產品數據建構流程 | EP3:教你挖出產品的 Aha Moment,用數據驅動用戶驚喜感

產品數據建構流程 | EP3:教你挖出產品的 Aha Moment,用數據驅動用戶驚喜感

更新於 發佈於 閱讀時間約 7 分鐘
raw-image

在正式思考產品的北極星指標之前,還有一項需要花點腦力的任務要先完成——那就是和產品經理一起繪製「用戶體驗地圖」(User Journey Map)。有些人也稱它為「用戶旅程圖」,簡單說,它就是用戶在使用你產品時的行為紀錄。

原理很直白:把時間軸當作主線,站在用戶角度去模擬他們使用產品「前、中、後」的每個步驟。他們在這些步驟中想了什麼?感覺如何?真正的關鍵就在於,你能不能把自己切換成用戶的視野,體驗整個過程。

用 Uber 當示範:你應該有看過這樣的用戶旅程

以 Uber 為例,大概會是這樣的流程:在某個地點有乘車需求

  • 發現自己需要交通工具
  • 打開 Uber App
  • 叫車並查看價格
  • 確認交易,等待接駁
  • 準時上車並前往目的地
  • 行程結束
  • 為司機服務評分

這整條用戶體驗地圖,就像一段「價值交換」的過程:每個環節都能解決用戶的痛點,提供特定價值,最後把用戶帶向那個讓人「驚喜」的關鍵時刻(Aha Moment)。

Aha Moment 指的就是用戶第一次意識到你的產品真的有用、甚至「非它不可」的瞬間。通常,這個時刻會大大提高用戶留存率,讓他們之後願意再次使用或推薦給朋友。

把 Aha Moment 安排在初次體驗最理想

理想情況下,Aha Moment 能夠在用戶第一次使用你的產品時就觸發,也就是我們常說的 Onboarding 旅程。舉個更直觀的例子:

  • 某個人第一次開啟叫車 App
  • 發現比傳統計程車更方便、價格透明
  • 瞬間感受到產品獨特價值,驚呼「哇,這麼方便!」

那個「哇!」就是他的 Aha Moment。實務上,你可以想像用戶旅程中,哪些點最有可能觸動這種驚喜,然後把設計和資源聚焦在那裡。

繪製 User Journey Map 前,你應該知道的三件事

1. 需要哪些基礎元素?

Lens(用戶視角)Experience(體驗)Insights(內化見解)

  • Lens:是什麼樣的用戶?在哪個情境發生需求?
  • Experience:在整個流程中,他做了什麼、想了什麼、感受如何?
  • Insights:過程中遇到什麼痛點?又有什麼機會點可以優化?

更多細節可參考這篇「產品經理的硬實力 - User Journey Map」(文章整理得相當精彩,推薦你看看)。

2. 你的圖不一定要太複雜

如果你是數據分析或產品經理,主要目的是在 User Journey Map 裡找出 「用戶在何時感受到最大價值」「用戶在哪些接觸點可能流失」。像下面針對「好好居」畫的示意,就以用戶行為為核心,省去過多情感曲線等細節,只呈現行動接觸點就好。

房地產交易平台_User Journey Map

房地產交易平台_User Journey Map

3. 產品核心價值是什麼?

User Journey Map 其實就是「用戶如何一步步獲得產品價值」的視覺化。
想想:你的產品最終想幫用戶實現什麼?是娛樂?是交易?是工具?
比方說,《產品數據分析 - 打造網路產品的決策引擎》 把多數網路產品分成三大類:

  1. 注意力產品(娛樂、社群、資訊…)
  2. 交易型產品(購物、穩定交易、信任保障…)
  3. 工具型產品(協助完成任務、提高效率、便利性…)

以「好好居」為例:找出核心價值的那一刻

「好好居」顯然是屬於交易型產品,買賣雙方在平台上進行房屋媒合。
如果我們再深入分析,平台的關鍵體驗時刻,很可能就落在:

