那么根据Aha Moment定义，如何分析数据找到Aha Moment呢?我们继续以Hootsuite为例子。现在我们要确定添加多少社交账号(譬如Twitter，Facebook等等)对于用户的留下是个Aha Moment。根据下图发现，既不是只添加一个账号，因为只添加一个的很大一部分没留下，也不是添加四个以上账号，虽然他们留下了，但留下的人大部分不是添加四个账号。其实就和刚才说的必要性和充分性的例子一样。

　　根据类似方法，可以确定三个可能的Aha Moments(如下图所示呢)。为什么说可能?因为相关性不代表因果性。简单地说，这些Aha Moments是从历史数据得到的结果，不足以说明在将来的情况也适用。所以我们需要试行它们，然后得到反馈，进而调整。实际试行中，我们可以通过A/B Testing来测试对比来检验那些moments的效果。

　　用户留存之定位高流失用户

　　先给大家介绍一下Hootsuite年制会员促销活动。这个活动与用户留存有什么关系呢?

　　从上图看出，对于付费用户，有两种模式，月费制和年费制。与彼此相比，这两种制度各有优缺点，其中年费制会员的用户周期比月费制会员的长，但是同期收益，譬如一年的收入，月制会员的比较多。那么怎么最大化会费总收入呢?这里的关键点是，月费用户虽然同期收益多，但往往有可能使用Hootsuite时间不长导致最后他们带来的总收益并没有那么多。

　　所以，我们要提高有高流失率的月费用户的用户周期。其中一个方法就是把这部分月费用户在快要流失掉的时候转化为年费用户。这就是Hootsuite年制会员促销活动开展的原因。

　　那么问题来了，如何定位高流失率的月度付费用户?通过图表分析，我们确定三个特征。第一个是新加入的用户容易流失。这对于大部分公司都说一样的。

　　第二个特征是活跃度低的用户容易流失。在以下图片有个有意思的点是，反而零活跃的用户不太容易流失。其中有可能的一个原因是，这些是专业的营销用户，可是因为太忙了而忘记取消Hootsuite。这里又来值得思考的有意思问题，需不需要向他们促销呢?有可能促销令他们意识到Hootsuite的存在进而取消使用。

　　第三个特征是未使用增值功能的用户容易流失。

　　最后可以定位这三个特征。每个特征的单独存在不足以说明该用户群是高流失率的，但是同时的存在就很有可能了。

　　结语

　　用数据事实说话，提供科学客观的支持。

　　数据是手段，而不是目的。

　　行动、反馈、成长，在这个闭环中不断成长，达成目标。