增长黑客所说的Aha moment是什么？

文章会涉及两个比较新的名词，所以在正文展开之前先简单的说下这两个名词，两个词分别是增长黑客、Aha moment。

下面的资料来源于Wiki百科：

成长骇客（Growth hacker），又译增长黑客、营运成长骇客、流量成长骇客，使用Growth hacking技巧，来进行市场营销。

 

Aha moment（多译为“顿悟时刻”）这个表达是由德国心理学家及现象学家卡尔•布勒在大约100多年前首创的。

 

他当时对这个表达的定义是“思考过程中一种特殊的、愉悦的体验，期间会突然对之前并不明朗的某个局面产生深入的认识。”

个人理解下来，增长黑客其实是围绕着用户增长的一整套思维方式和方法论，需要通过各种手段来达成增长目标。

Aha moment就是某个顿悟时刻，用在产品上就是用户通过某些行为体会到了产品的价值，进而更可能会留下来。

名词解释完了，后面就是正文部分了，主要包括留存、什么是Aha moment、如何找到Aha moment这几部分。

虽然这个标题有点耸人听闻，但不得不承认对于大多数业务模式而言，留存是很重要的一个数据指标。

上学的时候大家应该都做过一道这样的题目：

一个水池有三个进水口和一个出水口． 同时打开出水口和其中的两个进水口，注满整个水池分别需要6小时、5小时和4小时，同时打开出水口和三个进水口，注满整个水池需要3小时。

 

如果同时打开三个进水口，不打开出水口，那么注满整个水池需要______小时？

当时就一直觉得这道题很扯，想要把水池注满，为什么不能先把出水口关掉？！

这个案例对应在产品的增长上，就是有若干个引流的渠道，但是产品本身的留存有问题，即使来了这么多的流量还是很难承接住，需要找更多的流量。既然这样，那为什么不先把留存做好…

