鉤子模型——設計如何破解你的大腦

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在數(shù)字化時代,我們的大腦如何被設計精巧的產品和服務所“破解”?從Netflix的自動播放到Tinder的無限滑動,這些服務背后的鉤子模型(Hook Model)是如何讓我們上癮的?本文將帶你一探究竟,揭示習慣形成的秘密,并教你如何識別和掌控這些設計,以重獲你的時間和注意力。

鑒于我上一篇關于“無限卷軸——設計如何破解你的大腦”的文章取得了巨大成功,我打算寫一篇“設計如何破解你的大腦”系列的文章,分享現(xiàn)代數(shù)字服務中通常用于增加用戶參與度的不同方法和技術,讓用戶把更多的專注度放在手機上。

今天輪到鉤子模型了 – 你準備好了嗎?

像往常一樣醒來起床,你首先要洗澡和刷牙。

你邊吃早餐邊看電視——像平時一樣,看一些好看的Netflix電視劇。然后你鉆進車里,一邊聽著你最喜歡的音樂播放列表,一邊去上班。你想都不用想,就這么做了。牛津大學的本杰明·加德納和阿曼達·雷巴認為,習慣是我們行為的基礎。

“習慣”一詞指的是一個過程,即通過先前學習到的動作,激活心理語境—行動關聯(lián),由環(huán)境自動觸發(fā)行動的過程。——Benjamin Gardner 和 Amanda L. Rebar

事實上,反復養(yǎng)成習慣并不一定是件壞事。甚至巴拉克·奧巴馬(Barack Obama)也表示,他只穿兩種顏色的西裝,吃同樣的早餐,以解放大腦,騰出精神來做更大的決定。

但是,我要讓你做一件事。只需在瀏覽器的搜索欄中輸入任何你每天可能使用的數(shù)字服務—— Twitter、Instagram、Netflix 或其他任何服務——并添加“上癮”這個詞。只要查看一些結果,你很快就會從上癮的用戶那里得到大量的證詞,并獲得無數(shù)的資源來退出這些應用程序,避免它們的成癮性。

這些案例是異常現(xiàn)象嗎?

或者只是現(xiàn)代社會的新常態(tài)?

用戶應該對其感到上癮嗎,還是他們受到了某種鼓勵?

讓我們一起找出答案吧!

時代在變——服務也在變

1997 年是首次推出社交網(wǎng)絡的一年——六度(Six Degrees)。當時,它提出了一個真正革命性的概念:正如《經(jīng)濟時報》(Economic Times)所述,它是第一個試圖用真名識別繪制一組真實人物之間的真實關系的在線企業(yè)。

多好的主意,對吧?7年后,F(xiàn)acebook誕生了。不僅是 Facebook,Linkedin 在一年前也被重新開放了,而且在未來幾年,無數(shù)新的數(shù)字服務也將陸續(xù)推出。

在從 Six Degrees 發(fā)展到 Facebook 的 7 年時間里,可用網(wǎng)頁的數(shù)量增長了5000%,這可以在互聯(lián)網(wǎng)實時統(tǒng)計數(shù)據(jù)上查看。到今天,這個數(shù)字已經(jīng)增加到大約 19.4 億個網(wǎng)站-這意味著比 1997 年增加了 190000% 。這個數(shù)字甚至不包括整個移動app世界——近年來,移動 app 已經(jīng)徹底改變了我們消費數(shù)字內容的方式。

數(shù)字世界一開始就沒有多少可接觸的點。但今天,我們有數(shù)百萬種選擇——不僅僅是社交網(wǎng)絡。流媒體數(shù)字服務、在線游戲、元宇宙……簡直是你能想象到的任何東西。

我們正處在網(wǎng)絡新時代的懸崖上。隨著無限的干擾爭奪我們的注意力,公司正在學習掌握新的策略,以便在用戶的思想和生活中保持相關性。今天,僅僅聚集數(shù)百萬用戶已經(jīng)不夠了。大型科技公司早就發(fā)現(xiàn),它們的經(jīng)濟價值取決于它們所創(chuàng)造的習慣的強度,而其他一些公司正在逐漸意識到這一新現(xiàn)實。這就是為什么鉤子模型(Hook Model)旨在建立習慣成型的產品,并讓用戶通過頻繁的習慣,反復尋找這些公司的產品,而不是反過來。

鉤子模型

Nir Eyal 以那些成功改變用戶生活習慣的創(chuàng)業(yè)公司為對象進行了多年的研究,并將他的研究結果整理成所謂的鉤子模型(Hook Model),即如何將形成習慣的產品構建成這種模式。

他將鉤子模型(Hook Model)定義為一個四階段的過程,企業(yè)可以使用這個過程來為用戶創(chuàng)造習慣,讓他們每天消費產品或服務。我們的目標是實現(xiàn)自愿的、高頻率的參與。它描述了用戶在經(jīng)歷四個不同階段時與產品的交互:

1.一個開始使用產品的觸發(fā)點。這是行為的執(zhí)行器。它提示了行為,然后形成習慣。它通常始于一些外部觸發(fā)點,如廣告或應用通知。通過這些鉤子的持續(xù)循環(huán),用戶開始與內部觸發(fā)點形成關聯(lián)(通常是情緒)。很快,每當用戶感受到某種特定的方式時,他們就會從內部被觸發(fā)。

