アハモーメント最適化：製品発見のエンジニアリング

ユーザーが自社の製品を保持する価値があるかどうかを判断する特定の瞬間があります。それは徐々に実現されるのではなく、何かがクリックして「ああ、これは本当に私の問題を解決する」と思う、一つの区別された地点です。それがアハモーメントです。アハモーメントのために最適化すれば、保持率は劇的に上昇します。それを見落とせば、ユーザーは実の価値を経験する前に消滅します。

Facebookは、10日間に7人の友人を追加したユーザーが、そうしなかったユーザーよりも劇的に優れた保持率を達成することを発見しました。Slackは、マジックナンバーが2,000チームメッセージであることを発見しました。Dropboxは、ユーザーがあるデバイスでファイルを保存し、別のデバイスでアクセスしたときに見られました。各企業は、プロダクト分析セットアップを通じてユーザーがコア価値提案を経験した正確な瞬間を特定しました。その後、彼らはユーザーをより速くその瞬間に導くために無情に最適化しました。

アハモーメントとは何か

アハモーメントは、コアプロダクト価値の最初の経験です。それはあなたの製品の約束がユーザーにとって現実になる瞬間です。機能について読むか、デモを見ることではなく、あなたが宣伝した利点を実際に経験することです。

プロジェクト管理ツールの場合、古い方法よりも速く最初の協調作業を完了することかもしれません。分析ソフトウェアの場合、以前は見つけられなかったデータ内のインサイトを見ることかもしれません。コミュニケーションツールの場合、電子メール経由では不可能だったか、より遅い会話があることかもしれません。アハモーメントは、個人的な経験を通じて価値提案を真実として証明します。

これはアクティベーションイベントとは異なります。アクティベーションは、保持と相関する測定可能なアクションです。アハモーメントは、誰かがあなたの製品を使用し続けることを望ませる感情的かつ機能的なブレークスルーです。アクティベーションイベントはアハモーメントの代理です。Facebookは「つながりを感じた」を測定することができなかったため、「7人の友人を追加した」を測定しました。そのアクションはその感覚を予測します。

アハモーメントは機能的価値と感情的影響を組み合わせています。ユーザーは何かを達成するだけでなく、それについて異なる気持ちを感じます。喜び、安堵感、興奮、または自信。この感情的成分がアハモーメントを記憶に残り、その感覚を再び経験したいという欲望を生み出します。感情的な共鳴のない純粋な機能性は同じ保持の影響を与えません。

アハモーメントが重要な理由

保持予測子

アハモーメントに到達したユーザーは、そうしなかったユーザーの3～5倍の速度で保持されます。これは、最初のユーザーセッションまたは週で測定できる長期保持の最も強い予測子です。これにより、アハモーメント最適化は保持を改善するための最高レバレッジアクティビティになります。より多くのユーザーをこのブレークスルーに導き、下流のすべてが改善されます。

相関は非常に強いため、アハモーメント達成を先行指標として使用できます。保持データを表示するまで数ヶ月待つ代わりに、数日以内にアハモーメントレートをチェックしてください。最新のオンボーディング変更がアハモーメント達成を増加させた場合、保持データがそれを確認する前に保持が改善されることを知っています。この迅速なフィードバックにより、より速い反復が可能になります。

口コミのトリガー

人々は彼らに何かを感じさせる経験を共有します。アハモーメントはその感情的反応を共有する価値があります。「これを試してみてください、それは素晴らしいです」はセットアップタスクを完了することからではなく、アハモーメントから来ています。この有機的な共有は、有料取得が一致できないバイラル成長を駆動します。

アハモーメントが強力であればあるほど、ユーザーが他の人に伝える可能性が高くなります。穏やかな「それは有用です」は共有されていません。強い「ああ、これはゲーム変化です」はすぐに共有されます。アハモーメント強度の最適化は保持を改善するだけではなく、感情的経験が紹介を駆動するため、バイラル係数を改善します。

アップグレード動機

フリーおよびトライアルユーザーがアハモーメントを経験する人は、有料でより高い速度で変換されます。彼らは価値を感じて、それにアクセスし続けたいと思っています。アハモーメントはユーザーが今何を購入しているかを理解しているため、支払う動機を生み出します。それはもはや抽象的な約束ではありません。それは彼らが個人的に経験した証明された利点です。

