編輯導讀：Aha時刻是指，使用者第一次認識到產品價值時，脫口而出“啊哈，原來這個產品可以幫我做這個啊”。再底層一點，為什麼使用者會發出讚歎，是因為：使用者發現產品能夠為他們解決問題，併為之眼前一亮，這就是產品的核心價值。如何在資料中尋找Aha時刻呢？本文作者對此展開分析，與你分享。
作為產品經理，一定聽說過 Aha Moment(Aha 時刻)，一個經典的案例是Facebook 將10天之內新增7個好友定義為Aha時刻，於是當時Facebook的增長都圍繞這一目標進行（在各種地方都會提示使用者新增好友），從而實現了10億級使用者的增長。那麼Facebook 是如何找到這樣的Aha時刻？
- 為什麼這個行為是新增好友，而不是釋出照片？
- 為什麼是10天，
- 為什麼是 7個好友，而不是4個、5個？
今天我們就來研究一下。需要說明的是Aha時刻並不侷限於Facebook 這麼龐大的一個產品，它可以是一個功能模組中的Aha，也可能是產品某個階段的Aha。尋找Aha時刻的方法也不止本文一種。經驗有限，拋磚引玉，各位讀者我們一起來學習。
02 什麼是Aha時刻“Aha Moment”並非網際網路原創，它是德國心理學家、現象學家卡爾·布勒(Karl Buhler)在100年前創造的詞彙，大概意思是：“a peculiar, pleasure-oriented experience within the course of thought that pops up with the sudden insight into a previously un-transparent context.在思考過程中，以獨特的、快樂為導向的體驗會突然出現，讓你對之前不透明的環境有了深刻的瞭解。”
是否你曾經在使用某個App的某個時刻，會發出“哇哦” ，“太棒了”的讚歎，儘管這樣的產品並不常見（我本人在體驗shopify、Google ads的時候曾經有過這樣的體驗）。
再底層一點，為什麼使用者會發出讚歎，是因為：使用者發現產品能夠為他們解決問題，併為之眼前一亮，這就是產品的核心價值。
再舉兩個aha時刻的例子：
- Twitter: A user follows 30 users with at least 1/3 of them following back（關注了30人，而其中至少1/3 回關）。
- Slack: A team sends 2000 messages in a workspace（一個組織在一個workspace裡發了2000條資訊）。
反過來，我們可以很容易透過這些定義看出各個產品的核心價值和所要解決的問題：
- Twitter：突出社交價值，解決了解，經常知曉好友動態的需求。
- Slack: 突出企業社交價值，解決企業間資訊溝通的需求。
從上述例子中不難看出，定義Aha時刻有兩個要素：
需要提出的是，Aha時刻的核心是尋找產品對使用者的核心價值，我們並不是為了數字而找數字，而是為了尋找一個能體現出產品核心價值的一個普遍適用的數字。
04 如何尋找Aha時刻尋找Aha時刻的方法並不唯一，在不同的場景中有不同的方法，甚至最直接的使用者訪談也可能幫助你找到Aha時刻。而尋找aha時刻也可能是一個漫長的過程，本文主要講述使用相關性分析的方法尋找Aha時刻，這也是矽谷領先的產品分析工具Amplitude中使用的方法，供大家參考。
總的思路是：
找到優質使用者。
即這些使用者做了你期望的事情，你希望其他使用者也能轉換成這樣的使用者，比如電商網站中那些經常購買東西的使用者，或者社交產品中留存時間超過兩週的使用者。
追溯優質使用者的行為。
即優質客戶做了哪些行為事件，假設這些事件可能就是你要找的Aha 時刻中的關鍵行為。
對這些行為和優質使用者進行相關性分析。
即在眾多假設的事件中得出：
對促成優質使用者的相關性最強，這就是所謂的Aha 時刻。
驗證Aha時刻。
上述三步都是對Aha 時刻的猜想，無論何種方法，我們都不能保證Aha時刻的準確性，必須要針對猜想去驗證。
不難看出，這種方法要有兩個前提：
- 產品中對使用者的行為有比較完備的記錄。
- 要有一定量級的優質使用者及行為記錄，作為樣本來追溯行為，這樣做出的相關性分析才可能是準確的。
滿足前提後，我們按照這個思路一步步走。
4.1 找到優質使用者定義優質使用者：要看不同的業務目標和產品，常見的可以有：
- 交易類產品：一定時間段內完成一定交易次數或交易金額的使用者
- 耗時類產品: 一定時間段內達到一定停留時長，或者訪問次數的使用者
- 效率類產品：一定時間段內使用某項功能達到一定次數的使用者將這些優質使用者作為一個使用者分群。
優質使用者的行為那麼多，要追溯並非易事，在這裡列出兩種種方法：
方法一：看桑吉圖，做假設。定義一個結果頁面，比如設定最後一步為訂單成功頁面，生成桑吉圖，觀察使用者到達最後一頁前經歷了哪幾個步驟，把來源最多的那幾步作為需要追溯的行為。
方法二：觀察優質使用者分群的使用者旅程桑吉圖（下圖1為例），把優質使用者參與度較高的行為定義為需要追溯的行為。
圖1 使用者旅程桑吉圖
4.3 對行為和優質使用者進行相關性分析我們先普及一下相關性分析的知識，需理解以下三點：
