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数据分析思维清单23/50:行为经济学
2024-10-31 10:26:52

某电商的数据分析师发现一个现象:

  • 当商品页面上出现"仅剩10件"这样的提示时,商品的转化率比普通页面提升了整整3倍。

  • 当页面提供了商品的详细参数对比、用户评价等理性信息时,转化率反而会下降20%。

这让分析师非常困惑:用户不是应该在获得更多信息后,做出更理性的购买决定吗?

然而,现实总是出人意料。我记得诺贝尔经济学奖得主丹尼尔·卡尼曼曾说过一句发人深省的话:"人们以为自己在思考,实际上只是在感受。"

用户的决策往往是非理性的,今天就聊一下行为经济学

数据分析思维清单23/50:行为经济学

1. 你的商业分析框架可能一直是错的

在传统的商业分析中,我们习惯于做出这样的假设:

  1. 用户会权衡利弊后做出最优决策

  2. 更多信息会帮助用户做出更好的选择

  3. 用户对相同金额的得失感受是一样的

这些假设看起来合情合理,但行为经济学的研究告诉我们:这些假设统统是错的。

如果基于传统的假设,那么优化商品详情页的参数展示、用户评价的信息应该是更容易帮助用户决策的方式。但是现实世界我们发现,这一切都不如百亿补贴、限时折扣等来的有效。

许多成功的互联网产品,其实都在悄悄运用行为经济学的原理。他们深谙一个道理:要遵循用户的心理规律,而不是期待用户遵循理性规律。

那么,到底是哪些行为经济学原理,能给我们的商业分析带来颠覆性的新视角呢?

2. 三个你必须知道的行为经济学原理

2.1 损失厌恶

还记得带货的直播间里,主播们最爱说的一句话吗?"只有今天有这个优惠!错过就没有了"

这句看似简单的话,背后利用的正是损失厌恶原理:人们对损失的痛苦感,是获得同等利益的快感的2.5倍。这个数字不是我凭空想象的,而是经过大量实验得出的稳定结果。

数据分析思维清单23/50:行为经济学

有趣的是,这种效应在高学历、高收入的用户群中同样明显。一位互联网大厂的技术总监告诉我:"我明知道那是营销手段,可看到'优惠即将过期'还是忍不住下单。"

实践建议:

  1. 在你的分析框架中,将"避免损失"的权重设为"获得收益"的2.5倍

  2. 评估产品方案时,优先考虑"规避损失"的设计

  3. 在竞品分析时,特别关注对手的"损失厌恶"触发点

2.2 心理账户 > 经济账户

现在的电商公司很喜欢用抵扣券、积分等方式刺激用户的下一轮消费

站在用户的角度看,这些额外获得的抵扣券或积分,是自己的额外收益,所以消费起来毫不心疼。虽然最后依然需要支付一笔费用,但是用户依然乐此不疲。

数据分析思维清单23/50:行为经济学

这就是心理账户效应在用户心中,不同来源的钱有着不同的"心理标签",从而影响他们的消费决策

也就是即使是想通购买力的钱,因为获取的来源不同,人们会把他们归类到不同的钱包里。

资金来源
用户心理标签
消费倾向
工资收入
"生存资金"
谨慎消费
意外所得
"额外收益"
轻松消费
优惠省下
"赚到的钱"
大胆消费

正是基于这种认知,很多电商平台都不约而同地采用了"先赚后消费"的模式。当用户觉得自己"赚到了",消费的阈值自然就降低了。

每次股市、楼市的暴涨,都能带来消费的提振。原因就是因为股市楼市的这部分收入,在人们看来是额外收入,是可以用来消费的。

在实践中,我们可以:

  1. 创建用户"心理账户地图",梳理不同资金来源对应的消费行为

  2. 设计促销策略时,优先考虑创造"意外所得"感

  3. 在数据分析时,将用户的支付来源作为重要的分层维度

2.3 锚定效应 > 绝对价值

锚定效应是行为经济学中的一个重要概念,指的是人们在做决策时,往往会过度依赖最早接触到的信息(即“锚”),之后的判断或选择会围绕这个锚点展开。

下面用经典的 威廉·索诺姆斯的房地产实验 来说明锚定效应。

在一项行为经济学实验中,威廉·索诺姆斯和他的研究团队要求一组房地产经纪人对房屋进行估价。他们给出了不同的房屋清单和定价,其中一部分价格是随机设定的虚高价格。结果发现,即使是经验丰富的经纪人,他们给出的估价依然会受到初始“锚点”价格的影响。这表明他们的专业判断也无法完全摆脱最早看到的价格信息。

数据分析思维清单23/50:行为经济学

在现实生活中,锚定效应广泛应用于商业定价。

例如,苹果公司发布新款 iPhone 时,通常会展示一个高定价的旗舰机型(如 iPhone Pro Max)。这个高定价成为了消费者的“锚点”。当顾客再看到定价稍低的普通 iPhone 机型时,便会觉得后者价格相对更合理、划算,从而提高中档机型的销售转化率。

实战技巧:

  1. 设置一个较高的"参考价"

  2. 在这个基础上提供折扣

  3. 用"对比锚"突出你想卖的商

结语

你的用户并不总是理性的,但他们的非理性是可以预测的 这才是真正的商业分析智慧。

在这个信息过载的时代,我们往往会本能地认为:提供更多信息就能帮助用户做出更好的决策。但事实告诉我们,理解用户的心理比堆砌数据更重要。

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