2020-5-18 資深UI設(shè)計(jì)者
為什么大爺大媽們總對(duì)排隊(duì)情有獨(dú)鐘，為什么平常不想要的東西一打折就買一堆……震驚！原來套路你的竟然都是自己的大腦！
如今想要成為一名合格的用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)師，首要就是對(duì)目標(biāo)用戶的理解和把控。而為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，掌握一些心理學(xué)知識(shí)就顯得尤為重要。當(dāng)我們能在設(shè)計(jì)中合理利用心理學(xué)的時(shí)候，就離創(chuàng)造出讓用戶感慨「深得朕心」的體驗(yàn)不遠(yuǎn)了。
這次要介紹的是設(shè)計(jì)心理學(xué)中與我們?nèi)粘Ｉ蠲芮邢嚓P(guān)的認(rèn)知偏差 (Cognitive bias) ，了解它的基本定義之后再結(jié)合相關(guān)案例探討如何在設(shè)計(jì)中利用認(rèn)知偏差來創(chuàng)造更好的用戶體驗(yàn)。
網(wǎng)絡(luò)上的定義是這樣的：人們?cè)谥X自身、他人或外部環(huán)境時(shí)，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。
簡單來說，就是大腦創(chuàng)造了一些快捷方式，在處理信息時(shí)自然地去調(diào)用這些快捷方式，只是這種操作在快速的同時(shí)，也會(huì)對(duì)我們的決策過程產(chǎn)生危害，比如我們會(huì)選擇性忽略一些信息，或是自發(fā)地對(duì)信息進(jìn)行腦補(bǔ)。這樣的認(rèn)知模式導(dǎo)致我們產(chǎn)生了非理性的偏差。
△ 圖：大腦的操作
認(rèn)知偏差種類豐富，已經(jīng)被提出的就有幾百種，有很多尚未被完全驗(yàn)證。下圖總結(jié)了現(xiàn)有的認(rèn)知偏差，它們大概可以分為四類：信息過載，信息的意義不明確，大腦來不及認(rèn)真作出反應(yīng)以及大腦存不下所有的記憶。通過這張圖，我們可以更清晰地了解不同認(rèn)知偏差背后的成因。
△ 圖：認(rèn)知偏差寶典
那我們?cè)撛趺丛谠O(shè)計(jì)中利用認(rèn)知偏差呢？我根據(jù)日常工作中經(jīng)常接觸的消費(fèi)場景和學(xué)習(xí)場景總結(jié)了以下幾個(gè)方面：
△ 圖：章節(jié)概覽，也叫懶人速讀版
作為體驗(yàn)設(shè)計(jì)師，我們需要為用戶的決策創(chuàng)造合適的環(huán)境，來引導(dǎo)其按照我們?cè)O(shè)計(jì)的方向去達(dá)成他們的目標(biāo)。
錨定效應(yīng)
錨定效應(yīng)（Anchoring）是比較常見的一個(gè)被利用在消費(fèi)場景中的認(rèn)知偏差。它指的是人在做決定的時(shí)候，會(huì)在很大程度上依賴于其接觸到的信息。
比如商場里原價(jià) 2000 現(xiàn)價(jià) 500 的商品，原價(jià)的存在會(huì)讓人覺得這件商品的價(jià)值就是 2000，現(xiàn)在 500 簡直是撿了大便宜。
在體驗(yàn)設(shè)計(jì)中可以借鑒這種做法，通過前后對(duì)比放大來優(yōu)惠感知，進(jìn)而促進(jìn)用戶做出有利于我們的決策。
△ 圖：利用錨定效應(yīng)推薦會(huì)員套餐，對(duì)比差價(jià)確實(shí)誘人
從眾效應(yīng)
從眾效應(yīng)（Bandwagon Effect）是另外一個(gè)常見的用于消費(fèi)場景的認(rèn)知偏差，指的是人們做決定時(shí)通常會(huì)和他人保持一致。
下圖是售前頁一般的設(shè)計(jì)技巧，通過展示購買人數(shù)和滾動(dòng)播放購買信息來體現(xiàn)出該商品的熱門，讓正在猶豫的用戶「隨大流」下單購買。
基于此，我們?cè)谠O(shè)計(jì)中可以營造出一種群體選擇的效果來吸引更多的用戶。
△ 圖：這么多人選擇，跟隨大家不會(huì)錯(cuò)，買它
內(nèi)群體偏差
前面提到的認(rèn)知偏差之外，內(nèi)群體偏差 (ingroup bias) 也一般被用來引導(dǎo)用戶決策，它是指人們會(huì)在認(rèn)知上傾向于自己所屬的群體。
比如 Booking 在查看評(píng)論的區(qū)域加入了篩選評(píng)論語言這一按鈕，雖然設(shè)計(jì)的本意可能是為了方便用戶更好地理解評(píng)論內(nèi)容，但是在真實(shí)的使用過程中可以發(fā)現(xiàn)，用戶更加信任自己所選標(biāo)簽內(nèi)的評(píng)論內(nèi)容，因?yàn)橥Z言往往意味著來自相同的國家或者相近的文化背景，用戶通過這種方式找到一個(gè)小群體，然后被影響進(jìn)而做出與群體內(nèi)人們更為相似的決策。
