數據化運營中的用戶激活

對於互聯網產品的運營，在我看來主要是三件事情：拉新、留存、變現。拉新就是通過各種渠道和營銷方式，獲得新用戶，而留存是要將獲得的用戶能夠盡量持久的留在產品上。做好了前面兩點還不夠，我們還要有好的商業模式，否則作為一個企業，是無法生存的。可大多數的創業公司一方面發現流量越來越貴，獲客成本越來越高，另一方面用戶來了之後流失嚴重，甚至還沒有帶來營收就再也不過來使用了。這兩頭都不理想該怎麼破？答案是要關注用戶激活。

用戶激活的誤區

對於投過 DSP 廣告的同學來說，用戶激活並不陌生，許多平台的結算方式就是以用戶激活數的。一般是把用戶下載 APP 並且啟動，定義為一個有效的激活用戶。為了提升用戶激活量，還衍生出了積分牆這樣神奇的產品形態。可更多的時候我們看到一個用戶其實啟動了，也依舊不能保證留存率。對於 SEM 投放來說，是按照鏈接被點擊的次數來計費的，也就是用戶只要被引導到你的網站，就要付費，至於後續有沒有真正帶來價值，搜索引擎公司是不會管的。歸根到底，我們往往是把用戶觸達和用戶激活混在一起的，或者乾脆沒有用戶激活的概念。

許多產品關注的用戶指標一大堆，其中一個很重要的指標是新增用戶數。那一般怎麼定義新增用戶數呢？就是新註冊了一個 ID。等等，成功註冊就代表一個真正的用戶嗎？答案顯然不是的。我們所說的用戶激活，是指新用戶真正體驗了產品的核心功能。比如對於一個視頻網站而言，用戶起碼真正的看過一個視頻吧？哪怕是 1 分鐘。我們不能把它註冊就當成激活了。

用戶激活和用戶觸達、留存的關係

如果一個新用戶只是註冊完成，並沒有體驗產品的核心功能，那麼就沒辦法給客戶帶來實際價值，解決不了用戶的任何問題，那用戶為什麼要重新回來呢？所以我們想要提升用戶留存的同時，首先要考慮的是，這些流失的用戶是否真的體驗了產品的核心功能，也就是被真正激活了。只有被激活的用戶，才可能有更高的留存率。

用戶觸達是用戶激活的前提，我們通過 PR、廣告投放等手段，目的是讓用戶先要知道你，然後才會嘗試你。而我們在進行這些市場活動時，衡量效果的好壞，要以用戶激活量來衡量，而非用戶觸達量，比如訪問量、閱讀量來衡量。除非你只是為了進行品牌宣傳。對於一家初創公司來說，我覺得效果類活動應該要遠遠大於品牌宣傳類活動的，畢竟彈藥有限。

那我們怎麼衡量用戶激活情況呢？通常我們通過一系列的關鍵動作來定義。比如對於一個互聯網金融產品來，用戶起碼成功綁定了銀行卡。對於一個電商產品來說，用戶要成功購物。對於一個圖片處理產品來說，用戶要進行若干次的圖片編輯及發布。這些標準根據不同的產品可以由不同的定義，甚至在不同的階段也可以採用不同的層次，但歸根到底，一定要讓用戶體驗了產品的核心功能。

如何提升用戶激活

提升用戶激活的核心在於讓用戶儘早的嘗到產品的甜頭，到達 Aha 時刻。讓用戶感受到產品所帶來的價值，並且具有好的用戶體驗。當然，如果你的產品本身對用戶沒什麼用，那就另當別論了。這就是說，所有運營活動產生效果的前提是你有一個好的產品，也就是你釀出了好茅台，就差賣了。

具體來說，有這些途徑：

減少干擾：減少一切不必要的步驟和內容輸入，讓用戶儘早的使用起來核心功能。一些產品讓用戶上來就要填寫一堆的表單，這些表單直接讓用戶望而卻步，可以考慮先讓用戶用起來，然後逐步補充必要的信息。有些首頁做的天花亂墜，結果用戶很困惑，不知道能用這個產品做什麼，就很容易離開。

提升性能：如果用戶打開產品都要半天，使用起來非常卡頓，就不用指望用戶的激活率了。

增加引導：在用戶接觸產品后，增加引導用戶到最關鍵的操作上來。

人工服務：對於 to B 服務來說，用戶註冊了產品，就是一個強烈的信號。有可能對專業知識比較陌生，需要有專門的諮詢顧問進行解答，才能讓用戶真正體驗起來，這個時候人工的介入就非常關鍵，可以極大的提升激活率。

這只是舉了幾個可行的方面，具體到你所在的產品，還是要具體問題具體分析。但前提是要明白現狀。

使用漏斗和分群來分析用戶激活

用戶激活往往包括多個步驟，通過漏斗就可以把用戶的這些環節的轉化給記錄下來。以神策數據的官網為例，可以包含這四個步驟：

（1）訪問首頁；

（2）點擊「申請試用」；

（3）提交「申請試用」；

（4）登錄 Demo 並進行體驗操作；

那麼，我們就可以通過漏斗分析這多個環節的轉化情況如何，分析如何提升這些環節。在我們產品剛上線時，提交申請試用到體驗 Demo 的比例只有 41%，可經過優化和人工諮詢服務跟進之後，提升到了去年初的 70% 以上，現在的比例更高。

（改進前）

（改進后）

我們還可以使用分群操作，將滿足激活條件的用戶和不滿足的區分開來，然後跟蹤他們的差異，找到合適的魔力數字（Magic number）。

通過上面的講解，相信你對用戶激活已經有了一個較為清晰的認識。那麼思考一下，你現在的產品，該如何定義用戶激活呢？

End.

作者：桑文鋒 （統計網特邀認證作者）