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作者/Simba
IBM資深商業(yè)分析師。IT老兵。終生學(xué)習(xí)者。
作為產(chǎn)品經(jīng)理，一定聽說過 Aha Moment(Aha 時(shí)刻)，一個(gè)經(jīng)典的案例是Facebook 將10天之內(nèi)添加7個(gè)好友定義為Aha時(shí)刻，于是當(dāng)時(shí)Facebook的增長都圍繞這一目標(biāo)進(jìn)行（在各種地方都會提示用戶添加好友），從而實(shí)現(xiàn)了10億級用戶的增長。那么Facebook 是如何找到這樣的Aha時(shí)刻？
為什么這個(gè)行為是添加好友，而不是發(fā)布照片？
為什么是10天，
為什么是 7個(gè)好友，而不是4個(gè)、5個(gè)？
今天我們就來研究一下。需要說明的是Aha時(shí)刻并不局限于Facebook 這么龐大的一個(gè)產(chǎn)品，它可以是一個(gè)功能模塊中的Aha，也可能是產(chǎn)品某個(gè)階段的Aha。尋找Aha時(shí)刻的方法也不止本文一種。經(jīng)驗(yàn)有限，拋磚引玉，各位讀者我們一起來學(xué)習(xí)。
“Aha Moment”并非互聯(lián)網(wǎng)原創(chuàng)，它是德國心理學(xué)家、現(xiàn)象學(xué)家卡爾·布勒(Karl Buhler)在100年前創(chuàng)造的詞匯，大概意思是：“a peculiar, pleasure-oriented experience within the course of thought that pops up with the sudden insight into a previously un-transparent context.在思考過程中，以獨(dú)特的、快樂為導(dǎo)向的體驗(yàn)會突然出現(xiàn)，讓你對之前不透明的環(huán)境有了深刻的了解。”
是否你曾經(jīng)在使用某個(gè)App的某個(gè)時(shí)刻，會發(fā)出“哇哦” ，“太棒了”的贊嘆，盡管這樣的產(chǎn)品并不常見（我本人在體驗(yàn)shopify、Google ads的時(shí)候曾經(jīng)有過這樣的體驗(yàn)）。
再底層一點(diǎn)，為什么用戶會發(fā)出贊嘆，是因?yàn)椋河脩舭l(fā)現(xiàn)產(chǎn)品能夠?yàn)樗麄兘鉀Q問題，并為之眼前一亮，這就是產(chǎn)品的核心價(jià)值。
再舉兩個(gè)aha時(shí)刻的例子：
Twitter: A user follows 30 users with at least 1/3 of them following back（關(guān)注了30人，而其中至少1/3 回關(guān)）。
Slack: A team sends 2000 messages in a workspace（一個(gè)組織在一個(gè)workspace里發(fā)了2000條信息）。
反過來，我們可以很容易通過這些定義看出各個(gè)產(chǎn)品的核心價(jià)值和所要解決的問題：
Twitter：突出社交價(jià)值，解決了解，經(jīng)常知曉好友動態(tài)的需求。
Slack: 突出企業(yè)社交價(jià)值，解決企業(yè)間信息溝通的需求。
從上述例子中不難看出，定義Aha時(shí)刻有兩個(gè)要素：
關(guān)鍵行為
關(guān)鍵數(shù)字：包含行為次數(shù)、一定時(shí)間段等等
需要提出的是，Aha時(shí)刻的核心是尋找產(chǎn)品對用戶的核心價(jià)值，我們并不是為了數(shù)字而找數(shù)字，而是為了尋找一個(gè)能體現(xiàn)出產(chǎn)品核心價(jià)值的一個(gè)普遍適用的數(shù)字。
尋找Aha時(shí)刻的方法并不唯一，在不同的場景中有不同的方法，甚至最直接的用戶訪談也可能幫助你找到Aha時(shí)刻。而尋找aha時(shí)刻也可能是一個(gè)漫長的過程，本文主要講述使用相關(guān)性分析的方法尋找Aha時(shí)刻，這也是硅谷領(lǐng)先的產(chǎn)品分析工具Amplitude中使用的方法，供大家參考。
總的思路是：
即這些用戶做了你期望的事情，你希望其他用戶也能轉(zhuǎn)換成這樣的用戶，比如電商網(wǎng)站中那些經(jīng)常購買東西的用戶，或者社交產(chǎn)品中留存時(shí)間超過兩周的用戶。
