作、BD合作等都是觸達到用戶，讓用戶能夠看到、獲取到產(chǎn)品的方式。

轉化：它是一個集合體

包括：

（1）獲取到新用戶的激活轉化

（2）激活用戶提升忠誠度的留存轉化

（3）留存用戶的分享推薦轉化

（4）留存用戶的付費價值轉化

（5）以及流失用戶的召回轉化

在認知、觸達環(huán)節(jié)我們已經(jīng)投入了大量的精力和成本，進行產(chǎn)品的打磨，渠道的推廣、激勵的發(fā)放等。

接下來最核心的就是第一層轉化，即「獲取到新用戶的激活轉化」。

因為，只有潛在用戶在你的產(chǎn)品里成功激活轉化了，之前的全部投入才不會打水漂；否則若是用戶在你這獲得了不好的產(chǎn)品體驗，轉頭選了競品激活轉化了，那可真是為別人做了嫁衣。

同時，新用戶激活更有催化作用，前期新用戶的激活率每提升一個百分點，對應到之后的留存曲線上就會提高一點點，用戶整個生命周期價值就會放大，對整體的留存和收益都有積極的影響。

所以，在整個增長轉化的流程中，我們更需要關注并持續(xù)優(yōu)化新用戶的激活體驗。

二、激活轉化率要算對

激活轉化核心要解決的是：如何首次給用戶一個好的產(chǎn)品激活體驗。

將「好」定量來看，通過數(shù)據(jù)來解讀，明確的激活指標就是「激活率」。高的激活率，可算得上是有一個「好」的激活體驗。(激活率=激活用戶數(shù)/獲取用戶數(shù))

• 那么，新用戶需要達到什么程度，完成什么動作才算是激活呢？
• 新用戶下載完成后，僅打開進入APP算激活么？
• 新用戶進入APP后，點開瀏覽了一篇文章算激活么？
• 新用戶使用產(chǎn)品完成了拍照、美顏操作算激活么？

通常，在計算激活轉化率前，我們常會提到“Aha時刻”，只有達到了Aha時刻的用戶才可統(tǒng)計為激活用戶數(shù)。

比如：

• 某款社交產(chǎn)品，定義它的Aha時刻可以是1天內加3個好友，3天內加5個好友，7天內加10個好友，具體再根據(jù)產(chǎn)品所處階段及對應留存曲線來動態(tài)調整。激活策略更多會引導用戶加好友，不斷豐富社交圈。
• 比如某美顏相機產(chǎn)品，定義它的Aha時刻可以是一天內使用濾鏡功能進行照片的美化操作。激活策略是將濾鏡功能前置，讓用戶更容易發(fā)現(xiàn)并體驗到濾鏡功能。
• 比如某旅游電商產(chǎn)品，定義它的Aha時刻可以是6個月內完成首單。激活策略更重要是盡量精簡訂單流程，給到用戶優(yōu)惠激勵助推等。
• ……

三、用套路輕松找到Aha時刻

那什么是“Aha時刻”呢？

Aha時刻是用戶首次確認產(chǎn)品對自己“有價值”的那一刻，本質上，它是用簡化的行為數(shù)據(jù)模擬用戶首次得到價值的時刻。

在這一刻，用戶靈光乍現(xiàn)，興奮地脫口而出“啊哈，原來這個產(chǎn)品是用來XXX的”，此時，他已經(jīng)真切地感受到了產(chǎn)品的價值所在。

