如何通過激動指數快速識別用戶痛點?
每個產品都希望新用戶能迅速激活并留存。然而,現實中許多用戶在初次體驗后迅速流失。如何在用戶初次接觸時就牢牢抓住他們的心?本文將介紹如何運用激動指數來優化新用戶的激活過程。
01 新用戶的激動指數
1. 激動指數的概念
(1)新用戶嘗鮮的興奮感和激動感
每個人在嘗試新事物時,都會有一種躍躍欲試的興奮感和激動感。這種感覺,我們稱之為激動指數。
(2)激活過程中的額外阻礙和傷害會降低激動指數
然而,在新用戶激活的過程中,可能會遇到一些額外的阻礙和傷害,比如繁瑣的注冊流程、令人困惑的界面設計等。這些負面體驗會削弱用戶的興趣,降低他們的激動指數。
所以,激動指數其實就是定性了解新用戶體驗,然后找到在新用戶的激活過程中,有哪些元素是讓用戶覺得更興奮,更想要繼續前進;有哪些元素可能就讓你覺得比較倒胃口,不想要到下一步了。
2. 應用激動指數
那么,如何運用激動指數來優化新用戶體驗呢?我們可以遵循以下步驟:
(1)明確新用戶的流程并記錄
首先,要清晰地梳理新用戶從接觸到激活的完整流程,并以截圖、文檔等形式記錄下來。這樣可以對整個流程有一個全面的認知。
(2)預估用戶的初始激動指數
不同渠道的新用戶,他們對產品的初始期待值是不一樣的。我們要根據用戶來源,大致估計一下他們的初始激動指數:
a. 天然訪問用戶的初始期望值高
對于主動搜索、訪問產品的用戶,他們通常對產品有較高的興趣和信任,因此初始激動指數也較高。
b. 朋友推薦用戶的初始期望值高
通過朋友推薦而來的新用戶,基于對朋友的信任,他們對產品的接受度也會更高一些。
c. 付費渠道獲得用戶的初始激動值較低
而對于通過付費廣告等渠道獲取的用戶,他們可能更多是被廣告吸引,而非出于內在需求,所以初始激動指數相對要低一些。
02 評估元素對指數影響的兩種方法
1.粗略估計法
首先要設身處地地從用戶視角來審視產品,假裝自己是一個對產品一無所知的新用戶。
然后,按照新用戶的流程,從頭到尾體驗一遍,并對每個步驟進行打分。
比如說最開始自己是一個新用戶,基礎激動指數是50分。開始下載這個APP,速度非常慢,等的有點不耐煩了,這個體驗就會把50分降5分變成45分。然后打開APP之后,開屏動畫做得非常的炫酷,讓我對這個產品有了更多的期待,激動指數加10分,到了55分,但是注冊的過程很長,要很多信息等等,可能又去降10分,以此類推。
通過這樣的估分,產品和增長的同學能更好地換位思考,去設身處地地理解新用戶的真實感受。
同時,也可以初步判斷出,哪些設計和體驗是加分項,哪些是減分項,從而為下一步的精確評估提供基礎。
2.精確評估法
如果想獲得更精準的反饋數據,就需要招募一批目標用戶,他們要對產品完全陌生,同時又符合產品的目標用戶畫像。
讓他們作為新用戶,實際體驗產品的新手之旅,并對每一個環節進行主觀評分。
打分的同時,也讓用戶說明為什么喜歡或不喜歡某個步驟,收集他們的主觀感受和反饋。
對所有用戶的評分和反饋進行匯總,計算各個步驟的平均分,從而得出一個較為客觀的激動指數曲線。
通過這種定量+定性的方式,我們不僅能掌握分數,更能洞察背后深層次的原因,為優化提供有價值的參考。
03 微信讀書新用戶激活流程案例
下面我們以微信讀書的新用戶激活為例,來看看如何應用激動指數的思路。
1. 流程描述
朋友圈看到微信讀書無限卡分享 -> 點擊進入落地頁 -> 點擊獲取無限卡進入應用商店 -> 下載APP -> 首次開機未登錄 -> 微信登錄 -> 打開第一本書
這是一個典型的新用戶激活流程:用戶在朋友圈看到好友分享的微信讀書無限卡,好奇點進落地頁,被吸引后進入應用商店下載, 首次打開是未登錄狀態,然后用微信登錄后,開始閱讀第一本書,完成激活。
2. 通過目標用戶評分發現
(1)應用商店下載環節激動指數最高
在讓用戶實際體驗打分后發現,激動指數在應用商店下載環節達到最高,用戶興趣最濃厚。那應用商店下載是整個體驗里面的最高點,激動指數最高。
(2)未登錄首次打開APP體驗激動指數最低,與漏斗流失率數據一致
而在未登錄狀態首次打開APP時,激動指數最低,這與后臺數據觀察到的大量流失是一致的。而未登錄首次打開機的體驗是所有里面的最低點。與轉化漏斗的數據也是一致的,也就是未登錄體驗這一步的流失率較高。
3. 用戶反饋原因分析
深入用戶訪談、收集反饋,發現造成激動指數波動的一些原因:
在應用商店截圖中,展示了很多當下熱門的爆款書,吸引了用戶下載,提升了期待值,例如長安十二時辰。
但是當用戶首次開機沒有登錄的時候,他們第一屏是無限卡,第二屏是免費圖書館,并沒有長安十二時辰等爆款圖書,那用戶就比較失望了。
4. 優化思路
基于上述發現,一個優化思路是:在新用戶首次使用的免費書庫中,加入應用商店截圖中出現的幾本爆款書,讓用戶感受到APP實際內容與預期相符,提升體驗一致性,從而提高激動指數。
審視并優化新用戶激活流程中的關鍵環節,可顯著提升激動指數,優化用戶體驗與激活效果。
04 從數據中尋找激活線索的總結
1.定量定性相結合
通過上述案例,我們可以看到,要發現優化新用戶激活的線索和靈感,關鍵是要將定量和定性相結合。定量的數據可以告訴我們客觀的結果,比如總體的轉化率、流失率等,但要解釋為什么會有這樣的結果,還需要定性的用戶反饋。
2.綜合使用多種數據分析方法
此外,我們還需要綜合運用各種數據分析方法,比如轉化漏斗、用戶行為路徑、用戶反饋等,去進一步拆解流程中的問題。
只有獲得足夠具體、可操作的線索,才能設計出優化性的實驗方案。持續優化,效果可疊加,杠桿效應強,是一個投入產出比很高的選擇。
理解激動指數、評估用戶體驗、優化激活策略——這三個要素構成了高效激活的核心。正如”用戶體驗的優化不僅僅是技術的改進,更是對用戶心理的深刻洞察”,本文通過對激動指數的深入分析,揭示了如何從一個全新的視角理解并改善新用戶的激活流程。
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