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馬斯克整理的50條用戶認(rèn)知偏差,教我如何做產(chǎn)品

 產(chǎn)品思維模型 2022-01-06

??產(chǎn)品思維模型 ·用產(chǎn)品思維,理解世界

大家好,我是穆寧。

最近,埃隆·馬斯克(Elon Musk)在推特上發(fā)了這樣一條博文。與其以往發(fā)布的推特內(nèi)容不同的是,這次他發(fā)的內(nèi)容是50張配有文字的圖片,乍一看還以為是漫畫。

但是看到他發(fā)的文字“should be tought to all at a young age”——“圖片上的這些內(nèi)容,應(yīng)該在所有人年輕的時候就教給他“,就知道這些配有文字的小圖,內(nèi)容應(yīng)該不簡單。

圖片來源:網(wǎng)絡(luò)

那么世界首富分享給我們的,到底是什么呢?

翻譯過來,就是“50種認(rèn)知偏差”。

什么是“認(rèn)知偏差”?

認(rèn)知偏差是人們在知覺自身、他人或外部環(huán)境時,常因自身或情境的原因使得知覺結(jié)果出現(xiàn)失真的現(xiàn)象。

典型表現(xiàn)有顯著性偏差、生動性偏差等。

社會知覺中常見的刻板印象、暈輪效應(yīng)等均為某種形式的知覺偏差。是個人知覺具有選擇性的特征所致。

事實上,產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)該用邏輯思維還是直覺思維來設(shè)計產(chǎn)品,一直以來都是產(chǎn)品界爭論的焦點。

雙方的論據(jù)都非常充分:如果用邏輯來設(shè)計產(chǎn)品,產(chǎn)品往往會變得機械、枯燥、呆板。如果用直覺來設(shè)計產(chǎn)品,產(chǎn)品往往會另類、小眾、自嗨。

其實我們可以發(fā)現(xiàn),在保持邏輯思維的同時,又堅持直覺思維可以解決產(chǎn)品經(jīng)理最大的難題,同時掌控用戶的訴求和情緒。比如蘋果的產(chǎn)品,既有高顏值慢速用戶的情感訴求,又有超強體驗滿足用戶需求。

不過現(xiàn)在蘋果手機的設(shè)計真的是有點一言難盡

我們的世界從來就不是二元的,極端的做法往往都不會是最優(yōu)解。但知易行難,沒有策略的混搭邏輯,一樣只會讓用戶越來越迷惑、產(chǎn)品體驗越來越糟糕。

要做出邏輯和直覺都符合用戶預(yù)期的產(chǎn)品,產(chǎn)品經(jīng)理首先需要知道,用戶的邏輯認(rèn)知和直覺認(rèn)知都是怎么來的。

借著馬斯克分享給我們的“50種認(rèn)知偏差”,從用戶的直覺層面去思考如何反其道而行之,去設(shè)計一款滿足用戶邏輯認(rèn)知與直覺認(rèn)知的產(chǎn)品,非常有必要。

接下來,我從50個馬斯克提到的認(rèn)知偏差中選取35個(因為有些確實無法找到產(chǎn)品案例),認(rèn)知偏差究竟是如何產(chǎn)生的,如何利用用戶的認(rèn)知偏差來設(shè)計產(chǎn)品。

點擊下方公眾號卡片回復(fù)”認(rèn)知“,附贈文末翻譯高清版圖片

-01-

基本歸因錯誤

Fundamental Attribution Error

我們經(jīng)常根據(jù)個性或者性格來定義別?,但會?情境因素幫??開脫。

例如:產(chǎn)品經(jīng)理在做用戶調(diào)研時,用戶往往言不由衷,會用自己設(shè)想的完美的“自己”,來回答調(diào)研問題。比如問到用戶平時刷短視頻的時間,用戶的回答往往不是真實答案。

-02-

自私的偏見

Self-Serving Bias

失敗總是有原因的,?成功全是靠??。

例如:真正有價值的干貨內(nèi)容,用戶往往不愿意“分享”,而是點擊“收藏”。

-03-

組內(nèi)偏愛 

In-Group Favoritism

我們偏愛同?個圈?的圈內(nèi)?,?不是圈外?。

例如:私域營銷的重要性不在于與私域粉絲建立緊急關(guān)聯(lián),而是私域的存在使得用戶產(chǎn)生“組內(nèi)偏愛”,降低了決策成本。

-04-

從眾效應(yīng)