これがトライアルから有料への変換が価値の実現に非常に焦点を当てている理由です。アハモーメントがその実現です。それに到達しないユーザーは、価格設定やフィーチャーに関わらず消滅します。それに到達したユーザーは、支払う価値のあることを経験したため、変換されます。

競争上のお堀

強い初期アハモーメントを持つ製品は、置き換えるのが難しいです。ユーザーが一度そのブレークスルーを経験すると、スイッチングコストは劇的に増加します。彼らはあなたの製品が価値を提供することを知っています。競合他社は危険な未知数になります。競合他社が同様のフィーチャーを提供していても、ユーザーは彼らがすでに経験した証明された価値にしがみつきます。

これは特に混雑した市場で強力です。フィーチャーがコモディティ化するとき、アハモーメントの品質が差別化要因になります。ユーザーが価値を経験する速度が最も速い製品が勝つ、競合他社がより多くのフィーチャーまたはより低い価格を持っていても。ユーザーを価値に導くことは、理論的に利用可能な最も多くの価値を持つことよりも重要です。

アハモーメントの特定

行動コホート分析

データから始めてください。ユーザーを2つのグループに分割します：保持されたユーザー（30日、60日、または90日後も活動）と消滅したユーザー。次に、コホート分析とプロダクト分析を使用して最初の週の活動を後ろから見てください。保持されたユーザーが消滅したユーザーがしなかったアクションは何ですか？それはあなたのアハモーメント信号です。

保持と相関する強いアクションを探しますが、ほとんどのユーザーが達成可能です。保持されたユーザーの95％がアクションXを完了したが、消滅したユーザーの10％だけが行った場合、アクションXはアハモーメント代理である可能性があります。複数の潜在的なアクションに対してこの分析を実行して、最も強い予測子を見つけます。

コホート分析ツールを使用して、これを体系的にしてください。最初のユーザーセッションと最初の週に20～30の異なるアクションを追跡します。各アクションの30日保持との相関を計算します。相関強度でランク付けします。上位のいくつかのアクションはアハモーメント候補です。次に、定性的研究を通じて検証して、これらのアクションが保持を予測する理由を理解します。

保持対消滅ユーザーの違い

全体的な平均値を見るだけではありません。グループ間の行動の違いを比較します。平均ユーザーが500メッセージを送信するかもしれませんが、保持されたユーザーは2,000以上を送信します。平均は保持信号を隠します。比較はそれを明らかにします。Spotifyは、ユーザーが曲をライブラリに保存したとき、それらをより良く保持することを発見しました。単なるリスニングではなく、積極的に保存。その所有権アクションは保持を予測しました。

セッション記録がここで役立ちます。保持されたユーザーと消滅したユーザーのセッションを見てください。保持されたユーザーは最初のセッションで異なることをしましたか？彼らは何に時間をかけたのですか？彼らはどのフィーチャーに繰り返し従事したのですか？これらの定性的観察は定量的相関分析を補完し、何の背後にある理由を明らかにします。

保持されたユーザーと面接してください。製品が価値があると判断した瞬間を尋ねます。多くは指摘することができます。「ダッシュボードが私のデータで満たされたのを見たとき」または「私のチームメイトが即座に応答したとき」または「かつては時間がかかっていた30秒でそのインサイトを見つけたとき」。これらの物語は、純粋なデータ分析が見落とすかもしれない感情的な成分を明らかにします。

相関対因果関係

強い相関は、あなたが意味のあるものを見つけたことを示唆していますが、テストを通じて因果関係を確認してください。セットアップを完了することが保持を予測すると仮説を立てた場合、より多くのユーザーがセットアップを完了するのを支援することが実際に保持を改善するかテストしてください。相関は架空である可能性があります。高度に動機付けられたユーザーはセットアップの完了と保持の両方をしますが、セットアップそのものは保持を引き起こさないかもしれません。

ここはA / Bテストがアハモーメント仮説を検証するところです。疑わしいアハモーメントアクションを完了するようにより多くのユーザーを取得する実験を作成します。保持が改善された場合、あなたは因果関係を確認しています。保持が変わらない場合、相関は一致または交絡変数を示しました。保持を実際に駆動するアクションを見つけるまでテストを続けます。

