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編輯導語：積分激勵體系的落地節奏設計十分重要，把控著整個積分激勵體系的規劃等，本篇文章作者列舉相關案例，講解了積分激勵體系的落地節奏設計，用戶端與后臺產品方案及涉及到的一部分交互設計等相關內容，詳細地講述了整個方案從策略到產品落地的全過程，一起來看一下吧。

我們上篇用比較大的篇幅講述了對于積分激勵策略的推算。最終我們利用案例（點評App產品）得出一個積分模型，即預計發放100億積分，并且整體的發放策略如下。

那么有了具體的激勵內容之后，我們就需要落地到實際場景中了。

我們常規的關于落地的的概念，就是把整體的策略落實到怎樣的節奏實現，產品上怎么去實現，以及有哪些要注意的點。

所以這篇我們還是以這個點評類網站的案例為例，講解下積分激勵體系的落地節奏設計，用戶端與后臺產品方案及涉及到的一部分交互設計等相關內容。

一、積分激勵體系上限設計與節奏周期

我們的方案中預留了10%的激勵給新產品、新內容宣傳所用在，這部門激勵我們無需規劃也難以規劃，因此等新業務有需求的時候再進行預算分撥與對應的任務規劃即可。

但對于常規可預料的任務上，涉及后續產品細節與整體把控，因此在周期開始前最好就進行有序規劃。

1. 為每個單項激勵設定上限

這個道理比較簡單，假如沒有上限設置，用戶可以無限獲取積分，那么整個積分體系肯定崩盤。

我們可以通過激勵次數限制，與激勵數值限制兩種方式去設定常規任務的激勵上限，設計每項任務上限。

回到案例中：我們需要按以往的經驗給每個任務設定頻率（對應到次數）與激勵分值上限，從而制定任務節奏規劃。

為了后續交互層設計方便，我們統一以周為單位去做限制：

• “新用戶注冊”、“簽到類”任務，我們認為是最常規的任務，根據常見的定義去設定即可。簽到即每個自然日可簽到一次，上限即為365次（對應周期365天）。
• “瀏覽”，“發表評論”，“發表300字內容”這類可高頻無上限的操作，由于我們預算的激勵次數有限，而用戶產出的平均次數可能遠大于我們設定的激勵次數，因此我們設定這部分激勵要把時間間隔拉大，從而達到 限制激勵次數的目標。
• 而“消費”類是平臺最希望達到的效果，這部分內容我們希望用戶每次購買之后都能獲得激勵，因此我們在激勵頻率上不做限制，但是假如整體不控制最終還是可能失控，因此在
  激勵數值上限上去做設定，如每次最高只激勵2000積分。

2. 積分激勵節奏圖

設定好周期之后，我們的節奏圖大概可以出來了。

實際業務場景中不同月份的業務狀態是不同的，比如日常的6月、11，12月大促月我們會同步增加激勵，因此實際業務場景中我們還需要根據每個月份的具體情況再進行激勵內容、數值與上限的調整。

為了讓案例簡單好理解，我們假設每個月都是平均分配的狀態去做激勵分解。

二、固定預期與不確定預期相結合的積分發放方案

1. 定額任務與非定額任務

根據用戶行為所獲得的積分數額，我們可以分成定額任務與非定額任務。

1）定額激勵

定額激勵任務是非常確定預期的激勵，對于用戶而言我完成了什么動作及可以得到多少數量的積分，用戶心理有底——我做了什么可以得到什么，一目了然。

比如注冊獲得100積分，簽到獲得10積分，購買1元獲得100積分……這些激勵數值是固定的，用戶的預期也是確定的。

簡單意味著好記憶，很容易形成認知和習慣。因此我們建議大部分任務都采用固定數額激勵的方式，比較容易培養用戶習慣。

但過于簡單也容易過于單調。并且后續如果策略調整，需要對發放積分值進行調整，也非常容易被用戶知曉從而產生心理落差。

2）非定額激勵

基于定額任務較為單調的缺點，我們建議使用非定額激勵（保底的概率型激勵方式）作為一些特殊任務的補充。

情況1：

為了讓整體任務體系變得更有趣味性，增加對未來的不可預知的好奇心，也為未來的策略調整預留一部分空間，我們推薦一些“階段性任務激勵”采用非定額激勵；

比如我們的案例中，簽到7天這個行為，不是直接給予30積分（日常5積分+額外25積分）獎勵，而是調整成20-100積分。讓7天獎勵的誘惑度直線提升。后臺通過概率控制的方式讓整體的分值控制在30左右。

情況2:對于像內容產出這類非標準任務，我們導向的是內容質量而非內容數量，如果一視同仁的完成對應數字+圖片的內容創作即可獲得同樣的積分，我們很容易收獲一個“灌水”社區。即用戶為了得到積分隨意填寫內容文字導致社區內容質量大大降低。

所以針對這類非標準內容，我們采用的也是非定額激勵。

比如寫300字以上的評論可以獲得50-300的積分，用戶完成之后馬上獲得50積分，然后通過人工審核或者AI審核方式進行內容定級，再一次進行優質內容的積分激勵，從而導向“優質內容”等目標。

