在我看来，产品经理往往把注意力放在长期留存上，却忽略了第一个会话的细节——这就像给新手送去了一把未开锁的钥匙，关键时刻却打不开门。

从心理学的角度看，用户的“心理模型”是其对世界的内部图景。若产品的操作与用户预期相差太远，错误率就会飙升，心理模型的摩擦感会让人直接退出。

因此，首会话的两大核心指标：停留时间（Time Spent）和错误率（Error Rate），成为诊断心理模型摩擦的首选工具。时间越长，说明用户能更好地探索功能；错误率越低，说明用户对流程的理解越接近我们的设计。

如何计算？

• 停留时间：首会话持续时长（秒）。若用户在打开后 2 分 30 秒才完成第一次交互，时间就记录为 150 秒。
• 错误率：在首会话中触发错误的次数 ÷ 所有操作次数。比如 5 次错误 / 50 次操作 = 10%。

案例一：Duolingo 在 2019 年的一份内部分析报告显示，平均首会话时长为 3.2 分钟，错误率高达 8%。随后他们将教学流改为分块式（每块 30 秒），错误率下降到 3%，首会话时长提升到 5.5 分钟，用户留存率提升 12%。

案例二：Notion 通过对 10 万新用户的 A/B 测试，发现首会话时长 6 分钟、错误率 1% 的用户，在 30 天后成为付费订阅者的概率高出 45%。这说明低摩擦的心理模型能直接转化为付费意愿。

Airbnb 的 2020 年用户研究更进一步说明了这一点：在对 2 万新注册用户进行分析时，首会话时间超过 5 分钟的用户，其后续活跃度比 3 分钟以下的用户高 30%，且错误率平均只有 2%。这直接推动了 Airbnb 的月活跃用户数（MAU）增长 8%。

那么我们该如何利用这些数据？

• 绘制“时间-错误率”散点图，快速识别高摩擦区。
• 对错误频发的交互点做热力图分析，找到 UI/UX 的痛点。
• 通过分层抽样，针对高风险用户实施个性化引导（如弹窗教程、即时客服）。
• 持续迭代：每次功能改版后，立即监测首会话指标，验证是否降低了摩擦。

总结来说，停留时间与错误率不是简单的数字，而是心理模型与产品交互的桥梁。把它们纳入日常 OKR，才能在竞争激烈的市场中抢占先机。

你有没有在产品上线后，突然发现首会话就像一堵墙？那堵墙到底从哪儿开始？