明らかな答えに懐疑的になってください。「毎日ログインするユーザーはより良く保持される」はおそらく真実ですが、実行可能ではありません。毎日ログインすることは価値を見つけることの症状であり、原因ではありません。日常的なログインの習慣を駆動する特定の価値体験をより深く掘ります。それがあなたの真のアハモーメントです。

セグメント別の複数のアハモーメント

異なるユーザータイプは異なるアハモーメントを持つかもしれません。個別ユーザー対チームユーザー。技術的ユーザー対非技術的ユーザー。小さな企業対企業。各セグメントは異なる価値を経験する可能性があり、異なるアハモーメント最適化戦略が必要です。

ユーザータイプでユーザーを分析します。個別ユーザーとチームユーザーの両方が同じアクション後に保持されていますか？あるいは、各セグメントは別個の保持予測を持っていますか？セグメントが大きく異なる場合、1つの普遍的アプローチではなく、複数のアハモーメント戦略が必要です。オンボーディングはユーザータイプに適応する必要があります。

いくつかの製品には順序立てられたアハモーメントがあります。最初は基本的な価値を証明します。2番目は高度な機能を明らかにします。3番目は変革的な影響を実証します。製品のこの進行状況をマップします。初期のアハモーメントは初期保持を駆動します。深いアハモーメントは長期保持と拡大を駆動します。どちらも重要です。

有名なアハモーメント例

Facebook：10日間に7人の友人

Facebookの成長チームは、サインアップの10日以内に7人の友人を追加したユーザーが劇的により良い保持を発見しました。この特定のメトリックは、すべてのオンボーディング最適化の北の星になりました。すべての変更は、7人の友人に到達するユーザーの割合が10日間で増加したかに基づいて評価されました。この焦点は、Facebookを保持パワーハウスに変えました。

その数は恣意的ではありませんでした。コホート分析を通じて、彼らは様々な閾値（5人の友人、10人の友人、異なる時間枠）をテストし、10日間に7人が最も強い保持相関を発見しました。この精度は重要でした。10人の友人をターゲットにすることは、多くのユーザーにとって非現実的である可能性があります。5人は十分な接続密度を作成しないかもしれません。7人は達成可能と意味のある間の甘い場所でした。

Slack：2,000メッセージ送信

Slackは、2,000メッセージを交換したチームがプラットフォームの使用を継続する可能性が高いことを発見しました。このしきい値は、チームが臨界通信密度に達したことを示していて、Slackは彼らのワークフローに不可欠になりました。2,000メッセージ以下では、Slackはいい実験でした。上記では、それはいい必須ツールでした。

このメトリックはプロダクト決定を導きました。より多くのメッセージングを促すフィーチャーは優先順位が付けられました。メッセージ送信時に摩擦を生成する何でもが削除されました。より多くの通信をSlackに持ってくる統合が投資を得ました。プロダクト戦略全体は、チームが可能な限り速く2,000メッセージに到達する最適化されました。この焦点は、Slackを史上最も急速に成長しているエンタープライズ製品の1つにしました。

Dropbox：すべてのデバイス上のフォルダ内のファイル

Dropboxのアハモーメントは、アプリをインストールしたり、アカウントを作成したりすることではありませんでした。それはあるデバイスでファイルを保存し、別のデバイスで正常にアクセスすることでした。その瞬間、Dropboxのコア価値提案を証明しました：ファイルにどこからでもアクセスしてください。ユーザーがその瞬間を経験するまで、Dropboxは理論的でした。それを経験した後、Dropboxは必須になりました。

このインサイトはオンボーディングを形成しました。フィーチャーを説明するのではなく、Dropboxはユーザーを可能な限り速くファイルSync経験に導くことに焦点を当てました。簡略化されたセットアップ。複数のデバイスの追加を奨励。ユーザーにすぐにファイルを保存するように促しました。すべてが「ああ、私がそれをどこかに保存したのに、ここに私のファイルがある」というブレークスルー瞬間に最適化されました。

Twitter：30アカウント以上をフォロー

Twitterは、30以上のアカウントをフォローしたユーザーが少ないユーザーをフォローしたユーザーよりも大幅に保持されることを発見しました。その理由は理にかなっています：Twitterはあなたのフィードが興味深い場合にのみ価値を提供します。魅力的なコンテンツストリームを作成するには、十分なアカウントをフォローする必要があります。そのしきい値以下では、Twitterは空に感じます。それ以上では、Twitterは魅力的になります。

