如何优化新手引导，持续提升转化？

诸葛君说：在成功的让用户完成注册后，接下来我们的目标就是给用户一个好的初体验，让用户尽快熟悉产品的核心功能。那么，该如何让用户按照我们期望的路径和方式去使用产品呢？ 去说服用户去做一个既定的行为不是件容易的事。福格行为模型（MAT模型）可以帮助我们了解行为发生的机制。在这个模型中，我们可以发现，当一个具体的行为发生时，必须同时具备三个元素：动机(Motivation)，能力(Ability)和触发器(Trigger)，即只有当用户有足够的动机，而且有能力去完成，并且有一个触发器去提醒他时，一个行为才可能发生。 没有一个特定的触发器和足够的动机，行为无法发生，比如对于一款优秀的拍照类产品来说，用户的学习成本越低，越容易操作越好，而增加用户动机是耗时耗力的，相比较而言，设法提升用户体验则更可操作一些。 福格行为模型理论，在设计新手引导时更有指导性。对于一些能力要求低但动机较低的行为，譬如浏览页面、分享等，主要采取激励的手段；对于一些能力要求高且动机本身已经强烈的行为，主要注意教会用户如何去做；而一些高动机、能力要求低的行为，则需要恰好地（在恰当的时机）提醒用户即可，才最容易让用户触发关键行为。 其实，经典的AARRR模型也是符合MAT模型的，越到用户生命周期的后期，对用户的能力要求也越高，也即要求用户不断提升自己的能力水平，达到成长的目的。 触发器，这个概念可能有点儿抽象，其实如果这么打个比方就好理解了：假如你养了只泰迪，每次溜完都不想回家，为了让它听你的话，你可以一路撒它爱吃的“牛肉粒”直到家门口。这里的“牛肉粒”就相当于触发器，即引导用户深入操作的机制，只不过这个机制要更智能，它的背后应该是一整套的逻辑系统，可以根据用户画像和数据调整策略方案，在恰当的时间和场景才会出现，比如，诸葛io已推出的智能触达功能（点我了解更多：如何让推送更精准 更有效） 在帮助用户顺利度过新手期后，接下来该如何让用户持续活跃并贡献价值呢？ 既然用户处于不同的生命周期，那么交互设计的目标也是不同的。在用户刚开始接触产品的阶段，降低操作难度让用户更容易上手是我们的目标。但随着用户逐渐熟悉我们的产品，为了降低用户使用过程中的“无聊感”，适当的“增加操作难度”也是必要的。 为了在“焦虑”和“无聊”之间达到一个平衡，我们可以使用激励机制，因为通常来讲，用户在成长路上会遇到很多瓶颈，基本都是从一个阶段跨越到另一个阶段的临界点上，通过积分、等级、解锁新属性、成就与能力值这些激励机制来使得在“焦虑”与“无聊”之间达成一个平衡点。当然掌握好正确的时机与频率也是很重要的，如果用户不知道什么时候会得到“奖励”，那么会产生极大的焦虑感。 此外，在建立用户激励体系时，引导的行为要符合难度兴趣曲线，同时将适当的奖励前置，放在临界点之前，再利用高诱惑性的目标作为诱导。 同时你还可以巧妙的使用《游戏化思维》一书中提到的PBL三元素：积分、勋章、排行榜。积分偏向利益性，可被消耗变化大，适合高频率激励；勋章偏向成就型，可划分多个级别，用户逐步获得，适合短期激励；排行榜除了各式排行榜外还有等级的衍生形态，一旦排上榜之后，变化较慢，但成就性很高，适合长期激励。 产品中的新手引导，是可以让用户在短时间内快速了解产品的特色以及产品的使用方式，轻松上手去体验产品的功能，完成自己的目标，基于福格行为模型理论，掌握一个行为触发背后的逻辑，指导运营策略，帮助更多用户尽快成长，在生命周期内不断贡献价值，从而实现高效增长。 -八大数据分析模型- 八大数据分析模型之——用户模型（一） 八大数据分析模型之——事件模型（二） 八大数据分析模型之——漏斗分析模型（三） 八大数据分析模型之——热图分析模型（四） 八大数据分析模型之——自定义留存分析模型（五） 八大数据分析模型之——粘性分析（六） 八大数据分析模型之——全行为路径分析（七） PS：要了解更多数据分析具体的技巧、方法论及实战案例，点我领取 诸葛io，你身边的数据驱动教练 欢迎添加微信：zhugeio2016一起探讨交流

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