1、制定激活指标
用户激活和留存的4个阶段：一般以时间为参考维度，以用户留存率为衡量标准，将用户分为新用户激活、新用户留存、老用户留存、老用户流失召回四个阶段。
新用户流失常见的三个原因：渠道和用户不匹配、产品无法满足用户需求，产品有价值但未做好新用户引导。
对应问题解决方式：精准拉新、改进产品、新用户激活引导。
新用户激活的常见问题：没有目标、有了目标之后不知道怎么找线索、找到线索之后不知道怎么做有提升效果。
对应的解决方法：根据Aha时刻找到激活目标，根据激活指标衡量效果、通过激活漏斗和激动指数从定量定性的方式找线索、通过参考最佳实践，提升激活。
Aha时刻是什么？
它是用户首次确认产品对自己有价值的那一刻，实际上是通过分析，找到活跃用户和流失用户之间的行为差异，分析行为差异背后的用户核心诉求。
然后通过新用户引导的方式，尽可能满足用户核心诉求，来完成新用户激活，也就是谁在多长时间里，完成多少次什么行为，其本质是用简化的行为数据模拟用户首次得到价值的时刻。
此外，aha时刻和激活是有区别的，前者是体会到价值的时刻，激活是体会到价值后产生的行为结果。
如何找到Aha时刻？
1、通过定性方式提出备选行为，找到用户快速感受到长期价值的行为
通过who,what,why,vs，即谁，为了解决什么问题，为什么要解决这个问题，以及有没有其他可替代的解决方式，通过这些问题，找到产品的长期价值，以及用户体验到这些价值需要的行为，反推出短期内新用户可完成的行为有哪些。
其次通过用户调研的方式也可以对用户最重要的价值进而找到激活行为，比如对不同群体的用户分别进行调研，也可以帮助缩小备选行为的数量。
2、找到备选行为后，寻找激活行为和留存强相关的行为
首先要确定新用户激活周期，根据激活期内做了什么行为来观察早期留存曲线不同激活行为的留存情况，一般频次越高，激活期越短，收集早期留存数据，将总体留存、以及用户按照不同备选行为和没有发生备选行为进行分组对比，在留存稳定区，观察差别最大的，即是激活行为。
3、计算魔法数字
边际效用最大法：拉取激活期内用户发生激活行为次数分布数据、激活期内用户发生不同激活行为次数的次日留存率数据，找到留存率的拐点，也就是边际效用最大的次数，魔法数字不绝对，只代表大多数用户的转折点。
4、测试验证因果性
通过A/B测试验证因果性，确认推动用户完成早期关键行为可以提升留存。
相关性：观察到有某个行为的用户，同时早期留存率更高。
因果性，用户做了某个行为，导致留存更高。
根据以上分析，我们知道Aha时刻以及激活的目标，制定激活率指标。
2、分析数据，发现线索
有两种分析思路，定量分析和定性分析。
定量分析：在制定激活率明确激活指标后，通过梳理新用户流程，构建激活漏斗的思路，找到漏斗中流失率高的线索，通过漏斗分析、路径分析、轨迹细察、用户分群（用户画像、设备、渠道、产品线、是否互动等因素）、每一步的时间间隔、点击热图、用户调研等方式找到线索，提出假设进行实验，验证假设。
定性分析：通过用户旅程的激动指数，找到线索，即通过梳理用户流程，制定初始阶段的指数，评估每个步骤对指数的影响，找到机会，并且定期重新评估激动指数。
3、梳理新用户激活思路
当我们找到了激活线索后，应该如何分析并制定策略，提升激活率呢？这里要提出一个用户行为公式，找到影响用户行为的因素。
用户行为=（动力-阻力）*助推+奖励。
对应手段=（激励 人工 渠道触达） 产品则是贯穿全程，也可以被称为用户激励。
行为是指我们想让用户完成的行为，动力是指用户有多想要完成行为，影响因素是自身需求和助攻，阻力是指行为有多容易做到，影响因素是自身能力和阻碍，助推是指提示用户采取行动，奖励是指用户完成行为后，可以获得什么反馈。
增强动力的方法：利用社交关系背书、新用户红包激励（电商常用）、解释为什么、个性化推荐、模拟前置Aha时刻、增强动力（限时限量的紧迫感、稀缺性的游戏方式）等。
降低阻力的方法：移除不必要的步骤和信息、避免冷启动（给用户选项和内容，而非空白）、突出关键行为和路径、避免太多选择、先试再买等。
适时助推的方法：适时引导、外部渠道推送等。
及时奖励的方法：对完成激活行为的用户进行及时反馈，让用户更进一步的使用产品，比如庆祝以示鼓励、即时反馈的获得感等。
4、综合评估，确认方案
列出激活方式之后，我们需要考虑到激活难度、评估成本，最终确认合适的方案。
对于激活难度的判断，我们以用户需求和用户是否容易感受到产品价值来判断，一般用户阻力大，则判断激活难度大；评估激活成本，人工 激励 渠道 产品，其成本依次降低，因此根据用户付费LTV，以及用户需求差异化高低。
结合激活难度情况，来选择适合的激活方案，LTV高则可以选用人工和激励的方式，LTV低则更多渠道和产品的方式，并根据以上的方案，找到最佳实践来优化激活流程。
via公众号：连大胆思考日志（gh_0725ab968ab0）
