前景效應是有 Kahneman和Tversky在1979年提出的一個用于解釋用戶決策的模型，模型很好的解釋了用戶決策背后看不見的影響因子。

產(chǎn)品是產(chǎn)品經(jīng)理用來解決用戶問題的工具，在幫用戶解決問題之前，首先要對用戶充分理解，不但要看到用戶在做什么，還要看懂用戶為什么會這么做，即使連用戶自己都不知道為什么這么做。

前景效應是有 Kahneman和Tversky在1979年提出的一個用于解釋用戶決策的模型，模型很好的解釋了用戶決策背后看不見的影響因子。

模型有利于產(chǎn)品經(jīng)理把設計方案建立在方法論級的指導之上。

先引用Kahneman的一個實驗，來大體解釋前景理論的精髓。

1979年Kahneman的一個實驗對前景理論進行了證實，他問了被試者幾個問題：

問題一、A：50%幾率獲得1000美元，B：肯定獲得500美元

70名被試回答了這個問題，其中84%的人選擇了B

問題二、C：50%概率損失1000美元，D：肯定損失500美元

這個問題，70%的人選擇了C

實驗得出的結(jié)論是人們在面對收益的時候經(jīng)常采用規(guī)避風險，而面對損失的時候更加偏好風險，簡單來說就是，“失去”給人帶來的感覺要比“收益”來的更加強烈。

按照百度百科的解釋前景理論，有五方面特點，分別是：確定效應、反射效應、損失規(guī)避、迷戀小概率事件、參照依賴。

下面嘗試解讀一下前景效應在我們身邊的應用。

1. 確定效應

在確定的收益和“賭一把”之間，多數(shù)人會選擇確定的好處，所謂“見好就收，落袋為安，這就是“確定效應”。

我們身邊有一種場景很符合確定效應，視頻的清晰度體驗在不同的網(wǎng)絡環(huán)境下會進行切換，這個設計就是在用戶能夠盡快看完內(nèi)容和在高清晰度效果之間做一個決策，針對于用戶多種需求不能同時滿足的情況下，我們要做出抉擇，二鳥在林，不如一鳥在手，最起碼讓用戶能正常的看。

清晰度 or 馬上看

2. 反射效應

在確定的損失和“賭一把”之間，做一個抉擇，多數(shù)人會選擇“賭一把”。

2018年5月30日，美國總統(tǒng)川普在白宮簽署《新藥嘗試權(quán)法案》（Right-to-try Act），使這部國會立法議案正式成為國家法律，該法案意在為重癥患者提供渠道獲得尚未獲得美國食品與藥品管理局（FDA）批準上市的臨床實驗藥物。面對病情逐漸加重常規(guī)治療沒有作用的情況下，你可以選擇嘗試冒險搏一把。

下圖是美國各州簽署協(xié)議的洲：

right to try

加拿大的一個相關網(wǎng)站：

https://www.righttotrycanada.com/

3. 損失規(guī)避

白撿的100元所帶來的快樂，難以抵消丟失100元所帶來的痛苦。

厭惡損失在免費試用策略中發(fā)揮關鍵作用，百度網(wǎng)盤在提供收費模式后，如何引導用戶繳費是產(chǎn)品設計的一個主要任務。網(wǎng)盤的使用場景很多是上傳和下載，在大文件傳輸?shù)臅r候，百度網(wǎng)盤經(jīng)常會面為讓你體驗300s的極速上傳，這短短的300s讓你能夠明確的感受到會員的優(yōu)質(zhì)體驗。

當試用消失后你會看到現(xiàn)實將會慢的像蝸牛，這個過程就是在不斷影響你的心理感受，讓你產(chǎn)生損失的痛苦，久而久之就會有一部分用戶付費成為會員。

持續(xù)不斷的vip試體驗

4. 迷戀小概率事件

很多人都買過彩票，雖然贏錢可能微乎其微，你的錢99.99%的可能支持福利事業(yè)和體育事業(yè)了，可還是有人心存僥幸搏小概率事件，這就是“迷戀小概率事件”。

在線支付常通過大力度的優(yōu)惠活動，吸引你選擇新的支付方式，但是你很少會真正中這個大獎，這就是利用大多數(shù)用戶對小概率事件的迷戀，最后可能嘗試影響用戶對支付方式的最后選擇。

不過這種對選擇的影響是需要突破一個臨界值，如果吸引力不夠大 ，用戶是不會選擇改變主意。

單單減，最高99

5. 參照依賴

多數(shù)人對得失的判斷往往根據(jù)參照點決定，舉例來說，在“其他人一年掙6萬元你年收入7萬元”和“其他人年收入為9萬元你一年收入8萬”的選擇題中，大部分人會選擇前者。

參照依賴是指個體基于某個參照點對得失價值進行判斷，參照點之上，個體感受是收益，反之感受為損失。損失和收益的感知取決于參照點的選擇，有時候通過人為的創(chuàng)造這個參照點，會對用戶最終的選擇產(chǎn)生影響，很多視頻網(wǎng)站的付費界面，就是很好的參照依賴應用案例。

參照著看，14.7元/月最低

總結(jié)

前景效應主要解釋在決策面前的得失選擇，一方面大多數(shù)人在確定的收獲面前有風險規(guī)避傾向，另一方面大多數(shù)人在確定的損失面前有風險偏愛傾向，當然整體上人們對損失比對收獲更敏感。

因此，人們在面臨收獲時往往是小心翼翼，不愿冒風險，而面對損失時會很不甘心，容易冒險。人們對損失和收獲的敏感程度是不同的，損失時的痛苦感要大大超過獲得時的快樂感。

了解了用戶決策時有這么多看不見的心理活動，你的設計能影響用戶的選擇取舍嗎？

本文由 @麒少爺 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

題圖來自Unsplash，基于CC0協(xié)議