找到产品中的Aha moment,像Facebook一样增长

Aha moment(多译为“顿悟时刻”)这个表达是由德国心理学家及现象学家卡尔·布勒在大约100多年前首创的。他当时对这个表达的定义是“思考过程中一种特殊的、愉悦的体验,期间会突然对之前并不明朗的某个局面产生深入的认识。”现在,我们多用 Aha moment 来表示某个问题的解决方案突然明朗化的那个时刻。

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从产品体验角度来说,Aha moment 或者 Magic moment ,是用户在使用产品中的爽点;从产品的优化方向来说,它相当于是有价值的用户行为,这些行为将决定用户是继续使用你的产品还是选择你的竞争对手;它对用户留存以及产品的稳步增长有着决定性影响。

 

在作者看来,这两个 Aha moment 从本质来说是不一样的,但又有一定相关性,前者代表着产品存在的价值,是在产品处于 MVP 阶段时就定好的,我们今天要聊的是后者,因为普通用户在使用产品过程中,通过哪些具体行为留存下来,从而成为优质用户,这个是我们无法准确预知的,然而一旦找到这这些行为,它就可以成为实现产品增长的秘密武器。

 

即便是再优秀的产品,也会在产品发展方向中经历遭遇迷失,如果在这个阶段没有及时找到正确方向引导用户,产品的留存和增长就很难实现。 Facebook  在早期阶段,就发现影响留存和活跃最重要的因素就是好友数量,之后他们再持续不断的优化和测试中,找出了属于他们的 Aha moment,就是确保新用户在10天内添加7个好友,完成了这个动作后,这个用户就有很大几率留存下来,在确认这个方向后,他们将这个目标作为产品优化的核心目标之一,通过不断的优化和改进,打造了今天社交平台在新用户引导界面几乎都在使用的 “pepole you may know”。

 

除了 Facebook 以外,任何一个我们听说过的硅谷公司都有他们自己的 Aha moment :

Linkedin :添加一定数量的联系人
Twitter :用户之间互相关注
Zynga :次日留存
Dropbox :上传一个文件

 

现在我们情清楚了,Aha moment 实际上就是用户接触产品后的一些特定行为,这些特定行为对于产品留存率有着决定性的影响,可以说是产品爆发的拐点。但是问题来了,如果我的产品目前还没有这些公司那么厉害,如何才可以找到这个 Aha moment ?别急,这就是本文要帮助你解决的问题~

其实,要找到这个产品增长的拐点,2步即可:

1.同期群分析 (Cohort Analysis)–找出关键用户行为

2.A/B测试–验证最佳用户引导方向

 

以上两个工具(方法论)缺一不可,关于它们的概念和定义我就不在这里多介绍了,大家可以在百度找到很多详细的解释,目前第三方做数据分析的产品也几乎都可以实现同期群分析,我们直接来看看具体的实施过程吧:

通过数据分析工具筛选出高质量用户/留存用户以及低质量用户/不活跃用户的具体行为

通过用户行为跟踪分别查看这两部门用户都做了什么,找到留存用户/高质量用户的独有特定行为

 

这点非常关键,所以要强调一下,之前有很多同学认为,只看留存用户的行为就可以确认 Aha moment 的方向,但事实上并非如此,我们需要对比找出留存用户的行为与流失用户行为之间的差异,确认那些在留存用户中占比最高,并且与留存有正相关的用户行为。例如,找到留存用户行为有添加3个好友,发送2条消息和浏览5篇文章后,进行研发评估后,我们确认引导用户添加3个好友这个功能可以最快实现,然后确认运营策略,调配开发资源去实现这个功能了,但如果事实上,流失用户中的用户也有很大比例添加是3个好友,那就意味着我们有可能在做一个无意义的功能了···

 

与留存有正相关的行为可能不止一个,我们需要根据产品战略,技术开发的难易程度、用户调研和内部讨论进行综合评估,确认一些可以尽快将其完善成功能的行为类别作为 Aha moment 的首选假设,之后实施研发,将其作为后续A/B测试的试验版本。

 

将那些不活跃的/低质量客户设为试验受众,通过A/B测试观察这些不活跃/低质量用户的数据是否可以提升,从而达到活跃用户的标准,进而找出真正的 Aha moment 。

 

A/B测试是验证假设的最佳工具,我们将现有版本作为原始版本,有新功能的版本作为试验版本,通过用户行为验证我们的假设是否成立。

 

通过不断测试之后,试验数据将告诉我们哪些行为会成为 Aha moment ,我们确认之后通过A/B测试工具将附带 Aha moment 的版本推送给所有用户。

 

本文作者:傅礼阳@吆喝科技 CSM 团队

 

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