Bandwagon Effect

隨著越來越多的?接受某些理念、時尚和信仰,這些理念的影響也會隨之壯?。

例如:新國貨概念的興起并不是因為新國貨的質(zhì)量和設(shè)計真的很好,而是越來越多人認(rèn)可中國制造的理念,而產(chǎn)生的從眾心理。

-05-

光環(huán)效應(yīng)

Halo Effect

如果你認(rèn)為?個?具有某種積極的特質(zhì),那么這種積極的印象會溢出到他的其他特質(zhì)中。反之亦然。

例如:積極正能量的知識主播或產(chǎn)品代言人形象,往往會使得用戶對課程內(nèi)容、產(chǎn)品功能及服務(wù)抱有更高期待。

-06-

聚光燈效應(yīng)

Spotlight Effect

我們會高估他人對自己外表及行為舉止的關(guān)注程度。

例如:用戶會購買高品牌價值但溢價同樣很高的產(chǎn)品或服務(wù)來標(biāo)榜自己的人設(shè),但其實身邊人并不關(guān)心;

-07-

可用性啟發(fā)法

Availability Heuristic

我們在做判斷時,通常都依賴于當(dāng)下腦海中出現(xiàn)的最直觀例?。

例如:選擇品牌時,你通常會選擇最近看到過廣告的那家,線上線下都算。

-08-

鄧寧-克魯格效應(yīng)

Dunning-Kruger Effect

你知道的越少就越?信。知道的越多就越不?信。

例如:強調(diào)產(chǎn)品或者服務(wù)的稀缺性,會降低用戶了解其詳細(xì)信息的動機;

-09-

錨定效應(yīng)

Anchoring

我們在做決定時?常依賴第?眼看到的信息。

例如:在電商中這樣的例子比較多,特價、或者618活動價,都會有兩個價格。一個是原價,另一個是折扣之后的價格,這樣會給用戶一個很清晰的判斷依據(jù),選擇折扣價的商品。

當(dāng)然這個并不絕對,真正吸引用戶的SKU,還是好的標(biāo)題+商品詳情頁+好的評論+品牌+流量 這些來最終決定該SKU是否會大賣

-10-

自動化系統(tǒng)偏差

Automation Bias

我們依賴?動化系統(tǒng),有時甚?過于相信,導(dǎo)致真正正確的決策被放棄。

例如:手機的自動糾錯功能把 “its” 替換成了 “it’s”,于是你假定“it’s”就是正確的。用戶往往沉迷于內(nèi)容推薦系統(tǒng)推送的信息,而放棄去尋找自己的真正熱愛。

-11-

谷歌效應(yīng)(又名數(shù)碼健忘癥)

Google Effect (aka Digital Amnesia)

我們經(jīng)常會忘記在搜索引擎中很容易找到的信息。

例如:有些信息可以通過百度搜索非常便捷的搜到,但用戶卻更喜歡在抖音、知乎中搜索,因為他們更喜歡在這些平臺消費內(nèi)容,從而產(chǎn)生了搜索慣性。

-12-

確認(rèn)偏差

Confirmation Bias

我們傾向于找到并記住能證實我們看法的信息。

例如:用戶首次使用產(chǎn)品時為其設(shè)計的操作指引、信息流的排布方式、交互的動線處理都具備一定的傾向性,影響用戶按照我們?yōu)槠湓O(shè)定的操作流程去使用產(chǎn)品。

-13-

第三人稱效應(yīng) 

Third-Person Effect

我們會認(rèn)為媒體對他?的影響?對我們??更?。

例如:我們不再相信媒體,不再相信主流評測,甚至不再相信KOL,而去選擇相信KOC(關(guān)鍵意見消費者)。

小紅書的本質(zhì)就是KOC推薦

-14-

可獲性層疊

Availability Cascade

因為我們對融?社會的需要,越被公開和重復(fù)討論的事情,我們越會相信其真實性。

例如:微博、知乎、抖音等平臺都成立了“辟謠中心”,因為這些平臺的巨大流量使得錯誤信息獲得更大范圍的傳播,使用戶相信其真實性。

-15-

現(xiàn)狀偏見 

Status Quo Bias

我們傾向于保持不變,即使是有利的變化也被認(rèn)為是?種損失

例如:即使某APP侵犯了用戶的隱私,TA也不愿意換另?個這方面做得更好的試試。

-16-

沉沒成本謬誤(又名承諾升級)

