Alvin_ShenMW：怎么提高活躍度和留存？（用戶增長篇）

“ 用戶增長中，激活和留存的指標(biāo)關(guān)乎產(chǎn)品存亡。本文將介紹 激活 和 留存 中， 如何分析數(shù)據(jù)、拆解問題，和一些提高轉(zhuǎn)化的方法 ”

01 激活和留存關(guān)乎產(chǎn)品存活

• 1. 獲得大量注冊用戶，沒有足夠的激活和留存，用戶終將流失、產(chǎn)品終將被棄用。
• 2. 市場容量有限，能拉新的用戶有限。
• 3. 留存是產(chǎn)品的致命傷：安卓市場的APP，3天內(nèi)平均會失去80%的用戶，30天內(nèi)會失去90%
• 4. 效益高。比 變現(xiàn)環(huán)節(jié)的提高、獲客成本的減少，提升的空間和效益更大。

舉個栗子 品一下留存的意義

通過下列推算，用戶留存率每上升5%，公司盈利可以提升25%-95%。

活躍和留存有什么關(guān)系？

怎樣算激活？發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品的使用價值，探索核心功能、產(chǎn)生關(guān)鍵行為，成為活躍用戶。

怎樣算留存？持續(xù)地回訪，才達到留存。而活躍可能只產(chǎn)生了一次，不一定是留存。

活躍度的下降，是流失的先兆指標(biāo)，活躍度和留存 不可分割。

活躍度更具有可干預(yù)性和預(yù)測力，只有促活才能防止流失。

用戶流失和激活路徑

活躍用戶，代表產(chǎn)品的運營現(xiàn)狀

流失用戶，代表產(chǎn)品是否存在被淘汰的風(fēng)險，是否有能力留住用戶

02 留存分析方式——同期群

每個月的新增用戶在后續(xù)月份的留存情況

每個月的新增用戶在后續(xù)月份的留存比例

怎么樣算是健康的留存情況？

觀察上方綠色的表格

1. （橫向）過了某個月之后，后續(xù)月份留存率就穩(wěn)定下來，部分用戶最終留存下來；

2. （縱向）：越來越高，說明每個月的新用戶留存率，比以前越來越好。

03 讓用戶上癮——Hook模型

激活（上癮）的目標(biāo)是什么？

使新用戶get到產(chǎn)品的核心價值，有動力重復(fù)使用產(chǎn)品。

新用戶的留存/流失路徑如下圖

HOOK成癮模型四要素：

Trigger觸發(fā)—>Action讓用戶行動—>Reward獎勵用戶—>Investment讓用戶投入

Hook 1 – 觸發(fā)機制（Trigger）

誘導(dǎo)用戶采取行動、進入系統(tǒng)的 契機、手段。

①外部觸發(fā) – 誘餌主導(dǎo)

• 通過 提示（推送、廣告）
• CTA（Call to action）
• Email推送
• 應(yīng)用商店推薦
• 權(quán)威推薦

②內(nèi)部觸發(fā) – 用戶自己主導(dǎo)

• 情緒（手機拍照）
• 習(xí)慣（飯點用外賣軟件）
• 場景（網(wǎng)課的錄屏軟件）
• 地點（取電影票）
• 人

舉一個Instagram的觸發(fā)機制

外部觸發(fā)：Facebook、Twitter引流；APP推送喚醒用戶（文字吸引力）；APP圖標(biāo)動態(tài)邊吸引用戶

內(nèi)部觸發(fā)：用戶害怕失去某個時刻的記錄；孤獨；無聊；怕錯過某些熱點

Hook 2 – Action

讓用戶有預(yù)期的操作行為

要驅(qū)使用戶采取行動，必須考慮易用性：使用難度 < 用戶欲望 能支撐的使用難度

舉例，動動手指，就有好看的好友動態(tài)、最新文章

“讓用戶行動”的拆解

讓用戶行動 = 出現(xiàn)誘餌 + 動機很強 + 做起來很容易

動機：幫用戶尋求希望、快樂、被接受，幫用戶避免 痛苦、恐懼、被拒絕

執(zhí)行難度：各種成本，包括時間、金錢、思考、社交障礙、非常規(guī)行為

Hook 3 – Reward

除了反饋閉環(huán)，還能提供多種潛在獎勵，去保持用戶興趣。

完成某個動作后，立刻獲得獎勵，最快地獲得滿足感。用戶上癮的關(guān)鍵步驟。

舉例，Pinterest 興趣推薦，瀑布流沒有底。

哪些給用戶獎勵的方式？

Hook 4 – 投資

需要用戶做一些事情；讓用戶對產(chǎn)品投入的任何形式。

包括：時間、數(shù)據(jù)、精力、社會關(guān)系、金錢、參與產(chǎn)品的進步（如對功能反饋等）

作用：

1. 讓用戶產(chǎn)生沉沒成本，產(chǎn)生情懷。比如付費比免費讓他更加重視產(chǎn)品。

2. 提升進入下一輪Hook的可能性。舉一些例子。

    存儲價值：歌單、虛擬產(chǎn)品、粉絲

    植入下一個誘餌：二次充值優(yōu)惠

    符合用戶偏好：今日頭條的推薦系統(tǒng)

一個實例 看看Hook模型的應(yīng)用

Snapchat，2017年上市，日活1.7億，日均使用時長 10min。

– 觸發(fā)機制

• ????1. 害怕失去美好時刻，記錄很方便 ?
• ????2. 推送通知消息

– 行動召喚

    1. 沒有形象包袱和思想負(fù)擔(dān)，隨便發(fā)出來

????（Instagram用戶糾結(jié)于選擇什么濾鏡，阻礙了第一時間使用的沖動；snapchat通過自動匹配濾鏡解決）
???

