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    耐玩的pc大型单机游戏:优秀的Aha Moment,能让用户上瘾

    等等 设计理论 2978浏览

    电子游戏的作文600 www.geg6.net 用户增长陷入停滞,很多产品都在面临这个头疼的问题。随着人口红利和流量红利的萎缩,获取新用户的成本越来越高。相比之下,通过确立增长指标快速试验迭代的“增长黑客”来激活用户,或许是实现用户增长的有效方法。为什么我们的产品会留不住用户呢?

    在调研用户流失的原因时,用户通?;崴怠罢也坏较肟吹哪谌荨?、“时间忙忘了用”。留存率低,可能主要在这三个方面:

    • ① 产品功能问题:产品无法满足用户需求,用户找不到使用价值,市场需求不够刚性
    • ② 用户渠道问题:拉新渠道有问题,引入的用户不符合产品定位
    • ③ 用户还没发现产品的价值就流失了,产品没有引导用户产生持续使用的动力

    针对第三种问题,可以让用户通过体验产品功能,意识到产品的价值所在,产生持续使用的动力。这个价值发现的节点就是Aha Moment,意味着用户留存下来转化为忠实用户的转折点。一旦我们捕捉到有助于留存的用户行为操作,就可以推动和激励所有用户去进行尝试,从而提高用户留存率。

    通过Aha Moment去驱动用户增长,是一个另辟蹊径的视角?;痪浠八?,在产品和用户都靠谱的情况下,我们的当务之急,是尽快帮用户找到让他们眼前一亮、为之一振的点。

     

    一、Aha Moment是用户留存转化的节点

    Aha Moment(顿悟时刻、惊喜时刻)是由德国心理学家卡尔·布勒提出的。预料之外、喜极而泣、茅塞顿开……很多词都可以用来描述内心欢呼“Aha”时这种心态的转变。用在产品上,描述的是用户发现产品价值后形成粘性,继而留存下来的那一瞬间。

    虽然用户留下的原因各有千秋,但可以找到用户有过哪些行为会更容易留存下来,这些行为对产品留存率有着决定性影响。作为用户向留存转化的关键节点,Aha Moment意味着用户有过某种行为操作,我们可以借鉴一些产品的Aha Moment指标:

    • Facebook:在10天内添加7个好友
    • Twitter:关注用户数都在30以上
    • LinkedIn :添加一定数量的联系人
    • Dropbox :上传存放一个文件
    • 唱吧:首次唱歌后回放被处理的优质效果

    将用户从轻度用户转化为忠诚用户,Aha Moment更像是一种上瘾机制。通过研究留存用户行为的共同点,优化产品设计,让更多用户能更直接地触达这个操作,从而提高留存意愿。

    那么,如何捕捉到用户的Aha Moment,通过行为操作找到用户爽点?

     

    二、Aha Moment需要一套清晰的操作流程

    1.?厘清概念,规划流程

    在研究之初有一套操作方法,对于探索Aha Moment是至关重要的,通常采用如下流程:

     

    磨刀不误砍柴工,在研究之前不妨先梳理一些概念:如何定义留存和流失?时间周期多久算流失?界定活跃的关键行为是什么?

    不同产品可以依据自身特点进行界定,比如可以以设备维度连续30天未打开APP界定为流失。

     

    2.?提出留存行为假设

    为了有针对性地提出假设,可以通过问卷进行产品功能调查,了解用户对功能的偏好、操作场景及深层动机。比如:哪些功能或页面给用户留下了深刻印象?用户常用操作的背后是出于什么心理?用户在哪个环节考虑过放弃或换用其他产品?

    当然,也可结合流失用户调研,筛选对比流失/留存用户的典型行为操作,提出相应假设,比如我们以阅读类产品为例提出假设:用户的关注、分享、评论等行为对留存有正向影响。(下文所引用数据非真实数据,仅供参考理解)

     

    3.?验证假设:找出关键行为

    同期群分析(Cohort Analysis)可以通过控制变量的方式对比不同用户群组的流失程度,避免其他因素干扰,分析不同行为指标对用户留存的影响。

    根据假设提取关键行为,创设不同操作行为的用户子集。比如提取同一天注册的用户,分别分析有关注行为、分享行为、写评论的用户在后续几天内的留存率,绘制留存曲线图。

    比如,为了验证收藏是否对留存有影响,我们提取有收藏行为用户的留存率,与当月新增用户的平均留存情况进行对比,发现收藏对用户留存确实存在影响,尤其改善了前几天的留存情况。

    当然,与留存有正相关的行为不止一个,为了高效甄别出与留存相关的典型行为,节省分析的时间成本,避免漫无目的的碰运气,可以先对比留存与流失用户的行为数据,找到留存用户最显著的特定行为,更加有的放矢,也可以根据产品战略、技术开发的难易程度、用户调研进行综合评估,将功能可以快速优化的行为指标作为 Aha Moment 的首选假设。

    需要注意的是,假设留存用户中有很大比例用户有搜索行为,但不见得搜索与留存正相关,因为同时流失用户中也有大比例的用户也用过搜索,搜索是流失和留存用户共有的行为,并非是Aha Moment合适的行为指标。

     

    4.?确定最佳操作数

    问题来了:我们是鼓励用户收藏1部作品,还是10部?该如何把握这个度?在明确了行为指标后,还需要确定用户至少完成多少次操作才能达到最佳的留存效果。

    通过数据分析发现,收藏量和留存率正相关。收藏10部作品的用户,比收藏1部的更可能留下来,行为指标似乎应该越大越好(如下图)。

    但这只能说明,有过此操作的人中有多少人留下来了。我们发现,收藏10部作品的用户在留存用户中的占比很低。很多留存用户根本没有收藏过10部作品,因此指标并非越大越好。

    同时,收藏量越多,留存率的波动也越大(每条曲线代表不同注册时间的同期用户群)。收藏量越小,对留存率稳定提升的效果也越明显。那么行为指标是越小越好吗?

