我丈夫和我在购车时发现了一辆旧宝马车,它看起来很原始,只有10000英里。价格低得惊人,只有2000美元。我们必须拥有它。开车回家时,我们对我们闪亮的二手车笑得合不拢嘴,不知道它会在18个月内解体。我们把注意力集中在价格和车辆制造上,我们没有考虑到可能的问题(例如旧汽车、未用车中的锈蚀部分)。这是工作中的锚定偏见。

定义:锚定(或焦派球)偏见是指依赖于事件的单一信息或方面的倾向(“锚”)以通知决策。

判断启发式

锚定是一种判断启发。锚定和其他启发式判断,例如框架兴奋,有助于加快日常决策,特别是在缺乏信息、资源或时间的情况下。他们倾向于自动对于大多数人来说,有时可以导致错误的估计或判断电话。

有些人从锚定中受益匪浅;例如,具有与手头决策或判断直接相关的深厚经验的领域专家。因为他们对情况非常熟悉,所以他们的早期反应可能是正确的。

过去关于锚定的研究

研究人员进行了许多关于锚定的研究。为了好玩,让我们假装我们是最臭名昭著的研究对象。

只有五秒钟要计算以下数学表达式(无计算器!)。然后写下你的答案。

1x2x3x4x5x6x7x8

你写了一个介于100和900之间的数字吗?大多数人都是这样。

1974年,心理学家Amos Tversky和Daniel Kahneman向每个学习参与者询问了两种不同数学表达式之一:

1x2x3x4x5x6x7x8

8x7x6x5x4x3x2x1

因为参与者只有5秒钟的时间来解决问题,所以他们估计答案,而不是实际执行乘法。两个问题的解决方案是相同的数字:40,320。但是人们对每一个数学表达式都做出了非常不同的估计。对于出现1x2x4x5x6x7x8问题的组,中值估计值为512-这意味着一半的参与者想出了一个小于512的数字。对于8x7x6x5x4x3x2x1组,中位数估计为2,250, 或者超过4倍大.不是可忽略的差异 - 通过以相反的顺序呈现刺激来创建。

Tversky和Kahneman研究期间提出的两种数学表达式的中值估计。
Amos Tversky和Daniel Kahneman关于判断启发式的研究据估计,当人们显示出不同的数学产品的不同版本时,估计差异很大。

为什么估计这么大的差异?答案是,每个问题的前导“锚”数量(1x2 = 2与8x7 = 56)显着摇摆估计。一开始的少数信号发给了一个小结果,大量哄骗了大估计。

在麻省理工学院的Dan Ariely和他的同事做的一个类似的研究中,参与者被问及他们是否会购买不同的商品(如无线键盘、葡萄酒和教科书),只要美元数字等于他们的社会保险号(SSN)的后两位。在接受或拒绝这个价格后,他们必须陈述他们实际上愿意为该商品支付的最高价格。sn以低位数结尾的人选择的价格门槛比sn以高位数结尾的人更低。换句话说,尽管SSN与商品的价值明显无关,但参与者被引导使用SSN的后两位数字作为商品价格的锚定。

表1。Dan Ariely等人。研究结果:无线键盘上的出价,由SSN提供
的后两位
社会安全号码
平均报价

00-19

$16.09
20-39 $26.82
40岁至59岁 29.27美元
60 - 79 34.55美元
80-99 55.64美元

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SSN的最后两位数字):SSN以低数字结尾的人的出价往往低于SSN以高数字结尾的人。

这两项研究都表明,人们倾向于过度依赖初始信息来锚定未来的估计,即使这些锚定与正在做出的实际决策几乎没有关联。

锚定如何改善用户体验

锚定可以将新手用户设置成功,并确定关于如何进程或经验可能会出现的明确期望。在下次重新设计中考虑以下应用程序。

良好的默认值和建议值

不仅精心选择的默认数值最小化打字的交互成本,但它们也可以用作相应的预期变化的锚点数值参数. 它们可以帮助用户了解什么是大价值,什么是小价值。例如,对于从未使用过图像编辑程序的用户,默认gamma值为2.2可以让用户了解正常的、最常用的值,并允许用户根据所寻求的效果按他们想要的方向调整该值。

如果你刚开始买房子,一个好的抵押贷款计算器可以通过提供最能代表用户数量的违约来形成预期。例如,Bankrate.com的抵押贷款计算器显示的默认值接近大多数用户将输入的典型值。这些默认值可以帮助用户判断什么是预期的,什么可能是不正常的。

Bankrate.com抵押计算器屏幕截图,显示有用的默认值
Bankrate.com的抵押计算器在为计算器字段设置习惯的默认值时利用了锚定原则。当用户购买新房时,这些价值设定了他们的期望。

建议的捐赠价值也可以在非营利网站上引导用户朝着正确的方向前进,提供一个决定他们应该捐赠多少的锚。此默认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多于建议值的捐款。例如,在Behave.org报告的一项A/B测试中,乐施会测试了捐款行动呼吁的两种不同变体:一种是每月捐款的建议值,另一种是每月捐款的建议值‎4英镑,另一个只有“立即捐赠”按钮。第一种条件比第二种条件多产生23%的形态完成。

乐施会移动网站捐赠CTA A/B测试截图
在Oxfam移动站点的A / B试验中,建议的捐赠率和价值导致了形式完成的增加。(来自behave.org的屏幕截图)

获奖设计以两种方式减少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。
  • 他们没有思考捐赠细节,因为它们已经在违约中提供;根据他们的情况,他们可以简单地调整这些级别。

在工作流程或过程的开始时设置准确的期望

锚定还可以在体验开始时建立期望。具有复杂表格或应用程序在美国,提前提供一个过程可能需要多长时间的概念是很有帮助的,这样用户就可以确定他们是否有时间和资源来立即完成。然而,这个时间估计也可以作为一个锚:如果这个过程最终变得更长,用户就会感到被欺骗和失望(反之亦然)。争取准确(或稍微保守)的估计以避免失望是很重要的。

展示原价以及折扣价格

考虑一下你如何打折。以折扣价格显示原价意味着原价可以锚定用户的价格对道具价值的感知.例如,用户可能会对Reykjavik excursions提供的短途旅行估计很高的价值,因为原始价格与打折的价格一起显示。

雷克雅未克旅游网站的折扣价格截图与正常价格一起显示
Reykjavik Excursions突出了销售价格,同时仍以剔除文本格式显示原始价格(分别为12,900 ISK、8,500 ISK和21,900 ISK),这有助于将真实价值的估值锚定到比未显示原始价格更高的值。

结论

在没有其他信息的情况下,人们严重依赖锚定,以塑造他们使用产品或服务时的决定。良好的锚点帮助用户对其对正常或卓越的预期进行预期,降低决策的认知成本,甚至可以增加产品的感知价值。

参考文献

Amos Tversky和Daniel Kahneman:“在不确定性下的判断:启发式和偏见,”科学(1974年9月27日)

Dan Ariely, George Loewenstein和Drazen Prelec:“一致的任意性:没有稳定偏好的稳定需求曲线”季度经济学杂志第118卷(二零零三年二月一日)