01、什么是aha 時(shí)刻

Aha時(shí)刻也叫驚喜時(shí)刻，是用戶第一次認(rèn)識到產(chǎn)品價(jià)值時(shí)，脫口而出“啊哈，原來這個(gè)產(chǎn)品可以幫我做這個(gè)啊?！焙唵蝸碚f就是用戶第一次使用時(shí)候的驚喜體驗(yàn)。

Aha時(shí)刻主要發(fā)生在用戶激活階段，它是用戶激活的關(guān)鍵。當(dāng)用戶被吸引來，并不是所有都會轉(zhuǎn)化成活躍用戶，但如果用戶獲得Aha時(shí)刻，即從產(chǎn)品中發(fā)現(xiàn)了價(jià)值，就會順利轉(zhuǎn)化成活躍用戶，而且較容易轉(zhuǎn)化成粘性較高的忠誠用戶。

Aha時(shí)刻也并不是虛無縹緲的，他有一些具體的規(guī)律：清晰、具體、可量化?？偟膩碚f，他可以用一句話來描述：（誰）在（多長時(shí)間內(nèi)）完成（多少次）（什么行為）？

以下列舉出幾個(gè)代表性APP的用戶Aha時(shí)刻：

支付寶，7天內(nèi)穩(wěn)定使用支付寶3個(gè)以上的功能。

Faceu激萌，一天利用濾鏡完成1張照片的美化。

Airbnb，6個(gè)月時(shí)間完成首次訂單，并且有4星以上評價(jià)

02、aha 時(shí)刻的價(jià)值

單個(gè)用戶在產(chǎn)品中的生命周期包含四個(gè)階段，拉新 -> 激活 -> 留存 -> 流失, 由于現(xiàn)在拉新的成本越來越大, 所以我們希望的是拉來一個(gè)用戶, 他們都能夠盡可能的留下來, 所以拉承一體化的打法非常重要。

不當(dāng)當(dāng)是把用戶從渠道利用采買的方法拉過來, 同時(shí)要做好用戶來到我們app 上的承接, 那么怎么做做承接呢, 就需要針對用戶進(jìn)行相對應(yīng)的aha 時(shí)刻的分析, 去發(fā)現(xiàn)留存的aha時(shí)刻

當(dāng)我們找到用戶的aha 時(shí)刻, 我們就可以針對性的引導(dǎo)用戶去讓他們達(dá)到他們的aha 時(shí)刻, 從而提高相應(yīng)的留存

比如我們玩抖音的時(shí)候, 通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn) 7天內(nèi) 用濾鏡拍了 三個(gè)視頻的用戶的留存率會大大提高, 那么作為產(chǎn)品經(jīng)理就可以去引導(dǎo)用戶多用濾鏡去拍視頻, 同時(shí)對于濾鏡本身的功能我們也可以相對應(yīng)的進(jìn)行優(yōu)化

03、如何挖掘aha 時(shí)刻

那么我們?nèi)绾稳ネ诰蚓唧w一款app 他們的aha moment 呢, 我們以留存為例子, 聊聊怎么利用數(shù)據(jù)分析去挖掘 用戶留存的 aha moment。

1. 特征行為提取

拿某直播app 作為例子, 與留存的相關(guān)的行為可以分為 登錄行為, 觀看行為, 彈幕行為, 付費(fèi)行為, 然后在每一個(gè)大的行為分類進(jìn)行小的指標(biāo)的刻畫。

比如去描述登錄的行為我們就可以用 30天登錄天數(shù), 7天登錄天數(shù), 還可以用比率型指標(biāo), 像最近30天的登錄天數(shù)和過去30天的登錄的天數(shù)的比值， 這個(gè)反應(yīng)了用戶活躍度的變化

2. 相關(guān)性分析

我們以y=1 表示用戶留存, 0 表示用戶不留存(流失)，這樣每一個(gè)用戶就可以用0 和1 表示他留不留存下來

同時(shí)我們把用戶的每一個(gè)行為特征都用具體的數(shù)字去量化出來, 比如用戶的觀看行為, 我們就可以用30天每天的平均觀看時(shí)長來表示, 觀看時(shí)長越長可能就代表用戶對直播的app 越感興趣,

同樣的其他的數(shù)據(jù), 比如發(fā)彈幕等等也是從其他維度去刻畫用戶的行為特征， 那么我們就可以得到比如用戶 a， 30天觀看天數(shù)XX天, 日均觀看時(shí)長xx 分鐘, 是否留存, 這樣很多行的數(shù)據(jù).

