許多公司在規劃成長目標時，往往依循 「AARRR增長框架」，將「拉新（Acquisition）」「留存（Retention）」「營收（Revenue）」等環節分給不同團隊負責—行銷衝流量、產品部門顧留存、業務拼業績。這種做法看似合理，卻可能帶來隱性衝突：每個部門只顧自己那一塊KPI，而忽略了整體的協同效應。
KPI 衝突：拉新 vs. 留存的拉扯
比方說，行銷運營部門為達成每月「獲取用戶目標」，辦了抽 iPhone 的活動，一堆人湧進來為了抽獎加入會員。然而，這些新會員多半只是想碰碰運氣，活動結束後就沒下文，等於完全無法帶動後續留存或營收。表面上看似成功「拉新」，實際卻沒多少人繼續使用。更糟糕的是，公司可能沒意識到這些短期衝高的流量是「泡沫」，還誤判情勢放更多預算下去。
於是，我們就得好好想想：產品一定要參與這種「市場軍備競賽」嗎？只靠擴大行銷漏斗（Funnels）就能保證成功？或許不見得。最好的成長往往來自於 循環（Loops），讓用戶在產品裡不斷發現價值，並自然產生回訪與分享意願。怎麼做到？關鍵就是「使用者黏著（Stickiness）」。
從使用者啟動到黏著度：習慣養成的關鍵
一開始，用戶若在初次接觸時（啟動階段）能快速體驗到產品價值，自然會留下好印象。但更進一步，怎麼讓這些 Current Users 願意重複使用、甚至達到「上癮」等級？這正是所謂的 Habit Formation，也被稱為「黏著度（Stickiness）」。
你應該會希望用戶不僅感受到產品好用，還能主動成為品牌擁護者，就像「果粉」「米粉」那般深度忠誠。當他們願意幫你在各自的圈子裡宣傳，就形成一個用戶帶用戶的顧客循環（Loops），造成滾雪球般的增長。
忠誠度循環（Loyalty Loop）：讓用戶自動回頭
行銷界稱這種顧客循環為 「忠誠度循環（Loyalty Loop）」，主要概念來自用戶如何決定購買某產品或服務，以及他們是否會持續堅持該選擇的消費閉環。
簡言之，進入到循環中的用戶，一旦採取了第一次的消費決策後，後續不需要花他們太多時間，當有消費需求時，只要重新評估持續購買是否正確，以及他們是否應該向他人推薦此產品或服務。
根據 David C. Edelman 和 Marc Singer 在2015年哈佛商業評論中發表的Competing on Customer Journeys提到，用戶要順利進入忠誠度循環，通常歷經六個階段：
- Consider：用戶從他們考慮希望購買的產品或服務開始，並做好一些主要競爭品牌的了解工作。
- Evaluate：用戶準備進一步比較與挑選品牌，可能查網友評價或聽朋友推薦。
- Buy：做出購買決策，實際完成訂單。
上面為一般的消費者購買旅程階段，但企業的終極目的則是希望將消費者引導進入下面的「忠誠度循環階段」。
- Enjoy：這意謂著當網站體驗很友好、客戶服務很完善，又或者是產品CP值很高...等各種因素的加乘，都可能使用戶享受這體驗，此時就有很大的機會進行下一次的回購。
- Advocate：對前面體驗非常滿意的用戶，會願意向身邊的人推薦該品牌或產品，甚至在網路上留下好評。
- Bond：如果一切順利，用戶會與品牌建立深厚關係並且信任品牌，這時他們購買產品不再需要經過Consider和Evaluate，就算下次再有需求，也懶得重新比較，直接回頭購買。
數位產品如何打造忠誠度循環？
實際上，「忠誠度循環」不侷限在實體消費。數位產品更能透過用戶資料的回饋和行為軌跡，打造個性化體驗。在這裡，我特別引用「產品數據分析 - 打造網路產品的決策引擎」中所提到的變化版忠誠迴圈（以自媒體寫作平台Medium舉例說明）。
同樣地，以房產平台「樂屋網」為例，買家在上面找到好物件並順利完成看屋（Buy）後，如果過程順利（Enjoy），下次自然還會回到同平台，甚至推薦給朋友（Advocate），最終形成（Bond）狀態。
忠誠度循環_樂屋網的買家視角
互動階梯（Ladder of Engagement）：讓用戶越走越深
我們通常都希望自己的產品能與使用者建立一個忠誠度循環，一旦循環建立起來了，使用者的行為就容易被制約，進而逐步養成習慣。在文章Investing in “drugs”就把這類易控制用戶行為的商品形容成「毒藥drugs」，越常吃越上癮，且越常吃就越難戒除。最有名的就屬社群平台了，它完全具備「毒藥drugs」產品的累進特點，當使用者體驗產品越多越久，就會更被產品所吸引（累進的好處），同時也會更難離開產品（累進的損耗）。
例如，當我們在Facebook上聯繫的朋友越多，我的「新聞饋送（News Feed）」內容就會越來越符合我們需求，另外，當我們對於News Feed的互動操作越來越頻繁（喜歡或忽略），累積夠豐富的數據資料，Facebook再利用這些數據改善用戶體驗，替我們帶來更多個人化的價值，因此，我們更無法承擔離開產品所帶來的損失，以至於Facebook具備了難以置信的高黏著效果。