即優(yōu)質(zhì)客戶做了哪些行為事件，假設(shè)這些事件可能就是你要找的Aha 時(shí)刻中的關(guān)鍵行為。
即在眾多假設(shè)的事件中得出：
- 哪些事情（關(guān)鍵行為）
- 在多長時(shí)間內(nèi)做多少次（關(guān)鍵數(shù)字）
對促成優(yōu)質(zhì)用戶的相關(guān)性最強(qiáng)，這就是所謂的Aha 時(shí)刻。
上述三步都是對Aha 時(shí)刻的猜想，無論何種方法，我們都不能保證Aha時(shí)刻的準(zhǔn)確性，必須要針對猜想去驗(yàn)證。
不難看出，這種方法要有兩個(gè)前提：
產(chǎn)品中對用戶的行為有比較完備的記錄。
要有一定量級的優(yōu)質(zhì)用戶及行為記錄，作為樣本來追溯行為，這樣做出的相關(guān)性分析才可能是準(zhǔn)確的。
滿足前提后，我們按照這個(gè)思路一步步走。
定義優(yōu)質(zhì)用戶：要看不同的業(yè)務(wù)目標(biāo)和產(chǎn)品，常見的可以有：
a) 交易類產(chǎn)品：一定時(shí)間段內(nèi)完成一定交易次數(shù)或交易金額的用戶
b) 耗時(shí)類產(chǎn)品: 一定時(shí)間段內(nèi)達(dá)到一定停留時(shí)長，或者訪問次數(shù)的用戶
c) 效率類產(chǎn)品：一定時(shí)間段內(nèi)使用某項(xiàng)功能達(dá)到一定次數(shù)的用戶將這些優(yōu)質(zhì)用戶作為一個(gè)用戶分群。
優(yōu)質(zhì)用戶的行為那么多，要追溯并非易事，在這里列出兩種種方法：
方法一：看桑吉圖，做假設(shè)。定義一個(gè)結(jié)果頁面，比如設(shè)定最后一步為訂單成功頁面，生成桑吉圖，觀察用戶到達(dá)最后一頁前經(jīng)歷了哪幾個(gè)步驟，把來源最多的那幾步作為需要追溯的行為。
方法二：觀察優(yōu)質(zhì)用戶分群的用戶旅程桑吉圖（下圖1為例），把優(yōu)質(zhì)用戶參與度較高的行為定義為需要追溯的行為。
圖1 用戶旅程桑吉圖
我們先普及一下相關(guān)性分析的知識，需理解以下三點(diǎn)：
a) 相關(guān)性分析不是因果分析。相關(guān)性分析僅僅代表被分析的兩個(gè)變量X，Y之間是正相關(guān)，負(fù)相關(guān)或者無相關(guān)。并不代表是有X 導(dǎo)致Y。比如我們拿到一組數(shù)據(jù)，冰淇淋的銷量和啤酒的銷量正相關(guān)，這就是相關(guān)性。但是很快發(fā)現(xiàn)二者都是隨氣溫變化的，二者沒有因果關(guān)系。
b) 我們用相關(guān)性系數(shù)來度量兩個(gè)隨機(jī)變量X，Y之間的相關(guān)性強(qiáng)弱， -1代表100% 負(fù)相關(guān)，1 代表完全正相關(guān)，0代表不相關(guān)。我們用下圖簡單的表述一下從-1 到 1 的相關(guān)性變化。
圖2 從-1到1的相關(guān)性變化(轉(zhuǎn)自網(wǎng)絡(luò)，侵權(quán)即刪)
c）相關(guān)性系數(shù)計(jì)算方法
常見的相關(guān)性系數(shù)有馬修斯相關(guān)性系數(shù), Pearson correlation等。馬修斯相關(guān)性系數(shù)參見該文章，馬修斯相關(guān)性系數(shù)也經(jīng)常用來做生物學(xué)研究，比如昆蟲與植物疾病的相關(guān)性，也是本文中用到的計(jì)算方法。簡單的說來，馬修斯相關(guān)性系數(shù)是二進(jìn)制版本的相關(guān)性分析，其計(jì)算公式如下：
其中
TP: 真陽性（True positive）
TN: 真陰性（True Negative）
FP: 假陽性（False positive）
FN: 假陰性（False Negative）
我們還是拿互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品來舉個(gè)例子：對某個(gè)CRM SAAS服務(wù)，我們需要分析：“在試用期頭三天內(nèi)創(chuàng)建客戶人數(shù)>=10次”，和“成為付費(fèi)用戶” 之間的相關(guān)性。在這里，真陽性，假陽性，真陰性，假陰性的定義分別如下：
假設(shè)我們看到：
