从游戏领域的斯金纳箱实验,谈谈产品的签到奖励设计
2016/10/19 人人都是产品经理

     斯金纳箱,是新行为主义心理学的创始人哈佛大学斯金纳教授为研究操作性条件反射而设计的实验设备。箱内放进一只小白鼠,并设有一根杠杆。小白鼠可在箱内自由活动,当它摁压杠杆时就会有一团食物掉落到箱中,小白鼠就能吃到食物。实验发现,动物的学习行为是随着一个强化作用的刺激而发生的。斯金纳教授通过一系列精心设计的实验,进而提出了操作性条件反射理论。

    

     签到奖励

     签到奖励是当前许多游戏或者App的常见奖励活动,用户可以通过持续签到获得奖励,游戏或者App的设计者通过该活动刺激用户登录,以期提高用户活跃度,培养用户的登录习惯。笔者挑选了几个不同App的签到奖励截图见下图。

    

     以上三个看似如出一辙的签到奖励都有着其不同的奖励策略。

     左图为某阅读App,其采用的签到奖励策略为连续签到7天后用户可抽奖,奖品为该平台的代金券,用户可用于购买电子书。也就是7天为一周期,第七天可获得奖励。

     中图为某直播App,签到前6天可获得递增的虚拟金币用于购买道具商城里的礼物,从第7天开始签到可获得“宝箱”,打开后可获得1到2个礼物。

     右图为某宝签到奖励截图,其签到奖励从5金币递增至30金币封顶。三个App用户每日可获签到奖励收益见下图。

    

    

     签到奖励方案设计

     在斯金纳教授的系列实验中,“概率型奖励”实验对签到奖励的设计最具启发性意义。该实验的大致内容是将一只饥饿的小白鼠放入斯金纳箱中,小白鼠摁压杠杆后有一定的概率掉落食物。实验结果是小白鼠学会了不停地摁压杠杆,并且当停止掉落食物后,小白鼠的学习行为消失速度非常慢。这不正是签到奖励设计人员想要达到的目的吗——用户最终养成登录App的习惯,每日签到根本停不下来。

     受到斯金纳箱“概率型奖励”实验的启示,以某直播App签到奖励为例,笔者对该签到奖励方案进行了如下重新设计,以期达到更好用户登录习惯养成效果:

     ▍概率:

     原来该直播App每次打开签到“宝箱”只可能随机出现1到2个打赏道具,建议加大打开“宝箱”获得道具数目随机性。例如:打开宝箱获得的可能道具数为1到10个,后台可以根据实际情况通过概率调整用户打开“宝箱”获得道具数目的期望值。

     ▍递进:

     延长用户达到签到奖励上限所需要的时间,以提高用户放弃连续签到的成本。随着连续签到时间的延长设置奖励梯度,以鼓励用户不断坚持下去。例如:以周为单位,每周获得的奖励质量递增,根据上一点提到的概率原则,就是随着连续签到时间的增长“宝箱”里道具数目的期望值随之增加。根据实际情况可以设奖励上限,比如7周以后奖励的期望值不再增加。

     ▍引导:

     时间引导:

     原直播App的签到奖励没有时间限制,建议修改为通过签到获得的奖励道具增加使用时限,鼓励用户将道具用出去打赏主播,有利于培养用户打赏习惯;

     行为引导:

     可能存在某些用户上线就是为了领取签到奖励,领取完奖励后立刻下线,这并不符合签到奖励设计者的初衷。建议可以通过调整获得奖励的概率对用户进行行为引导。

     例如:在用户观看半个小时直播或者打赏主播后用户打开签到“宝箱”获得道具数目的期望值回归到正常水平,否则后台调低期望值。

     由于是在后台通过调整概率来引导用户行为,建议前期可以由种子用户在用户论坛等地方发表经验贴的形式将该隐蔽引导行为传播开,否则可能造成用户因签到奖励奖励期望值过低而放弃的情况;

     新手引导:

     可以通过后台对签到奖励期望值的调整帮助用户养成使用App的习惯。例如在新用户注册的前1个月适当调高用户签到获得奖励的期望值,1个月后逐步回归到正常水平。

    

     结语

     该签到奖励的新方案并未增加用户的操作难度,只是通过后台概率的调整来引导用户的行为习惯。虽然可能因为拉开了签到奖励的梯度而造成App运营费用的增加,但这就需要设计者根据成本预算及投入产出比合理调整奖励质量的期望值,以找到签到奖励投入与用户行为习惯培养之间的平衡点。

     网络游戏就是一个虚拟的巨大斯金纳箱,无数的网游玩家就是箱中的小白鼠。在游戏设计者的精心设计下,无数的玩家为其疯狂着迷,投入了大量的时间和金钱。

     既然已经有了如此成功的案例,我们为何不拿来主义地借鉴之呢?

     以上就是笔者根据斯金纳箱实验的启示对签到奖励方案进行的重新设计,欢迎各位批评指正。

     作者:风吹草低(soochow_liu@163.com),小硕一枚,-1岁产品经理。

     本文由 风吹草低 原创发布于人人都是产品经理 ,未经许可,禁止转载。

    

    

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