為什么一定要達到“Aha時刻”才能算真正意義上的激活？

以終為始， 這是從長期留存用戶倒推早期關鍵行為的結論，通過分析數(shù)據(jù)，觀察活躍用戶與流失用戶之間的行為差異。

當然，想要達到“Aha時刻”還需滿足3個前提條件：

（1） 產(chǎn)品對于用戶是有長期價值的（即PMF，也是達到產(chǎn)品-市場契合的本質）

（2）通過某些關鍵行為，新用戶可以快速感受到產(chǎn)品的（部分）長期價值

（3）感受到長期價值的新用戶有更大的可能性留下來

要怎么做才能找到產(chǎn)品的“Aha時刻”？

先將“Aha時刻”的定義進一步量化，可表示為：【誰】在【多長時間】完成【多少次】【什么行為】

由此，可直觀看到，我們需要明確目標用戶，找到具體激活行為，驗證魔法數(shù)字后，才能真正找到產(chǎn)品的“Aha時刻”。

第一步：提出備選激活行為

即確定激活目標：產(chǎn)品的Aha時刻備選激活行為是什么？為什么？

一個普適的方法是通過關鍵問題分析法。通過關鍵問題分析，找到產(chǎn)品的長期價值，和體驗到這些價值需要的行為，并反推新用戶在短期可以完成的行為有哪些?；卮鸷孟旅?個問題后，答案也就浮出水面。

（1）who，用戶是誰？

（2）what，用戶用這個產(chǎn)品要解決什么問題？

（3）why，用戶為什么要解決這個問題？

（4）vs，用戶還有其他什么方法解決這個問題？

（5）用戶可能的激活行為是什么？

（6）哪些行為用戶可以迅速完成？

另一個較花時間的方法是通過用戶調研分析法。如果有大量備選行為，可通過用戶調研進一步縮小備選行為數(shù)量，對于有多個使用場景和功能的產(chǎn)品尤其重要。

你需要核心關注并找到以下3個問題的答案：

（1）找長期活躍的用戶，為什么覺得產(chǎn)品有價值？

（2）找注冊號迅速離開的用戶，為什么迅速離開？

（3）找注冊后活躍使用的用戶，為什么留下來？新用戶時期做了哪些動作？有哪些關鍵的體驗？

第二步：找到與留存相關性最強的激活行為

這一步不僅要找到潛在的激活行為，還需要確定時間窗口。

首先，找到新用戶的激活期， 評估新用戶要多快完成激活？

這里有3個原則：

（1）使用頻次越高，激活越快，否則，反之（如：saas，需30天激活；社交，需1天激活）

（2）生命周期越短，激活越快（如：游戲，僅1天就激活）

（3）參考實際數(shù)據(jù)，看大多數(shù)早期激活行為發(fā)生的時間窗口（如：80%都發(fā)生在前1天，那可以粗略將時間窗口設為：1天）

然后，找到激活行為。對比早期留存曲線，找到對留存影響最大的其中1個行為。

那到底該如何找到“激活行為”？

只需這4步即可獲?。?/p>

（1）收集所有新用戶前30天留存數(shù)據(jù)；

（2）將用戶按有無某個行為分組，收集留存數(shù)據(jù)（如：所有新用戶、第一天使用過A功能、第一天沒使用A功能、第一天使用過B功能、第一天沒使用B功能）；

（3）畫出不同用戶組的前30天留存曲線；

（4）對比留存曲線，找到有無該行為，留存差別最大的。

第三步：計算魔法數(shù)字

即：用戶需要重復多少次。

為什么要計算魔法數(shù)字呢？

理論上，重復次數(shù)越多，留存提升越大。 有些激活行為僅做1次就夠，如電商首單； 有些激活行為需重復多次，如看短視頻。 實際上，需找到激活行為最佳次數(shù)，確保用戶獲得價值。

那要怎么計算魔法數(shù)字呢？

也有兩種方法：

方法1：邊際效用最大法

（1）畫出新用戶首日激活行為次數(shù)的分布圖

（2）分析首日激活行為次數(shù)和次日留存率關系

（3）找到留存邊際效益最大的點對應的激活行為次數(shù)

方法2：韋恩圖（首日使用XX功能與次日留存）

（1）找到有該行為，并且次日留存的人數(shù)

（2）找到有該行為，但無次日留存的人數(shù)

（3）找到無該行為，但有次日留存的人數(shù)

