# Активація: як знайти aha-момент > Як знайти aha-момент продукту: дію першого тижня, яка відділяє тих, хто залишається, від тих, хто йде, і знати, чого таке порівняння не доводить. - Курс: [Продуктова аналітика: від даних до рішень](https://productovi.com/uk/courses/product-analytics.md) - Модуль: Де застрягають нові користувачі? - Урок 11/32, ~30 хв - Джерело: https://productovi.com/uk/courses/product-analytics/activation ## Що змушує людей лишатися? **Alex Tutor:** Команді онбордингу Halves потрібна ціль, і Maya шукає відповідь у даних разом із тобою. **Maya:** Команда онбордингу хоче одну ціль для нових користувачів: момент, коли Halves «заходить». Яка дія за перший тиждень змушує людей лишатися? **Alex Tutor:** Ми шукаємо критерій **активації** (activation), його ще називають **aha-моментом**: момент, коли новий користувач уперше отримує основну цінність, записаний як дія плюс часова межа. «Додав три витрати за перший тиждень», а не «зрозумів». ![Над людиною спалахує лампочка, коли на її телефоні поруч із чеком з'являється обличчя друга.](https://productovi.com/courses/product-analytics/inline/activation-illustration-2.webp) *Активація: перший момент, коли новий користувач отримує головну цінність.* **Alex Tutor:** Метод: беремо дії-кандидати, ділимо користувачів на тих, хто зробив кожну з них за перший тиждень, і тих, хто ні, і порівнюємо, скільки з них лишаються згодом. Візьмемо «відкривав застосунок у дні 21–27», тобто тиждень 4. **Sofia:** Тоді підходять лише липневі когорти. Хто зареєструвався після 2 серпня, ще не дійшов до четвертого тижня. **Alex Tutor:** Саме так, тому в них `active_week4` порожнє. Той самий файл, що й раніше; бери 96 рядків, де воно заповнене. **Набір даних (CSV):** [Нові користувачі Halves, 6 липня – 30 серпня 2026](https://productovi.com/datasets/product-analytics/activation/halves-new-users-jul-aug.csv) 192 реєстрації, дані вивантажено 31 серпня. `active_week4` заповнено для 96 липневих реєстрацій. - `user_id`: Ідентифікатор користувача - `signup_date`: Дата реєстрації (UTC); день 0 - `platform`: ios або android - `channel`: invite (приєднався до чужої групи), app_store_search (пошук у стор) або paid_social (платні соцмережі) - `group_created_day`: День після реєстрації, коли користувач створив першу групу; запрошені цього не роблять - `member_invited_day`: День, коли користувач надіслав перше запрошення - `invite_accepted_day`: День, коли хтось уперше прийняв запрошення користувача - `first_expense_day`: День першої витрати користувача - `expenses_week1`: Витрати, які користувач додав у дні 0–6; порожньо, якщо перший тиждень ще не минув - `active_week4`: Відкривав застосунок у дні 21–27 (true/false); заповнено лише для реєстрацій 6 липня – 2 серпня > **Вправа:** Серед 96 липневих реєстрацій (рядки із заповненим `active_week4`) яка частка була активна на четвертому тижні? У %, з одним знаком після коми. **Alex Tutor:** Перш ніж братися за кандидатів, коротка перевірка: як узагалі виглядає критерій. Команда онбордингу надіслала дві чернетки. > **Вправа:** Яка чернетка — придатний критерій активації? ## Шукаємо aha-момент: кандидати поруч **Alex Tutor:** 34,4% — базовий рівень. Тепер три кандидати, кожен у дні 0–6: **A** — перша витрата; **B** — другий учасник у групі (хтось прийняв запрошення користувача або він сам прийшов за запрошенням); **C** — щонайменше три витрати. **Alex Tutor:** Спершу A: ті, хто вніс першу витрату за перший тиждень, у четвертому тижні лишилися на 54,3%, ті, хто ні, — лише на 16,0%. Розрив 38 пунктів. **Sofia:** Для B користувач рахується, якщо `channel` = `invite` або `invite_accepted_day` не більше 6. > **Вправа:** Кандидат B: користувачі, які мали другого учасника в групі до шостого дня (`channel = invite` або `invite_accepted_day` ≤ 6). Яка частка з них була активна на четвертому тижні? Лише липневі реєстрації; у %, з одним знаком після коми. **Alex Tutor:** 58,8% проти 6,7% у тих, хто так і не отримав другого учасника. А C, три витрати й більше: 72,4% проти 17,9%. **Maya:** B — про групу, C — про використання. А якщо потрібні обидва? **Alex Tutor:** Перевір: користувачі, які мали другого учасника **і** щонайменше три витрати до шостого дня. > **Вправа:** Комбінований кандидат: другий учасник у групі до шостого дня (`channel = invite` або `invite_accepted_day` ≤ 6) **і** щонайменше 3 витрати за перший тиждень (`expenses_week1` ≥ 3). Яка частка липневих користувачів, що зробили обидва, була активна на четвертому тижні? У %, з одним знаком після коми. **Alex Tutor:** 80,0% проти 18,3% — найкращий розрив. Але є охоплення: дійшли лише 25 із 96, тобто 26%. Критерій, якого майже ніхто не досягає, — погана ціль для онбордингу. ![Один ліхтарик кидає вузький яскравий промінь на кількох людей, інший — широке м'якше світло на багатьох.](https://productovi.com/courses/product-analytics/inline/activation-illustration-3.webp) *Точніший критерій краще розділяє, але охоплює менше нових користувачів.