LaDonna Coy在她的報告Social Media & Prevention中提到「互動階梯（Ladder of Engagement）」概念：產品與使用者之間的黏著度可以想像成一個階梯，最底層互動 minimal，上層互動 maximal。如果你能讓用戶從最底層一路爬升，代表著他們對產品的依賴與參與度逐漸加深，也就越難放手。
書本「Groundswell: Winning in a World Transformed by Social Technologies」裏也整理了六個等級區隔，用來描述用戶與媒體內容的互動深度。
但不論你採用哪種框架，都不必完全照本宣科，重點是找到自家產品的【關鍵行為接觸點】，並用這些行為區隔不同黏著度的用戶，進行檢測與優化。
簡易示範：「樂屋網」的買家Ladder of Engagement（非100%真實狀況）
Power User Curve：快速找出你的「超級用戶」在哪裡？
在深入討論留存分析之前，我們先來認識一個由 Facebook 增長團隊提出的重要指標— Power User Curve（又稱 Activity Histogram 或 L30）。這個工具能清楚呈現用戶在過去一個月內的活躍天數分布情形。
簡單來說：
- 水平軸：代表用戶在30天內的活躍天數，從「只用過1天」到「全勤30天」都有。
- 垂直軸：表示不同活躍天數區間的用戶佔比。
如果你的產品擁有許多高頻使用的忠實用戶，Power User Curve 就會呈現出右側較長的尾巴，甚至形成類似「微笑曲線」的漂亮樣貌。然而，相反地，如果大部分用戶只來個一兩天就走人，曲線就會呈現出快速下降，彷彿從懸崖掉落般驚心動魄。
如何透過 Power User Curve 判斷成長潛力？
一般而言，如果你的產品擁有大量重度用戶，通常代表著較高的黏著度和強大的成長潛力。但這個規則並非適用於所有產品。例如租房平台、旅遊服務這種「任務型」產品，用戶原本就不太可能天天登入，這種情況下即使右側曲線偏短，也不一定代表產品有問題。
這時候你需要思考兩個重點：
- 核心價值感知是否足夠清晰？
如果使用者無法感受到產品核心價值或持續回訪，可能代表你的產品定位或體驗設計出了問題，甚至可能還沒達到真正的 Product-Market Fit。 - 產品真的需要高黏著嗎？
如果你的產品模式本來就不依賴用戶高頻造訪（例如旅遊服務），那麼有沒有可能透過其他方式，例如建立穩定現金流或定期提供特定服務，來在低黏著度的情況下依然持續創造收益？
簡單講，並不是每個產品都適合追求「天天上線」。你得判斷自己產品的定位，選擇適合的衡量指標，才能真正找出成長的關鍵切入點。
如何有效設計產品的互動接觸點：三步驟指南
要讓使用者逐步爬上「互動階梯」，我們首先得理解：哪些功能或行為是真正影響用戶黏著度的關鍵？以下參考了《產品數據分析 - 打造網路產品的決策引擎》課程的分析步驟，帶你系統化掌握黏著的驅動因子。
📌 步驟一：建立明確的使用者區隔
首先，你需要把使用者分成幾個明確的族群，例如：
- 重度使用者（Power Users） vs. 輕度使用者（Occasional Users）
- 已轉換的用戶 vs. 未轉換的用戶
- 長期留存的用戶 vs. 流失的用戶
根據你關注的目標或指標，將使用者明確區隔。這樣做能幫助你更聚焦，清楚比較不同用戶群在行為上的差異。
📌 步驟二：為每個族群建立明確的 Persona
當你確立了明確的族群區隔後，接下來要深入了解每個族群的特徵與行為習慣：
- 他們經常使用哪些功能？
- 花最多時間在哪類型的內容上？
- 是否有特定的「里程碑」行為能顯著提高他們的黏著度？
舉個經典案例，Facebook 曾發現一個重要洞察：使用者在註冊後 10 天內若加到 7 位朋友，留存率就會大幅提高。這樣的洞察讓團隊能針對性推動產品策略，積極引導使用者完成這個關鍵行為。
透過你先前建立的產品忠誠迴圈（Loyalty Loop），思考哪個環節或行為最值得特別關注。這個步驟相當考驗你對產品與產業的熟悉程度，需要不斷進行假設驗證，找出影響使用者黏著度的關鍵行為接觸點。
通常，我們會從以下兩個維度進行比較分析：
- 使用廣度：該族群中有多少人會執行特定行為？
- 使用深度：在固定時間內，他們執行特定行為的頻率如何？
📌 步驟三：深入探索不同族群之間的行為差異原因
以 Medium 平台為例，我們可以簡單地從使用者的「行為採用率」來分析差異，例如將使用者分成兩個重要群組：
- 寫手（經常撰寫文章的使用者）
- 讀者（純粹瀏覽文章的使用者）
透過「動作採用率」的比較，我們能發現這些族群在行為上的明顯差異，並進一步確認階梯分類是否合理。像是利用前述的 Power User Curve，我們可以驗證「高階」與「低階」用戶之間的活躍程度差異，以確認互動階梯的定義是否準確。
透過Power User曲線評估「互動階梯」定義的合理性_來源：產品數據分析 - 打造網路產品的決策引擎