2.滿足觸發(fā)點的動作。某些特定的行為是因預期獎勵而執(zhí)行的。

3.行動的可變獎勵。由于已執(zhí)行操作而解決的問題,會強化行為的循環(huán)。

4.某種類型的投資,最終使產品對用戶更有價值。當用戶經(jīng)歷這些階段時,他們會在這個過程中養(yǎng)成習慣。他習慣了數(shù)字服務,而且,他開始需要同樣的產品。

鉤子模型說明圖這個理論聽起來很好,讓我們舉一個例子來說明這個概念。

案例:Netifix

例如,讓我們專注于 Netflix 如何吸引我們:我們可以很容易地看到他們希望我們采取的 4 個步驟。

網(wǎng)飛案例由pixels網(wǎng)站上的freestocks.org提供

1.觸發(fā):我很無聊,或者我想看一些有趣的電視劇。

2.對策:我打開網(wǎng)飛(Netflix),毫不費力地從眾多選擇中挑選出任何我覺得有趣的劇集。

3.獎勵:我看了一些精彩的電影,不再感到無聊。

4.投資:我看了一些有趣的節(jié)目,我發(fā)現(xiàn)了一個我非常喜歡的新系列。

所以,在一些外部因素的觸發(fā)之后,比如廣告、應用程序上的推送通知,或者只是一些朋友的推薦,每次我可能會無聊透頂?shù)卮诩依铮揖蜁搿覟槭裁床豢碞etflix的電視劇呢?你還記得嗎?我認識的幾乎每個人都遇到過這種情況——我敢打賭你也不例外。

然而,Netflix 如何讓用戶不斷觀看更多內容?我們現(xiàn)在可以回顧我在上一篇文章中討論的無限卷軸概念。Netflix 使用自動播放,而不是詢問用戶是否想繼續(xù)觀看下一集。通過在演職員表滾動時就開始播放下一集節(jié)目,Netflix 完全取消了用戶有意識的選擇——縮短了用戶對持續(xù)獎勵和投資的興趣。在 Sohail Rao 的故事中,你可以了解更多關于Netflix如何吸引用戶的信息。

現(xiàn)在我們再舉一個例子:

案例:Tinder

Tinder 使用了幾乎所有人類都有的一種基本本能——與某人配對并找到真愛的欲望。

Pexels上cottonbro的Tinder案例

讓我們來找出 4 個不同的步驟:

1.觸發(fā):Tinder 使用不同的內在觸發(fā)點,如我想尋找愛,我很無聊,我感到孤獨或我想結交新朋友。

2.對策:我打開 Tinder,開始通過看一眼照片來快速判斷一個人是否是潛在的伴侶。有一個二進制(零努力)選擇:向左滑動或向右滑動。

3.獎勵:看到一個新的人——另一個潛在的伴侶,我感到一種巨大的即時滿足的獎勵。如果這個人最終與我相配,這種獎勵就會更加強烈。

4.投資:我已經(jīng)找到了一些我感興趣的人,我甚至和一個潛在的伴侶進行了一些浪漫的約會。

正如 Netflix 不斷向用戶展示內容,只是為了留住用戶,Tinder 使用無限滑動,再次讓人想起無限滾動的概念。每次我再次滑動屏幕時,通過觀察新的配置文件就會產生一些即時獎勵,所以用戶會不斷滑動屏幕以獲得更多的即時滿足感。你可以在 Nivedan Rathi 的 LinkedIn 帖子中了解更多關于 Tinder 是如何吸引用戶的。

習慣是超能力

習慣的形成可以表現(xiàn)為一種超能力。能夠形成強大用戶習慣的公司通常擁有更高的用戶粘性。此外,使用鉤子模型(Hook Model)來生成與情緒相關的內部觸發(fā)因素,使公司不需要任何額外的外部輸入——這意味著公司無需在廣告上花費大量資金就能擁有高水平的用戶粘性。

然而,這種超能力可能會讓產品變得太容易上癮。正如尼爾·埃亞爾(Nir Eyal)所說:

習慣設計確實是一種超能力。如果用于好的方面,習慣可以通過娛樂甚至健康的日?;顒觼硖岣呷藗兊纳钯|量。但如果習慣被利用,就會變成浪費的成癮性。

這就是為什么,下次你發(fā)現(xiàn)自己再次陷入數(shù)字消費的循環(huán)中并且無法停止,無論是在Netflix、Tinder 或任何其他網(wǎng)站上,只需試著意識到你花了多少時間,以及是什么讓你花了這么多時間。試著問問自己這是否值得,或者這是否是你的初衷。如果答案是否定的,請關閉應用程序并嘗試停止循環(huán)。只要有了一點正念和自我控制,你就可以擺脫鉤子模型的束縛,重新獲得你的時間和注意力。

習慣是一種超級強大的能力,我們可以用它來改善我們的生活——所以不要讓別人用它們來對付

本文由人人都是產品經(jīng)理作者【TCC翻譯情報局】,微信公眾號:【TCC翻譯情報局】,原創(chuàng)/授權 發(fā)布于人人都是產品經(jīng)理,未經(jīng)許可,禁止轉載。

題圖來自Unsplash,基于 CC0 協(xié)議。

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