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TalkingData's Blog

现在开始,用数据说话。

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  • Dec 22 / 2017
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Ideas

锐眼发现 | 五个步骤,实现产品MVP

作者:张小璋

转载于:人人都是产品经理

作者注:一直在说 MVP ,但是一直没有认真思考。正好手头有一个自己发起的内部区块链技术储备项目,没有工期和商业上的要求,同时也没有太多的资源支持,正好用来学习 MVP 思想。

 

什么是 MVP

MVP (最小化可实行产品,Minimum Viable Product)是 Eric Ries 在《精益创业》中关于「精益创业」(Lean Startup)的核心思想,意思是用最快、最简明的方式建立一个可用的产品原型,通过这个最简单的原型来测试产品是否符合市场预期,并通过不断的快速迭代来修正产品,最终适应市场需求。

简单来说,就是在做一个新产品的时候,不要一下子做一个「尽善尽美」的产品,而是先花费最小的代价做一个「可用」的产品原型,去验证这个产品是否有价值、是否可行,再通过迭代来完善细节。

这是一张在网上流传很广泛的用来介绍 MVP 的图:

假如你的产品愿景是一种高级出行工具,比如小轿车。传统的产品设计思路是一步一步,从车轮、车轱辘、外壳、动力装置、内部装饰一个流程一个流程做起,最后得到一个完善的产品。而MVP的思路,我们可能会先做一个小滑板车或者自行车,看看用户对出行工具的认可程度。如果用户认可我们的产品概念,我们可以接下去生产更加高级、完善的摩托车、甚至小轿车。

传统产品迭代思路成本高、速度慢、风险大,花高成本做出来的产品用户可能不认可;MVP 策略的优点在于试错成本低、速度快、风险低,能满足产品快速迭代的需求。

为什么要做 MVP

MVP 的作用就是让你用最小的代价,最快的速度,最早的时间将你的产品设想拿出来接触用户,并根据用户的反馈来改进你的产品。这里拿出来的「产品」并不一定是一个App、网页或者其他,可以是视频、PPT(额,但是千万别 PPT 造车啊)、RP文件等等。

我们知道,在产品只是个原型的时候基本上很难来说服用户和VC,因为缺少任何一部分都对体验大打折扣。那么大家可以参考 Dropbox 的 MVP ,看看 Dropbox 的创始人 Drew 是怎么做的:他做了一个视频放在了 YouTube 上,这段视频介绍了 Dropbox 的各项功能,Beta 版的等待用户(Email list)一夜之间从5000暴增到75000,可当时 Dropbox 甚至连实际的产品都还没有。

大家可以去这里观看:Dropbox MVP 视频

这有一个好处,就是避免我们「闭门造车」,空想没人要的产品却自认为会大有市场。

怎么去做 MVP

在做我司那个基于区块链系统的内部福利工具的过程中,我梳理了做 MVP 的思路和几个关键点.

NO.1 找出你要为谁解决什么问题

产品是用来解决问题,而不是来创造问题的。一个成功的 MVP 产品的第一步就是要明确客户/用户为什么需要这个产品?这个产品如何帮助客户/用户解决问题。

明确这些问题,有利于确定产品的主要目标,并为未来受众的实际需求找到最佳的解决方案。

在我的这个项目中,主要是1.我司对于区块链技术的实际转化和落地。2.解决我司福利部门如何在成本不变的情况下更好的通过「发福利」来激励员工。

基于这两个目标,我们制定了一个方向:通过区块链技术发行内部代币(我司内部成为「福励币」),福利部门向用户(优秀员工)发放「福励币」,用户可以通过「福励币」来购买零食、书籍甚至假期。

NO.2 分析市场上的竞品

如果市场上已经有了类似的产品,显然我们需要对竞品进行分析。但是有的时候我们会因为对产品独特性的信任而忽略一些非直接的竞争对手,比如我在做「福励币」项目的时候就险些忽略了市场上已经有的很多企业福利平台,虽然他们并不是基于区块链技术。

除了搜索引擎和一些数据工具(App Annie、酷传之类),还有一个很好的渠道来了解竞品,那就是潜伏到竞品的客户群里,直接分析客户对竞品的反馈,从而了解现有产品的缺陷,择其善者而从之,不善者而改之。