2. 激發(fā)了互惠心理

    用戶收到照片之后，有責(zé)任要回復(fù)些內(nèi)容（畢竟照片閱后即焚），如此有來有回。

– 獎勵

1. 支持個性化裝飾，修改照片很有趣、創(chuàng)造性
2. 生成 我的故事，精選用戶的作品

– 投資

    1. 閱后即焚

    激發(fā)用戶的探險心理和荷爾蒙

    2. 評論-回復(fù)

    產(chǎn)生黏性

04 讓用戶留存的Aha Moment

用戶離開的原因統(tǒng)計

• ??? 30%：沒有感受到產(chǎn)品價值而離開
• ??? 30%：不知道怎么操作而離開
• ??? 10%：體驗失敗而離開
• ??? 30%：兼容性差、投奔競品

Aha Moment是什么？

某個問題的解決方案豁然開朗的時刻。產(chǎn)品中是指 讓用戶驚喜的功能，爽點。

作用：通過數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品的Aha moment，哪個功能是影響用戶的留存的關(guān)鍵功能

知名APP的Aha Moment

怎么找一個產(chǎn)品的Aha Moment？

1. 產(chǎn)品的核心功能是什么？

2. 觀察什么用戶行為促使他留下來？哪些功能能快速低成本地讓用戶感受到產(chǎn)品價值？

3. 用試驗和數(shù)據(jù)驗證猜測

有些產(chǎn)品的moment和核心功能沒關(guān)系，這時候需要去根據(jù)數(shù)據(jù)找那個功能。

1）通過數(shù)據(jù)找出Aha Moment——相關(guān)性分析

如下圖，發(fā)現(xiàn)功能與功能之間的相關(guān)性，與核心指標(biāo)（登錄次數(shù)）相關(guān)性最高的功能就很可能是Aha Moment。

2）GreenIO的留存魔法師，自動地相關(guān)性分析

舉個栗子——Pinterest怎么找到Aha moment？

分析發(fā)現(xiàn)：查看圖片時，點擊 推薦Pin圖 的群體，更容易從注冊用戶轉(zhuǎn)化成激活用戶

假設(shè)：推薦的Pin圖和用戶當(dāng)前查看圖片的差異越小，用戶越容易去點擊pin圖，并激活。

迭代方向：減小主圖的大小、給推薦圖片更多比重，讓主圖和推薦pin圖的風(fēng)格保持一致。經(jīng)過四版迭代，數(shù)據(jù)上去了。

05 如何提高產(chǎn)品某個功能的留存

有什么指標(biāo)可以衡量功能的留存？

• 功能留存率：下個周期再次試用某功能的用戶/上個周期使用該功能的用戶。體現(xiàn)功能的用戶黏性。
• 使用用戶占比：某周期內(nèi)使用該功能的用戶量/該周期的活躍用戶量。

將這兩個指標(biāo)，建立產(chǎn)品留存矩陣，將不同功能模塊放入矩陣觀察，發(fā)現(xiàn)問題并解決。

一個易懂實例

可以發(fā)現(xiàn)UGC生產(chǎn)模塊表現(xiàn)良好。但 UGC消費模塊 和 電商模塊 明顯有優(yōu)化空間。

UGC消費 模塊

• 問題：留存率低
• 找原因：最大流量入口 “首頁推薦” 和 “用戶搜索” 的留存率低
• 猜測原因：1）“今日推薦”的更新頻次低；2）根據(jù)用戶搜索頻次、結(jié)果和點擊率，猜測搜索結(jié)果不符合預(yù)期
• 試驗：1）每日更新 2）優(yōu)化搜索功能，更符合用戶預(yù)期
• 結(jié)果：UGC消費從第二象限（流量高、留存低），提高到第一象限

電商模塊

• 問題：雖然留存高，但活躍用戶覆蓋率低
• 找原因：沒有足夠地激發(fā)用戶的消費意愿
• 方案：1）通過設(shè)置簽到積分入口，引導(dǎo)用戶進入簽到模塊?? 2）積分可累計抵扣消費金額，提升付費轉(zhuǎn)化率
• 試驗：增加簽到贏積分，積分抵扣消費金額，監(jiān)控簽到功能使用情況、簽到產(chǎn)生的付費轉(zhuǎn)化率
• 結(jié)果：將電商模塊從第四象限（留存高、流量低），提高到第一象限

總結(jié)下

本文介紹了激活和留存的意義和關(guān)系；產(chǎn)品留存趨勢的分析方法；激活用戶的Hook模型；讓用戶留存的Aha Moment；提高留存的拆解與方法。

文源：Alvin的產(chǎn)品筆記

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