Twitterはこのしきい値に到達する周りでオンボーディングを最適化しました。推奨フォローリスト。関連アカウントのより良い発見。投稿する前にフォローするよう促したオンボーディングフロー。これらの変更は、ユーザーをより速い価値のあるフィード経験に導くことにより、保持を劇的に改善しました。プロダクトは変わっていませんでした。しかし、より多くのユーザーは今、Twitterを魅力的にするアハモーメントを経験しています。

アハモーメント達成の測定

メトリックの定義

アハモーメントは具体的に測定可能である必要があります。「ユーザーは価値を感じる」は測定不可能です。「ユーザーが最初のレポートを完了する」は測定可能です。「チームは最初の週に500メッセージを交換する」は測定可能です。メトリックは感情的なブレークスルーを代理でする必要がありますが、感情を直接キャプチャすることはできません。

最適化に対応する為に十分な特異性でメトリックを作成しますが、基礎となるパターンを見落とさないほど狭くはありません。アハモーメントが「ユーザーが3人のチームメイトを招待する」場合、それらのチームメイトが実際に従事するかどうかを追跡してください。3招待を送信しましたが、ゼロの受け入れは協調的なアハモーメントを作成しません。メトリックを調整して、先導アクションだけでなく、実際の価値経験をキャプチャしてください。

アハモーメントメトリックをはっきりと文書化してください。何がカウントされますか？何がカウントされませんか？時間枠は何ですか？どのユーザーセグメントで？この精度により、誰もが同じターゲットに対して最適化できます。曖昧な定義は不一貫な最適化につながります。明確なメトリックは焦点を絞った改善を有効にします。

アハモーメントまでの時間

ユーザーがアハモーメントに到達するのにどのくらいの時間がかかりますか？中央値は外れ値が平均値を歪めるため、平均値よりも多くの場合、より有用です。中央値が2日ですが平均が7日の場合、ほとんどのユーザーはすぐにアハにヒットしますが、いくつかの遅刻者は永遠にかかります。中央値の経験で最適化に焦点を当てながら、外れ値が遅く取る理由を調査します。

最適化するときに時間をかけて追跡します。新しいオンボーディングは、アハモーメントへの時間を3日から1日に短縮しましたか？その加速は保持の改善を予測する必要があります。オンボーディング変更にもかかわらずアハモーメントへの時間が一定のままである場合、それらの変更は機能していません。メトリックは、最適化の取り組みが効果的であるかどうかについて迅速なフィードバックを提供します。

コホート別にアハモーメントへの時間を分割すると、セグメント差異が明らかになります。エンタープライズユーザーは5日かかるかもしれませんが、SMBユーザーは1日かかります。セットアップの複雑さの自然な差異を反映した場合、それは必ずしも悪いことではありません。しかし、エンタープライズオンボーディングが異なるサポートを必要とすることを示唆しているかもしれません。セグメント分析により、誰も表さない平均に対する最適化を防ぐことができます。

アハから保持への相関

ユーザーが定期的にアハモーメント達成が保持を予測することを検証し続けます。プロダクトが進化するにつれて、この相関は変わる可能性があります。昨年保持を予測したことは、プロダクトまたはユーザーベースが変更された場合、今年ほど正確に予測しないかもしれません。定期的な検証により、正しいメトリックを最適化していることを確認します。

アハモーメント達成者と非達成者の保持率を計算してください。ギャップは大きくなければなりません。アハモーメント達成者が75％で保持し、その者がいない場合は15％、強い信号を持っています。ギャップが小さい場合（60％対50％）、アハモーメント定義が間違っている可能性があり、または他の要因が保持を支配する可能性があります。

この分析を使用して、アハモーメント最適化のビジネス影響を定量化してください。アハモーメント達成が50ポイントの保持の価値があり、アハモーメント達成率を10ポイント改善した場合、全体的な保持を5ポイント改善しました。この数学は、直接収益への影響を示すことにより、アハモーメント最適化への投資を正当化します。

