編輯導(dǎo)語：如今很多電商類的平臺(tái)會(huì)使用一些活動(dòng)來進(jìn)行裂變，或者采用在產(chǎn)品上加一些引導(dǎo)的小標(biāo)志，讓用戶觸發(fā)轉(zhuǎn)化率更高的按鈕，這種“間接控制”可以在產(chǎn)品設(shè)計(jì)中體現(xiàn)；本文作者分享了關(guān)于產(chǎn)品設(shè)計(jì)中的一些“間接控制”的方法，我們一起來了解一下。

在參與拼多多或者其他一些產(chǎn)品的活動(dòng)過程中，不少用戶會(huì)產(chǎn)生被“套路”了的感覺。我對(duì)套路這種感受的解釋是：用戶在使用產(chǎn)品過程中被產(chǎn)品設(shè)計(jì)的各種元素所影響或控制，并無意識(shí)地做了一些自己本不打算做的事情。

事后產(chǎn)生后悔情緒的用戶會(huì)感覺被套路，然而還會(huì)有一大波不后悔的用戶，則成功被產(chǎn)品轉(zhuǎn)化了。

產(chǎn)品設(shè)計(jì)中可以適當(dāng)?shù)厥褂谩伴g接控制”或者說“微影響”的方法來引導(dǎo)用戶，讓用戶更順暢地做出決策或體驗(yàn)產(chǎn)品，同時(shí)讓數(shù)據(jù)獲得增長。

本文將結(jié)合《體驗(yàn)引擎》、《助推》、《思考快與慢》、《影響力》這四本書中一些關(guān)于人們做決策時(shí)會(huì)出現(xiàn)的認(rèn)知偏見相關(guān)理論，來分享一些常用于產(chǎn)品設(shè)計(jì)中進(jìn)行微影響的設(shè)計(jì)方法。

一、方法1：從眾效應(yīng)

“從眾效應(yīng)（Bandwagon Effect），是指人們受到多數(shù)人的一致思想或行動(dòng)影響，而跟從大眾之思想或行為，常被稱為‘羊群效應(yīng)’。從眾效應(yīng)是訴諸群眾謬誤之基礎(chǔ)?！?/p>

人們極易受身邊人的影響，并且傾向于跟從大多數(shù)人的選擇，也就是“隨大流”。

產(chǎn)品中的例子有很多：

• 最明顯的就是電商軟件中，會(huì)將多少人購買的信息放在顯眼的位置；此外還會(huì)用各類熱銷榜來吸引用戶購買；
• 在直播平臺(tái)中，則會(huì)突出多少人正在觀看的概念。為了放大從眾效應(yīng)，斗魚TV將人數(shù)改為了“熱度”，實(shí)際只有3個(gè)人在觀看，卻顯示1000+的熱度，目的也是讓用戶覺得觀眾很多，從而增強(qiáng)看直播的意愿；
• 比心App的充值頁面里面，所有價(jià)格都是同一個(gè)性價(jià)比，但為了引導(dǎo)用戶更快做出決策，會(huì)在兩個(gè)較高的價(jià)格上增加“Hot”的標(biāo)簽。

從眾效應(yīng)的強(qiáng)弱主要由以下因素決定：

• 個(gè)體受到的壓力越大，越容易做出隨大流的行為。這個(gè)可以解釋為：當(dāng)用戶擔(dān)心自己的選擇會(huì)被群體看到時(shí)又或者是選擇太多，用戶不知道如何選擇時(shí)，這時(shí)候從眾效應(yīng)會(huì)比較明顯。
• 個(gè)人的知識(shí)經(jīng)驗(yàn)越豐富，越不容易從眾。拼多多面向下沉市場(chǎng)用戶，這部分用戶相對(duì)知識(shí)經(jīng)驗(yàn)較少，也就更容易被從眾效應(yīng)影響。
• 性格軟弱的人更容易表現(xiàn)出從眾傾向。
• 集體主義文化的群體比個(gè)人主義文化的群體更容易受從眾效應(yīng)影響。

二、方法2：錨定效應(yīng)