* **Sofia:** Хоча 26% — це й простір для росту. B сам по собі охоплює 51 людину, але розрив менший. ![Ті, хто виконав кожну дію першого тижня, значно частіше лишалися на тижні 4; другий учасник плюс три витрати розділяють найкраще (80,0% проти 18,3%), але дійшли лише 25 із 96.](https://productovi.com/courses/product-analytics/diagrams/m3-l3-activation-candidates-uk.png) **Maya:** Перш ніж обирати найгострішого чи найширшого, розстав їх для мене за порядком. > **Вправа:** Упорядкуй кандидатів за розривом в утриманні (зробили мінус не зробили, у пунктах), **від найбільшого**. **Alex Tutor:** Охоплення важить не менше за розрив, тож порахуй його і для C. > **Вправа:** Кандидат C: щонайменше 3 витрати за перший тиждень (`expenses_week1` ≥ 3). Яка частка з 96 липневих користувачів його виконала? У %, з одним знаком після коми. ## Хто вирішив це зробити? Зміщення відбору **Theo:** Тоді все просто. Штовхаємо кожного нового користувача залучити друга й додати три витрати, і утримання на четвертому тижні стає 80%. **Alex Tutor:** Це і є пастка. Ніхто не призначав цим людям дію; вони вирішили самі. А ті, хто вирішує, можуть відрізнятися так, що лишилися б і без неї. Це **зміщення відбору** (selection bias). **Alex Tutor:** Поглянь на запрошених. Вони прийшли, бо друг уже користується з ними Halves. Комбіновану дію зробили 44% із них проти 19% тих, хто зареєструвався сам. А запрошені, які її **не** зробили, у четвертому тижні однаково лишилися на 46,7%; ті, хто прийшов сам і не зробив, — на 10,7%. **Sofia:** Тобто частина цих 80% — просто те, хто ці люди. Якщо провести самотнього користувача тими самими кроками, у нього не з'явиться друг, який уже хоче ділити рахунки. ![Друзі разом піднімаються на пагорб до пікніка, а самотнього туриста тягнуть схилом на мотузці.](https://productovi.com/courses/product-analytics/inline/activation-illustration-4.webp) *Ті, хто сам обрав дію, відрізняються від тих, кого до неї підштовхнуть.* > **Вправа:** Чому Theo не може обіцяти 80% утримання на четвертому тижні, якщо підштовхнути кожного нового користувача до комбінованої дії (другий учасник у групі й 3+ витрати до шостого дня)? ## Метрика активації — кандидат, а не обіцянка **Maya:** То аналіз марний? **Alex Tutor:** Зовсім ні. Він дає сильного кандидата й підставу в нього вірити. Навіть серед тих, хто зареєструвався сам, розрив лишається: 69,2% проти 10,7%, хоча дійшли лише 13 людей. Щоб дізнатися, чи підштовхування туди спричиняє утримання, перевір зміну онбордингу проти контрольної групи. **Alex Tutor:** Theo читає це число для тих, хто прийшов сам, інакше. Чи має він рацію? > **Вправа:** Theo: «Серед тих, хто прийшов сам, розрив зберігається: 69,2% проти 10,7%. Отже, зміщення відбору виключено, і комбінована дія (другий учасник і 3+ витрати до шостого дня) спричиняє утримання». **Правда чи ні:** висновок Theo випливає з даних. **Maya:** Тоді напиши мені критерій активації для команди онбордингу, з чесним застереженням. > **Вправа:** Напиши критерій активації для команди онбордингу Halves у 3–5 реченнях: дія й часова межа, докази з липневих даних і застереження про те, чого дані довести не можуть. > **Головне** > > - **Активація**, або **aha-момент**, — це дія плюс часова межа, що позначає першу справжню цінність, наприклад «другий учасник і 3 витрати до шостого дня». > - Кандидатів шукають, порівнюючи подальше утримання тих, хто зробив дію за перший тиждень, і тих, хто ні. Бери лише когорти, у яких подальший період завершений. > - Липневі дані, утримання на 4-му тижні (базовий рівень 34,4%): перша витрата 54,3% проти 16,0%; другий учасник 58,8% проти 6,7%; 3+ витрати 72,4% проти 17,9%; обидва 80,0% проти 18,3%, досягають 26%. > - Зважуй розрив проти охоплення: критерій, якого досягають одиниці, — слабка ціль. > - Дію обирають самі користувачі, тож розрив змішує ефект дії з тим, хто ці люди: **зміщення відбору**. Запрошені добре утримуються й без неї. > - Аналіз дає кандидата; чи працює підштовхування, покаже експеримент. **Alex Tutor:** Знайди момент у даних, а потім доведи його тестом. Якщо пропустити другий крок, онбординг будують навколо збігу. - Попередній урок: [Як читати воронку: цензурування справа і діапазони дат](https://productovi.com/uk/courses/product-analytics/reading-funnels.md) - Наступний урок: [Кейс: полагодити воронку онбордингу](https://productovi.com/uk/courses/product-analytics/onboarding-funnel.md) --- Productovi Learning. Безкоштовно, читати можна без реєстрації.