相信很多人都很熟悉「成长骇客(Growth Hack)」的概念，意指以实作产品技术实现高效率用户增长的思维；另一个比较鲜为人知的是Growth Design 的概念，意指用户成长驱动的设计思维，与一般的产品设计思维有所不同，因此矽谷有许多公司甚至设有Growth Designer 这样的职位。
这周我在旧金山参加了一个Growth Design Meetup，两位分享者分享他们在Growth Design 领域琢磨Onboarding Experience & Activation 的经验，觉得收获良多，摘取重点于此篇文章与大家分享！
讲者一：Chris Gallello / Senior Product Manager @Strava
Strava 是一个提供运动爱好者纪录跑步与自行车的工具＋社群型App，Chris 分享了Strava 在设计用户引导流程时的实战经验，如何思考与优化最佳的Onboarding 流程，原分享主要分成三大重点：
- How to prioritize the different actions you want a user to take
- Designing for different types of users who sign up
- Balancing speed vs. scientific perfection when testing
▍符合产品价值的用户行为优先级
Chris 以「设计Onboarding 体验重点在管理混乱」开场，当用户第一次接触到产品，我们有太多想要传递给他们的资讯了，要如何在各种可以介绍的资讯与引导中排定优先级？实际上，真正重要的是让用户强烈理解感受「产品价值」！因此， Strava 是这么做的：
- 列出产品愿景中的重要价值
– Value #1:连结运动爱好者并激发其动机。
– Value #2:帮助运动爱好者实现个人卓越。 - 与价值相关的任务才是在Onboarding中最重要的
-延伸至Value #1的Task #1:追踪能鼓舞使用者的其他用户！(Follow)
-延伸至Value #2的Task #2:上传用户的第一个活动！(Upload)
于是团队便能在着手设计复杂流程前，对主要vs次要的体验优先级有共识：
▍设想不同的用户获取情境
为Onboarding 体验优先级排序后，下一步需要考量的便是用户在第一次接触产品的各种情境， Chris 提到Strava 有两种用户：只是先看看vs 已经准备好要开始用产品来纪录运动。因此在第一步的环节他们加入了「准备好要开始记录了吗？」的页面，以提供不同用户的Onboarding 体验：
若用户点击「晚点再说(Later)」则会导向偏「社群」的体验，让他先追踪联络人中在使用的朋友，这样的设计假设用户是在「看到朋友的推荐/相关分享」的动机下探索产品，搞不好他还躺在床上只是想滑滑手机用用看！
▍设计快速迭代又精准的实验指标
Chris 提到快速迭代一直是Strava 做Growth 非常重要的一件事，他们的目标是一年要做600 个实验！要达到这样的目标，他们在设计实验指标时，会尽量缩短验证的时间，但同时还是符合使用者留存周期的正相关性。举例来说，他们在优化两大任务的指标为：
- Upload: % 的用户在第一次使用的七天内上传了活动。
- Follow: % 的用户在第一次使用的七天内追踪了其他人。
这两个指标考量了通常人们的运动行为周期可能以天或周来计算，观察后也符合原本4 周用户留存行为的正相关性，对团队来说是个非常简易且具体的Leading 指标(Easier to impact)。
Leading Metric是有预测性的输入（Input）指标，比起结果，这些指标较容易直接被产品改动影响；Lagging Metric是拿来衡量结果（Output）的指标，这种指标呈现的是最终被影响的成果，不容易被立马影响，通常需要时间或多个变因的推动才会变化，像是用户留存率或是交易数量。＊更多关于A/B Testing实验设计的内容可以参考3PM的这篇[ A/B testing实验设计指标时，应考虑的三个面向！]
因为分享时间限制， Chris 并没有讲太多细节，若是对Strava 团队如何做Growth 相关的实验可以参考此篇文章：
讲者二：Raghu Thricovil / Head of Growth @Adobe Creative Cloud
Raghu 在Adobe 有10+年的Growth 经验，是个非常资深的产品经理，他分享了Growth 产品开发的六大准则：
这边将较常见易懂1,3,6 摘要成三小点：
- 一般产品开发在探索典型用户(ideal user) 的行为并优化；Growth 的核心则是著重在非典型用户(non-ideal user) 的理解与学习。
- 数据告诉你What，用户告诉你Why。
- 实验的目标在于学习并产生影响力。
另外三点较完整地整理内容给大家：
▍”Aha” & “Ugh” Moment!
Raghu 提到不只要了解用户的“Aha” moment 也要知道他们的“Ugh” moment，在初次接触新产品时用户是非常兴奋的，往往让他们离开的是那些受不了的“Ugh” moment！可以用The Psych Framework 去检视产品的Onboarding 体验：
Raghu 提到Adobe XD 团队进行使用者测试时，都会萤幕录影与录音，这些Aha & Ugh Moment 往往都非常直接的可以从使用者的音调与语句中得知！
▍注意用户的心理状态
Raghu 分享了Reforge Growth Series 的架构来理解用户决策的过程，通常驱动用户愿意尝试产品的是情感驱动(Emotion)，冲动、好奇、信任的朋友推荐等；在Onboarding 初次接触时，用户则是在逻辑性地(Logic)探索此产品功能是否符合需求；后续的Activation 则是要透过激励(Motivation)跟奖赏(Reward)去持续不断刺激。
▍「假设」用户需求vs「预测」解决方案
Raghu 特别提出了在实验设计的时候，会搞混「假设」与「预测」的差别，他举例在设计Adobe XD 体验时：
- 假设(Hypothesis)：我们相信很多Adobe XD 的新用户在没有特定目标下探索产品会让他们失去兴趣且离开。
- 预测(Prediction)：如果使用者藉由一个真实的专案探索Adobe XD，则我们可以让他更具目的性地探索产品，这会加强新用户的激活。
「假设」是我们对用户需求的了解(Why)，预测是针对这样的假设有的解决方案(How)，并希望我们的解决方案达成什么样的结果。
一个好的假设，它可以帮助我们发想不同的预测方案，通常是透过数据累积/用户访谈的发现去得到，举例来说Adobe XD 的跳出率是在第一阶段就非常高，才得出了左图的假设。
这边讲的「假设vs 预测」概念跟之前我有写过一篇Why-How-Ladder 有点类似，如果你还是有点不懂，并且对探索使用者需求有兴趣可以参考这篇：
The Growth Design Series是一个为期四天的分享活动，很可惜这次我只有参与到最后一天的分享，另外三天还邀请到了LinkedIn, Amplitude, Intercom, Netflix等讲者，在矽谷湾区真的是各种大神就在身边！如果对其他天的分享有兴趣，可以参考官方网站的内容介绍：https://www.cascadesf.com/
而其中两位讲者都提到了非常多跟产品实验设计有关的内容，如果你对更多相关内容有兴趣，可以看这系列Nana Chiang写的实战分享文，有许多A/B testing基础的重要思维！
原文地址：https://medium.com/3pm-lab/onboarding-experience-95c23e5ca3c0