“沉錨效應(yīng)是指人們?cè)谧鰶Q策時(shí)，會(huì)受到第一印象或第一信息的影響，這些信息會(huì)像沉入海底的錨一樣把人們的思想固定在某處。”

人們非常容易受第一印象的影響，例如一開始讓用戶看到一個(gè)非常高的價(jià)格，那么當(dāng)再看到更低的價(jià)格時(shí)，會(huì)本能的覺得便宜了。

這個(gè)在產(chǎn)品設(shè)計(jì)中普及度非常高，比如原價(jià)和折扣價(jià)的對(duì)比；另外一個(gè)例子是在設(shè)計(jì)會(huì)員價(jià)格時(shí)，通常會(huì)有一個(gè)看上去特別不劃算的價(jià)格，這其實(shí)是產(chǎn)品經(jīng)理的故意為之；將這個(gè)不劃算的價(jià)格作為錨點(diǎn)，為的是突出其他價(jià)格的劃算，讓用戶更容易的做出購買決策。

此外，在產(chǎn)品中設(shè)計(jì)錨定效應(yīng)時(shí)有幾個(gè)注意事項(xiàng)：

• “錨點(diǎn)”要足夠明顯，確保用戶在做選擇之前能看到；
• “錨點(diǎn)”要和目標(biāo)有足夠的相似性；例如錨的是具體金額，但最終給的是百分比，那么錨就會(huì)不起作用。
• 不能“錨”得過于極端，比如1個(gè)月的會(huì)員1000元；一年的會(huì)員50元；這種也起不了作用。

三、方法3：惰性/默認(rèn)選項(xiàng)

所謂默認(rèn)選項(xiàng)，是說在用戶什么都不需要做的情況下的選擇。人們會(huì)傾向于接受默認(rèn)選項(xiàng)，因?yàn)檫@不需要付出額外的精力和成本；這也是源于人類的惰性，人們選擇默認(rèn)選項(xiàng)時(shí)，甚至根本不清楚這是否對(duì)自己有利。

《助推》一書中有一個(gè)最著名的例子，是關(guān)于美國的養(yǎng)老保險(xiǎn)體系；最早的美國養(yǎng)老保險(xiǎn)體系中，默認(rèn)是員工不參與，員工想要參與的話，需要申請(qǐng)加入，并且選擇各式各樣的養(yǎng)老金比例，由此也導(dǎo)致了很多人一生中都沒有加入過養(yǎng)老保險(xiǎn)計(jì)劃。

公司為了提高這個(gè)比例，僅僅做一個(gè)小的改動(dòng)：默認(rèn)將人們加入了養(yǎng)老金保險(xiǎn)體系。如果想要退出養(yǎng)老金保險(xiǎn)體系，則需要填表申請(qǐng)才行，明確表示退出，這樣才能夠不參與；最終這個(gè)計(jì)劃非常成功，讓更多的人加入了養(yǎng)老保險(xiǎn)計(jì)劃，最終這個(gè)辦法也被奧巴馬政府在很多方面加以了采用。

默認(rèn)選項(xiàng)無處不在，且有著巨大的影響力，例如我們?cè)谙螺d電腦軟件時(shí)經(jīng)常會(huì)使用默認(rèn)安裝，最終卻無意識(shí)的下載了一堆不需要的軟件；此外，產(chǎn)品在設(shè)計(jì)開通會(huì)員時(shí)，經(jīng)常會(huì)默認(rèn)在“連續(xù)包月”上；又或者當(dāng)有三個(gè)選項(xiàng)可選，但是設(shè)計(jì)者傾向于用戶選擇某個(gè)選項(xiàng)時(shí)，可以將該選項(xiàng)設(shè)計(jì)為默認(rèn)選項(xiàng)，用戶由于惰性會(huì)懶得修改選項(xiàng)而直接使用。

四、方法4：代表性法則

“代表性法則指人們?cè)诓淮_定性的情形下，會(huì)抓住問題的某個(gè)特征直接推斷結(jié)果，而不考慮這種特征出現(xiàn)的真實(shí)概率以及與特征有關(guān)的其他原因?！?/p>