相關性分析不是因果分析。相關性分析僅僅代表被分析的兩個變數X，Y之間是正相關，負相關或者無相關。並不代表是有X 導致Y。比如我們拿到一組資料，冰淇淋的銷量和啤酒的銷量正相關，這就是相關性。但是很快發現二者都是隨氣溫變化的，二者沒有因果關係。
我們用相關性係數來度量兩個隨機變數X，Y之間的相關性強弱， -1代表100% 負相關，1 代表完全正相關，0代表不相關。我們用下圖簡單的表述一下從-1 到 1 的相關性變化。
圖2 從-1到1的相關性變化
相關性係數計算方法：
常見的相關性係數有馬修斯相關性係數, Pearson correlation等。馬修斯相關性係數參見該文章，馬修斯相關性係數也經常用來做生物學研究，比如昆蟲與植物疾病的相關性，也是本文中用到的計算方法。簡單的說來，馬修斯相關性係數是二進位制版本的相關性分析，其計算公式如下：
其中：
- TP: 真陽性（True positive）
- TN: 真陰性（True Negative）
- FP: 假陽性（False positive）
- FN: 假陰性（False Negative）
我們還是拿網際網路產品來舉個例子：對某個CRM SAAS服務，我們需要分析：“在試用期頭三天內建立客戶人數>=10次”，和“成為付費使用者” 之間的相關性。在這裡，真陽性，假陽性，真陰性，假陰性的定義分別如下：
假設我們看到：
- 試用期頭三天內建立客戶人數>=10次的人中，絕大多數成為了付費使用者。
- 而試用期頭三天內建立客戶人數小於10次的人中，絕大多數沒有成為付費使用者。
那麼可以認為“在試用期頭三天內建立客戶人數>=10次”，和“成為付費使用者” 之間存在正相關性。
為了更好理解，我們用下圖來表述，氣泡的大小代表四種使用者的數量，如果真陽性、真陰性的數量遠大於假陽性、假陰性的數量（如圖3中所示），那麼不難看出，我們可以類似迴歸分析一樣擬合出一條線性正相關曲線, 如圖中藍色直線所示(需要特別申明一下，這裡只是為了便於理解所以拿回歸分析來做類比，相關性和迴歸分析是兩個不同的概念，不可混淆)。
圖3 相關曲線
瞭解相關性分析之後，我們再回到Aha時刻的兩個“關鍵”：
我們參考Amplitude工具中的圖表來看如何得出兩個“關鍵”，如下圖所示。
- 下圖左半部分是我們猜測的可能和優質使用者正相關的行為。
- 下圖右上第一行是進行這一行為的時間段。
- 下圖右下部分藍色陰影就是上述行為和成為優質使用者之間的馬修斯相關係數。
比如下圖中馬修斯相關係數中左上角的第一個數字0.47（綠色圓圈所示）代表的是第一天內Edit Profile 的次數>=1 與成為優質使用者之間的相關係數為0.47，一般情況下0.47 可以認為是正相關。依此類推，Amplitude 裡將馬修斯相關係數以熱力表的方式很直觀的表達出來，使我們能很明顯的看出哪些是相關性較強的行為，作為Aha時刻中備選的關鍵行為。
圖4 馬修斯相關係數
那麼關鍵數字怎麼體現出來的呢，在上圖中，我們們可以點選任何一個相關係數，就可以下鑽到詳情中（如下圖5所示）。
- 圖表左半部分是關鍵行為的次數和相對應的馬修斯相關係數。
- 其中Amplitude會將相關係數最高的次數突出顯示出來，如下圖中>=2次的相關性最高，相關係數為0.52， amplitude將其定義為Highly predictive，即強相關。
- 圖表右下方，Amplitude還會直觀的顯示出做過關鍵行為次數>=2的使用者和新使用者的留存曲線對比。該例中，做過關鍵行為次數>=2的使用者的留存率明顯高於新使用者留存。
圖5 相關係數詳情
4.4 驗證Aha時刻好了，按照這個方法，我們看似找到了Aha時刻，可現在高興為時過早。不得不說，上述的分析都是假設，還有待驗證。最常見的用A/B test 來驗證Aha時刻。比如，上述例子中，我們看到試用期頭三天內建立客戶人數>=10次的行為和付費使用者的確是正相關。那麼在A版本中，我們可以將建立客戶這一功能放在最顯眼的位置，鼓勵使用者多建立客戶，B版本作為參照，最後對比A/B版本的付費轉換率，即可驗證該假設是否有效。
05 總結回顧一下，本文講述了用相關性分析的方法來尋找產品中Aha時刻，尋找Aha時刻也是尋找產品對於使用者的核心價值的過程。對於一個網際網路產品，Aha時刻也並不唯一，它可能存在於不同的功能模組，也可能在產品最初的計劃之外。Aha時刻也並不固定，它也會隨著產品演進和使用者的不同而產生變化。尋找Aha時刻也不止相關性分析方法一種。但唯一不變的是，尋找Aha時刻的步履永不停歇。
參考文獻：
1. 【機器學習】馬修斯相關係數（Matthews correlation coefficient）
2. Amplitude help: Interpret your Compass chart
3. 理解皮爾遜相關係數
4. 增長駭客進階三：找到產品的AHA時刻
5. Facebook’s Aha Moment Is Simpler Than You Think
作者：Simba，IBM資深商業分析師，IT老兵，終生學習者。
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