短期内用户量 10 倍增长，「用户引导」驱动下的 PLG 实操复盘

「与 99% 的财富 100 强企业」合作的可视化协作平台 Miro 曾在疫情期间快速实现 10 倍用户增长。

Miro 将「协作」视为核心价值，核心功能可以总结为一句话：一款同时支持多人协作沟通的画布工具。有人把它类比为一个「空中会议室」，会议室中有一块无限延伸的「白板」，团队成员可以像在线下一样开始头脑风暴。

2019 年疫情以来，人们对于在线协同的需求暴增，Miro 在短期内实现了 100 万到 1000 万的用户增长，并长期保持大规模增长趋势，如今用户量已达 7000 万。

是什么让急需协作的用户们纷纷选择了 Miro，而不是其他？是什么让 Miro 实现飞速且持续的大规模增长？

品牌形象是一切营销增长的基础。Miro 在「白板」协作上一直有不易撼动的竞争力，创始人 Andrey Khusid 最初设计它就出于对「白板」协作的需求，他希望把「分布式」的理念融合进产品，实现不受限制的协作，尊重团队成员的自主性。Miro 如今的团队成员分布在遍布 8 个时区的 12 个地区，践行着「分布式」的理念；Miro 的官方博客也被打造成一个协作管理专家，面向对白板协作和分布氏管理感兴趣的用户和读者。

同时，他们看重企业在增长中的作用。咨询公司一直是 Miro 的主要客户和重要营销渠道。咨询场景中往往少不了 Miro 这样的「白板」工具，Miro 看到咨询公司对企业客户的影响力，并且抓住这一点来实现自然拓客。

他们还支持数百家初创企业，同时一直保持大企业客户的高覆盖率（覆盖 99% 的财富 100 强企业）。前 Miro CRO Zhenya Loginov 在播客中提到，他们从增长早期就开始布局大企业，考虑大企业的需求和服务方案，调动公司多个部门共同配合，为大企业提供系统化的服务和转化路径。

另一方面，Miro 的 PLG 尤其亮眼。Free Forever 以及「无限协作者」的承诺会降低用户的体验门槛，让他们敲门进来。随后，用户引导和正式使用时的一系列顺滑的体验，会让前来试用的人们选择留下。这是产品设计部门无数次精微打磨后的成果。

Kate Syuma 2017 加入 Miro，是增长团队的第一位产品设计师*，在下文中，她复盘了在 Miro 带领增长设计团队优化用户引导的经历。Founder Park 一并编译了她调研过 80+ 公司之后提出的 10 条关于用户引导和用户激活指标的洞察和建议。

*增长设计师（Growth Designer）是一个跨学科角色，围绕创建和实施产品迭代以推动增长和传播。参与产品设计的各个方面，包括用户体验/用户界面设计、数据分析和用户研究。

01 

Miro 增长的三阶段：保持灵活迭代

Miro 用户引导和用户激活策略的发展历程可以分为三个阶段：创业期、快速增长期和大规模增长期。

在 Miro 的增长团队工作的六年中，经历了领悟到最重要的一课就是，我们需要「聪明地迭代」。

我们会深度反思每一次测试，分析深层原因。通过「小测验工作坊」这种协作的方式探索更多的迭代方向。我们回顾实验数据，尝试预测哪个方向会成功以及为什么会成功……这让我们快速创造出未来的解决方案。

希望这些内容能帮助不同规模的产品团队从新的角度审视用户引导和激活，开拓新的增长路径。

阶段 1：初创期的教训，别分散用户注意力

（50 员工，100 万用户）

当我在 2017 年加入 Miro 时，我们马上开始了用户引导的工作。首先我要特别强调，良好的引导流程是保证用户留存和产品盈利成功的关键基石。

我们注意到，用户流失率最高的时段是第一周。那段时间，我们在不断测试和优化注册流程，优化用户首次使用 Miro 的体验。

我们的改进方向是根据行业最佳实践制定的，主要包括：

• 设定明确的目标
• 根据用户角色细分
• 提供引导式的、分步骤的激活体验

我们决定让注册流程更有互动性、更注重视觉效果、更聚焦于展示核心价值。当时我对最后的成果非常满意，觉得会收到很多用户的正面反馈。

当时激动转发的一条正面反馈

但最后我们收到的反馈是，用户没觉得有多好：

• 通过注册流程发送邮件邀请的数量减少了
• 新用户的角色完成率降低了
• 使用模板开始工作的用户数量也减少了

我们很快发现，交互式的美化其实分散了用户的注意力，让他们没法完成「主线任务」。

阶段 2：疫情期间快速增长，明确三个关键时刻

（员工从 150-1000 人，用户从 300 万到 1000 万）

2019 年，在我们重新定位品牌、推出免费增值模式之后不久，疫情来了。

短短六个月内，公司的人数从 150 增长到了 1000，用户群体也从 300 万膨胀到了 1000 万。这些新用户中有很多不那么熟悉技术的人，他们迫切需要 Miro 这样的工具来继续高效工作并与同事保持联系。我们发现，这些新用户急需一个简单且易上手的引导过程，原有的用户引导对他们来说太过复杂。