簡單的說就是：人們往往會(huì)過于簡單地只根據(jù)某個(gè)特征或結(jié)果就下結(jié)論，而不關(guān)心該結(jié)果發(fā)生的概率或者樣本大小。

在很多情況下，代表性法則能夠讓人們迅速抓住本質(zhì)并推斷出結(jié)果；但有時(shí)也會(huì)產(chǎn)生偏差，例如：在賭場(chǎng)的輪盤游戲中，如果連續(xù)10次出現(xiàn)了黑色，人們則會(huì)更傾向于認(rèn)為下一次更可能出現(xiàn)白色才合理。

比如在拼多多“免費(fèi)領(lǐng)水果”活動(dòng)中，會(huì)顯示有多少用戶已經(jīng)領(lǐng)到了水果，甚至還有曬單秀；用戶往往就會(huì)抓住真能領(lǐng)水果這個(gè)特征，而忽略或弱化了中獎(jiǎng)概率或付出的成本。

五、方法5：承諾和一致原理

“一開始就拒絕，比最后反悔要容易?！薄_(dá)芬奇

換一種說法，如果一開始讓用戶答應(yīng)或做出承諾，用戶則更傾向于去完成這件事情。人人都有一種言行一致的愿望。

承諾和一致性原則是指人一般會(huì)對(duì)自己做出的承諾有認(rèn)同感，盡管有時(shí)候明知是錯(cuò)的，也會(huì)保持行為的一致性，因?yàn)槌兄Z已潛移默化地知道了他的思想。

在很多學(xué)習(xí)類軟件中，經(jīng)常會(huì)看到讓用戶做出承諾的例子，比如在用戶指定好學(xué)習(xí)目標(biāo)后，讓用戶選擇每天學(xué)習(xí)的時(shí)間或做出承諾，用戶會(huì)更傾向于堅(jiān)持下去。

另一種更巧妙的做法，則是在按鈕的文案上進(jìn)行微影響；例如拼多多的“多多果園”功能，在用戶第一次退出時(shí)，會(huì)彈出挽留彈窗，通常來說用戶點(diǎn)擊“確認(rèn)”即可退出，但是按鈕的文案卻不是“確認(rèn)”，而是“明天再來”。

用戶雖然退出了該功能，但是因?yàn)樽约狐c(diǎn)擊了“明天再來”，這個(gè)承諾在會(huì)種在潛意識(shí)里，基于承諾和一致的原理，用戶往往明天更容易來。

六、方法6：損失厭惡

損失厭惡的核心是人們?cè)趯?duì)盈虧進(jìn)行比較或權(quán)衡，認(rèn)為損失會(huì)更難以忍受。

下圖是前景理論中最核心的價(jià)值函數(shù)。這幅圖表示的是盈與虧的不同心理價(jià)值。圖中的S型表示隨著收入和損失都有邊際遞減效應(yīng)；但核心是虧損區(qū)域的斜率更高；也就是說人們對(duì)虧損的反應(yīng)會(huì)比收益更加強(qiáng)烈，這也就是所謂的損失厭惡。

損失厭惡在電商平臺(tái)中被頻繁使用，一種常見用法是各種倒計(jì)時(shí)或限時(shí)：

• 限時(shí)使用的優(yōu)惠券：如果不用的話，優(yōu)惠就被浪費(fèi)掉了。
• 限時(shí)折扣活動(dòng)：如果錯(cuò)過活動(dòng)之后會(huì)花更多前購買，造成損失。
• 湊單/滿減活動(dòng)：如果不多買一單，就會(huì)損失幾塊錢的優(yōu)惠。

