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  • 巧妙利用”錨定效應”,揪住用戶的胃口

    錨定效應(Anchoring effect):是指當人們需要對某個事件做定量估測時,會將某些特定數值作為起始值(亦稱為錨點,下文皆以錨點描述),起始值像錨一樣制約著估測值。在做決策的時候,會不自覺地給予最初獲得的信息過多的重視。

    錨點可以理解為一個參考標準,人們對于某個事務第一印象,而之后的認知會基于第一印象。

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    在很多生活中常見的案例中,我們都會看到“錨定效應”的身影,例如:

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    媽媽問小明:西瓜切成長條還是方塊?(該案例中錨點為西瓜的形狀,預設了一個你會吃西瓜的假設;如果直接問是否吃西瓜,錨點為是否吃西瓜,得到的反饋就分為了吃或者不吃)

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    想買一瓶水,而該商品第二件半價(錨點為折扣,或者均價)

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    同一種啤酒,超市昨天還賣5元,今天賣6元就動搖了購買欲望,而同款啤酒在KTV中賣60元,在酒吧賣200元,人們也愿意買單?(錨點為消費環境)

    可見,錨點的存在會對行為本身有著強烈的參考作用,人們會根據第一印象進行比較、判斷、決策。

    在AB測試案例中,同樣可以運用“錨定效應”來開展測試,例如下面幾個案例嘗試價格策略測試不同方案。

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    案例一

     

    1、試驗創意

    如下優化方案是以某知識付費類APP的繳費頁面為藍本,對比了幾種常見的優化方案。

    原始版本:對照組,包含兩組錨點:優惠價和原價

    試驗版本1:試驗組,隱藏未折扣的原始價格,僅保留優惠后的價格

    試驗版本2:試驗組,隱藏“連續包年”選項

    試驗版本3:試驗組,隱藏“連續包月”選項

    關注指標:不同套餐的轉化率(或轉化金額)

    圖片2

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    5圖片

    我們將付費方案數據表格化后可以看到:

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    3、創意解讀

    對于付費意愿較強的用戶,會考慮平均消費金額最低的檔位,根據數據表,“連續包年”的平均每月價格最低;

    對于付費意愿較弱的用戶,”連續包月”消費最低,且相比其他檔位而言,可以省的錢看上去更多。

    該方案融合了兩套錨點,分別對短期付費用戶和長期付費用戶提供了選擇:

    試驗版本1中,變量為“剔除了原價錨點”,用戶沒有了原價參考,觀察“連續包月”的轉化率;

    試驗版本2、3中保留了兩套錨點,但是分別剔除了“連續包年”和“連續包月”的選項,以此來觀察不同套餐的轉化情況。

    4、避坑指南

    版本之間的差異需要保持唯一性——避免無法總結歸因;

    小流量測試——規避重大線上事故的發生。

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    案例二

     

    1、試驗創意

    某企業信息查詢平臺的付費頁面,通過投放不同的階梯價格,比較收益差異。

    原始版本:對照組,720元/3年、720元/2年、360元/1年

    試驗版本:試驗組,720元/3年、590元/2年、360元/1年

    關注指標:收入總金額

    輔助指標:各階梯價格的收入金額

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    2、創意解讀

    在原始版本中,給用戶提供了階梯價格,用戶通過比較后,會根據實際所需來選擇價格套餐。

    在試驗版本中,當有實際需求的用戶看到購買2年和3年支付同樣價格時,受到錨定效應的影響,大多會選擇花費同樣價格購買服務年限更長的套餐,因為這樣就像占了很大的便宜的感覺。

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    案例三

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    9圖片

    1、試驗方案

    真實用戶案例——追書神器App,在付費頁面給予用戶不同選擇策略,觀察轉化指標或轉化金額。

    原始版本:對照組,包含5/10/30/50/100/200元價格檔位試驗版本:試驗組,包含30/50/100/200元價格檔位

    關注指標 :設置付費總額為此次試驗的核心優化指標,同時,將每種金額的點擊率、付費用戶總數等作為輔助指標觀察對比。

    圖片10

    2、試驗結果

    從總體付費轉化率這個指標來看,試驗版本1提高了約6.2% ;

    從留存數據來看,版本間沒有明顯差異,所以綜合考慮,產品部門決定通過AppAdhoc平臺的”一鍵發布”功能全量發布試驗版本1。

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    3、避坑指南

    謹慎修改價格策略——對于消費相關的場景而言,定價往往尤為重要,因為用戶可以接受優惠,折扣,降價,但是幾乎沒有人愿意接受漲價一樣,進行會員付費,支付策略類的AB測試時,需要做好Plan B。

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    總結

    AB測試的眾多案例背后,往往都有相應的理論研究在支撐,往期文章當中,我們介紹過:

    福格行為模型——左右行為的關鍵因素

    F形閱讀模式——符合多數人的視覺路徑

    古騰堡原則——降低視覺觸達能力要求

    菲茨定理—— 降低交互觸達能力要求

    Aha moment——引起用戶共鳴的功能或特性

    FOMO心理—— 錯失恐懼癥

    色彩情感?—— 色彩與情感之間的關聯關系

    ……..

    AB測試本質上是統計學理論在互聯網產品增長轉化方面的實踐應用。在實際的增長轉化場景中,往往需要試驗設計者習得更多的消費心理學方面的知識,在實踐中,不斷豐富符合自身產品特點的增長方法論。

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