新手引导指标：激活率、见效时间和引导漏斗

引导看板常常堆满导览完成数和邮件打开数，真正的问题却没人回答：新用户能不能走到产品对他有用的那一步，要多久？本文讲怎么定义激活，用事件搭引导漏斗，衡量见效时间，再把这些和留存联系起来。

新手引导指标衡量什么

新手引导指标告诉你新用户能不能走到产品对他真正有用的那一步，以及要多久。（这个词的英文搜索结果里也有大量 HR 员工入职的内容，本文讲的是软件产品的用户。）

新手引导处在注册和留存之间，任务很窄：让每个新用户拿到头一个真实结果。所以核心指标是激活率：在约定时间内完成激活事件的新用户占比。其他指标要么解释这个比率（人在哪儿流失、要多长时间），要么验证它是否重要（激活的用户会不会留下）。

先定义激活，再衡量

大多数引导看板在这一步就出了问题：「激活」定义含糊，或者定成了最容易统计的东西。好的激活事件：

• 是结果，不是步骤。「在报表里看到自己的数据」是结果；「看完产品导览」是步骤。
• 发生得早。通常在头一次会话或头几天内，这样能尽快行动。
• 能预测留存。完成它的用户，回来的比例要明显高于没完成的。

定下来之前，先拿候选事件对照留存验证。取过去几周的注册用户，按头一周有没有做候选事件分成两组，比较两组第 4 周的留存。差距最大、同时大多数用户又够得着的事件，就是你的激活事件。把它连同清楚的命名和时间窗口写进埋点方案，做法见事件埋点一文。

搭新手引导漏斗

引导漏斗把注册到激活之间的步骤按顺序列成事件，每一步的比率显示新用户停在哪儿。示例是一款统计产品，流失最大的不在注册，而在「创建站点」到「安装统计代码」之间：需要找开发帮忙的人卡在了这里。

用这个漏斗有两条实用规则：

1. 窗口要符合实际。如果激活通常要几天，用 1 小时窗口会把大部分用户算成流失。
2. 点进流失最大的那一步。停在那里的人最能告诉你该改什么：看他们转而做了什么、从哪里来。常见的读法错误见漏斗分析的误区。

新手引导指标

下表列出值得跟踪的引导指标，以及每个指标需要的事件。指标要少而精。导览完成率、清单完成率、「引导邮件打开数」衡量的是你的引导素材，而不是用户有没有成功；只把它们放在激活率旁边作参考。

导览或清单完成率放在这些指标旁边，而不是代替它们。

衡量见效时间

见效时间（TTV，time to value）是从注册到激活的时间。用中位数，别用平均数：少数几周后才激活的用户会把平均数拉高，掩盖其他人的改善。同时报告在目标时间内（比如一天内）激活的比例，因为中位数只覆盖最终激活了的用户。

缩短见效时间的办法，通常是去掉步骤而不是解释步骤：用示例数据让报表永远不空、用默认值代替设置项、一键把安装说明发给同事。

把引导和留存联系起来

引导做得好不好，要看之后的留存。每月在同期群留存图里比较激活和未激活用户。如果两者差距缩小，说明激活事件已经偏离了真实价值（比如产品改版之后），该重新验证候选事件了。

引导漏斗还要按注册来源拆分。某个渠道带来大量注册、激活率却很低，那是获客问题，不是引导问题；怎么判断哪个阶段在漏，见 AARRR 模型一文。

TapCub 里的新手引导指标

在 TapCub 里，引导漏斗就是一个漏斗分析：2 到 20 步，每一步是事件名或页面路径，可带自己的筛选条件，转化窗口最长 180 天。每一步显示人数、相对头一步和上一步的比率、流失，以及距上一步的中位时间；汇总里有完成全程的中位时间，也就是你的见效时间。点击某一步，能看到在这里流失的人（见文档漏斗）。

留存分析比较一组人在之后各期回来的比例，可以拿做过和没做过某个事件的两组来验证激活事件（见文档留存）。搭漏斗的操作步骤见创建漏斗。

常见问题

什么是新手引导指标？

衡量新用户如何走到价值点的数字：激活率、引导漏斗各步的比率、见效时间，以及激活用户的早期留存。

激活率多少算好？

取决于激活的定义和流量质量。和自己的历史比，比较之前先按注册来源拆开。

激活率怎么算？

在窗口期内完成激活事件的新用户 ÷ 同一注册期的全部新用户。

什么是见效时间？

从注册到激活事件的时间。报告中位数，以及在目标时间内激活的用户占比。

产品导览完成率是好的引导指标吗？

单看不是。它衡量的是大家有没有看完你的素材，不是有没有拿到价值。放在激活率旁边，而不是代替它。

另见：App 新手引导。