完整的 Onboarding 细分:从首屏到付费墙的 9 步
Source: Dev.to
大多数订阅类应用并不是因为“定价不佳”而失去用户。
它们在用户看到付费墙之前就已经失去了用户。
** onboarding** 是安装与收入之间的无形桥梁。一个清晰、聚焦的流程可以:
- 帮助用户快速了解你的应用能做什么
- 筛选出合适的用户(并过滤掉不合适的)
- 让付费墙看起来是自然的下一步,而不是突如其来的惊喜
下面是一套 9 步的 onboarding 框架——从第一屏到付费墙——基于我们在成功订阅应用中持续看到的模式。具体效果始终取决于你的产品和受众,所以请把这些当作高置信度的起始点来测试,而不是普遍适用的定律。

9 步 Onboarding 框架
步骤 1 – 第一个屏幕:给出明确的承诺
目标: 回答“这个应用能帮我实现什么?”
- 弱示例: “全能健身应用。”
- 强示例: “7 天睡得更好。” / “把一张自拍变成 40 张专业头像。”
保持简洁:
- 一个以结果为导向的强力标题
- 一个主要 CTA(例如 “开始使用”)
- 没有导航杂乱或竞争性的按钮
步骤 2 – 背景与信任:说明你为何值得他们的时间
用户点击 “开始使用” 后,既好奇又谨慎。
第二个简短的屏幕可以:
- 解释你的工作方式(例如 “回答几个问题,我们会为你制定计划”)
- 添加轻量社交证明(“被 200 万+ 用户信赖”, “媒体报道 …”)
目标不是讲完整个故事,而是让继续操作感觉安全且合理。
步骤 3 – 目标选择:先从用户想要的开始
先询问用户的主要目标。
示例:
- 健身类: “减肥 / 增肌 / 更健康”
- 生产力类: “完成项目 / 养成习惯 / 整理归档”
好处:
- 用户感到被理解
- 你获得关键变量,以便后续屏幕和付费墙文案实现个性化
保持选项清晰、互斥,并使用用户熟悉的语言。
步骤 4 – 个人资料与约束:了解他们的现实情况
询问几条高信号的问题,例如:
- 经验水平(初学者 / 中级 / 高级)
- 可用时间(每周几天、每天几分钟)
- 场景(在家/健身房,单独/有教练等)
这些答案应直接影响:
- 向用户展示的计划
- 默认推荐
- 付费墙的文案
经验法则: 如果某个问题对体验没有任何影响,就删除或推迟到后面。
步骤 5 – 微进度:让结束可见
即使是短问卷,如果用户不知道何时结束也会觉得漫长。
提升完成率的模式:
- 步骤指示器(“第 2 步,共 5 步”)
- 简短的正向反馈(“了解”, “不错的选择”)
- 偶尔的提示(“我们正在根据这些答案为你生成计划”)
目标是让 onboarding 看起来是有限且易于管理的。
步骤 6 – 计划预览:把答案转化为清晰的计划
在请求付费之前,展示你实际为该用户准备的内容。
典型的预览包括:
- 他们的目标和基本资料
- 频率与时长(例如 “每周 3 次,每次 20 分钟”)
- 对计划包含内容的简短概述
这证明你在倾听,并为以下逻辑铺路:
“这看起来像是为我量身定制的真实计划 → 为它付费可能值得。”
步骤 7 – 首次价值体验:展示,而非仅仅说明
如果可能,给用户一个小而真实的产品体验:
- 生成一张 AI 头像或滤镜
- 展示他们计划的前几天内容
- 让他们尝试核心功能的基础版
即便是微小的 “这真的有效” 时刻,也能提升付费意愿。如果无法提供实时样本,使用明确标注的示例(“基于相似资料的示例结果”)。
步骤 8 – 价值回顾:衔接付费墙
加入简短的回顾,将功能与结果关联:
帮助你 [目标],你的计划包括:
- 收益 1
- 收益 2
- 收益 3
每个要点都应把功能与结果相连,使付费墙显得合乎逻辑的延续。
步骤 9 – 付费墙:结构、框架与退出
当用户看到付费墙时,他们应该:
- 已经明确自己的目标
- 看到了可行的计划
- 对其可能有效有至少一点认知
常见的强付费墙模式:
- 2–3 个计划选项(而非 6–7 个)
- 年费为默认选项,并标明明显的省钱幅度(“年付省 40 % 相比月付”)
- 文案复用 onboarding 中的上下文(“适合每周 3 次、忙碌初学者的最佳方案”)
- 如提供试用,明确试用框架(“免费 7 天,随后 $X/月。随时可取消。”)
- 尊重的退出选项(“稍后再说” 或 “继续使用受限功能”)
追踪付费墙展示率、试用启动率以及试用后转化率等指标,以评估效果。

如何运用这套 9 步框架
- 绘制当前流程图 – 从第一屏 → 最后一步 onboarding → 付费墙。
- 为每个屏幕打标签 – 它在实现哪个步骤?找出缺失或合并的步骤。
- 先挑选 1–2 步进行改进 – 高杠杆的测试点,例如:
- 增加明确的目标选择屏幕
- 在付费墙前加入计划预览
- 让付费墙文案反映用户目标,而不是通用文字
- 衡量影响 – 追踪 onboarding 完成率、首日付费墙浏览量、试用启动和购买情况。
目标不是一次性完美,而是持续的迭代改进。
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不再盲目猜测,你可以基于高表现应用中已经出现的模式进行实验,然后用自己的数据验证哪些对你的受众有效。