△ 圖：同胞的評(píng)價(jià)更可靠
因此在體驗(yàn)設(shè)計(jì)中利用內(nèi)群體偏差的關(guān)鍵點(diǎn)在于打造群體歸屬感，借由小群體的力量影響用戶的決策。
引導(dǎo)用戶做出于我們有利的決策之外，同樣，我們可以利用認(rèn)知偏差提高用戶粘性，增強(qiáng)用戶和產(chǎn)品之間的聯(lián)系，使他們對(duì)產(chǎn)品「愛不釋手」。
宜家效應(yīng)
宜家效應(yīng) (The Ikea Effect) 是指消費(fèi)者對(duì)于自己投入勞動(dòng)、情感而創(chuàng)造的物品的價(jià)值產(chǎn)生高估的價(jià)值判斷偏差的現(xiàn)象，消費(fèi)者對(duì)于一個(gè)物品付出的勞動(dòng)（情感）越多，就越容易高估該物品的價(jià)值。利用宜家效應(yīng)提高用戶粘性的核心是創(chuàng)造低投入、高回報(bào)、高貢獻(xiàn)價(jià)值的任務(wù)，保證用戶能夠完成任務(wù)的基礎(chǔ)上貢獻(xiàn)自己的價(jià)值。
在學(xué)習(xí)場景中我們可以利用宜家效應(yīng)提高用戶粘性，將用戶留下來堅(jiān)持學(xué)習(xí)。
首先需要保證用戶能夠完成任務(wù)。懂你英語 ®A? 產(chǎn)品中，我們會(huì)在用戶設(shè)置目標(biāo)時(shí)描述該目標(biāo)的表現(xiàn)，用戶以此選擇自己的目標(biāo)。這種方式下的用戶對(duì)于任務(wù)結(jié)果的預(yù)見性提高，能清楚的知道如果完成任務(wù)會(huì)達(dá)到什么效果，更能被促使順利地完成任務(wù)。
△ 圖：目標(biāo)展示與貢獻(xiàn)積累
其次，用戶對(duì)產(chǎn)品粘性增強(qiáng)需要能夠感知到自己所做出的投入，學(xué)習(xí)場景下這種投入感知更多體現(xiàn)在知識(shí)的累積上。在懂你英語 ®A? 課程中，我們將用戶與目標(biāo)之間的距離設(shè)計(jì)為學(xué)習(xí)路徑，用戶每完成一個(gè)階段的學(xué)習(xí)便會(huì)在路徑上明顯前進(jìn)，日積月累下來用戶能看到自己前進(jìn)的印記，清晰感知到自身知識(shí)的累積，也就因此對(duì)產(chǎn)品有更高的價(jià)值感受。
負(fù)向偏見
由于學(xué)習(xí)的「反人性」，學(xué)習(xí)場景下的用戶在體驗(yàn)流程中產(chǎn)生消極情緒的概率要大于其余場景，比如學(xué)習(xí)效果不好，難以堅(jiān)持等。此類消極情緒對(duì)于學(xué)習(xí)產(chǎn)品影響很大，是因?yàn)樨?fù)向偏見 (negativity bias) 的存在，人們對(duì)不好的事情的記憶比快樂的記憶更加清晰，更經(jīng)常回憶。
因此在學(xué)習(xí)場景下我們需要給用戶更多的正面積極的反饋來抵消掉負(fù)面體驗(yàn)的影響。在懂你英語 ®A? 課程設(shè)計(jì)中，我們?cè)趯W(xué)習(xí)結(jié)果頁根據(jù)用戶不同的學(xué)習(xí)表現(xiàn)給出不同的反饋，即使是偏低的成績，也依然會(huì)給出一個(gè)較為積極的反饋，以期鼓勵(lì)用戶堅(jiān)持學(xué)習(xí)。
△ 圖：做得不好也不要灰心
除了簡單抵消掉用戶的負(fù)面偏見，我們甚至可以通過設(shè)計(jì)去完全扭轉(zhuǎn)局面，變困境為有趣的體驗(yàn)。最經(jīng)典例子便是谷歌斷網(wǎng)時(shí)的小恐龍游戲，不知道有多少人會(huì)故意關(guān)掉網(wǎng)絡(luò)來玩這個(gè)游戲。
△ 圖：谷歌的斷網(wǎng)小恐龍
作為設(shè)計(jì)師我們可以通過了解和利用認(rèn)知偏差來創(chuàng)造既讓用戶滿意又平衡商業(yè)的雙贏體驗(yàn)。但由于設(shè)計(jì)師本身也是人類，與用戶擁有同樣的思考機(jī)制，因此在日常的調(diào)研分析和設(shè)計(jì)的過程中也要警惕認(rèn)知偏差的影響，不斷深入了解用戶以及使用科學(xué)的測試方法來完善自己的設(shè)計(jì)，持續(xù)迭代反思，不因?yàn)槟硞€(gè)方案自己傾注了很多心血，就覺得它是最好的。用戶可能并不買賬呢。
藍(lán)藍(lán)設(shè)計(jì)的小編 http://tweetduck.com