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activation-onboarding
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。
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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。
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基于 SOC 职业分类
| 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"} |
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| 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 |
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
基于用户分群,设计差异化Onboarding策略:
| 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 |
基于分群策略,生成个性化引导内容:
为Onboarding优化设计A/B测试:
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%"
}
]
}
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
| 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 |
| 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 |
| 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" |
当上游文件缺失时,需用户提供以下信息以支撑降级生成:
| 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 |
| 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 |
当需要评估获客渠道或优化获客漏斗时使用。用户获取指挥官,调度 acquisition-analysis(获客分析一体化),实现从渠道评估到漏斗优化的闭环。关键词:用户获取、获客渠道、漏斗优化、渠道评估、获客策略、acquisition-analysis、拉新、获客。
当需要识别和工程化Aha Moment时使用。Aha Moment自动工程化Pipeline,分析留存数据和行为数据,自动识别Aha Moment候选,测量到达率,识别最短路径,输出Onboarding优化建议。关键词:Aha Moment、激活时刻、用户激活、到达率、Onboarding优化、什么时候觉得好用、体验核心价值、爽点在哪。
当需要识别Aha Moment或设计Onboarding流程时使用。用户激活指挥官,调度activation-aha/onboarding。关键词:用户激活、Aha Moment、Onboarding、新用户引导、新手引导、激活率。
当需要管理Sprint周期或追踪敏捷执行时使用。敏捷执行指挥官,调度 agile-sprint-planning、agile-daily-sync、agile-review 子Skill执行。agile-review 已合并 retrospective-auto 的自动回顾能力。关键词:敏捷执行、Sprint规划、每日站会、Sprint评审、敏捷管理、Sprint复盘、迭代复盘、敏捷开发、复盘报告、自动回顾。
当需要自动化Sprint评审和复盘报告时使用。Sprint评审与复盘报告一体化,Step 1完成Sprint评审(产出清单整理、Demo准备清单、反馈收集分类、数据收集、问题识别、改进建议生成),Step 2生成完整复盘报告(Sprint目标达成分析、交付质量评估、团队速率趋势、改进行动项、下一Sprint建议),Step 3完成上线复盘(效果复盘、工程质量复盘、过程复盘、改进行动项生成)。关键词:Sprint Review、Sprint Retro、迭代评审、迭代回顾、敏捷复盘、评审会、复盘报告、Sprint复盘、改进行动项、做得怎么样、上线复盘、发布复盘、效果评估、持续改进。
当需要自动检测和归因指标异常时使用。自动化数据分析引擎,AI自动执行7×24小时运行,负责指标健康检查、异常检测、自动归因和洞察推送。当发现指标异常时输出完整的异常报告。关键词:异常检测、数据分析、自动归因、指标监控、异常报告、指标异常、数据异常、异常告警、数据出问题了、指标突然掉了、数据波动。