拼多多將“限時(shí)秒殺”放在了金剛位的第一個(gè)；京東也將“京東秒殺”放在了瓷片區(qū)第一的位置，可見這種限時(shí)活動(dòng)的威力。

除了限時(shí)和倒計(jì)時(shí)以外，損失厭惡還有一些其他用法：

• 巨大金額的初始值：拼多多的很多游戲活動(dòng)中，一開始會(huì)給用戶一個(gè)巨大金額的初始值，比如99元，但需要100元才能提現(xiàn)，用戶如果離開就相當(dāng)于放棄了99元。
• 連續(xù)簽到：中途如果不簽到，又要重頭開始簽到，用戶為了不損失，則更傾向于連續(xù)簽。
• 活動(dòng)難度遞進(jìn)：拼多多的拉人活動(dòng)通常一開始要求很簡單，讓用戶分享任意好友即可；第二步則引導(dǎo)用戶分享到群聊，第三步又要讓用戶去邀請(qǐng)新用戶來。由于用戶在第一步和第二步已經(jīng)付出了很多成本，因此會(huì)不情愿損失這些成本，通常會(huì)繼續(xù)往下做。用戶付出的越多，越難輕易放棄。

七、Buff增益：讓用戶一直處于“快思考”模式中

此外，要想讓上述六個(gè)方法更容易奏效，最好是讓用戶一直處于“快思考”的模式中。

《思考快與慢》一書中將人類的思維模式分為了快思考和慢思考，也就是“系統(tǒng)1”和“系統(tǒng)2”的概念：

• 系統(tǒng)1是依賴直覺，無意識(shí)的思考系統(tǒng)，這種思考的速度非常快。例如別人向你扔石頭，你本能的會(huì)躲開，這就是系統(tǒng)1在思考；
• 系統(tǒng)2則是依賴?yán)硇裕幸庾R(shí)的思考，決策也會(huì)慢一些。例如當(dāng)問你：32*17等于多少這種問題時(shí)，或者是思考一個(gè)產(chǎn)品解決方案時(shí)，則都是需要用到系統(tǒng)2，也就是理性思維系統(tǒng)。

相比于系統(tǒng)1，系統(tǒng)2思考是會(huì)消耗更多的能量?？崧J(rèn)為系統(tǒng)2是懶惰的，在沒有特殊的提示來觸發(fā)系統(tǒng)2之前，系統(tǒng)2通常是處于休息狀態(tài)。而系統(tǒng)1雖然思考速度快，但往往會(huì)存在很多缺陷，容易導(dǎo)致陷入心理學(xué)中各類偏見的陷阱中。

因此，想要上述的六個(gè)方法（心理學(xué)上的偏見）更加奏效，在產(chǎn)品設(shè)計(jì)中最好能讓用戶一直處于直覺思維模式中，盡量不要突然出現(xiàn)一些需要讓用戶仔細(xì)計(jì)算的事情或者需要深思梳理才能做的決策。在必須需要復(fù)雜決策的地方，也可以盡量提供給用戶清晰的信息和引導(dǎo)，讓用戶盡量處在“直覺思維模式”中。

這樣做一方面能夠讓用戶使用產(chǎn)品的整體體驗(yàn)會(huì)更加輕松和流暢；此外，用戶也更容易被產(chǎn)品中的各種設(shè)計(jì)細(xì)節(jié)所影響，從而達(dá)成產(chǎn)品目標(biāo)或傳遞價(jià)值給用戶。

最后，利用人類心理上的偏見去進(jìn)行設(shè)計(jì)雖然能奏效，但最終的目的除了商業(yè)指標(biāo)外，也一定要將用戶能獲得的價(jià)值納入考慮；因?yàn)槁斆鞯挠脩艨倳?huì)有冷靜下來的一天，當(dāng)發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品并未給他們帶來任何實(shí)際價(jià)值時(shí)，則會(huì)毫不猶豫的離開。

參考資料：

羅伯特·西奧迪尼. 影響力[M]. 北京：中國人民大學(xué)出版社. 2006.

理查德·H·泰勒.? 助推[M]. 北京：中信出版社. 2009.

Tynan Sylvester. 體驗(yàn)引擎：游戲設(shè)計(jì)全景探秘[M]. 北京：電子工業(yè)出版社. 2015

丹尼爾·卡尼曼. 思考快與慢[M].?北京：中信出版社. 2012.

本文由 @愛學(xué)習(xí)的Keyda? 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理，未經(jīng)作者許可，禁止轉(zhuǎn)載。

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