試用期頭三天內(nèi)創(chuàng)建客戶人數(shù)>=10次的人中，絕大多數(shù)成為了付費(fèi)用戶。
而試用期頭三天內(nèi)創(chuàng)建客戶人數(shù)小于10次的人中，絕大多數(shù)沒有成為付費(fèi)用戶。
那么可以認(rèn)為“在試用期頭三天內(nèi)創(chuàng)建客戶人數(shù)>=10次”，和“成為付費(fèi)用戶” 之間存在正相關(guān)性。
為了更好理解，我們用下圖來表述，氣泡的大小代表四種用戶的數(shù)量，如果真陽性、真陰性的數(shù)量遠(yuǎn)大于假陽性、假陰性的數(shù)量（如圖3中所示），那么不難看出，我們可以類似回歸分析一樣擬合出一條線性正相關(guān)曲線, 如圖中藍(lán)色直線所示(需要特別申明一下，這里只是為了便于理解所以拿回歸分析來做類比，相關(guān)性和回歸分析是兩個(gè)不同的概念，不可混淆)。
圖3 相關(guān)曲線
了解相關(guān)性分析之后，我們再回到Aha時(shí)刻的兩個(gè)“關(guān)鍵”：
關(guān)鍵行為
關(guān)鍵數(shù)字：包含行為次數(shù)、一定時(shí)間段等等
我們參考Amplitude工具中的圖表來看如何得出兩個(gè)“關(guān)鍵”，如下圖所示。
下圖左半部分是我們猜測的可能和優(yōu)質(zhì)用戶正相關(guān)的行為。
下圖右上第一行是進(jìn)行這一行為的時(shí)間段。
下圖右下部分藍(lán)色陰影就是上述行為和成為優(yōu)質(zhì)用戶之間的馬修斯相關(guān)系數(shù)。
比如下圖中馬修斯相關(guān)系數(shù)中左上角的第一個(gè)數(shù)字0.47（綠色圓圈所示）代表的是第一天內(nèi)Edit Profile 的次數(shù)>=1 與成為優(yōu)質(zhì)用戶之間的相關(guān)系數(shù)為0.47，一般情況下0.47 可以認(rèn)為是正相關(guān)。依此類推，Amplitude 里將馬修斯相關(guān)系數(shù)以熱力表的方式很直觀的表達(dá)出來，使我們能很明顯的看出哪些是相關(guān)性較強(qiáng)的行為，作為Aha時(shí)刻中備選的關(guān)鍵行為。
圖4 馬修斯相關(guān)系數(shù)
那么關(guān)鍵數(shù)字怎么體現(xiàn)出來的呢，在上圖中，我們們可以點(diǎn)擊任何一個(gè)相關(guān)系數(shù)，就可以下鉆到詳情中（如下圖5所示）。
圖表左半部分是關(guān)鍵行為的次數(shù)和相對應(yīng)的馬修斯相關(guān)系數(shù)。
其中Amplitude會將相關(guān)系數(shù)最高的次數(shù)突出顯示出來，如下圖中>=2次的相關(guān)性最高，相關(guān)系數(shù)為0.52， amplitude將其定義為Highly predictive，即強(qiáng)相關(guān)。
圖表右下方，Amplitude還會直觀的顯示出做過關(guān)鍵行為次數(shù)>=2的用戶和新用戶的留存曲線對比。該例中，做過關(guān)鍵行為次數(shù)>=2的用戶的留存率明顯高于新用戶留存。
圖5 相關(guān)系數(shù)詳情
好了，按照這個(gè)方法，我們看似找到了Aha時(shí)刻，可現(xiàn)在高興為時(shí)過早。不得不說，上述的分析都是假設(shè)，還有待驗(yàn)證。最常見的用A/B test 來驗(yàn)證Aha時(shí)刻。比如，上述例子中，我們看到試用期頭三天內(nèi)創(chuàng)建客戶人數(shù)>=10次的行為和付費(fèi)用戶的確是正相關(guān)。那么在A版本中，我們可以將創(chuàng)建客戶這一功能放在最顯眼的位置，鼓勵(lì)用戶多創(chuàng)建客戶，B版本作為參照，最后對比A/B版本的付費(fèi)轉(zhuǎn)換率，即可驗(yàn)證該假設(shè)是否有效，具體A/B test方法可參考此文：數(shù)據(jù)應(yīng)用系列（1）-ab測試。
回顧一下，本文講述了用相關(guān)性分析的方法來尋找產(chǎn)品中Aha時(shí)刻，尋找Aha時(shí)刻也是尋找產(chǎn)品對于用戶的核心價(jià)值的過程。對于一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品，Aha時(shí)刻也并不唯一，它可能存在于不同的功能模塊，也可能在產(chǎn)品最初的計(jì)劃之外。Aha時(shí)刻也并不固定，它也會隨著產(chǎn)品演進(jìn)和用戶的不同而產(chǎn)生變化。尋找Aha時(shí)刻也不止相關(guān)性分析方法一種。但唯一不變的是，尋找Aha時(shí)刻的步履永不停歇。
