留存率低，是 CGO 沒(méi)有觸達(dá)到用戶(hù)的 Aha Moment

作為投資人，一般衡量一家初創(chuàng)公司，我最看重的三個(gè)指標(biāo)是“增長(zhǎng)率、日活（或相應(yīng)的粘性用戶(hù)的指標(biāo)）、留存”。而這三個(gè)里最根本的一個(gè)指標(biāo)就是留存——只有當(dāng)留存足夠高且穩(wěn)定的時(shí)候，公司的增長(zhǎng)才有意義，公司的產(chǎn)品和價(jià)值才算被市場(chǎng)和用戶(hù)認(rèn)可。

而一般來(lái)說(shuō)，公司留存率低有三種原因：

第一，你并沒(méi)有找到屬于你的 Product / Market Fit 。即要么產(chǎn)品不夠好，要么需求不夠剛性。這種時(shí)候，只有你自己能救自己，解決方式就是不斷試錯(cuò)，改進(jìn)產(chǎn)品，轉(zhuǎn)換市場(chǎng)定位。

PMF
Product / Market Fit（產(chǎn)品市場(chǎng)匹配）

by Marc Andreesen

大多數(shù)創(chuàng)業(yè)公司在沒(méi)有找到“產(chǎn)品市場(chǎng)匹配”之前就死掉了。產(chǎn)品市場(chǎng)匹配意味著在一個(gè)足夠好的市場(chǎng)中，有一個(gè)可以滿(mǎn)足市場(chǎng)基本需求的產(chǎn)品。

一旦產(chǎn)品市場(chǎng)不匹配，其實(shí)你能夠感覺(jué)到。因?yàn)橛脩?hù)并不能夠從產(chǎn)品中獲得價(jià)值，產(chǎn)品使用量增長(zhǎng)很慢；市場(chǎng)上的口碑傳播也不理想，媒體報(bào)道基本都是無(wú)關(guān)痛癢的話；銷(xiāo)售流程很長(zhǎng)，可能許多合作協(xié)議最后也沒(méi)有談成。

而當(dāng)產(chǎn)品和市場(chǎng)是匹配的，你也能感覺(jué)到。產(chǎn)品上線或制造得有多快，用戶(hù)量或購(gòu)買(mǎi)量增長(zhǎng)得就有多快；購(gòu)買(mǎi)用戶(hù)帶來(lái)的現(xiàn)金流在公司賬戶(hù)日益增長(zhǎng)；公司不斷招聘銷(xiāo)售或客戶(hù)經(jīng)理；不斷有記者聯(lián)系，尋求采訪……

第二，你有自己的 Product / Market Fit，但獲取用戶(hù)的渠道有問(wèn)題，拉來(lái)的用戶(hù)不滿(mǎn)足產(chǎn)品本身的定位。這種時(shí)候，就要不斷地做 Cohort Analysis，區(qū)分不同渠道獲取的客戶(hù)，更有針對(duì)性地拉新。

第三，Product / Market Fit 都合理，拉來(lái)的用戶(hù)也對(duì)路，但是用戶(hù)還沒(méi)有發(fā)掘到產(chǎn)品的益處就走掉了。這種情況也很常見(jiàn)，因?yàn)橛脩?hù)往往需要引導(dǎo)才能成為粘性用戶(hù)。而這個(gè)轉(zhuǎn)化的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)就是“ Aha Moment ”，如何找到這個(gè)節(jié)點(diǎn)是本文接下來(lái)要著重介紹的。

Aha Moment

Aha Moment（多譯為“頓悟時(shí)刻”）——這個(gè)表達(dá)是由德國(guó)心理學(xué)家及現(xiàn)象學(xué)家卡爾·布勒在大約 100 多年前提出的。他當(dāng)時(shí)的定義是“思考過(guò)程中一種特殊的、愉悅的體驗(yàn)，期間會(huì)突然對(duì)之前并不明朗的某個(gè)局面產(chǎn)生深入的認(rèn)識(shí)?！?現(xiàn)在，我們多用 Aha Moment 來(lái)表示某個(gè)問(wèn)題的解決方案突然明朗化的那個(gè)時(shí)刻。

Aha Moment 就是你的用戶(hù)發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品內(nèi)在價(jià)值，并形成粘性用戶(hù)留存的那一瞬間。以 Facebook 為例，在很早期團(tuán)隊(duì)就發(fā)現(xiàn)，要讓一個(gè)用戶(hù)留存下來(lái)并持續(xù)使用 Facebook 的訣竅就是讓用戶(hù)在 10 天內(nèi)完成 7 個(gè)好友添加的動(dòng)作。所以讓用戶(hù)完成該動(dòng)作就成了 Facebook 內(nèi)部全體員工的核心目標(biāo)之一。事實(shí)上，這個(gè)目標(biāo)他們一路堅(jiān)持，直到達(dá)到 10 億用戶(hù)。