我们需要简化首次用户体验。

通过数据分析和定性研究，结合我们对用户激活过程的现有认知，我们明确了 「设置」、「顿悟」 和 「习惯形成」 这几个关键时刻。

• 「设置时刻」是用户第一次接触产品的时刻。
• 「顿悟时刻 (Aha moment)」 是用户第一次体验到我们产品核心价值的时候，这时候用户会在心里感叹 「酷！我懂了，这个真的有用！」。
• 「习惯时刻」是一个用户在给定的时间内反复执行这个核心动作的时候，这时我们才会认为他们完全激活了。

重新思考用户激活，重点关注「顿悟时刻」

我们希望用户在完成激活阶段时，能够对我们产品的核心价值有清晰的认知，为他们日后的长期使用打下基础。

确定了激活指标集后，我们在不同用户群中做了回溯测试，来确定这些指标是否像预期那样准确反映用户行为。我们还检验了这些指标在目标用户群中的适用性，并把它们跟行业标准做了比较。

举例来说，我们评估了几个可能的习惯指标，但发现它们要么跟我们的目标受众关系不大，要么太复杂、很难测量。简洁性在这里同样很重要，整个公司都应该明确理解这组指标。

我们必须突出「协作」这个核心价值，因为我们把 Miro 塑造成一个「以团队为核心」的产品。

确定这一点之后，我们提出了一个极具创意的方案：「机器人协作」。它以贴近人类的方式指导用户完成他们的第一次探索。这个项目得到了团队成员、领导层和用户的一致好评。值得一提的是，在 AI 成为新常态之前两年，我们就用 AI 视频做过用户测试了！

AI 生成视频的「机器人协作」

这是团队的一次重大尝试。我们把超过四分之一的资源和努力投入到了项目的研究、设计和测试阶段。这个过程是跟我们模拟协作会话的工作同步进行的。在上图中你可以看到，我们的同事 Matt 在录这段视频引导的过程中胡子都变长了。

新用户激活时的协作会话引导

得到很多正面反馈后，我们就开始实施。在短短 1.5 个月内，团队把这个方案整合进了最小可行产品(MVP) 并做了测试，但测试结果却引发了一些讨论：

• 只有四分之一的用户开始尝试教程。这个比例并不高，原因各种各样：有的用户没时间，有的正忙着做特定任务，有的已经清楚 Miro 怎么用了，有的因为没办法同时听声音所以不能看视频引导，或者他们觉得这些东西没用。
• 不过，我们看到了一个积极的信号：完成教程的用户在首次使用会话中创造内容的比例有了明显提升，因为引导教程会激励用户去做一些简单的操作。
• 尽管如此，我们没有在「顿悟时刻 (Aha moment)」上看到任何进步。

这让团队意识到，我们需要更加注重个性化和本地化的策略。第二轮迭代有一些进展：

• 相比于第一版 MVP，尝试教程的用户数量翻了一番。
• 但是，很多人没看到教程的第二步就走了。

尽管我们在鼓励用户上手操作方面有些进展，但没有转化为更多协作会话。我们意识到需要找到根本原因，更广地看问题，因此决定暂停深挖这一方向，转而探索其他可能的解决方案。

阶段 3：大规模增长，细微调整带来 Aha moment

（1800 员工，5000 万用户）

随着产品功不断扩展，迭代变得更复杂了。

为了识别早期用户流失和激活的主要障碍，我们的 UE 研究团队做了「日记研究」，跟踪潜在用户试用 Miro 28 天的行为模式。基于研究所得，开始深入探索两个关键用户群体——「内容创造者」和「加入协作者」。

随后，我们把重点放在「加入协作者」的体验上。我们的假设是：如果能为新板块的加入者提供一个「突破冰点」的体验，通过一个简单、轻松且愉悦的协作性操作来消除他们对新工具的畏惧，就能让「顿悟时刻」增多。

接下来，我们确定了一个既能带来愉悦感又能增强产品黏性的简单操作：Miro 的互动表情。

基于这个，团队设计了一个方案，新加入的用户被引导在看板上通过发送一个表情来 「打个招呼」。这会触发另一位协作者收到通知，然后激励他们开始在看板上开始协作。

「打个招呼」测试——第一次迭代

然而，第一次迭代没有在关键的顿悟时刻带来显著的统计效果。我们开展了深度的后续分析，得出了六个假设，采纳了其中两个优先级较高的，没有彻底转变方向：

• 提升易发现性：通过让提示背景变得更暗，增加提示的可见性。
• 降低认知负载：允许用户直接通过提示按钮做反应，并弹出一个新的提示，告诉他们未来可以在哪里找到更多的反应选项。

「打个招呼」测试——第二次迭代

随后，我们做了进一步迭代，包括让提示更醒目、简化反应过程；增加了一个提醒，指引用户未来在哪里可以发现更多的反应选项。

即便没有用户研究的额外投入，这些细微的调整也成功地增加了顿悟时刻。

02 

关于用户引导的 10 个洞察

6个月前，Kate 与好友 Viktoria 对包括 Notion、Coda、HubSpot 在內的 80 多家公司做了一次调研，并发布了一份《2023 产品引导现状报告》。