每一個(gè)用戶一行, 然后我們就可以用之前的講過的相關(guān)性分析的方法(_相關(guān)性分析法請見數(shù)據(jù)分析方法和思維—相關(guān)性分析法 ),去挖掘哪些行為和留存相關(guān), 因?yàn)橥诰蛴脩鬭ha moment 的前提是要保證這些行為是跟我們研究的留存是有關(guān)系的。

留存相關(guān)最大的四大因素:

?30天或者7天登錄天數(shù)（cor: 0.66）

?30天觀看品類個(gè)數(shù)(cor: 0.44)

?30天觀看主播數(shù) (cor: 0.37)

?30天日均觀看時(shí)長(cor: 0.26)

這里的cor 代表每一個(gè)行為特征和留存的相關(guān)性大小, cor 的值越大代表相關(guān)性越大。

3. aha moment 的計(jì)算

發(fā)現(xiàn)了影響留存了原因以后, 我們就要尋找這些行為是達(dá)到一個(gè)怎么樣的值以后, 會大大影響留存的概率, 所以我們計(jì)算了30天登錄天數(shù), 7天登錄天數(shù), 月日均觀看時(shí)長, 30天觀看主播數(shù), 30天觀看品類數(shù)和留存的關(guān)系 下面是畫出來的圖

拿30天登錄天數(shù)作為例子, 橫軸就是 30天內(nèi)不同登錄天數(shù), 縱軸就是留存率, 當(dāng)橫軸為7的時(shí)候, 留存率趨于穩(wěn)定, 這時(shí)候就達(dá)到較穩(wěn)定的狀態(tài)也被稱作 aha moment.

我們可以發(fā)現(xiàn)幾個(gè)神奇的aha moment

月登錄4天

周登錄三天

月觀看7個(gè)主播數(shù)

月觀看4個(gè)品類數(shù)

月日均觀看時(shí)長4分鐘

這里的aha moment 說明用戶在一個(gè)月登錄4天, 一周登錄三天, 月觀看7個(gè)主播數(shù), 月觀看4個(gè)品類數(shù), 月日均觀看時(shí)長4分鐘, 會大大提高用戶的留存率

4. 業(yè)務(wù)價(jià)值

當(dāng)我們找到用戶的aha moment 的時(shí)候, 我們就要跟產(chǎn)品或者運(yùn)營一起討論溝通, 如何通過現(xiàn)在端內(nèi)一些產(chǎn)品的功能的優(yōu)化提高用戶的登錄天數(shù), 觀看主播數(shù)等等。

比如登錄天數(shù), 我們就可以利用比如登錄簽到領(lǐng)取禮包的方式誘發(fā)用戶去登錄, 讓用戶達(dá)到具體的aha moment 的數(shù)字， 比如一周引導(dǎo)用戶登錄3天就可以領(lǐng)取一個(gè)大獎(jiǎng)

比如觀看的主播數(shù), 我們就可以利用比如用戶在觀看直播間的時(shí)候推薦一些相關(guān)的主播, 這些主播可能是用戶喜歡的同種類型的主播或者根據(jù)用戶的興趣標(biāo)簽選出來的可能喜歡的主播

因?yàn)樗械牟呗?要圍繞 用戶+ 需求+ 場景去設(shè)計(jì)的, 用戶在觀看直播間的時(shí)候, 這是一種場景, 在這個(gè)場景下用戶是有一定需求是可以給我推我可能喜歡的主播

這樣產(chǎn)品的承接形態(tài)也比較自然