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锚固原理

通过 特里塞·费森登12月9日,二千零一十八

总结:人们倾向于关注单身,初始信息,这会影响他们如何评估价值,并做出后续决策。


我和丈夫在买车,发现一辆二手宝马看起来很原始,只有10辆,上千英里。价格低得惊人,只有2美元,000。我们必须要它。开车回家,我们对着闪闪发光的二手车笑得合不拢嘴,不知道它会在18个月内崩溃。我们太关注价格和汽车制造了,我们没有考虑可能出现的问题(如旧时生锈的部分,未使用的汽车)这是锚定偏见在工作。

定义:锚定(或聚焦)偏倚是指倾向于依赖于单个信息或事件的方面(“锚”(通知决策)。

判断启发式

锚定是一种启发式的判断。锚定和其他判断启发式,如框架预充,有助于加快日常决策,特别是在缺乏信息的情况下,资源,或者时间。他们倾向于自动对于大多数人来说,有时会导致错误的估计或判断调用。

有些人从锚定中受益匪浅;例如,领域专家具有丰富的经验,直接关系到手头的决策或判断。因为他们对这种情况很熟悉,他们的早期反应可能是正确的。

锚固技术的研究现状

研究人员对锚固进行了许多研究。为了好玩,让我们假装自己是最臭名昭著的研究对象。

只有五秒钟计算以下数学表达式(没有计算器!))然后写下你的答案。

1x2x3x4x5x6x7x8

你写100到900之间的数字了吗?大多数人都这么做。

1974,心理学家阿莫斯·特维斯基和丹尼尔·卡尼曼要求他们研究的每个参与者计算两种不同的数学表达式之一:

1x2x3x4x5x6x7x8

8x7x6x5x4x3x2x1

因为参与者只有5秒钟的时间来解决这个问题,他们估计了答案,而不是实际执行乘法。这两个问题的解决方案是相同的数字:40,320。但是人们对于每个数学表达式都做出了非常不同的估计。对于出现1x2x3x4x5x6x7x8问题的组,中值估计是512也就是说,一半的参与者得出的数字小于512。对于以8x7x6x5x4x3x2x1表示的组,中值估计是2,250,或4倍以上.一个不可忽略的差别-通过简单地以相反的顺序呈现刺激而创造。

Tversky和Kahneman研究期间提出的两种数学表达式的中位数估计。
阿莫斯·特维斯基和丹尼尔·卡尼曼关于判断启发式的研究揭示了当人们被展示同一数学产品的不同版本时,在估计上的巨大差异。

为什么估计会有这么大的差异?答案是领先“锚”每个问题的数目(1x2=2vs.8x7=56)显著地影响估计。开始的小数字表明结果很小,而大型企业则哄骗了大量估价。

在一项由麻省理工学院的Dan Ariely和同事进行的类似研究中,参与者被问及他们是否会购买各种商品(如无线键盘,几瓶葡萄酒,以及教科书)美元数字等于他们社会保障号码(SSN)的最后两位数。接受或拒绝该价格后,他们必须说明他们实际愿意为这个项目支付的最高价格。SSN以低位数结尾的人比SSN结尾高的人选择更低的价格阈值。换言之,参与者被引导使用他们SSN的最后两位数作为商品价格的锚,虽然SSN与良品的价值明显无关。

表1。Dan Ariely等。研究结果:在无线键盘上投标,用SSN
最后两位数字
社会保障号码
平均出价

00-19

16.09美元
20~39 26.82美元
40-59 29.27美元
60-79 34.55美元
80-99 55.64美元

对于无线键盘的平均出价取决于人们被要求考虑的第一个假设价格(等于他们的SSN的最后两位数):那些SSN以低数量结束的人往往比SSN以高数量结束的人出价更低。

这两项研究都表明人们倾向于过度依赖初始信息来确定未来的估计,即使这些锚点与正在做出的实际决策没有多大关系。

锚定如何提高用户体验

锚定可以让新手用户获得成功,并对流程或体验可能如何进行建立明确的期望。在下一次重新设计中考虑以下应用程序。manbetx官方网站手机版

良好的默认值和建议值

不仅如此精心选择的数值默认值最小化打字的交互成本,但它们也可以作为相应变量的预期变化的锚数值参数他们可以帮助用户弄清楚什么是大的价值以及什么是小的价值。例如,对于从未使用过图像编辑程序的人来说,默认伽马值2.2创建了对正常情况的理解,最常用的价值,并且允许用户按照他们想要的方向调整该值,根据他们寻求的效果。

如果你是买房子的新手,一个好的抵押贷款计算器可以通过提供最能代表用户群体的默认值来形成预期。Bankrate.com的抵押贷款计算器显示了与大多数用户输入的典型值接近的默认值。这些缺省值帮助用户判断预期内容和可能不正常的内容。

Bankrate.com抵押贷款计算器的屏幕截图,显示了有用的默认值
当Bankrate.com的抵押计算器为计算器字段设置常规默认值时,它利用锚定原理。这些价值设定了用户的期望,因为他们购买新家。

一个建议的捐赠价值也可以引导用户在非营利网站上的正确方向,通过提供一个锚来决定他们应该给多少钱。这个缺省值减轻了用户的决策负担:根据他们的情况和对原因的兴趣程度,他们可以捐赠少于或大于推荐值。例如,在Behave.org报告的一个A/B测试中,乐施会测试了两种不同的捐赠行动呼吁:一种是建议每月捐赠,4英镑,另一种是只按“现在捐赠”按钮。第一种条件比第二种条件产生23%以上的形式完成。

Behave.org对乐施会移动网站捐赠CTA的A/B测试截图
在乐施会移动网站的A/B测试中,建议的捐赠率和价值导致表单完成率的增加。(来自Behave.org的截图)

获胜的设计在两个方面降低manbetx官方网站手机版了用户的认知负荷和交互成本:

  • 人们不必导航到新页面并等待该页面加载。
  • 他们不必考虑捐赠的细节,因为他们已经默认了;他们可以简单地调整这些水平,视情况而定。

在工作流或流程开始时设置准确的期望

锚固也可以在体验开始时建立期望。用复杂表单或应用程序,了解这个过程可能需要多长时间是有帮助的,前面,允许用户确定他们是否有时间和资源来完成它。然而,这个时间估计也起到了锚的作用:如果过程最终会变得更长,用户会感到被欺骗和失望(反之亦然)。为避免失望而努力做出准确的(或稍微保守的)估计是很重要的。

显示原始价格和折扣价格

考虑一下你们如何打折。用折扣价格显示原始价格意味着原始价格可以锚定用户的对该商品价值的感知.例如,用户可能会估计Reykjavik Excursions提供的游览的高价值,因为原始价格与折扣价格一起显示。

Reykjavik Excursions网站上的折扣价格屏幕截图
Reykjavik Excursions在显示原始价格的同时突出了销售价格(12,900 ISK,8,500ISK,21岁,900 ISK,分别采用删除文本格式,这有助于将真实价值的估计锚定到比没有给出原始价格更高的值。

结论

如果没有其他信息,人们在使用产品或服务时非常依赖锚定以形成决策。好的锚帮助用户设置对正常或异常内容的期望,降低决策的认知成本,甚至可以提高产品的感知价值。

工具书类

阿莫斯·特维斯基和丹尼尔·卡尼曼:不确定性下的判断:启发式和偏见,““科学类(9月9日)27,1974年)

丹·阿里利,乔治·洛文斯坦,和德拉赞·普雷莱克:一致性任意性:稳定的需求曲线没有稳定的偏好,““经济学季刊,第118卷(2月1日,2003)