一旦我们确定了需要解决的核心问题,并分析了市场上的产品(竞品)的缺陷,我们就可以继续进行下一步——分析产品的主流程。

NO.3 分析产品主流程

要分析用户主流程,我们应该先梳理用户大的使用阶段。实际上操作起来非常简单,因为只需要把用户如何使用产品达成产品的主要目标所需要的步骤找出来即可。这时候我们需要多考虑一些基础功能,少考虑一些魅力型功能。因为基础功能是你的最终用户实际使用产品时都会(大部分会)遇到的,也是实现产品目标最基础的保证。

NO.4 列出所有必要功能,排出优先级

分析完产品主流程,我们可以对每一个主流程阶段进行细分,对需求进行整理——将不在主流程的需求干掉,并列出每一个主流程阶段所的需求,并排除优先级。这时候涉及到「需求管理」的一些方法——比如 KANO 模型、价值 vs 复杂度矩阵。

另外大家可以通过几个问题来处理需求:

  1. 你最希望用户完成的操作是什么?
  2. 你还想为用户提供什么服务?(这时候,可以把所有你想要的需求列一个 list,然后多问自己几个为什么需要这个需求,自己回答不上来或者不符合第一个问题的就从这个需求 list 里划掉)
  3. 这时候剩下了「必须要有的功能」、「有的话最好的功能」和「有没有都行的功能」,画个矩阵吧,用我之前介绍过的「价值 vs 复杂度矩阵」,来确定一下需求的优先级。
  4. 如果你确定了所有的优先级,则可以根据你的资源、时间来为你的产品第一个版本划定一个范围,并开始基于 MVP 的产品开发。

NO.5 验证和迭代

在完成 MVP 产品开发之后,我们需要尽快将其推向市场,让市场来验证你的项目,同时接收用户的反馈。因为只有从市场上你才能发现你的产品缺少了哪些功能或者多了哪些无关紧要甚至是累赘的功能。收集用户反馈之后,你可以用 MVP 的思想去改进、迭代、收集反馈,再次改进、迭代、收集反馈,形成一个循环,周而复始。

总结一些使用 MVP 思想时的一些感悟:

1. 关于需求

对于需求的把控,我们需要根据产品要解决的核心目标,提炼主要矛盾,善于抓重点,集中力量解决主要需求。同时 MVP 的思想在于「快」,对于需求文档应该尽量快(但不是不要质量)的去完成,传统 word 版的 PRD 很难高效率的去完成,目前我司对于需要较快时间完成的项目一般采取 Axure 标注 + 思维导图、流程图等形式完成。

2. 关于验证

MVP 一定要做验证,UX设计软件UXpin的负责人Christopher Bank发表在TNW的文章为我们提供了测试MVP的15条方法。大家有兴趣的可以去搜索看下:15 ways to test your minimum viable product
我则会使用以下三点:

  1. 用户访谈:通过各种途径去和你的「真实」用户沟通,向他们解释你的产品解决了他的什么需求,然后询问他们对于你产品的不同部分的重要性是如何排序的。根据收集到的信息再对产品进行调整。需要注意的是,用户访谈应该着眼于发现问题和解决问题,而不是向受访者推销产品。
  2. 数据验证:我一直认为数据是最有说服力(虽然大家都会寻找对自己最有利的数据来支持自己的观点),通过数据埋点和数据分析(比如漏斗分析),我们可以很清楚的看到用户在产品使用过程中的流失,并对流失原因进行猜测,将猜测方案在下次迭代中进行体现,并通过数据去验证我们的猜测正确与否,我们的方案是否有效。因此我也一直在推动公司内部数据分析的项目。
  3. 使用马甲包:市场是残酷的,有可能出现你的第一版产品并不适应市场,甚至与市场完全相反。随着口耳相传,你的项目极有可能会被打上「不好用」、「失败产品」的标签,从而增加你获取用户的难度。其实可以采用主产品+马甲包的形式,通过马甲包来测试用户的反馈,将成功的迭代加入到主产品中。马甲不成功就果断丢掉,这有点像 ABtest, 但是比 ABtest 更适合创业公司或者积累用户阶段的产品。