コホート保持曲線

アハモーメント達成者とそうしなかったユーザーの保持曲線をプロットしてください。視覚的な差異は劇的である必要があります。達成されたアハコホートは安定した保持または成長保持を示す必要があります。達成されないアハコホートは急速なドロップオフを示す必要があります。この可視化は、概念を本能的に理解しないかもしれない利害関係者にアハモーメントの重要性を伝えるのに役立ちます。

保持曲線の変曲点を見てください。達成されたアハユーザーに対してでも30日目で保持が急激に低下する場合、30日目でユーザーの婚約を維持するために2番目のアハモーメントが必要な場合があります。1つのアハモーメントは初期保持を駆動するかもしれませんが、長期保持は駆動しません。時間の経過に伴う保持曲線形状を理解すると、複数のアハモーメント最適化戦略が必要かどうかが明らかになります。

アハモーメント配信の最適化

障害の削除

アハモーメントに到達するために必要なすべての手順をマップします。各ステップはドロップオフの可能性です。オンボーディング最適化と価値への時間削減を通じて無情に不要なステップを削除します。ユーザーがプロフィール設定を完了せずにアハモーメントを経験できる場合、プロフィール設定をオプションにするか、アハモーメント後に移動します。周辺タスクが重要な価値経験をブロックしないようにしてください。

セッション記録を見て、摩擦点を特定してください。ユーザーはどこで立ち往生していますか？どこで躊躇していますか？アハモーメント前に放棄するのはどこですか？これらの摩擦点はあなたの最適化ターゲットです。時々小さな変更（明らかなコピー、より良いエラーメッセージ、簡略化されたフォーム）がアハモーメント達成率を劇的に改善します。

技術的な障害はアハモーメントを殺します。遅いロード時間、壊れた統合、混乱したエラー。ユーザーがテクニカルの問題のためにアハモーメントに必要なアクションを完了できない場合、彼らは価値を経験せずに消滅します。アハモーメント重要なフローの信頼性とパフォーマンスに投資してください。これらのテクニカル改善は、新しいフィーチャーよりも保持を駆動します。

経験時間の削減

サインアップとアハモーメント間のすべての分は放棄リスクを増加させます。ユーザーは気を散らしたり、中断したり、気が短くなったりします。最初のセッション内のアハモーメント達成を目指してください。プロダクト複雑さのため不可能な場合、少なくともユーザーに部分的な価値を素早く経験させながら、完全なアハモーメント構築に向かいます。

デフォルトデータ、テンプレート、または例を使用してアハモーメントを加速してください。ユーザーに独自のデータを設定する前に、サンプルデータでプロダクトが実行することを経験させてください。作成しようとしているワークフローの完了した例を示します。これらのショートカットは、アハモーメントの完全なセットアップを完了するためのモチベーションを作成して、アハモーメントの味をすぐに提供します。

非同期プロセスはアハモーメント遅延を作成します。アハモーメントがデータインポートを必要とし、数時間かかる場合、ユーザーは離脱し、戻ってこないかもしれません。これを段階的なアハモーメントで解決してください。完全なインポートがバックグラウンドで発生する間に、データのサブセットで即座に価値を提供します。インポートが完了したときに通知を送信して、ユーザーが完全なアハモーメントを経験するために戻ってください。ユーザーを何もしないで待たせないでください。

ガイド付き発見対自由な探索

一部のユーザーはガイド付きオンボーディングを好みます。他は自由に探索したいと思っています。テストはどのアプローチがプロダクトとユーザーベースのためにより多くのアハモーメント達成を駆動するかを明らかにします。ガイド付き経験は、ユーザーがアハモーメントに自然に突き進まない複雑なプロダクトに適しています。自由な探索は、ユーザーが独立して価値を発見できる直感的なプロダクトに適しています。

ハイブリッドアプローチを検討してください。アハモーメント方向への穏やかなガイダンスで始めてください。ユーザーがガイド付きパスをフォローしていれば、素晴らしい。彼らが探索に偏差してきた場合、彼らを許可します。しかし、彼らが立ち往生しているときにオプショナルガイダンスを提供し続けます。この柔軟性は、誰かをそれに適さないアプローチに強制せずに、両方の学習スタイルに役立つ。

実行するのではなく見るのが必要な対話的なチュートリアルはアハモーメント配信に対してより機能します。「ここをクリックして、これを入力して、結果を見る」実際の価値経験を作成します。ビデオツアーは誰かが製品を使用するのを示すビデオツアーは個人的なブレークスルーを作成しません。可能な場合、ユーザーを受動的なオブザーバーではなく、アハモーメント経験の俳優にします。

