Activation onboarding
Skill LuckyOneTwoThree/pm-skill/pm-06-growth/skills/activation-onboarding
102 AI Agent Skills for the full product lifecycle. Compatible with Trae / Claude Code. 9 modules from discovery to launch to growth. | 102 个覆盖产品全生命周期的 AI Agent Skills,兼容 Trae / Claude Code,9 大模块从探索发现到上线增长。
npx -y skills add LuckyOneTwoThree/pm-skill --skill activation-onboardingAssembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.
2 things to look at
- no licenseNo license file was found in the repository. Code published without one is not open source by default, so using it at work is a question for whoever answers licensing questions where you are.
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What its author says it does
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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。
SKILL.md
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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.yaml | 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
- 品牌展示
- 价值主张传达
- 引导开始
阶段2: 价值展示
- 核心功能演示
- 用户案例展示
- 价值承诺
阶段3: 账户设置
- 基本信息填写
- 偏好设置
- 个性化配置
阶段4: 功能引导
- 核心功能介绍
- 操作演示
- 实践练习
阶段5: Aha Moment
- 引导完成核心价值行为
- 确保用户感受到产品价值
阶段6: 激活完成
- 庆祝激活成功
- 展示后续价值路径
- 提供帮助资源
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
- 最大流失节点识别
- 流失原因推断
- 流失用户特征分析
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
- Onboarding阶段定义完整(欢迎→激活完成)
- 流失分析覆盖各阶段和用户分群
- 个性化引导与用户分群匹配
- A/B测试包含护栏指标(后续留存、付费转化)
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 |