如何通过激动指数快速识别用户痛点？

01 新用户的激动指数

1. 激动指数的概念

（1）新用户尝鲜的兴奋感和激动感

每个人在尝试新事物时，都会有一种跃跃欲试的兴奋感和激动感。这种感觉，我们称之为激动指数。

（2）激活过程中的额外阻碍和伤害会降低激动指数

然而，在新用户激活的过程中，可能会遇到一些额外的阻碍和伤害，比如繁琐的注册流程、令人困惑的界面设计等。这些负面体验会削弱用户的兴趣，降低他们的激动指数。

所以，激动指数其实就是定性了解新用户体验，然后找到在新用户的激活过程中，有哪些元素是让用户觉得更兴奋，更想要继续前进；有哪些元素可能就让你觉得比较倒胃口，不想要到下一步了。

2. 应用激动指数

那么，如何运用激动指数来优化新用户体验呢？我们可以遵循以下步骤：

（1）明确新用户的流程并记录

首先，要清晰地梳理新用户从接触到激活的完整流程，并以截图、文档等形式记录下来。这样可以对整个流程有一个全面的认知。

（2）预估用户的初始激动指数

不同渠道的新用户，他们对产品的初始期待值是不一样的。我们要根据用户来源，大致估计一下他们的初始激动指数：

a. 天然访问用户的初始期望值高

对于主动搜索、访问产品的用户，他们通常对产品有较高的兴趣和信任，因此初始激动指数也较高。

b. 朋友推荐用户的初始期望值高

通过朋友推荐而来的新用户，基于对朋友的信任，他们对产品的接受度也会更高一些。

c. 付费渠道获得用户的初始激动值较低

而对于通过付费广告等渠道获取的用户，他们可能更多是被广告吸引，而非出于内在需求，所以初始激动指数相对要低一些。

02 评估元素对指数影响的两种方法

1.粗略估计法

首先要设身处地地从用户视角来审视产品，假装自己是一个对产品一无所知的新用户。

然后，按照新用户的流程，从头到尾体验一遍，并对每个步骤进行打分。

比如说最开始自己是一个新用户，基础激动指数是50分。开始下载这个APP，速度非常慢，等的有点不耐烦了，这个体验就会把50分降5分变成45分。然后打开APP之后，开屏动画做得非常的炫酷，让我对这个产品有了更多的期待，激动指数加10分，到了55分，但是注册的过程很长，要很多信息等等，可能又去降10分，以此类推。

通过这样的估分，产品和增长的同学能更好地换位思考，去设身处地地理解新用户的真实感受。

同时，也可以初步判断出，哪些设计和体验是加分项，哪些是减分项，从而为下一步的精确评估提供基础。

2.精确评估法

如果想获得更精准的反馈数据，就需要招募一批目标用户，他们要对产品完全陌生，同时又符合产品的目标用户画像。

让他们作为新用户，实际体验产品的新手之旅，并对每一个环节进行主观评分。

打分的同时，也让用户说明为什么喜欢或不喜欢某个步骤，收集他们的主观感受和反馈。

对所有用户的评分和反馈进行汇总，计算各个步骤的平均分，从而得出一个较为客观的激动指数曲线。

通过这种定量+定性的方式，我们不仅能掌握分数，更能洞察背后深层次的原因，为优化提供有价值的参考。

03 微信读书新用户激活流程案例

下面我们以微信读书的新用户激活为例，来看看如何应用激动指数的思路。

1. 流程描述

朋友圈看到微信读书无限卡分享 -> 点击进入落地页 -> 点击获取无限卡进入应用商店 -> 下载APP -> 首次开机未登录 -> 微信登录 -> 打开第一本书

这是一个典型的新用户激活流程：用户在朋友圈看到好友分享的微信读书无限卡，好奇点进落地页，被吸引后进入应用商店下载， 首次打开是未登录状态，然后用微信登录后，开始阅读第一本书，完成激活。

2. 通过目标用户评分发现

（1）应用商店下载环节激动指数最高

在让用户实际体验打分后发现，激动指数在应用商店下载环节达到最高，用户兴趣最浓厚。那应用商店下载是整个体验里面的最高点，激动指数最高。

（2）未登录首次打开APP体验激动指数最低，与漏斗流失率数据一致

而在未登录状态首次打开APP时，激动指数最低，这与后台数据观察到的大量流失是一致的。而未登录首次打开机的体验是所有里面的最低点。与转化漏斗的数据也是一致的，也就是未登录体验这一步的流失率较高。

3. 用户反馈原因分析

深入用户访谈、收集反馈，发现造成激动指数波动的一些原因：

在应用商店截图中，展示了很多当下热门的爆款书，吸引了用户下载，提升了期待值，例如长安十二时辰。

但是当用户首次开机没有登录的时候，他们第一屏是无限卡，第二屏是免费图书馆，并没有长安十二时辰等爆款图书，那用户就比较失望了。

4. 优化思路

基于上述发现，一个优化思路是：在新用户首次使用的免费书库中，加入应用商店截图中出现的几本爆款书，让用户感受到APP实际内容与预期相符，提升体验一致性，从而提高激动指数。

审视并优化新用户激活流程中的关键环节，可显著提升激动指数，优化用户体验与激活效果。

04 从数据中寻找激活线索的总结

1.定量定性相结合

通过上述案例，我们可以看到，要发现优化新用户激活的线索和灵感，关键是要将定量和定性相结合。定量的数据可以告诉我们客观的结果，比如总体的转化率、流失率等，但要解释为什么会有这样的结果，还需要定性的用户反馈。

2.综合使用多种数据分析方法

此外，我们还需要综合运用各种数据分析方法，比如转化漏斗、用户行为路径、用户反馈等，去进一步拆解流程中的问题。

只有获得足够具体、可操作的线索，才能设计出优化性的实验方案。持续优化，效果可叠加，杠杆效应强，是一个投入产出比很高的选择。

理解激动指数、评估用户体验、优化激活策略——这三个要素构成了高效激活的核心。正如”用户体验的优化不仅仅是技术的改进，更是对用户心理的深刻洞察”，本文通过对激动指数的深入分析，揭示了如何从一个全新的视角理解并改善新用户的激活流程。

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