用戶注冊成功后，我們的下一個目標是給用戶一個良好的初始體驗，讓用戶盡快熟悉產(chǎn)品的核心功能。因此，如何讓用戶按照我們期望的路徑和方式使用產(chǎn)品

說服用戶做特定的行為并不容易。福克行為模型（mat模型）可以幫助我們理解行為的機制。在這個模型中，我們可以發(fā)現(xiàn)，當一個特定的行為發(fā)生時，它必須同時包含三個要素：動機、能力和觸發(fā)因素。也就是說，只有當用戶有足夠的動機和能力來完成某個行為，并且有一個觸發(fā)器來提醒他時，該行為才會發(fā)生。沒有特定的觸發(fā)器和足夠的動機，該行為就不會發(fā)生。例如，對于一個優(yōu)秀的攝影產(chǎn)品，用戶的學習成本越低，操作就越容易，增加用戶的動機既耗時又費力。相比之下，試圖改善用戶體驗更具可操作性

福克的行為模型理論在設(shè)計新手指導(dǎo)時更有指導(dǎo)意義。對于一些能力要求較低但動機較低的行為，如瀏覽網(wǎng)頁和分享，主要采用激勵措施；對于一些能力要求高、動機強的行為，主要關(guān)注教用戶如何做；對于一些動機高、能力要求低的行為，需要準確地（在正確的時間）提醒用戶觸發(fā)關(guān)鍵行為

事實上，經(jīng)典的AARR模型也與mat模型一致。用戶的生命周期越晚，對用戶的能力要求就越高，即要求用戶不斷提高自己的能力水平，達到增長

觸發(fā)的目的，這個概念可能有點抽象。事實上，如果你有一個泰迪玩具，并且每次都偷偷溜回家，這很容易理解。為了讓它聽你說話，你可以把它最喜歡的“牛肉顆粒”撒到門口。這里的“牛肉粒”相當于一個觸發(fā)器，即引導(dǎo)用戶進行深度操作的機制。然而，這種機制應(yīng)該更加智能化。它的背后應(yīng)該是一套完整的邏輯系統(tǒng)，可以根據(jù)用戶的肖像和數(shù)據(jù)調(diào)整策略方案，并在適當?shù)臅r間和場景出現(xiàn)

在幫助用戶順利度過新手期后，用戶如何繼續(xù)保持活躍和貢獻價值？如何提高轉(zhuǎn)化率

由于用戶處于不同的生命周期，交互設(shè)計的目標也不同。在用戶剛開始接觸產(chǎn)品的階段，我們的目標是降低操作難度，讓用戶更容易開始使用。然而，隨著用戶對我們的產(chǎn)品越來越熟悉，也有必要適當?shù)亍霸黾硬僮麟y度”，以減少用戶在使用過程中的“厭倦”

為了在“焦慮”和“厭倦”之間取得平衡，我們可以使用激勵機制，因為一般來說，用戶在成長的道路上會遇到許多瓶頸。從一個階段到另一個階段，它們基本上跨越了臨界點。通過分數(shù)、等級、解鎖新屬性、成就和能力價值的激勵機制，我們可以在“焦慮”和“厭倦”之間實現(xiàn)平衡。當然，掌握正確的時間和頻率也很重要。如果用戶不知道什么時候會得到“獎勵”，他們會有很大的焦慮感

此外，在建立用戶激勵系統(tǒng)時，引導(dǎo)行為應(yīng)該符合難度-興趣曲線，適當?shù)莫剟顟?yīng)該放在臨界點之前，然后將極具誘惑力的目標作為誘因

，你還可以熟練運用《游戲思維》一書中提到的PBL的三個要素：分數(shù)、獎牌和排名。積分偏利，消耗大，變化大，適用于高頻激勵；獎牌傾向于成就型，可分為多個級別，用戶可以逐步獲得，適合短期激勵；除了各種排名表之外，排名表還有等級的派生形式。一旦上榜，變化很慢，但成績很高，適合長期激勵

如何優(yōu)化新手指導(dǎo)，不斷提高轉(zhuǎn)化率，讓用戶在短時間內(nèi)快速了解產(chǎn)品的特點和使用情況非常重要，輕松開始體驗產(chǎn)品的功能并完成自己的目標。基于Fogg行為模型理論，把握行為觸發(fā)背后的邏輯，實現(xiàn)營銷推廣，指導(dǎo)運營策略，幫助更多用戶盡快成長，并在生命周期中不斷貢獻價值，實現(xiàn)高效增長。