非定額任務優點在于所對應的寬泛的區間型獎勵，可以給用戶打造高昂獎品的心理暗示，從而達到四兩撥千斤的作用。

但是也有一定的缺點：由于預算有限，多數用戶得到的是低于期望值的激勵，加上對于不確定的預期也模糊了用戶認知，沒有清晰的記憶點。

因此小用怡情，大用傷身哦！

三、用戶端行為到反饋的閉環交互

我們需要將所有的策略全部呈現至用戶可見的功能頁面中，用戶才能真正參與。所以最表現的內容即是產品的交互設計與視覺呈現。

我們需要根據不同的產品功能以及其界面進行差異化交互設計，完成從行為激勵到激勵反饋到行為激勵的閉環設計。

1. 任務中心——作為所有任務的承載

除了比如注冊類任務之后，其他常規的登錄后才能去做的任務，我們往往會生成一個任務中心，承載著所有的任務集中引導。任務中心可以是頁面形式，也可以是彈窗形式呈現。

很多產品中，產品/設計對于任務的設計都是按照統一任務卡片的方式呈現，事實上，如太多的任務卡片會讓用戶感覺壓力較大，難以完成。

其實可以根據任務類型的不同做差異化的展示。

在我們的案例中，我們用了3種不同的版塊呈現方式——周簽到區，任務卡片，以及消費引導區塊。用不同類型的呈現減少“必須完成任務”的壓力感，也豐富產品體驗。

2. 反饋與閉環——根據現有功能進行不同行為反饋交互設計

在產品落地的交互設計時，除了產品功能本身的內容外，我們還需要考慮功能前后鏈路的用戶路徑的設計與引導，從而實現最高效轉化。

任務中心承載著所有任務的出口，而各種功能頁面則是最終的用戶用戶行為落地點，而用戶完成任務之后的反饋是最終任務的結果點。因此除了任務中心外，我們也需要考慮與之相關的上下鏈路的體驗提升，進一步提升任務轉化漏斗。

這個案例中，我們把關于任務（即積分激勵）相關的整體用戶路徑進行梳理，鏈路上游爭取吸睛入口，下游在原有功能的基礎上著重設計積分激勵的反饋與引導，將整個積分激勵體驗上做細致的處理。

我們的點評案例中，我們根據任務功能上下鏈路原本的交互特性做了區分處理。

值得注意的是，涉及上下游鏈路的功能內容往往不只是一個部門或者一個崗位所能決定，但上下游鏈路的設計好壞又極其影響當前負責內容的結果，畢竟互聯網時代“酒香也怕巷子深”。

所以在過程中與其他部門（業務模塊）的產品、設計、技術相關部門溝通、Push各部門爭取資源都非常關鍵。

對于負責積分激勵模塊的同學來說，這時候考驗的更多是資源、溝通協調能力。需要提前思考怎么說服，以及做好plan B計劃。

這部分內容不做贅述，大家見機行事吧！

四、對，激勵體系只是催化劑

與同行朋友交換關于積分產品想法的時候，朋友說我說的太好了，但是不是過度放大了積分的價值，說的好像有了個積分任務就能引導用戶的所有行為似的。

不不不！燃豆努力規劃著、落地著這么一套積分激勵策略，并不等于我們認為積分激勵體系是萬能的。

恰恰相反，燃豆一直認為產品、品牌本身功能才是基礎，而積分激勵體系屬于運營的一部分，是在產品功能基礎上起到錦上添花作用的一個工具。

用戶行動的動機多數不是因為積分所決定的，積分或者說激勵（也可以是其他的激勵內容）只是承載催化劑的作用，去催化產生某些行為。

舉個筆者個人在生活中的例子：

• 同樣是支付，微信支付與支付寶支付所對應的功能是一樣的。但是我一般優先選擇支付寶支付，因此支付寶支付會獎勵螞蟻森林的“能量”，讓我的小樹苗可以更快成長。
• 我自己經常會逛電商網站，比如拼多多，但是我會看中很多商品，不緊急的情況下一般會收藏著。當我玩拼多多果園這類活動時，我需要去賺取“水滴”和“化肥”，這時候拼多多再把我需要的商品推送給我并且告知我購買可得“化肥”，這種情況下原本不那么緊急的商品我也很有可能會提前下單，因為反正需要購買，不如現在買了還能得“化肥”。
• 我們出去吃飯經常會在大眾點評上購買團購券并且吃飯過程中會拍比較好看的飯菜照片，但是大部分時間都懶得給餐廳評價。而大眾點評鼓勵我評價可以獲得高額積分，我就順手整理下手機里的照片，配上簡單的文字內容，形成一條高質量評價。

無論是“能量”、“水滴”、“化肥”其實都是虛擬貨幣，也就是變種的積分。我們不會因為積分而無故去支付，去購買無用的商品。

但是我們有支付需求的時候，就可能會選擇更有激勵的那個產品。

當我們有購買訴求但并不急于下單的時候，激勵也有可能提前觸發下單的行為。

當我們有素材但是懶得編輯的時候，激勵也有可能讓我們花點時間編輯。

所以這也是我們作為互聯網從業者花大量時間去設計、去落地激勵體系的意義：

• 當我們的產品與競品功能很類似的時候，積分激勵給予用戶更多選擇我們的理由；
• 當用戶有訴求但不急于行動/懶得行動時，積分激勵給用戶一個正當的理由落實行動。

五、寫在最后

本篇內容我們主要是用了一個案例，詳細解釋了一個積分激勵方案從想法層到產品層的具體轉化過程。

本來內容還包括后臺功能設計、數據與風險方面的內容，但是燃豆風格就是把東西說的很細致，也就讓內容變得太長了。

那就把這部分放下面一篇吧。

作者：燃豆俠；

本文由 @燃豆俠 原創發布于人人都是產品經理，未經許可，禁止轉載。

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