agentsclimarketplace

Activation onboarding

Skill LuckyOneTwoThree/pm-skill/pm-06-growth/skills/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。From its SKILL.md

Install
npx -y skills add LuckyOneTwoThree/pm-skill --skill activation-onboarding

Assembled 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.
  • 6 stars6 stars. Stars are a popularity signal and not a quality one, but at this level it is likely that nobody has read this closely except its author, and you would be relying on your own review.

SKILL.md

9.9 KB, ~3.2k tokens by cl100k_base, as published. Nobody here has run it

Onboarding自动优化

核心原则

  1. 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
  2. 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
  3. 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用户提供完成率、流失率、用户反馈
Aha Moment数据objectoutput/pm-growth/activation-aha/aha_moment.yamlAha 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

  1. 渐进式引导 - 分步骤引导用户完成关键操作
  2. 上下文提示 - 在用户需要时展示帮助
  3. 视频演示 - 展示核心功能操作
  4. 交互教程 - 引导用户边学边做
  5. 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

  1. 整体Onboarding改版 - 新旧Onboarding方案对比
  2. 单点优化测试 - 某个引导步骤的优化
  3. 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_effectivenessobject当前效果评估,须含overall_completion_rate/drop_off_points
current_effectiveness.overall_completion_ratenumber整体完成率,范围0-1
current_effectiveness.drop_off_pointsarray流失点列表,每项须含stage/drop_off_rate
segment_strategiesarray分群策略列表,至少1个分群策略
segment_strategies[].segmentstring分群名称
segment_strategies[].strategystring策略描述
personalized_contentarray个性化内容列表,每项须含segment/content_type/content/trigger
ab_testsarrayA/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-orchestratorOnboarding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

What ships with it

Read from the repository

Just SKILL.md. No reference files, no scripts.

Keep looking

Skills are one crate of 325,949. Ordering is by how many stacks a row turns up in, so the top of any crate is what has actually been picked rather than what has the most stars.