3.关于迭代

迭代一定是还是 MVP ,突出「速度快」和「代价小」,通过控制一个版本的需求量来加速版本迭代速度。同时合理的需求量也有助于开发团队可以高质量的完成工作。目前我的需求迭代排期一般按照「价值 vs 复杂度矩阵」来对进行。

4.适用范围

正如没有一种药可以包治百病, MVP 也并不是完全适用于所有的产品。它的优势在于快速验证未知的市场,帮助公司以较低的产品快速试错,更适合于业务属性和行业门槛不是很强的to c 市场。而to B 市场一般有着成熟的业务体系,并不需要花费时间来试错,因此并不需要 MVP。

  • Dec 21 / 2017
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Data

锐眼发现 | 拒绝拍脑袋:如何科学的预估产品上线后的数据?

作者:木木(微信公众号「大白学堂」)

转载于:人人都是产品经理

数据会帮助你明确你的工作目标,优化资源配置,但数据的预估不能靠拍脑袋,需要有理有据。

你对自己正在做的工作能做到心里有底吗?一个产品上线后到底会取得什么样的结果,而且这个结果还是以数据的方式呈现,你能明确的说出来吗?很多时候做什么是比较容易的,怎么来评估做这个工作带来的价值反而没那么容易,这时候就涉及到了目标设定和数据预估。

怎么预估?是一个非常有挑战的事,有的人具体工作做的很好,但是涉及到数据就说不清楚了,很多工作多年的人也未必有这个意识和能力,但是只要你掌握了这个技能,将给你带来很多好处。

比如,如果你是创业者,预估的数据是你画大饼的基础,是对合作伙伴和投资人最好的说服工具,如果你是公司的领导,预估数据将帮助你配置与之匹配的研发,运营和推广资源,避免造成资源不足或闲置浪费的情况,如果你是产品经理,数据预估是你争取资源推动工作最好的帮手。

总之,数据会帮助你明确你的工作目标,优化资源配置,但数据的预估不能靠拍脑袋,需要有理有据,那这个数据怎么来?下面给大家分享一个思路:

1. 首先搞清楚你的用户是谁

预估数据前,要明确的知道你的用户是谁,这是数据预估的前提,如果连自己的用户都不清楚,数据预估也就无从谈起,那怎么明确你的目标用户呢?

第一步:

基于自己的经验和对市场的观察理解做一个定量的分析,对目标用户的范围有一个大概的认识,比如你要做视频直播,通过对市场上直播平台的使用及你的经验判断,你发现这个产品的目标用户群体是18~30岁之间的年轻人,这是一个简单的定量分析结果,让你对目标用户有了一个大概的轮廓;

第二步:

通过调查问卷等定性研究的手段,让人群的属性更具体,比如你发放了100分调查问卷,最后发现有80%的反馈者都是北方人,这说明北方的人更喜欢玩直播,这时候你的目标用户范围就缩小到了北方的年轻人;

第三步:

再对这里面的典型用户的模型进行分析,建立用户画像,比如你最后发现典型用户的画像是,性别女,年龄20岁,自由职业/无业,性格活泼开朗,擅长唱歌跳舞,这样的用户模型对应到实际的生活中,你就会发现非常符合艺术类院校学生的特征,这时候你的目标用户是谁也就非常清楚了!

备注:怎么做定量及定性分析,做用户画像,不是这篇文章的重点,这里就不展开说了。

2. 判断市场总的用户容量有多大?

当你把目标用户确定了,然后要看看这个市场的总人数有多少,比如你的目标用户是服务某个大学的学生,用户上限也就一两万人。

为什么要算总容量,因为这是你的产品理论上所能触大的用户上限,是产品的天花板,撑死了也就这么多了,当你配置资源的时候,这个总容量是你的前提,没有必要按照百万用户的标准配置服务一万人的资源。

3. 评估自己能力,看能触达多少人

在上面评估了整个市场的容量,接下来就要看看自己手里的牌,看看自己是否有能力占领整个市场,如果不能话,以自己的能力,到底能获取多少用户。

比如你的产品是面向考研人群的,理论上所有愿意考研的人群都是你的目标用户,但是你的公司只有10个人,市场费用也没多少,市场很大,但是你根本没有能力触达全国的人,正好你的公司在北京,所以你选择了北京要考研的人群作为你的服务对象,北京考研人群数量就是你能触达的用户数,上面的数据是理论上你能覆盖的用户人数,这一部分是你实际上能覆盖的用户数。