ユーザーがアハに到達しない場合

介入戦略

チャーンリスク検出システムを使用してアハモーメント達成なしでドロップオフリスク対抗ユーザーを追跡します。中央値のアハモーメント時間が2日の場合、アハモーメント達成なしで5日目のユーザーはリスクがあります。トリガー介入：教育メール、アプリ内プロンプト、個人的な連絡先、またはヘルプの提供。リスクのあるユーザーが黙って消滅しないようにしてください。消滅する前にそれらを回復しようとしてください。

ユーザー行動で介入をセグメント化します。複数回ログインしましたが、アハモーメント達成しなかったユーザーは、ガイダンスが必要である可能性があり、または混乱している可能性があります。1回ログインして二度と戻らなかったユーザーは、価値提案を理解していないか、気が散った可能性があります。異なる行動は異なる問題を示していて、異なる介入が必要です。

いくつかの介入はスケールで機能し、他は人間の触触が必要です。自動メールとアプリ内プロンプトは大衆に役立つ。プロアクティブカスタマーサクセスチームからの個人的な連絡先は、高価値アカウントに役立つ。ユーザーの潜在的価値に基づいて介入層を設計します。エンタープライズトライアルはコンシェルジュオンボーディングを取得します。セルフサーブ無料ユーザーは自動ガイダンスを取得します。リソース配置は、ユーザー価値と一致する必要があります。

個人的なアウトリーチトリガー

人間の介入をトリガーしきい値を定義してください。高価値見通しが予想時間内にアハモーメント達成していない場合、誰かが連絡する必要があります。「私はあなたが[アハモーメントアクション]してまだアハに気付きました。それを設定するのを助けることができますか？」この個人的な注意は、自動的な栄養養育が回復しないディールを救うことが多いです。

このアウトリーチを慎重にタイミングしてください。あまりに早く感じさせられます。あまりに遅く来ると、彼らが精神的に動いた後です。ユーザーが独立してトライしたのに十分な時間を持っているが、まだ放棄していない甘い場所を見つけてください。多くの製品の場合、これは中央値のアハモーメント時間よりも約50％長いです。このしきい値を超えたユーザーはヘルプが必要です。

オファーを具体的で役立つ、販売的でない方法にしてください。「データソースを接続するのを案内できます」は役立つ。「デモコールをスケジュールしましょう」は販売プレッシャーのように感じます。目標はアハモーメント達成であり、販売ではありません。一度彼らは価値を経験します、変換が自然に続きます。値経験に焦点を当てて、販売ではなく。

代替値の実証

ユーザーが主要なアハモーメント達成するのに苦労している場合、代替値を示してください。IT承認が原因でデータを接続できないかもしれません。デモデータを使用して取得するインサイトを表示します。彼らはまだチームを招待できないかもしれません。彼ら一人で経験できる個人的な価値を表示します。1つのブロックされたパスが値のデモンストレーションをすべて防ぐことがないようにしてください。

一部のユーザーは、使用事例の不適合またはタイミングのために、理想的なアハモーメント達成することはありません。それは大丈夫です。主要な使用事例ではなくても、プロダクトから得られるどんな価値でも発見するのを支援してください。この柔軟性は、チームが後で変わるか、彼らの必要をより良く提供するフィーチャーを構築するときに返ってくる可能性がある消滅するユーザーを防ぐ。

優雅なオフランピング

時々ユーザーはアハモーメント達成していません、あなたのプロダクトは彼らのニーズに適しません。これを認識して、彼らが優雅に離脱するのを助けてください。代替案または補完的なプロダクトを提供してください。後で保存するデータを提供してください。この良い経験は、彼らが離脱していても、彼らが返ってきたり、他を紹介したりする可能性が高くなります。悪い出口は消火者を作成します。良い出口は善意を維持します。

彼らが出発している理由を尋ねてください。このフィードバックはアハモーメント障害についての理解を改善します。多分知られていない一般的な障害があります。多分セグメントは異なるアハモーメントが必要です。出口調査とインタビューはアハモーメント達成を改善するための重要なインサイトを提供して、今後のユーザーをします。

