| name | activation-onboarding |
| description | 当需要优化用户Onboarding流程时使用。Onboarding自动优化Pipeline，分析Onboarding数据和用户分群，自动生成个性化引导策略，设计A/B测试方案。关键词：Onboarding、新用户引导、引导优化、个性化引导、用户激活、新手引导、上手快、引导太长。 |
| metadata | {"module":"产品增长与运营","sub-module":"激活","type":"pipeline","version":"2.1","domain_tags":["互联网","SaaS","通用"],"trigger_examples":["新用户引导流程太长了","怎么让用户更快上手","新手引导怎么做更好"],"interaction_mode":"ai_suggest_human_approve"} |
Onboarding自动优化
核心原则
- Onboarding是价值递送不是功能导览：每个引导步骤都必须让用户感受到价值，而非仅仅知道功能在哪
- 分群即分路：不同用户分群需要不同的Onboarding路径，一条路径走不通所有人
- Aha Moment是终点：Onboarding的唯一目标是让用户到达Aha Moment，其他都是手段
交互模式
🤖→👤 AI建议人类审批
输入
| 输入项 | 类型 | 必填 | 来源 | 说明 |
|---|
| Onboarding数据 | object | 是 | 用户提供 | 完成率、流失率、用户反馈 |
| Aha Moment数据 | object | 是 | output/pm-growth/activation-aha/aha_moment.json | Aha Moment数据 |
| 用户分群数据 | object | ○ | 用户提供 | 用户特征、行为特征 |
Onboarding阶段定义
标准Onboarding流程包含以下阶段：
欢迎页 → 价值展示 → 账户设置 → 功能引导 → Aha Moment → 激活完成
阶段1: 欢迎页
阶段2: 价值展示
阶段3: 账户设置
阶段4: 功能引导
阶段5: Aha Moment
阶段6: 激活完成
执行步骤
Step 1: 当前Onboarding效果分析
整体效果评估
- Onboarding完成率
- 各阶段转化率
- 完成时间分布
- 用户满意度
流失分析
效果对比
- 不同渠道用户的Onboarding差异
- 不同用户分群的Onboarding差异
- 与行业基准对比
Step 2: 分群Onboarding策略生成
基于用户分群，设计差异化Onboarding策略：
分群维度
- 技术背景（技术/非技术）
- 使用场景（B端/C端）
- 行业类型
- 注册来源
- 用户规模
策略设计原则
| 用户类型 | 引导风格 | 引导内容 |
|---|
| 技术型 | 简洁直接 | 快速上手，提供高级功能 |
| 业务型 | 详细友好 | 逐步引导，强调价值 |
| 企业型 | 专业全面 | 完整培训，强调协作 |
| 个人型 | 轻量快速 | 最小步骤，立即体验 |
Step 3: 个性化引导内容生成
基于分群策略，生成个性化引导内容：
内容类型
- 渐进式引导 - 分步骤引导用户完成关键操作
- 上下文提示 - 在用户需要时展示帮助
- 视频演示 - 展示核心功能操作
- 交互教程 - 引导用户边学边做
- 奖励激励 - 完成引导获得奖励
内容生成原则
- 简洁明了，一眼看懂
- 行动导向，强调下一步
- 价值导向，强调收益
- 进度感知，让用户知道还剩多少
Step 4: A/B测试设计
为Onboarding优化设计A/B测试：
测试类型
- 整体Onboarding改版 - 新旧Onboarding方案对比
- 单点优化测试 - 某个引导步骤的优化
- 分群差异化测试 - 不同用户群的不同引导方案
核心指标
- 主要指标: Onboarding完成率、激活率
- 次要指标: Onboarding时长、用户满意度
- 护栏指标: 后续留存率、付费转化率
输出
存储路径：output/pm-growth/activation-onboarding/
输出文件：onboarding_plan.json
输出Schema：
{
"type": "object",
"required": ["current_effectiveness", "segment_strategies"],
"properties": {
"current_effectiveness": {"type": "object", "description": "当前Onboarding效果评估，包含完成率、流失点和平均完成时间"},
"segment_strategies": {"type": "array", "description": "分群Onboarding策略列表，包含分群特征和预期提升"},
"personalized_content": {"type": "array", "description": "个性化引导内容列表，包含内容类型和触发条件"},
"ab_tests": {"type": "array", "description": "A/B测试设计方案列表"}
}
}
onboarding_optimization
{
"current_effectiveness": {
"overall_completion_rate": 0.45,
"stage_completion_rates": {
"welcome": 0.85,
"profile_setup": 0.65,
"first_action": 0.55,
"aha_moment": 0.35
},
"drop_off_points": [
{"stage": "profile_setup", "drop_off_rate": 0.24}
],
"avg_time_to_complete": 12.5
},
"segment_strategies": [
{