有个网传的哈佛商学院报告，里面有这样几个数据指标：

获得一个新用户的费用要比维护老用户的成本高7倍；

当用户留存率每提升5%，公司的盈利将提升25%-95%。

我没有进行详细的来源追溯，具体数据指标和真实性也不详，只是拿来作定性分析的参考。

结论就是留存很重要。

既然留存很重要，那导致留存低的原因主要有哪些呢，知道了原因才能对症下药。

常见的留存低的原因主要有这几类，长期价值不明确、短期价值不明确、业务模式低频和产品与用户不匹配。

长期价值不明确又可能会分为这几种情况：

• 一种情况是根本就没有价值，也就是我们所说的伪需求；

• 一种情况是有价值，但不是长期价值，短期内需求得到满足之后就不会再有新鲜感，比如足记、脸萌这种模式；

• 另一种情况是有长期价值，但是目前的服务能力不足以支撑，导致用户感受不到明确的价值，比如早期的外卖、打车模式。

针对情况一，采用的解决方案是我们通常说的MVP快速验证。

针对情况二，采用的解决方案是后续快速迭代，保证用户能够看到变化，持续的保持新鲜感，进而承接住这部分流量。

针对情况三，采用的解决方案是逐步开放给更多的用户，比如脸书早期是按校园一个一个开放，外卖、打车是按照城市一个一个开放。

短期价值指的是通过特定的手段引导用户尽快感受到产品的长期价值，这个的前提是产品要有长期价值，不然还是解决不了长期价值的问题。

一种情况是产品的长期价值属于全新价值，需要教育市场+培育用户习惯，这个时候需要不断的通过短期价值刺激用户养成使用习惯，典型的模式如打车、外卖早期的红包补贴。

另一种情况是产品的长期价值需要用户使用一段时间才能感受到，这个时候就需要通过种种方式引导用户走完产品的关键流程，典型如游戏中的新手引导、工具类产品的使用引导。

还有一种情况是产品同质化严重，需要用短期激励刺激用户养成使用习惯，典型如观看、使用、浏览一段时间后赠送代币。

这个就真的无解了，放弃吧…

一种情况是一次性的业务，比如婚礼相关、买房相关（大多数人应该都是只有一次），一种情况是低频业务，典型如搬家、找工作。

这种业务模式留存低是很正常的，还不如做好客单价、付费转化率和用户心智入口的占据，或者增加一些高频的功能…

这种业务模式的核心是要保证用户在需要的时候第一反应就是你们家，或者在获取信息的渠道放眼望去都是你们家产品。

脑白金当年采用的就是这种策略，在节假日前投放大把的广告,事实证明效果确实很好。

用户不匹配自然会导致留存率较低，我们产品小米渠道过来的用户留存率是最低的，其他渠道的留存率都是比较正常的。

这个也没什么好说的了，解决方案就是找到合适的渠道…

留存和业务模式是有很大关联的，业务模式要解决的是长期价值的问题，Aha moment要解决的则是如何让用户更快感受到产品长期价值的问题。

Aha moment主要是引导用户使用某些特定的产品功能，让用户更快感受到产品价值的量化分析方法。

《增长黑客实战》中有一个关于Aha moment的定义：（谁）在（多长时间内）完成（多少次）（什么行为）。

这里面有几个非常核心的假设：

• 产品对于用户是有长期价值的；

• 通过某些关键行为用户可以快速感受到产品的长期价值；

• 完成这些关键行为的用户有更大的可能性留下来。

可以看一下一些比较知名产品的Aha moment：

素材来源于互联网

后面我们就来看下，如何找到产品的Aha moment。

整个思路是基于上一部分的几个核心假设的：

• 首先要明确产品对于用户的价值是什么；

• 其次要明确哪些关键行为有助于用户快速感受到产品的核心价值；

• 然后通过数据分析筛选关键行为；

• 之后是确定关键行为；

• 最后是引导用户完成关键行为。

这个假设是所有后续动作的基石，是首先要明确和验证的，这里我们就默认这个假设已经是验证过了的。

对于一款资讯类的产品，对用户的核心价值就是阅读文章，对于一款读书类的产品，对用户的核心价值就是读书，对于一款电商类的产品，对用户的核心价值就是能买到东西…

为了方便行文，后文的案例会围绕着一款资讯类产品展开。

顾名思义就是用户在产品中发生的重要行为，是用户产生其他行为的基础，一般是围绕产品的核心功能和服务的。

以资讯类产品为例，用户最核心的行为就是阅读文章、点赞、评论、收藏、分享，此外一些产品中还会有基于关系链的分发，那可能还有关注动作。

我们的核心假设是用户完成了关键行为会更快感受到产品的价值，而感受到产品价值的用户是有更大可能性留下来的。

基于此，我们可以做出以下一些假设：

• 阅读文章数量越多的用户，越有可能留下来；

• 点赞数量越多的用户，越有可能留下来；

• 评论数量越多的用户，越有可能留下来；

• 收藏数量越多的用户，越有可能留下来；

• 分享数量越多的用户，越有可能留下来；

• 关注人越多的用户，越有可能留下来…

上面是一些定性的假设，后续就需要通过一些数据指标把这些假设进行证实或者证伪，同时还需要细化具体的次数和时间周期。

通常情况下，经验周期一般为次日、7日或者为次周，此外还可以通过绘制折线图的形式找比较明显的拐点。

确定关键行为的核心思路是找到留存用户和某一关键行为的重合度，也就是说做了某行为且留下来的用户，重合度最大的点可称之为Aha moment，可参考下图：

素材来源于互联网

这里面需要分析三种用户群体：

• 一种是没有关键行为但留下来了的；

• 一种是有关键行为但没有留下来的；

• 一种是有关键行为且留下来的。

核心是计算有关键行为且留下来的用户的占比，通过分析这个占比与行为次数、周期的关系来确定具体的关键行为和次数。

结论是最关键的行为是收藏次数…

没有具体的数据分析，结论是类比网易云音乐的关键行为，来源于云音乐负责人王诗沐的一次分享。

数据只能告诉我们相关性，并不能告诉我们因果性，想了解数据背后更多的东西，只能找用户做一些深入的沟通，了解行为背后可能的原因。

这部分又分为两个阶段，第一个阶段是验证之前的猜想，即该行为的确与留存有正相关性，不然就需要重新进行上面的几个步骤找到关键行为。

验证了之后，就是利用数据结论引导更多的用户在限定的时间段内产生对应的行为次数。

比如可考虑的策略为：

• 把收藏作为核心功能；

• 强化收藏的视觉样式；

• 收藏完给予一些物质激励；

• 设置新人引导任务，将收藏行为纳入；

• 用户阅读完文章之后提示收藏；

• 其他…

最后是基于这些行为的引导再来观察留存指标的变化，然后再不断的优化数据指标和上述引导流程。

整个探寻Aha moment的过程都是按照提出假设》定量与定性分析》验证假设》固化动作这个流程来进行的，这不仅可以作为找Aha moment的流程，也可以作为其他优化迭代的流程。

以上，就是本文的主要的内容，愿你有所收获。欢迎斧正、指点、拍砖…