最初のアハを超えて

二次アハモーメント

最初のアハモーメントは初期保持を駆動します。二次アハモーメントは長期保持と拡大を駆動します。ユーザーが経験する2番目のブレークスルーは何ですか？Slackの場合、最初のアハモーメントはチームメッセージング量です。2番目はメッセージ履歴から貴重な情報の検索かもしれません。その2番目のアハはSlackを便利ではなく、不可欠にしています。

顧客ライフサイクル全体を通じてアハモーメントの進行をマップします。初期のアハモーメントは基本的な価値を証明します。中央アハモーメントは高度な機能を明らかにします。後期のアハモーメントは変革的な影響を実証します。それぞれが深い保持と高い支払いの意欲を駆動します。このプロダクト主導成長戦略は既存の顧客から持続可能な拡大を作成します。

最初のアハモーメントのためのオンボーディングを最適化してください。後続のアハモーメントのために継続的なエンゲージメントを最適化してください。最初の週のすべてのアハモーメントを配信してみてください。ユーザーがプロダクトに成熟するにつれてアハモーメントを維持し続ける進行を構築します。これは、1つのブレークスルーを達成して高原になるのではなく、留ることと拡大する理由を作成します。

拡大と交差販売トリガー

二次アハモーメントは拡大機会をしばしばトリガーします。ユーザーが高度なフィーチャーでブレークスルー価値を経験すると、アップセルとクロスセルのモーションを通じてアップグレードする準備ができています。彼らは関連したプロダクト価値を発見すると、彼らはクロスセルする準備ができています。これらの拡大モーメントはユーザーが個人的に追加価値を経験しているため、自然なアップグレードトリガーです。

このモーメントをプロダクトで戦略的に明らかにするように設計してください。ユーザーに限られた方法で高度なフィーチャーをプレビューさせてください。彼らは価値を経験すると、ゲート完全アクセスはアップグレード後ろです。このプレビューペイウォールシーケンスは、存在しないことを知らないユーザーが隠されたフィーチャーよりも変換されます。彼らはアハモーメントを味わっています。彼らはその経験への完全なアクセスを望んでいます。

パワーユーザー進化

パワーユーザーがカジュアルユーザーからどのように発展したかを追跡します。彼らは道に沿ってどのアハモーメントを経験しましたか？この進行マップは、最初の価値から最大価値への道を示しています。これを使用して、平均ユーザーをパワーユーザー行動に向けるガイドをします。進行の各アハモーメントはエンゲージメントを深め、ライフタイム価値を増加させます。

一部のユーザーは高度なアハモーメントを自然に発見します。他はガイダンスを必要とします。パワーユーザーワークフローを紹介するコンテンツ、アプリ内プロンプト、またはメールシーケンスを作成してください。「あなたのようなユーザーは多くの場合[高度なフィーチャー]価値を見つける」はユーザーが独立して出くわさないかもしれないアハモーメントを発見するのを助けます。この導かれた進化は、パワーユーザーステータスと対応する保持と収益の利点に向けてユーザーを加速します。

それを機能させる

アハモーメント最適化は保持を改善するための最高レバレッジアクティビティです。ユーザーがブレークスルー価値を経験すると、彼らは周りに立ちます。それに到達しないユーザーは速く消滅します。より多くのユーザーをより速くその瞬間に導くことに焦点を当て、他のすべてが改善されます。

データ分析を通じてアハモーメントを特定することから始めてください。定性的研究を通じて検証してください。達成率と達成までの時間を測定します。その後、無情に最適化します。摩擦を削除します。配信を加速します。ユーザーをブレークスルーに導きます。アハモーメント達成のすべてのパーセンテージポイント改善は、より良い保持、より高い変換、およびより速い成長に複利になります。

アハモーメントはプロダクトについてではなく、ユーザーについてのものであることを思い出してください。ユーザーがチェックリストを完了したり、すべてのフィーチャーを探索したときはありません。ユーザーが彼らの問題を解決して違いを感じるとき。そのユーザー中心の焦点を保って、アハモーメント最適化は明確になります。すべての変更はユーザーのそのブレークスルー経験への道を提供する必要があります。このユーザーアクティベーションフレームワークアハモーメントの焦点と組み合わせは持続可能な成長エンジンを作成して規模を作成します。

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