以答題活動為例,一圖講透福格行為模型和上癮模型
交互設計本質是對人行為的設計,而福格行為模型正是對行為發生本質的拆解,我們在很多設計分析和作品集中都可以見到它的身影,而知道上癮模型的人要少一些,很多同學還不能正確理解與運用上癮模型,甚至會將它與福格行為模型混淆。本篇文章就來講講福格行為模型和上癮模型的聯系和區別,方便大家正確的選擇和應用設計模型。
我們在《交互設計的底層模型:福格行為模型》一文中詳細地介紹過福格行為模型B=MAT。在《交互設計常用模型一覽表》和很多案例中也都介紹過福格行為模型,由此可見交互小課堂對福格行為模型的重視。
交互設計本質是對人行為的設計,而福格行為模型正是對行為發生本質的拆解,所以我才會把福格行為模型稱之為交互設計的底層模型,只要是想影響和改變用戶行為的設計,大家都可以用福格行為模型作為指導。所以我們在很多設計分析和作品集中都可以見到它的身影。
相對而言,知道上癮模型的同學要少一些。上次講上癮模型案例時,還有同學提問上癮模型和福格行為模型有什么區別?最近我們組一位同學在用上癮模型做設計策略時,也出現了問題,由此可見,還有很多同學并不能正確理解與運用上癮模型。所以今天我就花點時間來跟大家詳細講講福格行為模型和上癮模型的聯系和區別,方便大家正確的選擇和應用設計模型,讓設計方案更專業。
一、案例分享
以一個答題活動為例,這是我們一個同學的設計分析初稿,同時運用了福格行為模型和上癮模型來設計答題流程(據說是參考了網上一篇文章),期望可以培養用戶每天來答題的習慣。
圖1:答題活動行為設計策略·初稿
從主題來講,這位同學選擇用上癮模型來指導答題活動的設計,以提高答題活動的用戶參與度和后續留存,是非常合適的。
上癮模型又稱用戶習慣養成模型,對于一個長期持續的活動而言,通過觸發、行動、多變的酬賞、持續的投入來培養用戶天天來答題的習慣是非常有效的。
但是我們仔細分析一下上圖,會發現這位同學的設計模型看起來“專業”,細看卻經不起推敲,因為他是把福格行為模型和上癮模型“拼湊”到了一起,看起來同時運用了2個模型,專業性卻并沒有因此加成,反而被一眼洞穿沒有理解兩個模型的本質。
大家如果仔細看他下面的描述,就會發現觸發和反饋中有很多內容是相似的,動機和酬賞/期待中的很多內容也是重復的,而投入寫得很空洞。
這是一個典型的套用模型的反面案例,不僅沒有發揮模型對具體方案的指導作用,反而把原本簡單的邏輯復雜化了。從這里也可以看出設計模型其實是一把雙刃劍,用得正確可以指導做出更好的設計,讓設計更有說服力,用得不好不但會浪費設計師的時間(畫這張圖也不容易),而且還會讓人質疑設計的專業性。
二、理論指導
那回到這個案例,到底應該怎么用上癮模型做設計指導呢?