Sunk Cost Fallacy (aka Escalation of Commitment)

即使面臨失敗的結(jié)果,?們會因為前期的投?,會在這個注定失敗的事情上繼續(xù)投?。

例如:購買過產(chǎn)品增值服務(wù)的用戶,往往續(xù)費意愿會比首次購買用戶高很多;

-17-

0風(fēng)險偏差

Zero-Risk Bias

我們更愿意將小風(fēng)險降低到零,即使我們可以通過另?種選擇來降低整體?險。

例如:碎屏而導(dǎo)致的換屏價格較高的風(fēng)險,使得用戶越來越愿意購買碎屏險服務(wù),但其實碎屏的發(fā)生概率和風(fēng)險并沒有那么高;

-18-

框架效應(yīng)

Framing Effect

?們對?個客觀上相同問題的不同描述導(dǎo)致了不同的決策判斷。

例如:原價劃去后標(biāo)明現(xiàn)在價格的展示策略,往往沒有直接表明“價格30天內(nèi)最低”的策略導(dǎo)致的用戶下單轉(zhuǎn)化效率高;

-19-

刻板印象

Stereotyping

?們普遍認(rèn)為,盡管沒有關(guān)于個?的信息,但?個群體的成員將具有某些相同的特征。

例如:大多數(shù)產(chǎn)品經(jīng)理往往覺得快手用戶“l(fā)ow”,ARPU值低,但其實快手用戶具備很強的黏性及購買欲望;

-20-

外群體同質(zhì)性偏差

Outgroup Homogeneity Bias

?們認(rèn)為圈外?千篇?律,???圈??的?各個不同。

例如:興趣電商的關(guān)鍵點,在于鏈接具備相同興趣的用戶建立組織,并通過分享渠道鏈接更大的同類圈子,而非通過興趣“商品”轉(zhuǎn)化用戶;

-21-

權(quán)威偏見

Authority Bias

我們信任權(quán)威?物的意?,并經(jīng)常受其影響。

例如:明星帶貨往往只能靠賣力賺吆喝,而李佳奇帶貨只需要其長久以來積累的專業(yè)性標(biāo)簽;

-22-

安慰劑效應(yīng)

Placebo Effect

如果我們相信某種治療會奏效,它通常會產(chǎn)?很?的?理效應(yīng)。

例如:產(chǎn)品營銷轉(zhuǎn)化最重要的是建立用戶的“信任感”。信任感一旦建立,用戶不會覺得支付高客單價的“肉疼”;反之,如果用戶對產(chǎn)品缺乏信任感,付一元錢都會渾身不自在;

-23-

幸存者偏差

Survivorship Bias

我們看到的往往是幸存者的故事,因為未幸存者已?法發(fā)聲。而我們很容易把看到的當(dāng)作全部。

例如:用作產(chǎn)品賣點的真實用戶反饋,往往會給用戶帶來極大的轉(zhuǎn)化意愿;

-24-

精神活動過速

Tachypsychia

我們對時間的看法取決于創(chuàng)傷、吸毒和體?消耗。

例如:產(chǎn)品游戲化的目的不是為了讓用戶玩的開心,而是讓用戶感知不到時間的變化,從而延長產(chǎn)品停留時間。

-25-

瑣碎法則(又名自行車棚效應(yīng))

Law of Triviality (aka "Bike-Shedding")

?們會對瑣碎的問題給予不成?例的重視,同時?避免?對復(fù)雜的問題。

例如:復(fù)雜的運營活動只要獎勵設(shè)置合理,提示錨點及時且具備話題性,用戶會很愿意參與其中;反而那些規(guī)則非常簡單的運營活動會給用戶一種“沒有挑戰(zhàn)”的案例,降低他的參與欲望。

-26-

蔡格尼克記憶效應(yīng) 

Zeigarnik Effect

?起已完成的任務(wù),?們更容易記住未完成的任務(wù)。

例如:拼多多公眾號頁面中的小紅點,仿佛提醒用戶“這個任務(wù)你還沒處理,快點開它!”但它其實只是一個運營活動。

-27-

宜家效應(yīng)

IKIA Effect

?們更看重??參與創(chuàng)造的東?。

例如:社區(qū)類產(chǎn)品最難做,因為需要用戶參與創(chuàng)造,需要賦予用戶使命感與責(zé)任感激發(fā)用戶參與內(nèi)容共創(chuàng);社區(qū)類產(chǎn)品同時壁壘最高,因為用戶投入了參與創(chuàng)造的沉沒成本,用戶粘性很大。