    很快也可以否定这一假设:因为仅有一两次收藏操作的用户,大部分都流失了。

    问题的解决方案就十分明朗了:只需要找到留存用户和某行为操作用户的最大交集。这个交集最大的重合部分就对应着Aha Moment的最佳时刻。

    回到维恩图,我们的目标是找到“大多数留存用户采取过、并且流失用户没有过的行为”。通俗的讲,就是大多数有此操作的用户都留了下来,并且大多数留存用户都有此操作。以采取行动的用户和留存用户的交集最大化作为处理准则。

    在统计分析时,计算既有动作又留存的用户占比,该占比即为上图的重叠面积。比如,我们把留存用户按不同的收藏次数进行统计,判断用户至少收藏多少次时,有该动作又留下来的用户占比能达到最大值。

    通过图表,操作的次数问题就迎刃而解了,重叠率最高的次数即为采取的最佳操作量。显然,图中当用户的收藏操作至少达到3次,就会触达Aha Moment。

    需要说明的是,这种单一指标并不是十全十美的,只是代表大多数用户的转折点,后续也可以根据具体的用户画像将用户分群后继续细化指标,使之更加精准、更有针对性。

     

    5.?结合用户增长目标做指标分解,精细化设计优化及运营方案

    我们目前得到的行为指标,仍然只是一种“相关性”,即有过操作行为的人和留存用户是相关的,但并不一定是因果关系,不一定因为执行某操作导致了用户留存。A/B实验可以验证行为指标是否能真正提高留存率,并通过改版效果确定最佳方案。

    将Aha Moment指标进行分解和操作化,尝试不同的策略来推动用户达成提升留存率的目标。也可以尝试竞品分析借鉴经验,制定产品优化方向及运营策略。比如,为了引导用户至少能收藏3部作品,我们制定了一系列引导方案:

    某阅读类产品的核心价值是让用户发现感兴趣的内容,通过阅读习惯产生粘性。因此收藏作品能方便持续阅读,显著影响留存。为了实现这个目标,可以从视觉设计、新手引导、激励机制等方面进行操作化分解,设计引导策略。只有把用户尽快导向收藏作品,才能激励用户在接下来的使用中不断发现感兴趣的内容,体验到产品的核心价值,继而发现Aha Moment增加粘性,转化为忠实用户。

    通过上线不同的优化方案,对比留存率变化,可以明确每种优化策略与留存之间的因果关系,以及带来的留存效果。将不同版本随机推送给用户,确??刂谱樽魑员鹊幕际?,消除实验偏差。通过对比不同方案,促进整体留存率的提升。需要注意的是,每个版本最好仅包含一种变动,如果一个方案同时存在多个改版,难以控制变量追溯是哪一种变动引起的留存率变化。

     

    三、洞察用户深层留存原因,尽早触达 Aha Moment

    如果一个产品让用户在经历 Aha Moment 之前需要消化太多东西(如辗转多个页面、强制观看视频),用户就越容易过早跳出导致流失。

    举个例子,很多内容向产品并不会一开始就要求用户登录,而是先让用户去发现自己感兴趣的内容,在阅读的过程中不经意产生Aha Moment,然后才让用户登录或者付费,这个时候用户为了能连贯阅读后续内容会心甘情愿的多。

    一些新手引导,恨不得让新用户马上能够熟悉产品的所有功能,一下子全交代给用户,这就好比硬塞给小白用户一本复杂的产品说明书,效果可能适得其反。我们更应该引导用户去完成那些能够产生Aha Moment的行为,提高这些行为的优先级,尽早让产品触达用户的爽点。

    到这一步还远没有大功告成,万一用户的Aha Moment随着时间变迁和产品迭代而转移了呢?我们该如何为用户创造更多的Aha Moment?想要产品可持续发展,就需要为产品提供源源不断的竞争力。

    这种竞争力,来源于对用户的洞察。用户为什么在某些操作之后更愿意留下来?是因为内容,还是社交,还是满足了一些隐藏的需求?如何挖掘出用户更多的兴奋点?这需要我们对用户需求进行深入调研,分析用户决策心理,挖掘用户行为操作的根本动机以及留存的深层原因。

    同时,为了满足不同目标群体的差异化需求,也可以制定用户画像,为不同用户群量身定制产品优化方案,使Aha Moment指标更加精细化、更行之有效。问卷调查、深度访谈等经典的用户研究方法在这一过程中都有用武之地,具体在此不再赘述。

    Aha Moment就像在游戏里意外发现了埋设的彩蛋,玩家get到设计者的 “别有用心”之后会心一笑。往大了讲,就是满足用户更多潜在需求,让用户感知到产品的价值所在。而重中之重,就是把产品最核心的价值快速呈现给用户,让用户发现产品很酷、很满足、很有价值,让用户念念不忘,必有回响。

    最后,祝大家早日创造和找到属于自己产品的Aha Moment。

     

    参考文献:

    The Ultimate Guide to Getting Your Users to Their Aha Moment

    How to conduct Aha-moment (aka Magic moment) analysis without knowledge of statistics or data?science!

    This Is How You Find Your App’s Aha! Moment

     

    分享者介绍?项宇,网易产品发展部用户研究员,在不断学习探究用户群体背后的微观动机和宏观行为。刺激战场一级长跑运动员,社会学专业背景,学过金融,研究过中国股市,后来成功被A股收割。

     

    原文地址:网易UEDC(公众号)

    作者: 项宇

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