另一個(gè)例子是 Twitter。在 2009 年的時(shí)候，Twitter 的用戶(hù)流失率曾達(dá)到驚人的 75%，時(shí)任增長(zhǎng)團(tuán)隊(duì)的產(chǎn)品負(fù)責(zé)人 Josh Elman 做了一件有趣的逆向思維的事，他并沒(méi)有去研究那 75%的用戶(hù)是為什么走的，而是深入地研究了剩下的 25%的用戶(hù)為什么留下來(lái)。結(jié)果他發(fā)現(xiàn)這 25%的用戶(hù)關(guān)注的用戶(hù)數(shù)都在 30 人以上，所以他們重新設(shè)計(jì)了產(chǎn)品，在注冊(cè)后會(huì)進(jìn)行推薦關(guān)注等，以此來(lái)提高新用戶(hù)的關(guān)注數(shù)量，并最終提升了留存率。

硅谷的企業(yè)基本都能說(shuō)出來(lái)自己的一個(gè) Aha Moment，比如社交游戲公司 Zynga 是次日留存（他們發(fā)現(xiàn)次日回來(lái)的用戶(hù)的留存率和付費(fèi)率都明顯更高），云存儲(chǔ)公司 Dropbox 是當(dāng)用戶(hù)存放第一個(gè)文件的時(shí)候，企業(yè)協(xié)同工具 Slack 是當(dāng)某個(gè)團(tuán)隊(duì)在群組內(nèi)發(fā)送超過(guò) 2000 條信息的時(shí)候。

所以，總結(jié)來(lái)說(shuō)，一般 Aha Moment 都是用戶(hù)某個(gè)維度的動(dòng)作或結(jié)果，比如：

• 網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)密度 ——用戶(hù)在多少天內(nèi)達(dá)到多少連接度
• 內(nèi)容增加度 ——多少的內(nèi)容被用戶(hù)添加到產(chǎn)品內(nèi)
• 訪問(wèn)頻度 ——單個(gè)用戶(hù)至少多少天內(nèi)使用一次產(chǎn)品

那么具體該如何找到你自己產(chǎn)品的 Aha Moment 呢？

首先，你要把所有留存下來(lái)的粘性用戶(hù)都總結(jié)出來(lái)，并嘗試著提取其中的共同點(diǎn)，比如所有留存用戶(hù)中 80%以上的用戶(hù)都是：3 天登錄一次，或使用了一次相機(jī)功能，或更新了 5 條以上信息，或收到了 1 條以上私信，或下單了 2 次以上，等等。

在下圖中，可以看到右側(cè)紅色代表的是產(chǎn)生某種行為的群體，左側(cè)藍(lán)色代表的是留存下來(lái)的總用戶(hù)群體。在這里，發(fā)送 8 條信息的用戶(hù)大概率也是留存用戶(hù)，但要注意的是，還有更多的留存用戶(hù)不在這個(gè)范圍內(nèi)，所以不能說(shuō)發(fā)送 8 條信息就是該產(chǎn)品的 Aha Moment 。

圖 2 可以看到的是，左側(cè)留存用戶(hù)大多發(fā)送了 1 條信息，但從右側(cè)可以看出，發(fā)送 1 條信息的用戶(hù)其實(shí)大多是未留存用戶(hù)，所以也不符合要求。

而我們最終需要尋找的是下圖的狀態(tài)，即留存用戶(hù)和某種行為發(fā)生用戶(hù)的交集是最大化的。此時(shí)，把這種行為提取出來(lái)很可能就是該產(chǎn)品的 Aha Moment 。

但要注意的是，很多時(shí)候數(shù)據(jù)不都像圖中這樣清晰、完美，并且有時(shí)候相關(guān)的數(shù)據(jù)不一定就是因果關(guān)系，所以當(dāng)找到某一個(gè)或幾個(gè) Aha Moment 以后，要做一些小范圍試驗(yàn)，去看是否新發(fā)生這種行為的用戶(hù)留存率確實(shí)在明顯升高。

總結(jié)一下，其實(shí) Aha Moment 講的就是研究留存下來(lái)的用戶(hù)的行為，找出其中的共同點(diǎn)，驗(yàn)證其真實(shí)性，然后重新設(shè)計(jì)產(chǎn)品流程，讓更多的用戶(hù)能夠更快、更直接地達(dá)到這個(gè)節(jié)點(diǎn)，并產(chǎn)生留存。

文：星燎資本（xingcapital）

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