參考文獻(xiàn)
1. 【機(jī)器學(xué)習(xí)】馬修斯相關(guān)系數(shù)（Matthews correlation coefficient）
2. Amplitude help: Interpret your Compass chart
3. 理解皮爾遜相關(guān)系數(shù)
4. 增長黑客進(jìn)階三：找到產(chǎn)品的AHA時(shí)刻
5. Facebook's Aha Moment Is Simpler Than You Think
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1. 違反法律法規(guī)的信息，主要表現(xiàn)為：
1)反對憲法所確定的基本原則；
2)危害國家安全，泄露國家秘密，顛覆國家政權(quán)，破壞國家統(tǒng)一，損害國家榮譽(yù)和利益；
3)侮辱、濫用英烈形象，歪曲、丑化、褻瀆、否定英雄烈士事跡和精神，以侮辱、誹謗或者其他方式侵害英雄烈士的姓名、肖像、名譽(yù)、榮譽(yù)；
4)宣揚(yáng)恐怖主義、極端主義或者煽動實(shí)施恐怖活動、極端主義活動；
5)煽動民族仇恨、民族歧視，破壞民族團(tuán)結(jié)；
6)破壞國家宗教政策，宣揚(yáng)邪教和封建迷信；
7)散布謠言，擾亂社會秩序，破壞社會穩(wěn)定；
8)宣揚(yáng)淫穢、色情、賭博、暴力、兇殺、恐怖或者教唆犯罪；
9)煽動非法集會、結(jié)社、游行、示威、聚眾擾亂社會秩序；
10)侮辱或者誹謗他人，侵害他人名譽(yù)、隱私和其他合法權(quán)益；
11)通過網(wǎng)絡(luò)以文字、圖片、音視頻等形式，對未成年人實(shí)施侮辱、誹謗、威脅或者惡意損害未成年人形象進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)欺凌的；
12)危害未成年人身心健康的；
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1)輕蔑：貶低、輕視他人及其勞動成果；
2)誹謗：捏造、散布虛假事實(shí)，損害他人名譽(yù)；
3)嘲諷：以比喻、夸張、侮辱性的手法對他人或其行為進(jìn)行揭露或描述，以此來激怒他人；
4)挑釁：以不友好的方式激怒他人，意圖使對方對自己的言論作出回應(yīng)，蓄意制造事端；
5)羞辱：貶低他人的能力、行為、生理或身份特征，讓對方難堪；
6)謾罵：以不文明的語言對他人進(jìn)行負(fù)面評價(jià)；
7)歧視：煽動人群歧視、地域歧視等，針對他人的民族、種族、宗教、性取向、性別、年齡、地域、生理特征等身份或者歸類的攻擊；
8)威脅：許諾以不良的后果來迫使他人服從自己的意志；
3. 發(fā)布垃圾廣告信息：以推廣曝光為目的，發(fā)布影響用戶體驗(yàn)、擾亂本網(wǎng)站秩序的內(nèi)容，或進(jìn)行相關(guān)行為。主要表現(xiàn)為：
1)多次發(fā)布包含售賣產(chǎn)品、提供服務(wù)、宣傳推廣內(nèi)容的垃圾廣告。包括但不限于以下幾種形式：
2)單個(gè)帳號多次發(fā)布包含垃圾廣告的內(nèi)容；
3)多個(gè)廣告帳號互相配合發(fā)布、傳播包含垃圾廣告的內(nèi)容；
4)多次發(fā)布包含欺騙性外鏈的內(nèi)容，如未注明的淘寶客鏈接、跳轉(zhuǎn)網(wǎng)站等，誘騙用戶點(diǎn)擊鏈接
5)發(fā)布大量包含推廣鏈接、產(chǎn)品、品牌等內(nèi)容獲取搜索引擎中的不正當(dāng)曝光；
6)購買或出售帳號之間虛假地互動，發(fā)布干擾網(wǎng)站秩序的推廣內(nèi)容及相關(guān)交易。
7)發(fā)布包含欺騙性的惡意營銷內(nèi)容，如通過偽造經(jīng)歷、冒充他人等方式進(jìn)行惡意營銷；
8)使用特殊符號、圖片等方式規(guī)避垃圾廣告內(nèi)容審核的廣告內(nèi)容。
4. 色情低俗信息，主要表現(xiàn)為：
1)包含自己或他人性經(jīng)驗(yàn)的細(xì)節(jié)描述或露骨的感受描述；
2)涉及色情段子、兩性笑話的低俗內(nèi)容；
3)配圖、頭圖中包含庸俗或挑逗性圖片的內(nèi)容；
