Miten mitata ja optimoida time-to-value

#Miten mitata ja optimoida time-to-value?

Time-to-value on yksi tärkeimmistä aktivointimittareista – mitä nopeammin käyttäjä kokee arvon, sitä todennäköisemmin hän jää.

#Time-to-value määritelmä

Time-to-Value (TTV) =
  Aika rekisteröitymisestä Aha-hetkeen

Esimerkki:
- Rekisteröityminen: 10:00
- Ensimmäinen onnistunut toiminto: 10:08
- TTV = 8 minuuttia

#TTV:n tyypit

#Mittaaminen

#Aha-hetken tunnistaminen

1. Analysoi data: Mikä toiminto korreloi retentioon?
2. Haastattele käyttäjiä: Milloin koet "nyt tajuan"?
3. Kohortti-vertailu: Mitä aktiiviset tekivät eri tavalla?

#Tyypillisiä Aha-hetkiä

#TTV-seuranta

Kohortti: Viikko 1
────────────────
TTV < 5 min:  25% → Retention 65%
TTV 5-30 min: 45% → Retention 45%
TTV > 30 min: 30% → Retention 20%

→ Fokus: Siirrä käyttäjiä < 5 min kohorttiin

#TTV:n optimointi

#1. Poista turhat vaiheet

ENNEN:
Rekisteröityminen → Profiilin täyttö →
Asetukset → Tutorial → Aloita

JÄLKEEN:
Rekisteröityminen → Aloita heti →
(Profiili & asetukset myöhemmin)

#2. Ohjaa suoraan arvoon

• Skip intro -mahdollisuus
• Esitäytetty demo-data
• Guided first action

#3. Progressiivinen onboarding

Vaihe 1: Ydinarvon kokemus (pakollinen)
Vaihe 2: Lisätoiminnot (valinnainen)
Vaihe 3: Edistyneet asetukset (kun tarvitsee)

#4. Personoi polku

#Esimerkkioptimointeja

#Ennen: 15 min TTV

1. Rekisteröityminen (2 min)
2. Vahvistussähköposti (3 min odotus)
3. Profiilitiedot (3 min)
4. Tutorial-video (4 min)
5. Ensimmäinen toiminto (3 min)

#Jälkeen: 3 min TTV

1. Rekisteröityminen (1 min, social login)
2. → Suoraan tuotteeseen
3. Guided first action (2 min)
4. (Profiili ja tutorial myöhemmin)

#Benchmarkit

#Mittarit

• Median TTV: Keskimääräinen aika
• TTV by cohort: Onko parantunut?
• TTV vs retention: Korrelaatio
• Drop-off points: Missä käyttäjät putoavat

#Lue lisää

• mika on aha hetki
• miten optimoida onboarding prosessi
• miten parantaa kayttajien aktivointia systemaattisesti