找到產品中的Aha moment,像Facebook一樣增長

Aha moment(多譯為“頓悟時刻”)這個表達是由德國心理學家及現象學家卡爾·布勒在大約100多年前首創的。他當時對這個表達的定義是“思考過程中一種特殊的、愉悅的體驗,期間會突然對之前并不明朗的某個局面產生深入的認識。”現在,我們多用 Aha moment 來表示某個問題的解決方案突然明朗化的那個時刻。

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從產品體驗角度來說,Aha moment 或者 Magic moment ,是用戶在使用產品中的爽點;從產品的優化方向來說,它相當于是有價值的用戶行為,這些行為將決定用戶是繼續使用你的產品還是選擇你的競爭對手;它對用戶留存以及產品的穩步增長有著決定性影響。

 

在作者看來,這兩個 Aha moment 從本質來說是不一樣的,但又有一定相關性,前者代表著產品存在的價值,是在產品處于 MVP 階段時就定好的,我們今天要聊的是后者,因為普通用戶在使用產品過程中,通過哪些具體行為留存下來,從而成為優質用戶,這個是我們無法準確預知的,然而一旦找到這這些行為,它就可以成為實現產品增長的秘密武器。

 

即便是再優秀的產品,也會在產品發展方向中經歷遭遇迷失,如果在這個階段沒有及時找到正確方向引導用戶,產品的留存和增長就很難實現。 Facebook ?在早期階段,就發現影響留存和活躍最重要的因素就是好友數量,之后他們再持續不斷的優化和測試中,找出了屬于他們的 Aha moment,就是確保新用戶在10天內添加7個好友,完成了這個動作后,這個用戶就有很大幾率留存下來,在確認這個方向后,他們將這個目標作為產品優化的核心目標之一,通過不斷的優化和改進,打造了今天社交平臺在新用戶引導界面幾乎都在使用的 “pepole you may know”。

 

除了 Facebook 以外,任何一個我們聽說過的硅谷公司都有他們自己的 Aha moment :

Linkedin :添加一定數量的聯系人
Twitter :用戶之間互相關注
Zynga :次日留存
Dropbox :上傳一個文件

 

現在我們情清楚了,Aha moment 實際上就是用戶接觸產品后的一些特定行為,這些特定行為對于產品留存率有著決定性的影響,可以說是產品爆發的拐點。但是問題來了,如果我的產品目前還沒有這些公司那么厲害,如何才可以找到這個 Aha moment ?別急,這就是本文要幫助你解決的問題~

其實,要找到這個產品增長的拐點,2步即可:

1.同期群分析 (Cohort Analysis)–找出關鍵用戶行為

2.A/B測試–驗證最佳用戶引導方向

 

以上兩個工具(方法論)缺一不可,關于它們的概念和定義我就不在這里多介紹了,大家可以在百度找到很多詳細的解釋,目前第三方做數據分析的產品也幾乎都可以實現同期群分析,我們直接來看看具體的實施過程吧:

通過數據分析工具篩選出高質量用戶/留存用戶以及低質量用戶/不活躍用戶的具體行為

通過用戶行為跟蹤分別查看這兩部門用戶都做了什么,找到留存用戶/高質量用戶的獨有特定行為

 

這點非常關鍵,所以要強調一下,之前有很多同學認為,只看留存用戶的行為就可以確認 Aha moment 的方向,但事實上并非如此,我們需要對比找出留存用戶的行為與流失用戶行為之間的差異,確認那些在留存用戶中占比最高,并且與留存有正相關的用戶行為。例如,找到留存用戶行為有添加3個好友,發送2條消息和瀏覽5篇文章后,進行研發評估后,我們確認引導用戶添加3個好友這個功能可以最快實現,然后確認運營策略,調配開發資源去實現這個功能了,但如果事實上,流失用戶中的用戶也有很大比例添加是3個好友,那就意味著我們有可能在做一個無意義的功能了···

 

與留存有正相關的行為可能不止一個,我們需要根據產品戰略,技術開發的難易程度、用戶調研和內部討論進行綜合評估,確認一些可以盡快將其完善成功能的行為類別作為 Aha moment 的首選假設,之后實施研發,將其作為后續A/B測試的試驗版本。

 

將那些不活躍的/低質量客戶設為試驗受眾,通過A/B測試觀察這些不活躍/低質量用戶的數據是否可以提升,從而達到活躍用戶的標準,進而找出真正的 Aha moment 。

 

A/B測試是驗證假設的最佳工具,我們將現有版本作為原始版本,有新功能的版本作為試驗版本,通過用戶行為驗證我們的假設是否成立。

 

通過不斷測試之后,試驗數據將告訴我們哪些行為會成為 Aha moment ,我們確認之后通過A/B測試工具將附帶 Aha moment 的版本推送給所有用戶。

 

本文作者:傅禮陽@吆喝科技 CSM 團隊

 

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