如何激活新用户文档格式.docx
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出结果，确定我们本篇的新用户激活思路：
明确激活目标->
分析数据，发现线索->
制定激活策略->
确定方案，跟进激活成果
说在激活之前
在说怎么激活新用户让他留下来之前，我们先考虑一下，新用户为什么不留下来？
可能有以下3种情况：
1、产品根本没价值或者没那么有价值
这也就是我们常说的产品未达到PMF（产品与市场契合，此处不做展开），用户的需求并没有很好的被解决，或者这是个伪需求。
这种情况下，我们要做的是回过头来再好好分析一下我们的目标用户，好好捋捋他们的需求，不断改进产品直至达到PMF，不然，一个漏水的池子永远存不下来水，白费力气而已。
2、用户没发现产品对自己有价值
产品是个好产品，就是我没发现它对我有用。
这时我们要做的就是引导用户体验产品的核心价值，让用户知道产品对他的确有用，这也就是我们本篇重点：
新用户激活。
3、拉新渠道有问题
目标用户没明确，或者拉新找的渠道有问题，获取到的用户不是产品的目标用户，产品对他们来说就是没有价值的，自然会流失掉。
这时就需要及时优化调整渠道，精准拉新。
所以我们在做新用户激活之前，首先要明确：
产品达到了PMF，并且我们拉来的都是我们的目标用户。
（当然，无论在什么阶段，我们都要关注我们的产品价值和渠道质量。
）
明确激活目标
新用户激活的目标：
达到ahamoment，顿悟时刻，也常叫做aha（啊哈）时刻。
aha时刻表示某个问题的解决方案突然明朗化的那个时刻，是新用户确认产品对自己有价值的那一刻，新用户达到了aha时刻，完成关键行为，顺利提升用户留存率，那就说明用户被很好的激活了
比如：
∙Twitter的aha时刻是用户关注30个用户
∙支付宝是稳定使用3个功能
∙Faceu激萌是利用滤镜完成第1张照片的美化
aha时刻的思考格式：
aha时刻的制定需要符合“能够让用户感受到价值”这一标准，如果找到的aha时刻不满足，那么就需要重新寻找。
比如我们常见的用户登录注册这些行为，属于产品支持行为，用户经历该行为也是无法感受到产品价值的，不能够作为激活行为。
下面根据以下4步帮助我们找到aha时刻：
1、定性分析，提出备选激活行为
方法1：
关键问题法
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？
通过关键问题，进一步理解产品的长期价值，并找到体验长期价值可能发生的行为有哪些，即备选激活行为
方法2：
用户调研法
如果有大量的备选行为，可以通过用户调研进一步缩小备选行为数量。
对于有多个使用场景和功能的产品尤其重要。
调研产品的3类用户，通过对比他们的回答，发现产品对用户最重要的价值，锁定最有可能的激活行为：
∙第1类，长期最活跃的用户：
为什么觉得产品有价值
∙第2类，注册后迅速离开的用户：
为什么迅速离开了
∙第3类，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？
2、定量分析，确认激活行为
在确认激活行为之前需要先确定时间窗口，以评估激活行为要多快发生
明确时间窗口3原则：
∙原则1：
产品的天然使用频次越高，激活需要越快
∙原则2：
产品生命周期越短，激活需要越快
∙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
确认时间窗口之后，找出该时间内的留存数据，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，该行为即为激活行为
3、计算魔法数字
理论上，用户重复激活行为的次数越多，对于留存的提升越大，但需要在有限的激活期内让用户体验到核心价值，这时候就需要找到一个最佳的次数，既可以确保用户获得价值，同时不给用户带来那么大负担。
可以用“边际效用最大法”计算魔法数字：
∙第一步，画出新用户首日激活行为次数分布图
∙第二步，分析首日激活行为次数和次日留存率关系
∙第三步，找到留存边际效益最大的点对应的激活行为次数
但要注意，魔法数字不是绝对的，只代表多数用户统计情况，是大多数用户的转折点，可能有的用户需要更少的次数即可，也有的用户需要更多的次数才能获取到价值。
这些可以在后续继续细化指标，精细化引导用户。
4、验证因果性
我们找到激活行为之后还需要验证该激活行为和留存率之间是否真的是因果关系