4. 根据运营推广策略,进行数据预估

在上面知道了我们在能力上能覆盖的用户,实际上在获取用户的时候,往往会制定一定的用户获取策略,筛选出让资源最大化的目标用户,对这些用户进行重点的运营和推广,比如微博要获取用户,并不是直接去拉用户,而是先拉明星,然后通过明星来拉粉丝,要获取一个学校里的学生用户,不会对所有人都一视同仁,而是会优先拉校园里面比较活跃的人,然后通过这些人去影响其它人,这些基于推广策略筛选后的目标用户数量,基本上就非常接近产品上线后的用户数。

通过上面4个步骤,我们知道了目标用户是谁,理论上最大的用户数,实际上能获取的最大用户数和根据实际的运用推广策略能获取的用户数,基本上整个产品预估的数据就都有了,下面给大家一个真实的案例,这是我以前服务过的一家公司,在当时是全国最大的社交网站,来看看在产品上线前是怎么预估数据的:

首先确定目标用户

这个产品是参考美国的社交巨头facebook,为大学生提交社交服务,目标用户是全国在校的大学生,人群的画像非常清楚。

其次判断这个市场的容量

通过每年教育部公布的数据很容易获取在校大学生的数量,每年新增的大学生六百多万,在校的大学生超过两千万,两千万用户是每年能获取的用户的最大上限。

然后我们再来评估能触达多少用户

这两千多万学生,分布在全国各地的大学,有像清华,北大这样的名校,也有偏僻的不知名的学校,虽然整体看起来地域跨度比较大,但是学生有一个特点,就是在单个学校中相对集中,作为创业团队,全部覆盖几乎不可能,而且团队成员都在北京,这时候推广目标基本上就可以从全国的大学,缩小到北京的大学了,怎么选择这几个大学,有几个标准,首先这些学校上网环境要好(这是在05年左右的时候,很多学校上网都不方便),其次,这些学校的学生进来后有示范带头作用(有逼格),最后是团队有能力在这个学校进行推广,可操作性强。

因为团队成员基本都是清华北大的,基于以上的筛选,将推广的学校锁定在了清华,北大两所学校。因为用户注册需要教育邮箱注册,这避免了非目标用户随意注册,这时候用户量基本已经可以有一个比较清楚的估计,就是这两所大学的在校人数,最多也就是六七万用户。

最后根据运营推广策略进行数据预估

在前面确定了学校,在推广的时候,要研究学校的学生,在这些学生中,有四分之一是即将毕业的大四学生,四分之二是大二和大三的,有四分之一是新入学的新生,对于新的产品,新生更容易被宣传和接受,而且他们会在学校里待更长的时间,所以在推广的时候,策略是对新生重点进行推广。

再看看自己能触达用户的渠道:学生会,社团,辅导员以及自己的地推团队,每个部分能触达和转化的用户大概有多少,如果按转化率十分一,时间期限按一个月来算,最后实际获取的用户可能在6千左右。

这时候基本上可以估算出,这个产品上线后,一个月用户量大概在6k~6w之间, 6k是最低的目标,打死也要完成的,超过了6k说明这个产品比预期想象的好,值得接着做了。

其实数据的预估,也是对自己目标的管理的一部分,不只是产品上线前要预估,在你做运营,推广,等任何一项工作前,都要对投入和产出进行预估,没个人都有自己预估数据的方法,上面的思路仅供参考,欢迎找我一起交流。

  • Nov 08 / 2017
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Ideas

锐眼发现 | 如何设计令人“上瘾”的产品

作者:陈智

转载于:微信公众号「网易UEDC」

 

Design is not just what it looks like and feels like. Design is how it works.  

— Steve Jobs

相关研究表明,人们平均每十分钟查看一次手机,平均每天点亮手机屏幕近80次,近1/3的手机用户使用时长超过4小时,是的,我们对手机上瘾了。一旦对于某事物上瘾成为一种行为习惯,并开始进行无意识的操作性条件反射,频繁的找手机、频繁的点亮屏幕,频繁的打开微信查看朋友圈……那么类似的着魔行为都是怎么形成的?以及能否被有效设计呢?