我們回到主題,先來看一看上癮模型和福格行為模型的本質和區別。
福格行為模型是福格教授在06、07年左右提出來的,而上癮模型是尼爾·艾亞爾在11、12年左右提出來的,上癮模型以福格行為模型為基礎,以習慣養成為目標,經過提煉、修訂、補充形成了上癮模型。雖然聽起來截然不同,但本質有很多是相連相通的,我們以下圖來講解:
圖2:福格行為模型和上癮模型的區別與聯系
1. 觸發
上癮模型中的觸發,就約等于福格行為模型中的觸發(注意,最新的福格行為模型中已經將觸發修改為提示)。
尼爾將觸發區分為外部觸發和內部觸發。
外部觸發包括:付費型觸發(廣告、搜索引擎推廣)、回饋型觸發(媒體報道、商店推薦)、人際型觸發(用戶分享),這三種觸發形式主要都用在拉新上。
外部觸發的最后一類是自主型觸發,它讓產品在用戶默許的情況下,獲得用戶的關注,從而讓產品有足夠高的出現頻率,進而滲透進用戶的習慣。不過,自主型觸發只有在用戶有前置行為的情況下才能夠生效,比如下載、加好友、允許通知等,用戶可以在感知到這些觸發的時候與產品發生交互。
內部觸發則看不見、摸不著,它是用戶與產品多次交互后,所形成的一種無意識舉動,每當用戶感受到某種情緒、產生某個念頭,或者做了某個前置行為時,就會習慣性的激發用戶與產品發生交互。
理想的產品使用習慣,都是先通過外部重復觸發,逐漸刺激用戶養成內部觸發的。在這個流量越來越貴的時代,只有外部觸發無法形成內部觸發的產品終究會因為來源枯竭而消逝。所以短期拉新我們可以用外部觸發,長期促活還是要培養用戶的內部觸發,并配套使用自主型外部觸發。
2. 行動
尼爾在行動這一階段重點引用了福格行為模型。因為前面已經單獨講過觸發,所以這一階段他重點闡述了動機和能力。
他引用福格教授的核心3動機理論,認為所有人的行動都受到3組動機的影響:
- 追求快樂,逃避痛苦。
- 追求希望,逃避恐懼。
- 追求認同,逃避排斥。
這個動機比較抽象,后來,我在福格教授2021年出版的新書《福格行為模型中》找到了福格教授最新的關于動機的3個來源:
- 你自己想要的、喜歡的(自我酬賞)
- 你希望通過行動獲取利益或避免懲罰(獵物酬賞)
- 你周圍的人/環境影響(社交酬賞)
這樣動機就和多變的酬賞中三種酬賞方式對應起來了,我們在下個階段細講。
那在行動階段,其實最關注的就是用戶的能力。對于產品設計者來講,用戶能力是客觀的,我們無法改變的,我們可以改變的只有產品本身,通過對產品的設計,降低產品的交互難度,變相的提升用戶能力和任務完成率,為用戶賦能。
那如何提升用戶能力為用戶賦能呢?
福格教授在新書中提出了能力鏈的5因素:
圖3:能力鏈5因素
分別是時間、金錢、體力、腦力和日程,通過分析用戶是否有足夠的時間、金錢、體力、腦力,以及產品是否契合用戶的場景或日程,來尋找能力鏈中的薄弱環節進行重點優化,以此來提升用戶的能力。
比如現在的時間節奏越來越快,用戶消費越來越傾向于碎片化,所以圖文、視頻都越來越短。如果你的任務特別消耗用戶的時間,也要想辦法將任務精簡和拆分,讓用戶可以用更短的時間完成。
如果用戶沒有足夠的金錢,可以考慮讓用戶使用信用卡分期、花唄代付等。
節省用戶腦力(認知成本)和體力(操作成本)則本來就是我們交互設計份內的職責。如果大家想了解如何在軟件產品中,降低用戶視覺/操作/認知成本,則推薦查看《交互設計之降低用戶負荷》。
如果用戶想不起來用你或者沒時間用你,還需要根據用戶使用場景和時間,對產品做出調整,以便讓產品與用戶場景更匹配。
3. 酬賞
酬賞是用戶使用產品的動機和目標。