"segment": "新用户-技术背景",
"size": 5000,
"characteristics": ["有技术背景", "偏好自助探索"],
"strategy": "简化引导，提供高级功能入口",
"expected_improvement": "+20%激活率"
}
],
"personalized_content": [
{
"segment": "新用户-非技术背景",
"content_type": "step_by_step_guide",
"content": "分步引导教师完成课程创建、内容编辑和学员邀请的交互式教程",
"trigger": "注册后立即展示"
}
],
"ab_tests": [
{
"test_id": "ONB_TEST_001",
"hypothesis": "分步骤引导 vs 自由探索",
"target_segment": "非技术背景用户",
"expected_lift": "15%"
}
]
}
A/B测试设计模板
test_id: "ONB_TEST_{序号}"
name: "测试名称"
hypothesis: "优化假设描述"
target_segment: "目标用户群体"
variants:
control:
name: "对照组"
description: "当前方案描述"
treatment:
name: "实验组"
description: "优化方案描述"
metrics:
primary: "主要指标定义"
secondary: ["次要指标列表"]
guardrail: ["护栏指标列表"]
design:
min_sample_per_variant: 2000
runtime_days: 14
mde: 0.05
success_criteria:
- primary_metric_lift: ">=10%"
- guardrail_metrics: "无显著下降"
- statistical_significance: 0.95
输出校验规则
| 字段路径 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|
| current_effectiveness | object | 是 | 当前效果评估，须含overall_completion_rate/drop_off_points |
| current_effectiveness.overall_completion_rate | number | 是 | 整体完成率，范围0-1 |
| current_effectiveness.drop_off_points | array | 是 | 流失点列表，每项须含stage/drop_off_rate |
| segment_strategies | array | 是 | 分群策略列表，至少1个分群策略 |
| segment_strategies[].segment | string | 是 | 分群名称 |
| segment_strategies[].strategy | string | 是 | 策略描述 |
| personalized_content | array | 否 | 个性化内容列表，每项须含segment/content_type/content/trigger |
| ab_tests | array | 否 | A/B测试列表，每项须含test_id/hypothesis |
决策规则
| 情况 | 处理方式 |
|---|
| Onboarding完成率<40% | 重新设计引导流程 |
| 某阶段流失率>30% | 优化该阶段引导内容 |
| 技术型用户完成率显著低于非技术型 | 提供自助探索路径 |
| A/B测试主指标提升<5% | 调整测试假设或扩大样本 |
质量检查
降级策略
上游文件缺失降级方案
| 缺失的上游输入 | 降级方案 | 输出影响 |
|---|
| Onboarding数据缺失 | 用户描述当前Onboarding流程 → 生成优化建议 | 优化建议基于定性描述而非数据驱动 |
| Aha Moment缺失 | 跳过Aha Moment引导优化，基于通用最佳实践 | Onboarding优化缺乏Aha Moment锚点 |
| Onboarding数据 + Aha Moment均缺失 | 用户描述当前Onboarding流程 → 生成优化建议 | 输出基于最佳实践的优化建议，标注"待数据验证" |
- 若用户未提供用户分群数据，提示用户提供或跳过该输入相关步骤
数据获取说明
当上游文件缺失时，需用户提供以下信息以支撑降级生成：
- 当前Onboarding流程：新用户引导的步骤和内容
- 完成率数据（可选）：各引导步骤的完成率
- 用户反馈（可选）：新用户对引导流程的反馈
上游变更响应
上游变更影响表
| 上游来源 | 变更类型 | 影响范围 | 响应动作 |
|---|
| activation-aha | 主Aha Moment变更 | Onboarding终点和引导路径 | 重新设计引导路径指向新Aha |
| activation-aha | 到达率数据更新 | 分群策略的预期提升 | 调整预期提升和优先级 |
| 用户提供-Onboarding数据 | 数据口径变更 | 效果评估和流失分析 | 按新口径重新评估效果 |
下游通知机制表
| 下游消费者 | 通知条件 | 通知方式 | 通知内容 |
|---|
| retention-management | 激活率变更 | 写入输出文件 | 新用户激活率和Onboarding完成率 |
| activation-orchestrator | Onboarding策略输出完成 | 输出文件更新 | Onboarding优化完成状态和关键结论 |
关键成功指标
| 指标 | 当前值 | 目标值 |
|---|
| Onboarding完成率 | 45% | ≥60% |
| 激活率 | 35% | ≥50% |
| 平均完成时间 | 12.5分钟 | ≤10分钟 |
| 引导满意度 | 3.2 | ≥4.0 |