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
注意：
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
分析数据，发现线索
1、定量分析：
漏斗分析（激活漏斗）
第一步，明确激活指标
新用户激活率=新用户在一定时间内达到aha时刻的比率
可以定量衡量激活时刻，同时也是新用户激活的北极星指标。
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->
完成注册->
首次登录->
激活体验产品；
∙新用户激活产品漏斗：
APP首次打开->
激活体验产品。
第三步，组建激活漏斗
以新用户激活产品漏斗为例，组建漏斗如下：
第四步，分析数据，发现线索
新用户激活步骤梳理：
∙是否可以去掉不必要的步骤？
∙是否可以调整先后顺序？
新用户激活流失率最高的步骤分析：
∙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？
激活漏斗分群的9个维度：
∙用户画像：
不同用户画像
∙获客渠道：
不同渠道来源
∙设备平台：
Android、iOS、Windows、OS等
∙产品线：
APPor小程序、低价产品线or高价产品线等
∙CRM渠道：
是否收到，或收到不同的推送、邮件等
∙红包补贴：
有没有新用户红包或补贴
∙人口学：
国家、城市、年龄、性别等
∙客户互动：
有没有和客服或客户成功互动过
∙社群互动：
有没有参与过社群互动
2、定性分析：
激动指数
新用户在刚开始发现和尝试一个产品的时候，通常会有一些尝试新鲜事物的“兴奋感”。
但随着产品体验流程的进行，这种兴奋感会被产品的激活流程和元素设计所破坏或者进一步提升。
这种兴奋感，我们把它叫做新用户激动指数，就是定性了解新用户体验，并且粗略评估用户的激动程度的方式。
通过这种方式，可以帮助我们找到帮助以及伤害用户体验和情绪的要素。
激动指数分析流程：
第一步，梳理新用户流程
这个同漏斗分析
第二步，明确初始激动指数
初始激动指数主要与用户需求程度相关（主要表现在来源渠道），比如：
∙天然访问、朋友推荐、主动搜索：
都是用户主动发现的，所以激动指数
∙付费广告：
是被动浏览的，可能用户根本没有很大兴趣，所以激动指数就较低
第三步，评估各个元素/步骤对指数的影响
可以自己做一下粗略估计，也可以邀请用户进行打分，参照下面表格做记录：
第四步，发现提升激动指数的线索
根据激动指数打分进行评估：
∙去掉较低激动指数的元素或步骤
∙加入提升激动指数的元素
∙尝试改变步骤顺序
∙观察整个流程的前后体验是否保持一致
制定激活策略
根据用户行为公式梳理思路：
行为=【动力-阻力】X助推+奖励
考虑从下图来寻找思路，制定策略：
确认方案，跟进激活成果
有了思路之后，综合评估激活的难度和成本，最终确定激活方案
1、激活难度
结合用户动力和阻力强弱分析激活难度。
用户动力强，说明说话需求比较强，在这种情况下：
∙如果产品阻力太大，比如流程过于复杂，那么新用户激活难度也会比较
∙如果产品阻力小，用户可以在没有任何压力的情况下快速完成流程，那么新用户激活难度就比较小
用户动力弱，可能用户本身需求就不强烈或者只是好奇看看，那这种情况下：
∙产品阻力大，激活难度就十分大了
∙产品阻力小，激活难度相对容易一些
以上4种情况，结合具体情况分析，大概难度排序如下（从易到难）：
动力强+阻力小＜动力弱+阻力小＜动力强+阻力大＜动力弱+阻力大
2、成本评估
结合用户生命周期价值选择激活手段。
对于用户生命周期价值低的产品（如新闻类、小游戏类）来说，成本不能过高，此时主要靠优化产品和多渠道触达用户来进行用户激活，如：
∙产品上：
通过新手引导、优化流程/文案等方式
∙触达渠道上：
通过push、微信服务号、短信等方式
对于用户生命周期价值高的产品（如电商类、SaaS类）来说，可以相对有更多的资金可以用于用户维护和运营，此时可以采用激励、引入人工的方式来进行激活，如：
∙激励：
通过新手红包、新手优惠等方式
∙人工：
客户电话回访、搭建社群等方式
3、持续跟进优化
确认方案，并实施后，还要不断跟踪后续数据，评估对于激活率的提升是否真的有帮助，并据此设计更优的激活方案，持续提升激活率。
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