4)帶有性暗示、性挑逗等易使人產(chǎn)生性聯(lián)想；
5)展現(xiàn)血腥、驚悚、殘忍等致人身心不適；
6)炒作緋聞、丑聞、劣跡等；
7)宣揚(yáng)低俗、庸俗、媚俗內(nèi)容。
5. 不實(shí)信息，主要表現(xiàn)為：
1)可能存在事實(shí)性錯(cuò)誤或者造謠等內(nèi)容；
2)存在事實(shí)夸大、偽造虛假經(jīng)歷等誤導(dǎo)他人的內(nèi)容；
3)偽造身份、冒充他人，通過頭像、用戶名等個(gè)人信息暗示自己具有特定身份，或與特定機(jī)構(gòu)或個(gè)人存在關(guān)聯(lián)。
6. 傳播封建迷信，主要表現(xiàn)為：
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運(yùn)、使用迷信方式治?。?br /> 2)求推薦算命看相大師；
3)針對具體風(fēng)水等問題進(jìn)行求助或咨詢；
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失，包括通過占卜方法問婚姻、前程、運(yùn)勢，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
7. 文章標(biāo)題黨，主要表現(xiàn)為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導(dǎo)用戶；
2)內(nèi)容與標(biāo)題之間存在嚴(yán)重不實(shí)或者原意扭曲；
3)使用夸張標(biāo)題，內(nèi)容與標(biāo)題嚴(yán)重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現(xiàn)為：
1)誘導(dǎo)未成年人應(yīng)援集資、高額消費(fèi)、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網(wǎng)絡(luò)水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點(diǎn)」、制造話題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內(nèi)容，主要表現(xiàn)為：
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導(dǎo)未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的；
2)不當(dāng)評述自然災(zāi)害、重大事故等災(zāi)難的；
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的；
4)法律、行政法規(guī)禁止，或可能對網(wǎng)絡(luò)生態(tài)造成不良影響的其他內(nèi)容。
二、違規(guī)處罰
本網(wǎng)站通過主動發(fā)現(xiàn)和接受用戶舉報(bào)兩種方式收集違規(guī)行為信息。所有有意的降低內(nèi)容質(zhì)量、傷害平臺氛圍及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行為都是不能容忍的。
當(dāng)一個(gè)用戶發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時(shí)，本網(wǎng)站將依據(jù)相關(guān)用戶違規(guī)情節(jié)嚴(yán)重程度，對帳號進(jìn)行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停賬號的處罰。當(dāng)涉及欺凌未成年人、危害未成年人身心健康、通過作弊手段注冊、使用帳號，或者濫用多個(gè)帳號發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時(shí)，本網(wǎng)站將加重處罰。
三、申訴
隨著平臺管理經(jīng)驗(yàn)的不斷豐富，本網(wǎng)站出于維護(hù)本網(wǎng)站氛圍和秩序的目的，將不斷完善本公約。
如果本網(wǎng)站用戶對本網(wǎng)站基于本公約規(guī)定做出的處理有異議，可以通過「建議反饋」功能向本網(wǎng)站進(jìn)行反饋。
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