  • 買家 按下「預約看屋」的那一刻
  • 賣家 收到表單時,意識到「我在這平台能獲得實際收益」

這正是買家與賣家都第一次感受到平台價值的關鍵時刻——Aha Moment這個瞬間往往能把「觀望中的用戶」轉化成「願意繼續使用、甚至付費的用戶」

Aha Moment 不是固定不變:人不同,時間點也不同

不過,在 The ultimate guide to user onboarding 中也提到,每個產品、每個用戶的 Aha Moment 都不一樣。

  • 也許對於某些買家而言,一看到「房子竟然只要這個價,地點又很好?」當下就 Aha 了。
  • 但對另一群更嚴謹的買家,可能要先比對幾個物件、甚至親自看完房子後,才會真正「哇!」。

這表示,在一些流程較長、較複雜的產品旅程中,你可以設定多個 Aha Moment,為不同用戶提供不同路徑。記住:目標是要讓 每個用戶 最終都能感受到你產品的核心價值。

小結:基礎功到位,才能進入北極星指標的世界

到目前為止,我們已經經歷了「分析產品現況、競爭者、產品策略、用戶體驗地圖」等準備工作。
老實說,這些前置步驟多半仍由產品經理主導,數據分析團隊大多處於輔助性質,參與討論並提出建議。一旦開始進入北極星指標設定,以及後續的目標拆解階段,數據團隊才會逐漸從「輔助角色」轉為「協作者」,運用自身的專業去搭建產品指標觀測體系。

下一篇 我們就要正式談談:如何把你的 Aha Moment 與北極星指標緊密連結,並帶出能推動真正成長的數據策略。敬請期待囉!

參考資料:



avatar-img
數位無罪,成長有理
33會員
28內容數
這不是冷冰冰的科技知識,而是一場 數據 × 生活 × 腦洞 的狂歡!我們專注於拆解那些讓人「哇靠!」的問題——AI 怎麼顛覆職場?熱門影視背後的商業套路?科技到底是助攻還是攪局?這裡不賣課、不端知識高冷范,我們用爆梗 + 數據思維,讓深奧的東西變得超接地氣又好玩!
留言
avatar-img
留言分享你的想法!
本文探討企業如何真正實踐「Data Driven」,強調數據量大不如有效運用數據重要。透過系統化數據蒐集、精煉洞察、實驗驗證假說、推動企業內部採用及技術文化提升,建立可行且持續優化的數據導向流程,以實現業務實質成長。
在前面幾篇文章中,我們曾不斷強調流量紅利的美好時代已逐漸消退,如今企業面臨的最大挑戰是,怎麼打造一個好的「流量池系統」,從增量策略進化到存量策略,其中,我認為最關鍵也或許是CP值最高的部分,就是如何將「流失使用者(Churned Users)」轉變成「復活使用者(Resurrected Users)
本文強調「使用者留存」對於產品成長的重要性,介紹互動、黏著、留存四大指標如何相互推動增長。針對新用戶、現有用戶及回流用戶的不同需求,提供具體策略,如優化Onboarding體驗、促進黏著度等。留存率的高低直接影響商業成果,建議利用基於行為的數據進行精準分析與調整,幫助企業在激烈競爭中穩定成長。
本文探討企業如何真正實踐「Data Driven」,強調數據量大不如有效運用數據重要。透過系統化數據蒐集、精煉洞察、實驗驗證假說、推動企業內部採用及技術文化提升,建立可行且持續優化的數據導向流程,以實現業務實質成長。
在前面幾篇文章中,我們曾不斷強調流量紅利的美好時代已逐漸消退,如今企業面臨的最大挑戰是,怎麼打造一個好的「流量池系統」,從增量策略進化到存量策略,其中,我認為最關鍵也或許是CP值最高的部分,就是如何將「流失使用者(Churned Users)」轉變成「復活使用者(Resurrected Users)
本文強調「使用者留存」對於產品成長的重要性,介紹互動、黏著、留存四大指標如何相互推動增長。針對新用戶、現有用戶及回流用戶的不同需求,提供具體策略,如優化Onboarding體驗、促進黏著度等。留存率的高低直接影響商業成果,建議利用基於行為的數據進行精準分析與調整,幫助企業在激烈競爭中穩定成長。