-28-

本·富蘭克林效應(yīng)

Ben Franklin Effect

如果我們已經(jīng)幫了別??個忙,那么我們更有可能幫他另?個忙。

例如:知識付費類課程運營推廣活動里,如果用戶能夠花費0.99元試聽體驗課程,那再花99元購買正式課程的概率往往更大。那些0.99元都不愿意支付的用戶轉(zhuǎn)化難度非常大,可以通過活動門檻屏蔽掉。

-29-

旁觀者效應(yīng)

Bystander Effect

周圍的?越多,我們幫助受害者的可能性就越?。

例如:社區(qū)類平臺當(dāng)用戶數(shù)量達(dá)到一定量級的時候,謾罵、不友善等內(nèi)容產(chǎn)出量越高,治理難度就越大;目前有部分平臺采用算法自動將敏感關(guān)鍵詞轉(zhuǎn)化為中性詞語的手段對內(nèi)容進(jìn)行治理,比如即刻。

-30-

暗示感受性

Suggestibility

我們,尤其是?童,有時會將提問者建議的想法誤認(rèn)為是記憶。

例如:電商網(wǎng)站里經(jīng)常見到這樣的用戶提示語:“你上次瀏覽的這件商品已經(jīng)降價30%,快來下單購買吧!”但其實用戶可能壓根就沒有瀏覽過這件商品。

-31-

虛假記憶

False Memory

我們會把想象誤以為是真實的記憶。

例如:用戶在小紅書瀏覽產(chǎn)品測評、產(chǎn)品體驗類內(nèi)容時,會由于內(nèi)容的誘導(dǎo)性體驗描述,誤認(rèn)為自己也使用過該產(chǎn)品,進(jìn)而向身邊的朋友推薦。

-32-

潛隱記憶

Cryptomnesia

我們會將真實的記憶誤認(rèn)為是想象。

這個我實在沒想到案例,靠讀者來集思廣益下了。

-33-

潛隱記憶

Cryptomnesia

我們在隨機數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)模式和規(guī)律。

例如:產(chǎn)品slogan或者IP形象最好采用朗朗上口的語言、與服務(wù)內(nèi)容強相關(guān)的短語、或者可愛的動物,使用戶能夠在產(chǎn)生消費需求時第一時間想到你的產(chǎn)品。

朗朗上口:陌陌、探探

服務(wù)強相關(guān):餓了么、美團(tuán)

可愛動物:天貓、盒馬(河馬)

-34-

悲觀偏見

Pessimism Bias

我們有時會?估壞結(jié)果的概率。

例如:產(chǎn)品經(jīng)理在設(shè)計抽獎類拉新運營活動時,應(yīng)考慮未中獎用戶的挽留手段:比如“關(guān)注本頁面,下次中將概率翻倍!”

-35-

樂觀偏見

Optimism Bias

我們有時對好的結(jié)果過于樂觀

例如:用戶在拼多多參加“砍一刀”得免費獎品活動時,中獎進(jìn)度顯示99.99%,用戶總會覺得下一刀就會100%(但實際可能還需要100刀)

-36-

盲點偏見

Blind Spot Bias

?們不認(rèn)為??有偏?,還會覺得別????更偏激。

例如:“快手太low了,我才不用,我用抖音!”


中文翻譯版合集:

圖片來源:網(wǎng)絡(luò)

學(xué)習(xí)和認(rèn)識這36種認(rèn)知偏差,可以讓我們能夠更好地識別那些蘊藏在產(chǎn)品功能背后的“套路”,更加客觀地、理性地看待用戶,保持良好的同理心與敏銳度。

最后一段話送給大家:

努力還原用戶的真實,是我們做調(diào)研的態(tài)度;

勇于面對真實的世界,是我們做產(chǎn)品的態(tài)度。

態(tài)度是內(nèi)功,技能是利器,雙劍合璧,我們就能成為真正懂用戶的產(chǎn)品人。

 如果覺得內(nèi)容不錯,對你有幫助 

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Q

我是誰?

我是穆寧,讓我做下自我介紹

工作多年后辭職,考了個北郵碩士

混過BAT做過PM,創(chuàng)過業(yè),現(xiàn)央企搬磚

虎嗅,36kr,人人產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家

互聯(lián)網(wǎng)撰稿人 | 音樂人 | 網(wǎng)球手

別被任何人定義,你我都是獨一無二

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