数据分析思维清单22/50：用户决策理论七子之歌 澳门歌词

不知道你是否有过这样的经历，产品上线了一个精心设计的新功能，信心满满地等待用户反馈。

然而，数据却显示用户的行为和预想的差别非常大，比如转化率不升反降，用户停留时间大幅缩短等等。

这是怎么回事？为什么用户的行为和我们预想的不一样？

在这个用户体验至上的时代，理解用户的决策过程比以往任何时候都更加重要，也更加复杂。

今天就聊一聊用户决策理论。

1.1 期望效用理论：理性决策的基础

期望效用理论是经济学中最基本的决策理论之一。

期望效用理论的核心观点是：人们在做决策时，会选择那个能够使其预期效用最大化的选项。

听起来很有道理，这个理论在现实中如何应用呢？

让我们看看亚马逊的 Prime 会员服务。这个服务类似于天猫的88VIP，京东的会员。

亚马逊的Prime 会员每年支付固定费用，就可以享受免费快递、视频流媒体等多项服务。这是期望效用理论的绝佳应用。

亚马逊清楚地知道，消费者在考虑是否成为 Prime 会员时，会权衡会员费用与预期收益。通过提供多样化的服务，亚马逊有效地提高了会员的预期效用，使得更多人愿意付费成为会员。

数据显示，Prime 会员的年均消费是非会员的四倍。这不仅证明了期望效用理论的有效性，也展示了如何巧妙地运用这一理论来设计商业模式。

1.2 前景理论：决策中的非理性因素

然而，人类并非总是理性的。这就是为什么我们需要前景理论。

前景理论的核心观点是：人们对损失比对收益更敏感，并且在面对获得时倾向于规避风险，而在面对损失时则倾向于寻求风险。

听起来有点抽象？让我们看看苹果公司是如何运用这一理论的。

苹果的 AppleCare+ 服务就是一个绝佳的例子。当你购买一部新 iPhone 时，销售人员会强烈建议你购买 AppleCare+。

为什么？

因为苹果深谙前景理论，他们知道：

1. 用户刚买了新手机，此时对可能的损失（手机损坏）特别敏感。

2. AppleCare+ 被框架为一种"避免损失"的方式，而不是额外的花费。

结果如何？根据报道的数据来看，AppleCare 的利润率高达60%。

这就是前景理论的威力。

1.3 启发式决策：快速决策的捷径

在复杂的现实世界中，我们常常没有时间去权衡每一个决策的所有可能性。

这时，我们会使用一些简单的规则来快速做出决策，这就是启发式决策。

拼多多在其 App 设计中使用了简化决策过程的启发式方法。用户在拼多多上购物时，会看到两个选项：单独购买和“拼单购买”（团购）。通过拼单，用户可以以更低的价格购买商品。拼单按钮通常非常显眼，且系统会推荐正在进行的拼单，使用户不需要费力寻找或思考拼单的可行性。

为什么这是启发式决策呢？

• 默认推荐：当用户看到有拼单选项时，系统实际上已经为用户提供了一个简化的决策路径，即直接参与拼单，而不需要进一步思考其他购买方式。用户会倾向于选择拼单，因为系统突出了这种选项的优势（如更低价格），从而减少了用户权衡的时间。

• 减少不确定性：拼多多通过实时显示参与拼单的其他用户和正在进行的拼单，减少了用户对于是否能成功拼单的顾虑。这样的设计鼓励用户快速做出决策，直接参与拼单。

拼多多的“拼单”功能大幅提高了用户的购买率和参与度。由于拼单价格更低且决策过程简化，许多用户会倾向于快速加入拼单，从而减少了复杂的思考和对比时间。拼多多的这一功能帮助其在激烈的竞争中快速增长，订单转化率显著提升。

这个案例展示了如何通过启发式决策的方式，减少用户的认知负担，让用户更快速、更轻松地完成购物决策。

理论是好的，但如何在实践中验证和应用这些理论呢？数据分析如何发挥作用呢？

2.1 数据验证决策理论

A/B 测试是验证决策理论的有力工具。例如，你可以设计两个版本的产品页面，一个基于期望效用理论强调产品的各项功能，另一个基于前景理论强调产品能够避免的潜在损失。通过比较这两个页面的转化率，你就能知道哪种理论在你的具体场景中更有效。

另一个强大的工具是用户行为数据分析。通过分析用户的点击路径、停留时间、购买历史等数据，我们可以发现用户决策的隐藏模式。

像是国内最擅长AB测试的字节跳动，他们在分析时不仅仅关注用户是否点击或点赞了一个视频，还分析用户的观看时长、重复观看次数、是否分享等多维度数据。通过这些数据，他们发现了一些有趣的模式：

1. 用户更倾向于观看与其最近观看内容相似的视频（符合启发式决策理论）

2. 但偶尔插入一些"惊喜"内容会显著提高用户粘性（这可以用前景理论来解释：意外的收获给用户带来更大的愉悦感）

2.2 数据驱动的价格战略

假设你是某线上教育平台的定价分析师。你注意到高价课程的转化率一直不理想。这时，你想到了前景理论，决定尝试一下"锚定效应"。

你设计了一个 A/B 测试：

• A 组：直接展示课程原价 999 元

• B 组：先展示课程"原价" 1999 元，然后给出"限时优惠价" 999 元

测试结果：B 组的转化率比 A 组高出了 30%！

这个结果完美诠释了前景理论中的两个关键点：

1. 锚定效应：1999 元的"原价"成为了用户的锚点，使 999 元看起来像是一个很大的优惠。

2. 损失厌恶：用户将"错过优惠"视为一种潜在的损失，因此更倾向于立即购买。

但故事还没完。进一步的数据分析显示，虽然 B 组的转化率更高，但复购率较低。这提醒我们，过度使用心理技巧可能会影响长期客户价值。

基于这一发现，你又设计了 C 组测试：展示"原价" 1999 元，"优惠价" 1099 元，同时强调课程的高质量内容和学习效果。

结果，C 组不仅保持了较高的转化率，复购率也有所提升。这个案例完美展示了如何将决策理论、数据分析和商业直觉结合，找到价格策略的最佳平衡点。

无论技术如何发展，理解人性始终是商业分析的核心。技术可以告诉我们"是什么"，但只有深入理解用户决策过程，我们才能洞察"为什么"，并预测"将会如何"。