實驗證明,多變的酬賞,因為酬賞的不可預知性,會增加用戶行動的概率和頻率。心理學家認為,驅使人們采取行動的,不僅僅是酬賞,更包括渴望酬賞時所產生的那份迫切的需要。因為人們在期待獎勵時,大腦分泌的多巴胺甚至會多于獲得獎勵時,這種因為渴望而形成的緊張感會促使人們重復某些行為。
尼爾將人類期待的酬賞歸納為了3大類(我認為其實跟福格教授的動機是對應上的):
- 社交酬賞,是指人們從產品中通過與他人的互動而獲取的人際獎勵。
- 獵物酬賞,是指人們從產品中獲得的具體資源或信息。
- 自我酬賞,是指人們從該產品中體驗到的操控感、成就感和終結感。
所以我們在設計產品時,也需要從這三個維度去思考我們能給用戶提供哪些維度的哪些酬賞,努力去提升酬賞的多樣性和吸引力。
4. 投入
投入這個模塊理解起來是最難的。
因為用戶習慣的養成并不是一朝一夕的事,它要求用戶有相對高頻的重復行為,再加上對行為的積極態度。如果用戶在嘗試產品后,能夠加強對產品在時間、精力、金錢、關系鏈、個人數據等方面的投入,就會因為認知失調、宜家效應提升對產品的正面情感,持續累計之后還會因為沉沒成本對產品難以割舍。
所以我們需要在用戶享受到酬賞之后,讓用戶適當的投入個人數據、關系鏈、時間、精力、金錢等。如果產品不涉及到這幾個維度,還可以直接加載下一次觸發,讓用戶直接進入行為重復鏈路,提升行為頻次,這是多數內容型產品現在的做法,讓用戶始終沉浸在源源不斷的信息流中。
三、優化后的答題設計策略
最后,我們回到一開始的答題活動,看看我們優化后的答題設計策略:
圖5:答題活動行為設計策略·終稿
1. 觸發
通過外部觸發:多渠道的百萬現金banner、定制獎品圖片、用戶主動設置的訂閱提醒和內部觸發:球迷內心對世界杯的熱愛作為觸發因素。
2. 行動
針對行動鏈的5因素逐一進行簡化,提升用戶的行為能力:
- 減少答題數目縮短答題時間,一次100秒10題,讓用戶可以在短時間內完成一次答題活動;
- 無需用戶金錢投入,反而每場結束實時給予現金/禮品獎勵,給予用戶即時滿足;
- 提前預加載題目,點擊即可進入下一題,最小化等待和操作成本;
- 設置知識庫讓用戶可以提前看題,題目設置從易到難,降低用戶的腦力門檻;
- 增加提醒通知,用戶主動訂閱后可以每晚世界杯前半小時準時提醒用戶答題,避免遺忘。
3. 多變的酬賞
設置了3種酬賞模式,增強用戶的答題動機:
- 設置榜單、實時公告等,答題又快有正確的用戶可以獲得大量曝光,增加社交認可和炫耀資本。
- 通過百萬現金、定制禮物、積分等給予用戶獵物酬賞;
- 通過答題,正確可以彰顯自己的專業性,錯誤可以學到世界杯新知,提升用戶對自己的滿意度和成就感。
4. 持續的投入
增加用戶在答題活動上的時間、金錢、體力、腦力、日程上的投入:
- 通過新增日常賽,可以增加用戶對答題活動的投入時間、體力和腦力,而且可以搭配挑戰賽,增加挑戰賽參與的沉沒成本。
- 通過日程提醒可以刺激用戶定時回來參與挑戰。
- 通過每場挑戰賽實時瓜分現金,增加用戶的金錢投入,同時因為次日體現限制,可以刺激用戶第二天再次參與,吸引用戶持續的投入。
好了,到這里案例就介紹完成了,不知道大家通過這個案例是否有更好的理解上癮模型和福格行為模型呢?
參考文獻:
書籍《上癮》
書籍《福格行為模型》
專欄作家
悅姐聊設計,公眾號:悅姐聊設計,人人都是產品經理專欄作家。10年體驗設計經驗,崇尚理論指導實踐,實踐迭代理論,熱衷于學習、解構、建構、傳播交互設計、服務設計、行為設計等設計相關領域知識。
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很少接觸這方面的概念,但是這篇文章講得很好很清楚,有學到東西!