在做增长的工作中大家都非常关注拉新。但若计算拉新漏斗每一步的转化率，常会得出一个非常糟糕的结论：获取的95%以上的用户都流失了。在这种情况下，做增长人的首要任务不是花费几十万甚至上百万的经费做拉新、扩展渠道，而是从根源解决问题，提高整体的漏斗转化率。因此我们应该思考的问题是：

• 用户因为什么要留下，又因为什么流失？
• 留下的用户在使用哪些功能，流失的用户又去了哪？

用户激活处于完成新用户获取后的第一步，其存在的目标就是：让用户通过首次体验产品的价值，完成关键行为的转化，从而提高了留下的动力，降低了流失的可能。

新用户激活的最终目标是为了将新用户变为持续使用产品并从中获得长期价值的老用户。因此新用户激活在用户留存全过程中尤为重要。新用户的激活时刻就是新用户首次体验到产品价值的时刻。代表用户对产品的一种情绪表达。产品给用户留下了足够强烈的第一印象，让用户感到惊喜，从而为以后持续使用产品打下基础。

激活时刻通常出现在用户首次使用产品时。一个用户是否经历了这一时刻，决定了用户会成为产品的留存用户还是流失用户。激活时刻的确定是通过分析找到活跃用户与流失用户间的行为差异点，分析这些行为差异背后的用户核心需求。通过产品策略或运营手段，尽可能的满足这类新用户的需求，从而触发这类用户达到激活时刻。

• 产品对于用户是具有长期价值和意义的。具象化表现为产品达到了PMF。
• 通过关键行为，新用户可以快速便捷的感受到产品带给他的长期价值。
• 感受到产品的长期价值的新用户有更大的可能性成为留存用户。

通过简化的行为数据，模拟用户首次获得产品的核心价值的时刻。

简化行为：

• 实际业务中，新用户激活可能通过多个用户行为的组合完成触发，不同特征的用户可能产生的行为是不同的，感受到的产品价值是不同，激活的时间节点也是不同的。
• 激活时刻，就是找到一个最可能让大部分新用户感受到产品价值的行为。从而给新用户激活策略找到一个清晰的行为目标。

模拟价值：

• 激活方案一定要让用户可感受到产品的价值并受益。
• 诱导用户达到激活时刻的策略，不能是简单机械地强推用户执行某些动作，而是也要尽可能模拟用户获得产品价值的那个时刻。

大家可能会下意识地认为得激活时刻就是用户登录或者用户注册。实际中也有很多产品把用户登录和注册作为激活率和活跃率的标准。但这两个行为不一定能让用户感受到产品的价值。因此，如果仅关注登录和注册，很容易走偏。那什么行为是能够让大多数用户感受到产品的价值呢？如何找到这个行为呢？

第一步：提出备选行为：

1. 明确产品的长期价值；
2. 找到新用户在开始使用产品时，能够最快感受到产品长期价值的用户路径和用户行为；
3. 根据上述方式，提出几个最可能达到新用户激活时刻的备选行为。

常用的备选行为分析方法：

（1）通过关键问题分析：

• Who：用户是谁？
• What：用户用这个产品要解决的需求是什么？
• Why：用户基于什么原因提出了这个需求？
• Vs：用户还可以通过什么其他的途径解决这个需求？

（2）通过用户调研分析：对比不同行为特征用户的访谈记录，发现产品对用户的最重要的价值，找到备选的激活行为。

• 长期活跃的用户：因为什么让用户长期使用？
• 注册后迅速离开的用户：为什么迅速离开？
• 注册后活跃使用的新用户：做了哪些动作，有哪些深刻的体验？

案例：毒APP

第二步：找到激活行为：

1. 评估激活行为要多快发生，找到新用户激活周期。
2. 对比早期留存曲线，寻找在新用户激活期中，与早期留存相关性最强的行为作为激活行为。

确定新用户激活周期的原则：

• 使用频次越高，新用户越快从产品中获得价值。
• 生命周期越短，新用户越快从产品中获得价值。
• 通过数据分析，根据绝大多数新用户的早期激活行为发生的时间窗口来确定新用户激活周期。

案例：

假设是一个视频编辑类产品的新用户前30日的留存率：

1）画图不同用户组的新用户留存曲线：

2）对比留存曲线，找到与留存相关性最强的行为：

1. 「安装3天内未使用特效元素」和「安装3天内未使用文字特效」的留存曲线基本保持一致，在当前case中，不具有参考价值；
2. 「安装3天内使用特效元素」相比「安装3天内使用文字特效」，用户留存曲线差别更大。因此初步判定，「安装3天内使用特效元素」和留存相关性更强，更可能代表了Aha时刻。

总结：最可能代表Aha时刻的行为是：「安装3天内使用特效元素」

第三步：计算行为频次：

计算行为频次的原因：

• 有些产品的激活行为，只做一次就可以。例如电商的首单。但有些产品的激活行为，需要重复多次，才能确保新用户感受到产品价值，例如看短视频。
• 理论上重复次数越多，对于留存提升越大。但是在新用户激活阶段中时间优先，让用户重复太多次并不现实。因此希望通过找到激活行为的最佳次数来确保用户获得价值，同时又不给用户带来负担。

计算行为频次的常用方法：边际效用最大法

1. 画出新用户首日激活行为次数的分布图。
2. 分析首日激活行为次数和次日留存率的关系。
3. 找到留存边际效益最大的点对应的激活行为次数。

案例：

视频编辑类产品，针对第一天使用「特效元素」的用户，收集用户数据：

分析首日激活行为次数和次日留存率的关系：画出第一天激活行为次数所对应的次日留存率

找到留存边际效益最大的点对应的激活行为次数：留存率的拐点就是边际效用最大的次数

通过定量分析的方式确定在新用户激活漏斗中流失率最高的环节。针对这个环节进行对应的产品运营增长策略的设计。下面简单分析一下如何通过新用户激活漏斗明确激活线索：

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激活时刻的比率
• 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。

• 新用户激活链路漏斗：从渠道获取->产品下载/访问->注册->完成激活行为。
• 新用户激活产品漏斗：产品首次打开->注册完成->完成激活行为。

第三步：构建激活漏斗：

支持行为：用户必须完成这类行为才可能达到激活时刻，但这类行为不能让用户获得核心价值。

支持行为的配置原则：

• 去繁求简：触达激活时刻前的步骤越复杂，用户流失的几率越高，因此不必要的支持行为越少越好，让用户更快捷的触达激活时刻。如抖音进入产品后，第一步就是短视频浏览而非注册流程。
• 权衡利弊：少数支持行为虽延迟用户触达激活时刻，但存在长远优势。如首次进入产品时提示用户开启手机的推送权限。

第四步：分析数据，发现线索

基于新用户激活路径的步骤拆解，可以提出以下思考：

• 是否可以去掉不必要的步骤？
• 是否可以调整先后顺序？

基于新用户激活路径的流失率分析，可以提出以下疑问：

• 流失率高的可能原因是什么？
• 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？
• 通过激活漏斗的间隔分析，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？

新用户在刚开始发现和尝试一个产品时，往往带着一些尝试新鲜事物的“兴奋感”。产品的激活流程和交互设计会提升或降低用户的激动程度。激动指数：就是通过定性分析了解新用户的体验，并粗略评估用户激动程度的衡量标准。通过这种标准，可找到对用户体验带来正面情绪或负面情绪的要素。下面简单分析一下如何通过新用户激动指数明确激活线索：

第一步：梳理用户流程。

• 从头到尾记录整个新用户体验。

第二步：明确初始激动指数。

• 不同渠道