这是超实用的三条设计曲线！

作为人类，我们不能总是理性地看到事物的本质。社会心理学告诉我们，人类的感知和决策在一定程度上会有偏差。作为设计师，我们可以积极利用这些偏差来设计更好的产品。本文介绍了三条曲线，都可视化地表达了认知偏差。前两个来自日常收集和整理，后一个来自作者总结的工作经验。让我们从下面开始。1984年，经济学家Mazur提出了一个模型：我们的大脑很难处理冗长的信息，因为不确定性随着信息的增加而增加。随着时间的推移，我们对收入的认知度下降。在决策中，我们倾向于降低长期权重：无论是收入还是成本，只要时间足够长，我们都倾向于认为它不够重要。例如：各大银行如何吸引潜在用户办理信用卡？我们可以承诺在后期提供专业的优质服务和购物折扣，也可以让用户收到行李箱、厨具套装等礼品。虽然两种方式都有可能吸引用户，但大多数原本意愿相对较低的用户都被当前的礼物所吸引。换句话说，这部分用户是「额外的」。各大互联网产品都很清楚这一点，比如购买会员页面，第一个月的折扣/第一个月的免费/一年后的付费都是常用的方式。目前给用户利益，促进转型。技巧总结:我们现在更倾向于给用户一些甜头，而不是以后的利益，即使甜头很小。诺贝尔奖得主丹尼尔·Kahneman提出了峰终定律:人们对一段经历的评价取决于这段时间最好的经历和最后的经历。我们的大脑最好「以偏概全」，它不会包含所有的内容，只会记录最接近自己，给自己留下最深刻印象的点。宜家是峰终定律的最佳实践者。在顾客的购物过程中，不尽如人意的体验并不少。例如，店员很少，很难及时得到帮助。例如，购物路线很长，对有明确购物目的的顾客不友好，比如总是要安排的结账队伍。但宜家掌握了它「峰&终」。「峰」这是过程中的一个小惊喜，比如沙发和躺椅，你可以随时坐下来体验，比如偶尔出现的非常便宜的家居用品，比如亲密的铅笔和尺子；「终」就是在结账出口外，抚平顾客焦虑的冰淇淋和热狗排队。宜家本可以提高这些产品的价格，但没有。因为购物之旅是用美味便宜的冰淇淋结束的，糟糕的经历被抛在脑后。当人们回忆起宜家时，他们会有选择地认为整个过程都很好。游戏产品也很擅长遵循峰终定律，让玩家玩得更开心。比如疫情过后Switch健身环大冒险。运动时，系统会一直强烈赞扬和鼓励玩家，并及时鼓励他们完成动作，创造一个接一个的体验「峰」值。每次通过关卡，玩家都会站直，抬起双手，把健身环举过头顶几秒钟。图中「终」极具仪式感的ending动作，让玩家充满成就感。技能总结：在满足用户的日常体验后，仔细创建一些巧妙的设计，安排在过程的中间和结尾，为用户创造高峰体验。这样不但可以将普通用户转化为忠实用户，而且可以大大提高产品满意度，还可以带来口碑效应。在徒劳曲线租赁产品中，用户在APP中选择几套自己喜欢的房子，然后邀请房东/经纪人到现场看房。这是一个典型的租赁用户场景。我们发起「看房路线」该功能的设计。使用看房路线，用户在选择X套房后，可以根据智能规划的看房顺序和路线，辅以时间提示和导航，有序到现场看房，功能恰到好处。我们大费周章地制定了设计方案，上线后的效果，无论是使用频率还是深度，都不理想。经过调查，发现实地看房的场景，其实存在很大的不确定性。在看房的中途，用户可能会决定租一套，也可能会被经纪人带去看其他房子，从而中断原来的计划。用户是完全自由的，他们会寻求最熟悉、最好、最安全的方式来解决他们的非*问题。至于导航，用户通常使用什么类似的产品？成熟的地图应用，如高德地图和百度地图。由于场景不在专业的地图APP中，用户不会原谅折扣导航体验。用户预期远高于实际产品开发，需要产品人支付这种认知偏差。总结这个功能的问题在哪里？一是缺乏设计，没有综合考虑线下流程的旁枝侧节；二是设计过度，但没有成本满足用户的高级需求。怎样将用户的期望调整到合理的范围，我们做设计的时候「度」如何把握，徒劳曲线应运而生。水平轴是设计投资的程度，垂直轴是用户满意度。随着设计投资的增加，用户满意度呈上升趋势，但在一定程度上，满意度将悬崖下降到底部，这一阶段的设计投资是徒劳的。当设计投资迅速达到极限时，满意度突然达到一个新的高度。我们应该把自己的设计设置在一个合理的范围内，同步调整用户的期望。当有足够的成本支持(无论是可观的支持还是主观的争取)时，抓住机会，为用户创造终极体验。技能总结：引导用户在使用产品时对功能有合理的期望——如果不能提供完美的服务，使用简单的设计方案来满足用户的基本需求，而不是雄心勃勃。当用户有更合理的选择时，方便用户，尊重用户的自由。这种不功利的思维和设计很可能会给你的产品带来更快的迭代和更多的用户。双曲贴现、峰终定理、徒劳曲线，三条曲线试图暴露人们的思维偏差，用得当，事半功倍。希望能给你一点启发。

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