在报告中，她们为 B2B、B2C 和 PLG 公司总结了在用户引导上的挑战、应对策略和制定激活指标的方法，分享了多个用户引导测试的出色案例，预测用户引导的未来趋势，强调个性化和技术应用的重要性。

基于这份报告，Kate 提炼出关于用户引导的 10 个关键洞察，Founder Park 编译如下。

1. 大多数用户在激活阶段之前就流失了。

无论是 B2B 还是 B2C，用户引导都是一个大挑战。大多数用户在进入激活阶段之前就流失了。为了推动用户激活，你需要创建一个长期的用户引导流程，而不仅仅是第一次的使用教程。

一个最大的误解是，把用户引导只当作「第一节课」，它其实是一个整体旅程。你的团队需要定义一个激活旅程，并在不同的步骤上优化用户体验（邮件也一样）。

用户激活旅程，MailChimp 的示例

2. 超过60%的公司仍然依赖逐步教程。

不同的用户有不同的思维模式和学习风格。因此，你需要提供各种不同的学习材料、个性化的用户引导和用户教育，来向不同的用户群体传递价值。

3. 更长的用户引导内容可能导致激活指标下降。

很难找到平衡点：有时，公司没有任何清晰好用的用户引导，但有时，给复杂的 SaaS 企业增加更多内容并不会对激活产生积极影响。

看看 HubSpot 高级设计经理 Ronan Spratt 怎么说：

「我们的测试并不总是成功的，但我们总能从中学到点东西。我们做了一个测试，用户引导内容的互动增加，但用户激活却减少了（这违反直觉）。我们发现，潜在客户们在初次尝试时花了太多时间读这些内容，但没有足够的时间来试用实际产品。」

4. B2B 用户引导的最大的问题是界面过于复杂。

B2B 和 B2C 产品的主要用户问题有很大不同。界面过于复杂是 B2B 自助用户引导的首要问题。

试着平衡简化界面和充足的教育材料，让用户真的能够自助使用产品，否则很难实现 PLG（产品驱动增长）。

5. 对复杂的 B2B 产品来说，「人性化接触」更好用。

对于更复杂的 B2B SaaS 产品，深度的用户引导往往难以通过纯粹的自助服务方式实现。

我分享过像 Intercom 这样的复杂产品怎样应对多种使用场景来进行用户引导。但同时，自助服务和人性化接触相结合也是一种趋势，比如，在用户引导中放一个「与专家 1 对 1 引导通话」的提示。

6. 从大多数失败测试中得到的教训是，缺乏产品核心价值传达。

把行动号召(CTA)与预期结果联系起来，用产品的视觉效果提前呈现预期结果，以此来传达产品的价值。

重要的是，在「设置」「顿悟」和「习惯养成」时刻的所有步骤中持续传达这种价值。

7. 很多公司都不知道怎样设定激活指标。

开始设定你的激活指标时，始终从定义最后一步「习惯养成」时刻开始。先检查「习惯养成」时刻与 LR 留存率和 CR 付费转化率的相关性和因果关系，再关注「顿悟」和「设置」时刻。

制定一个合适的激活指标相当难，只有 30% 的参与者提到他们会用 Activation（激活）作为衡量用户引导成功与否的指标。

在深入激活指标的定义之前，确保这几点是明确的：

• 用户需要从产品中获得的核心价值体验是什么？
• 你期待达到什么样的结果？提高用户留存？增加使用频率？实现产品的货币化？
• 用户在使用过程中遇到了哪些障碍？得到了哪些成功体验？有时候，我们对问题的看法可能跟用户的实际体验不同。

8. 持续测试是用户引导成功的必备条件。

这点很简单——不要在第一次迭代后就停下来。

定期对你的用户引导体验进行可用性测试，涵盖用户和非用户，每周 2 到 3 次，以增强产品直觉。

通过将需要大投入的项目拆解为较小的初始迭代来测试，以减轻风险。

基于用户反馈和行为而不仅仅是数据来迭代。

拿到一个初步结果之后，深入分析行为数据，确定新的迭代方案。

始终执行「第二轮迭代」，以持续优化和改进。

9. 80+ 公司受访者推荐的最佳用户引导产品。

我们请来自 Notion、HubSpot 等 80+ 公司的 PM、产品设计师和增长主管们分享了他们眼中用户引导体验最好的产品，如下图。

跟你的 PM 和设计师们一起研究这些产品的用户引导流程，每季度至少研究一次，试试看。

10. 最后，不要过于依赖这些现成的用户激活框架。

市面上有很多所谓的指导原则，很多可能的灵感来源，但并不存在一套放之四海而皆准的成功方程式。一味复制这些已有的方法论可能会阻碍团队前进。找到最适合你的方法并坚持下去，这是关键 🙂

文章来源于“ Founder Park”，作者“ Founder Park”