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如何设计令人“上瘾”的产品?(3)

时间:2017-11-07 09:17来源:我来投稿获取授权
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从行为心理学角度而言,人的行为决策并不完全趋于理性作出判定,其中情感因素起了非常关键的因素。情感化设计对于正向积极的情感的刺激,比如愉悦

  从行为心理学角度而言,人的行为决策并不完全趋于理性作出判定,其中情感因素起了非常关键的因素。情感化设计对于正向积极的情感的刺激,比如愉悦、满足、惊喜、有趣等可以有效刺激大脑奖励系统,从而驱使用户越过理性分析而发生行为。因此情感化设计是激活大脑奖励系统的有效手段。情感化设计并非脱离功能、技术、可用性而存在,更多的是在感性与理性、功能与情感之间找到平衡点,保证产品可用性和易用性的前提下进行情感价值的提升。

  美心理学家,诺贝尔经济学奖得主丹尼尔-卡尔曼,经研究发现人的体验记忆并不是整个体验过程的总和,主要受高峰(无论是正向的还是负向的)时和结束时的感觉,体验过程中的好与不好的比重、时间长短对最终的主观体验记忆差不多没有影响。基于此体验记忆潜意识规律启发我们如何进行情感化设计奖励最大化:

  找出产品流程中关键节点并进行情感化设计

  强化流程结束的情感增值设计可以令用户体验记忆深刻

  针对负向峰值点进行优先设计,避免产品短板

  

如何设计令人“上瘾”的产品?

  奖励不确定性原则

  大脑奖励系统跟人的审美一样,会有“喜新厌旧”,多巴胺神经元会对持续相同的熟悉的奖励反应减少。给产品附加无穷的多变性则有助于人们保持持久的兴趣,较常见的有游戏产品中普遍带有不确定性的,高频次、花样百出的成长与奖励机制极大地刺激玩家沉溺游戏。比如魔兽世界这个风靡全球的大型多人角色扮演类网络游戏,主要强调团队作战,而团队成员的不确定组合与不确定性表现被视作不可预知的因素,这正是其经久不衰的魅力所在。 有研究表明,游戏刺激大脑产生的多巴胺和使用苯丙胺(毒品)产生的一样多,所以好玩有趣的游戏总是让人轻易上瘾。

  3. 用户投入设计

  在产品使用习惯养成过程中,行为触发、行为发生和奖励能够改变当下即时行为,其中行为奖励虽然已起到强化行为促进下一次回访的可能性,但“用户投入”更能影响用户未来的行为。美研究学者在2011年针对劳动投入对于重视事物程度影响的研究结果表明,用户对于某件产品和某项服务所投入的时间和精力越多,对该产品就越重视。宜家让客户自行组装家具的模式让用户对自己的劳动组装的家具产生一种非理性的喜爱,这种被称为“宜家效应”的用户投入赋予了产品更高的价值,并让用户态度发生了变化。积极的态度变化则进一步强化与巩固行为的持续发生。

  那么在产品设计过程中,我们如何有效设计引导用户投入?美国顶级风投公司Greylock在深度挖掘潜力创业团队独角兽所引用的用户参与度模型中关于如何提升用户留存以及产品中用户投入的方法经验方面给我们提供了两个非常不错的思路启发:累积优势和离开损失。

  累积优势

  累积优势指随着用户在产品中贡献的数据越来越多(不论是有意还是无意),产品都能基于这些数据持续改进用户体验。最后达到「使用产品越多,我的产品体验越好」的情况。比较典型的类似今日头条、网易云音乐、网易云课堂的个性化推荐服务,通过用户选取的兴趣标签进行角色建模,并持续对使用行为进行分析持续修正兴趣模型,使用越多,推荐内容越精准。不断提升的精准度对用户形成持续感知到的有用性,有用性则不停刺激强化大脑奖励系统,习惯在不知不觉中得以形成和巩固。

  离开损失

  离开损失主要指用户使用产品的时间越长,它越成为你的依赖、你的身份标识,或是你积累某种价值的地方。最后达到「使用产品越多,我要离开产品的损失就越大」的情况。比如天然的内容累积型笔记应用Evernote,投入越多个人内容,产品使用越稳定,越不容易离开。再比如微信的弃用成本之所以高,是因为我们已经在里面存储了高价值的人际关系。高离开损失的产品稳定性好,用户生命周期价值大。

  总结

  设计令人上瘾的产品主要指培养用户积极的产品使用习惯,其设计基本思路是利用人底层的思维模式与行为发生机制进行设计引导,从而有效掌控用户行为路径。最后总结下设计引导行为习惯养成需要进行行为说服设计、行为奖励设计、用户投入设计,其中说服设计引导行为发生、奖励设计强化行为、用户投入设计巩固行为稳定性,三个阶段相互促进,构成了设计上瘾产品的引擎和驱动。

  

如何设计令人“上瘾”的产品?

  延伸阅读

  福克行为模型 -BJ Fogg’s Behavior Model,

  书籍:《Hooked-How to Build Habit-Forming Products》Nir Eyal,中文翻译版:《上瘾:让用户养成使用习惯的四大产品逻辑》尼尔·埃亚尔

  The Hierarchy of Engagement – Sarah Tavel – Medium,中文翻译版:用户参与度模型 https://zhuanlan.zhihu.com/p/27671845

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