你也可以使用 Retention Curve（留存曲線） 來觀察不同族群的長期留存差異，或透過 Cohort Analysis（群組分析），評估用戶是否隨著產品和行銷的改進而逐步往互動階梯的高階爬升。例如：
- 「不活躍用戶（Inactive）」的比例，是否隨時間和產品優化逐漸減少？
- 「觀察者用戶（Occasional Users）」比例，是否逐漸增加？
透過這些數據分析方法，我們能有效掌握用戶行為變化趨勢，及時調整產品策略。
利用Cohort Analysis評估使用者是否有「登梯」_來源：產品數據分析 - 打造網路產品的決策引擎
總結一下重點：
上述的分析技巧都是以「用戶 v.s. 行為」的概念為核心，並沒有硬性的步驟順序。重點在於不斷提出「對的問題」、建立正確的假設與有效的用戶區隔。一旦我們確定了影響產品留存的關鍵行為，就能更有效地：
- 消除使用障礙與摩擦
- 重複觸發關鍵行為，鼓勵更多用戶完成這些行動
- 逐步建立起用戶的使用習慣，最終大幅提高整體留存率
「個人化」：打造超高黏著度的終極武器
除了利用關鍵行為提升產品黏著度外，另一個有效的做法就是藉由持續累積的用戶行為數據，為用戶提供更加精準且個人化的服務。以台灣常用的影音串流平台 Netflix 為例，當我們觀看影片的時間越長，系統就越能精準掌握我們的喜好與需求，進而主動推薦更貼切、更吸引我們的片單，讓用戶越看越上癮，完全離不開平台。
個人化營銷：好壞取決於信任與時機
從資訊科技的角度來看，「個人化營銷」就是透過分析用戶行為數據，提供精準對應用戶需求的資訊與服務。這樣的個人化能大幅提升用戶滿意度，但如果過度干擾或侵犯隱私，就可能引起反感。
《What shoppers really want from personalized marketing》一文中提出了一個簡單的公式來說明個人化營銷成功的關鍵要素：
從這個公式可以看出，用戶所感受到的「個人化價值」與資訊的相關性、時間的有效性成正比，而隱私損失則會降低用戶的感受；更重要的是，整個公式還必須乘以用戶對品牌的信任度。換句話說，即使你做到再精準的推薦，用戶若不信任品牌，也無法發揮最大效果。
建立有效的個人化營銷：四大核心組件
Silvio Palumbo在他的文章中《How to Build the Personalization Stack》更進一步提出，若想成功實施個人化營銷（他稱之為 next best action），必須涵蓋四個核心組件：
- 輸入層（Input Layer）：收集用戶資料。
- 推理層（Inference Layer）：理解並分析資料意涵。
- 智能層（Intelligence Layer）：利用演算法建立精準模型。
- 執行層（Execution Layer）：將分析結果落實於實際的營銷行動。
這四個組件能協助公司從蒐集數據、分析到精準建模，再進一步透過郵件或 App 推播、線上或線下的個人化訊息傳送，以及個性化內容推薦等方式，精準觸及目標用戶。若公司內部缺乏專業的數據分析人員，也可透過像 Amplitude 等第三方分析工具來支援。
畢竟，想要實現真正的個人化服務，最關鍵的仍然是數據分析能力，沒有足夠的數據就談不上精準的個人化營銷。
結語：用戶黏著的核心在於提供真實價值
以上，我們針對如何有效提升用戶黏著度進行了完整探討，儘管內容相當豐富，核心邏輯仍非常清晰：
- 找出並持續優化那些能讓用戶真正感受到價值的關鍵行為。
- 建立清晰且有效的互動階梯與體驗累進機制，引導用戶逐步深入產品。
- 持續收集用戶行為數據，以精準且個人化的服務，進一步提升黏著度。
- 善用 Retention Curve、Cohort Analysis 以及 Power User Curve 等分析工具，動態觀察成效，並不斷優化。
在下一篇文章中，我們將進一步討論如何將已流失的用戶（Resurrected Users）重新喚醒。如果你對於本文有任何疑問或想法，歡迎留言討論，讓我們一起打造一個高黏著度、充滿價值且穩定成長的用戶生態系統！🚀
參考資料：
- Competing on Customer Journeys
- Growth Loops are the New Funnels
- Loyalty Loop – What It Means, Why It Matters, and More
- Social Media & Prevention
- 產品數據分析 - 打造網路產品的決策引擎
- The Power User Curve: The best way to understand your most engaged users
- What shoppers really want from personalized marketing
- How to Build the Personalization Stack
