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アプリのオンボーディング設計・改善スキル。 チェックリスト+改善レポート、フロー設計書(Mermaid)、画面構成のワイヤーフレーム指示、React/SwiftUIコード生成の4形式に対応。 使用タイミング: (1) 新規アプリのオンボーディング設計 (2) 既存オンボーディングの診断・改善 (3) アクティベーション率・リテンション改善 (4) ファーストラン体験の最適化。 トリガー例: 「オンボーディング」「初回体験」「ファーストラン」「チュートリアル設計」「Aha Moment」 「離脱率」「アクティベーション」「リテンション改善」「初回UX」「ウォークスルー」 「新規ユーザー導線」「オンボーディングフロー」「FTUE」「初期設定画面」
kimny1143/claude-code-template · ★ 4 · Web & Frontend · score 55
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# App Onboarding Design Skill アプリのオンボーディングを設計・改善するための汎用スキル。 「Aha Momentへの最短到達」を最優先とし、離脱率最小化 → パーソナライズ → 計測設計の順で最適化する。 ## 設計哲学 以下の3原則を常に守る: 1. **Value Before Registration** — 登録前に価値を体験させる。体験してから登録を求める 2. **Learn by Doing** — 説明スライドではなく、実際の操作を通じて学ばせる。ツールチップ5個の連打は厳禁 3. **First Win in 60 Seconds** — 初回起動から60秒以内に「できた」感を提供する ## Step 0: Aha Moment を定義する オンボーディング設計の起点は、アプリ固有の Aha Moment を具体的に定義すること。 以下のテンプレートで定義する: ```markdown ### [アプリ名] - **Aha Moment**: ユーザーが「このアプリの価値がわかった」と感じる瞬間 - **Activation Metric**: Aha Moment到達を示す計測可能な行動 - **Target TTV (Time to Value)**: Aha Moment到達までの目標秒数 - **Day1 Retention目標**: 翌日再訪率の目標値(アプリカテゴリ平均を参考に) - **習慣化トリガー**: 継続利用を促す最初のフック ``` **定義のコツ:** - Aha Moment は「機能を使えた」ではなく「価値を感じた」瞬間 - Activation Metric は定量計測可能であること - TTV は短いほど良いが、カテゴリにより適正値は異なる(ユーティリティ: 30秒、学習: 60秒、クリエイティブ: 120秒) **参考事例:** | アプリ | Aha Moment | Activation Metric | |--------|-----------|-------------------| | Duolingo | 初回レッスン完了 + XP獲得 | レッスン1つ完了 | | Spotify | 自分好みのプレイリスト生成 | 3アーティスト選択完了 | | Canva | 最初のデザイン完成 | テンプレート編集 → 保存 | | Headspace | 初回瞑想後の落ち着き | 3分の体験瞑想完了 | | Notion | テンプレートで最初のペー��作成 | ページ1件作成 | --- ## オンボーディング設計フレームワーク 以下の6フェーズで設計する。各フェーズには必須チェック項目がある。 ### Phase 0: Pre-Onboarding(インストール前〜起動まで�� - [ ] ストア説明文が「ユーザーのBetter Self」を描写しているか - [ ] スクリーンショットが機能ではなく成果を見せているか - [ ] アプリサイズが初回DLの心理的障壁を超えていないか(目安100MB以下) ### Phase 1: First Contact(起動〜最初のインタラクション、0-15秒) - [ ] スプラッシュ画面は2秒以内か - [ ] 最初の画面で「何ができるアプリか」が3秒で伝わるか - [ ] 登録を要求する前に価値体験があるか(Value Before Registration) - [ ] Empt