第四步：測試驗證因果性

需：通過AB測試驗證。

上面的步驟 找到某個早期行為的用戶，同時留存率更高，這暫且只能說明兩者的相關性。

只有通過實驗證明用戶做了某個早期行為，導致留存率更高，這才說明了兩者的因果性。

此時，完成以上四步，才能確定已經(jīng)找到該產(chǎn)品新用戶的Aha時刻。

四、案例：嘗試找到某知識付費產(chǎn)品的Aha時刻

下面以某知識付費產(chǎn)品做為case示例說明，如何一步步找到這款產(chǎn)品的Aha時刻。

第一步：提出備選激活行為

（1）who，用戶是二三線城市的讀書愛好者、終身學習者。

（2）what，用戶用這個產(chǎn)品想要養(yǎng)成讀書的習慣，讀好書，學到知識。

（3）why，用戶想要利用空閑時間讀書學習，不斷提升自己。

（4）vs，用戶還可以自行查找書籍，購買，閱讀，或是借助其他讀書平臺來達成。

（5）用戶可能的激活行為是：搜書、播放、加入書架、下載書、收藏書、買書。

（6）搜書、播放、加入書架、下載書、收藏書行為，用戶可以迅速完成，可作為備選行為。而買書有一定的決策成本，后置的可能性更大。

第二步：找到與留存相關性最強的激活行為

（無真實數(shù)據(jù)，暫且假設該產(chǎn)品的新用戶激活期是前1天，新用戶留存期是前30天）

模擬如下數(shù)據(jù)進行分析：該產(chǎn)品不同用戶行為分組的新用戶前30天的留存率。

從不同用戶組的新用戶留存曲線可見：最可能的激活行為是「使用加入書架功能」。

因為：安裝1天內使用加入書架功能的用戶近30天內整體的留存最高，且有無使用加入書架功能的曲線差別最大。

初步結論：用戶在激活前1天使用加入書架功能行為，最可能代表該產(chǎn)品新用戶的Aha時刻。

第三步：計算魔法數(shù)字（重復多少次）

針對第一天使用加入書架功能的用戶，模擬如下數(shù)據(jù)：

1. 畫出新用戶首日激活行為「使用加入書架功能」次數(shù)的分布圖
2. 分析首日激活行為次數(shù)和次日留存率關系
3. 找到留存邊際效益最大的點對應的激活行為次數(shù)

使用「邊際效用最大法」找到留存邊際效益最大的點對應的激活行為次數(shù)為1次。

第四步：測試驗證因果性【通過AB測試驗證】

上面三步找到了早期行為用戶的留存率更高的相關性，即「使用加入書架功能」的用戶留存率更高，后續(xù)需要設計實驗驗證。

• 實驗目的：驗證早期行為與留存率的因果性；
• 實驗設計：新用戶引導流程加入「使用加入書架功能」引導提示；
• 對照組：激活1天內沒有「使用加入書架功能」行為；
• 實驗組：激活1天內有「使用加入書架功能」行為。

假設實驗結論驗證了「使用加入書架功能」行為與留存率的因果性，則可以確認找到該產(chǎn)品新用戶的Aha時刻：用戶在安裝1天內使用過1次加入書架功能。

五、后續(xù)動作

以上，僅是掌握了找到某款產(chǎn)品新用戶激活的Aha時刻。

這距離新用戶激活還有一段距離，我們在找到了該產(chǎn)品新用戶的Aha時刻后，想要改善該產(chǎn)品的新用戶激活率，可以基于用戶行為公式：行為=（動力-阻力）*助推+獎勵

通過激勵、人工、渠道、產(chǎn)品等激活手段，針對性地增強用戶加入書架功能的動力、降低阻力、適時助推、及時激勵。

因此，我們還需要：

1. 進一步分析數(shù)據(jù)、發(fā)現(xiàn)線索， 找到提升新用戶激活的線索；
2. 梳理新用戶激活思路（通過行為公式，促使用戶完成激活行為）；
3. 綜合評估、確認方案（評估難度、成本并確認激活方案）。

最后，才能完整輸出新用戶激活的完整策略。

請持續(xù)關注后續(xù)章節(jié)更新~