2025-6-3 清陽
感謝Zach與我們分享這些成功的實(shí)驗(yàn)。
當(dāng)乘客準(zhǔn)備預(yù)訂行程時，他們想知道自己需要支付多少錢。為了更好地管理未知流量，Uber 嘗試顯示一個價格范圍，這樣 Uber 就不會在任何行程上虧本（14 至 20 美元）。雖然出發(fā)點(diǎn)是好的，但這種方法卻帶來了意想不到的后果。
從心理上講，用戶傾向于選擇價格區(qū)間的較高端，對最終費(fèi)用感到不確定。這種不確定性導(dǎo)致出行預(yù)訂量下降，因?yàn)橛脩舨辉赋袚?dān)可能更高的費(fèi)用。
產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)將價格范圍從顯示單一預(yù)估價格調(diào)整為顯示單一預(yù)估價格。這一調(diào)整旨在讓用戶對乘車費(fèi)用有一個清晰且可靠的預(yù)期，減少決策障礙，并增強(qiáng)用戶對定價的信任。
改用單一價格估算后，每位用戶的出行次數(shù)實(shí)現(xiàn)了兩位數(shù)的增長。這一變化消除了之前價格區(qū)間帶來的不確定性，讓用戶在預(yù)訂出行時更有信心。
這項(xiàng)實(shí)驗(yàn)強(qiáng)調(diào)了用戶感知和信任的重要性。提供清晰明確的價格估算有助于用戶在購買決策中感到更安心。這里得出了一個反直覺的結(jié)論：有時，更多信息（例如價格范圍）可能會導(dǎo)致更大的不確定性，而單一清晰的信息則可以帶來更好的用戶體驗(yàn)。
Uber Eats 用戶分為兩類。第一類是還沒想好點(diǎn)什么，所以想先看看哪家餐廳。第二類是已經(jīng)明確知道自己想點(diǎn)什么以及從哪家餐廳點(diǎn)的。
Uber Eats 的動態(tài)定價策略需要平衡供給（司機(jī)）和需求（食客），否則最終消費(fèi)者要么面臨配送費(fèi)上漲、等待時間過長，要么面臨餐廳選擇受限。如果需求量顯著超過可用司機(jī)數(shù)量，UberEats 會暫時將餐廳從瀏覽和搜索界面隱藏，以緩解需求。
挑戰(zhàn)在于如何在熱門餐廳的供應(yīng)與配送物流管理（配送時間較長）之間取得平衡。最初，用戶搜索被屏蔽的特定餐廳時會看到錯誤消息，這會對他們的體驗(yàn)產(chǎn)生負(fù)面影響。
產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)根據(jù)用戶的意圖對用戶進(jìn)行細(xì)分。高意向用戶（搜索特定餐廳）即使這些餐廳被屏蔽，仍會在搜索結(jié)果中看到這些餐廳。對于瀏覽型用戶，則僅顯示未被屏蔽的餐廳。這種方法根據(jù)用戶意圖定制了餐廳的可見性，從而提升了高意向用戶和探索型用戶的體驗(yàn)。
這種有針對性的方法使利潤實(shí)現(xiàn)了個位數(shù)增長，相當(dāng)于增加了數(shù)百萬美元的利潤。開發(fā)成本雖然只有兩個沖刺，但在用戶體驗(yàn)和留存方面卻獲得了豐厚的回報。
實(shí)驗(yàn)揭示了理解用戶意圖并相應(yīng)地個性化體驗(yàn)的重要性。一個違反直覺的發(fā)現(xiàn)是，向高意向用戶顯示被屏蔽的餐廳，而不是將其隱藏，實(shí)際上提高了滿意度和訂單量。這表明，即使存在限制，承認(rèn)用戶的偏好也能增強(qiáng)信任和參與度，從而帶來顯著的經(jīng)濟(jì)收益。
Airbnb 早期的目標(biāo)是通過優(yōu)化促銷郵件中的信息來提升其推薦計劃的有效性。這項(xiàng)實(shí)驗(yàn)旨在確定哪種價值主張最能引起 Airbnb 用戶的共鳴。
Airbnb 需要找到最引人注目的方式，在促銷郵件中傳達(dá)其推薦計劃的優(yōu)勢。具體來說，目標(biāo)是了解用戶對利己主義信息和利他主義信息的反應(yīng)是否更積極。
Airbnb針對同一產(chǎn)品進(jìn)行了兩種不同價值主張的A/B測試：
自利方法：
郵件中強(qiáng)調(diào)，用戶邀請好友即可賺取 25 美元。
利他主義方法：
電子郵件強(qiáng)調(diào)，用戶將與朋友分享 25 美元。
利他主義電子郵件的表現(xiàn)優(yōu)于自利主義電子郵件，表明用戶對與朋友分享利益的信息的反應(yīng)比僅僅自己獲得獎勵的信息更好。
強(qiáng)調(diào)利他主義（與朋友分享利益）的訊息往往比利己主義的訊息更能提升#推薦量。來源：growsurf
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