美国Charles Duhigg在《习惯的力量》一书中提出习惯养成步骤主要包括:暗示、惯常行为、奖赏。其中的惯常行为指的便是该行为具有可重复发生性,奖赏指的行为发生的过程中得到的正向奖励进一步强化了行为的再次发生。总的来说行为习惯养成的基本发生路径为:行为发生—行为奖励—行为重复发生—形成习惯。一旦进入习惯区间,行为将在情境暗示下自动循环发生。

美国尼尔·埃亚尔结合习惯养成与产品设计则创建了一套适用于各大互联网公司开发习惯养成类产品的上瘾四大步骤理论:触发—行动—多变的酬赏—投入,认为上瘾模型能够引导用户在不知不觉中依赖上你的产品,成为产品的忠实回头客。这意味着用户的行为是可以有效被设计和引导的,只要掌握了用户行为习惯形成的底层思维与行为模式特征,并可以通过界面和屏幕有效引导用户行为的发生。根据上瘾模型理论,要设计一款引导用户养成积极的行为习惯产品,重点在于以下三个方面的设计:

  • 行为说服,产品核心行为操作如何吸引用户发生
  • 行为奖励,行为发生过程中如何给予正向反馈强化行为
  • 用户投入,行为奖励后引导用户投入形成存储价值服务

1. 行为说服设计

行为说服在产品设计过程中主要指如何运用有效的设计手段引导用户行为的发生。斯坦福行为心理学教授Fogg表明人的行为发生影响因素由动机、能力、触发器三者,同时满足三个因素行为必然产生,缺乏其中任何一个因素,行为都不会发生。

动机

人的需求和动机对行为具有直接支配意义,动机水平越高越能触发行为发生的可能性。但动机并不是需求本身,也不是行为。需求存在是基础,而动机水平是影响行为发生非常重要的影响因素。比如我们平时存在吃水果的需求,但不见得我们每时每刻都会发生购买水果以及吃水果的行为。但是某天在下班回家的路上经过一家水果店,看到了正在降价的自己平时很喜欢吃的水果,于是产生了购买的动机。

从上可以看出动机伴随场景出现,设计的过程就是根据不同的场景运用不同的设计手段刺激和提升动机,比如水果店中买一送一的营销手段,“甜过初恋”的文案,以及具有视觉吸引力的鲜嫩多汁富含维生素的营养健康生活方式的设计海报等等各种富有创造力的形式就是设计参与提升购买动机的过程。Fogg教授表明人的基础动机因素是相对稳定的,主要包括以下三组:

  • 感觉:追求愉悦快乐的感觉;避免痛苦不悦
  • 期待:期待美好的一面;恐惧负面的结果
  • 归属感:追求社群认同和依赖;避免孤立

这意味着设计旨在如何提升与激发用户愉悦感、用各种形式让用户期待美好的结果并具有可实现性,同时让其感受社群融入等可大大提升动机水平,从而增强行为产生的可能性。或者展现其对立面,通过强化和传达出负向的感知,如产生痛苦,悲剧的后果,被社群孤立等同样能增强行为动机,使其产生避免负向结果的内在驱动力。

其中积极正向的感觉常见的有愉悦、惊喜、好奇心、正义感、满足感等,满足负向所带来的愉悦感诸如色欲、窥私癖、贪婪、虚荣心等。平时电商产品中常见的团购促销优惠,满额间,买一送一等均是为了提升购买动机,这也被称为利用人性的设计。行为说服设计首要目标就是利用设计的手段激发和提升内在的心理动机。

能力

能力在福克行为模型中主要指人达成目标行为的自身能力水平、行为是否容易执行、以及执行行为所需付出的成本。行为越容易或成本越低,即便动机水平不高,则行为产生的可能性依旧高。比如点击一下一下领取优惠券,即便优惠额度低,吸引力不够,但只要领取方式足够简单,免费领取,依旧会吸引不少用户产生点击领取行为。

因此在产品设计过程中,尽可能降低操作难度,提升易用性,就会极大地促进使用转化。而流程的易用与所需成本主要影响因素包括:

1)时间

指行为达成目标所需要的时间。尤其针移动端碎片化场景,产品功能操作和信息内容均应轻量化。比如学习类产品如果针对系统化的内容信息密集的课程为学习单位,则用户在时间层面的能力严重不足,产品自然难以提升用户活跃与打开率。

2)金钱

作为用户衡量自身行为能力感知较强烈的因素。在电商产品中常见的方式就是各种促销优惠活动策略。另外在金钱能力层面,设计者可以利用认知偏差减弱金钱敏感度,比如价格锚定效应、框架效应、心理账户等等认知偏差原理切换用户思维从而提升行为发生可能性。

3)认知理解/认知负荷

主要指信息内容对于用户理解与注意力缺失的负荷,设计需要深入用户不同场景了解用户认知能力进行设计。比如学习类应用在碎片化移动场景更倾向轻量化学习,而在特定时间段用户更倾向进行体系化深度学习需求。

4)生理/体力/易用性

老生常谈的设计原则,指的就是设计流程可用性和易用性,是否足够简单高效,易于操作。

5)社群趋同/社会认同

人作为群居动物具有社会群体依赖感和归属感的需求,并在自己的知觉、判断、认识上表现出符合于公众舆论或多数人的行为方式。设计中常见的如利用从众心理去提升人会认同,刺激行为。

6)与已有使用习惯冲突

行为具有习惯转移成本,因此设计中对于一些常见的功能和流程行为需要考虑进行习惯的迁移,而不是另辟蹊径设计完全创新的交互方式。

触发器

行为并非无故产生,尤其针对新手用户,在未形成习惯之前需要依赖外部提醒和刺激行为发生。因此触发器是行为发生的起点,主要包括外部触发提醒和内部自我驱使提醒。外部提醒在产品设计形式上主要包括手机短信、微信提醒、系统通知、弹窗提醒、邮件信息、好友分享等外部的触点,提醒引导了行为的产生。而内部自我提示主要在行为习惯区内在特定场景下自我触发行为提示,通常主要指已经建立了用户心智模型的阶段。比如当我们感到无聊或者孤单的时候打开微信朋友圈,当我们感觉焦虑的时候联想到知乎和得到,当我们有学习提升欲望时,联想到云课堂。

触发器在设计上主要承当行为发生的调节器,动机不足补动机,比如利用稀缺性饥饿营销,利用厌恶损失的限时优惠倒计时等等;能力不足补能力,比如营销优惠活动,降价提醒等;行为和动机均充足时,给予适当的信号提醒,如已关注的直播提醒等等。触发器设计需要兼顾合适的场景,合理的触发形式,不适当的触发提醒反而显得干扰,引发负向体验。

行为说服设计本质上是设计行为发生的影响因素,利用设计的手段强化其不同场景下的行为动机水平,简化核心操作流程的易用性和行为成本,并设计合理的行为触发机制去尽可能提升行为发生的可能性。

2. 行为奖励设计

上世纪五十年代早期,加拿大McGill大学的博士后James Olds和Peter Milner 进行了一项实验,他们将电极植入大鼠的脑部并放入斯金纳箱中,发现大鼠会主动寻求脑部愉悦中枢伏隔核的刺激,中枢神经的奖赏回路会释放令人感到兴奋的神经递质多巴胺,多巴胺的奖励机制是生物面对自然法则进化而来的本能,它会驱动个体付出行动。个体反复体验愉快感后形成强烈的渴求,于是构成上瘾的反应。这意味着当人作出某一行为决策后并在其过程中产生了好的结果,大脑会向负责决策的区域发送“奖赏”信号,促进提升认知能力,强化行为动作,并形成良性循环。

正因为人脑奖励系统对行为和习惯的形成起非常关键的作用,所以我们在产品设计过程中可以有效利用大脑奖励系统,给予用户操作行为正向的反馈,让用户感知行为有效性,能够促进用户行为得到强化,提升用户回访可能。人类的行动因为奖励而得到生理或者心理上的肯定,从而促使他们重复这种行为。

情感化设计

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

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。

延伸阅读

  • 福克行为模型 -BJ Fogg’s Behavior Model,http://behaviormodel.org/
  • 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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