決策、信念與行為偏差
認(rèn)知偏差多半會(huì)影響信念的形成、商業(yè)與經(jīng)濟(jì)決策、以及其他一般的人類(lèi)行為它們是可復(fù)制與再現(xiàn)的，面臨特定情境時(shí)，一般可預(yù)期人們會(huì)有相應(yīng)的偏差傾向。這是一篇深度總結(jié)的好文 。為了讓大家清楚地理解，每個(gè)知識(shí)點(diǎn)都設(shè)計(jì)了對(duì)應(yīng)的圖片，幫助讀者理解。
決策、信念與行為偏差
我們傾向于避免未知，決策時(shí)避開(kāi)資訊不足的選項(xiàng)，通過(guò)添加明確的細(xì)節(jié)來(lái)最大程度地減少歧義，從而提高轉(zhuǎn)化率。
示例
CTA 按鈕應(yīng)在其旁邊包含信息性標(biāo)簽，以清除不確定性。
不明確性效應(yīng)
人類(lèi)在進(jìn)行決策時(shí)，會(huì)過(guò)度偏重先前取得的資訊（這稱為錨點(diǎn)），即使這個(gè)資訊與這項(xiàng)決定無(wú)關(guān)。在進(jìn)行決策時(shí)，人類(lèi)傾向于利用此片段資訊（錨點(diǎn)），快速做出決定。
示例
通常被利用在消費(fèi)場(chǎng)景中的認(rèn)知偏差，通過(guò)前后對(duì)比來(lái)放大優(yōu)惠感知，進(jìn)而促進(jìn)用戶做出有利于我們的決策。
錨定效應(yīng)
在檢查所有可能的結(jié)果時(shí)，我們傾向于關(guān)注一些看起來(lái)合理且熟悉的事物，從而忽略了其他結(jié)果。
示例
你是否發(fā)布過(guò)一項(xiàng)你認(rèn)為會(huì)造成意外后果的功能，然后你就只盯著這個(gè)后果？
注意力偏差 Attentional Bias
我們認(rèn)為那些迅速躍入腦海的事情比那些不容易想起的事情更為常見(jiàn)和重要。因此，最近發(fā)生的、頻繁發(fā)生的、極端的、被記住的事情比大多數(shù)信息更有影響力。
示例
通過(guò)創(chuàng)建一些與眾不同的東西（在不影響一致性和熟悉度的情況下）讓你的設(shè)計(jì)被記住。
獲得性啟發(fā) Availability Heuristic
這個(gè)心理效應(yīng)有一個(gè)更簡(jiǎn)單的描述，叫做三人成虎，也就是一件事越常被公開(kāi)談?wù)?，人們就越相信這件事。
示例
創(chuàng)建一個(gè)醒目的標(biāo)語(yǔ)，并確保重復(fù)多次。如果可能，這個(gè)標(biāo)語(yǔ)以押韻結(jié)尾會(huì)更好。
我們不能輕易改變?nèi)藗兊男拍睿号c根深蒂固的信念相反的證據(jù)和論據(jù)無(wú)濟(jì)于事，只會(huì)鞏固信念的地位。
示例
通過(guò)情感辯論來(lái)影響他人的行為，不要嘗試直接改變他們的信念。
我們經(jīng)常會(huì)因?yàn)榇蠖鄶?shù)人以同一種方式思考，而改變我們自己的想法。
示例
我們?cè)谠O(shè)計(jì)中可以營(yíng)造出一種群體選擇的效果來(lái)吸引更多的用戶，通過(guò)展示購(gòu)買(mǎi)人數(shù)和滾動(dòng)播放購(gòu)買(mǎi)信息來(lái)體現(xiàn)出該商品的熱門(mén)，讓正在猶豫的用戶「隨大流」下單購(gòu)買(mǎi)。
從眾效應(yīng) Bandwagon Effect
我們更傾向于接受與我們的先驗(yàn)知識(shí)相符的論點(diǎn)，而拒絕對(duì)該論點(diǎn)的反駁。
示例
談?wù)摦a(chǎn)品的好處時(shí)，不要夸大其詞。如果它好到讓人無(wú)法相信，那么人們將不會(huì)相信它。
做出決定后，我們傾向于稱贊我們選擇的選項(xiàng)，然后降級(jí)其他選項(xiàng)。
示例
在用戶做出購(gòu)買(mǎi)決定并成功達(dá)成交易之后，是用戶分享產(chǎn)品（或添加評(píng)論）的絕佳時(shí)機(jī)；顯示肯定的信息，并祝賀他們達(dá)成了這一步驟以激勵(lì)用戶。
選擇支持偏差 Choice-Supportive Bias
當(dāng)人們本來(lái)就持有某種觀點(diǎn)時(shí)，對(duì)這種觀點(diǎn)的感知和注意度會(huì)被放大，會(huì)選擇性地回憶或收集關(guān)于它的事例。人們對(duì)于自己原本就相信的觀點(diǎn)會(huì)更容易接受，而把反面觀點(diǎn)擱置在一旁。
示例
在用戶研究中，當(dāng)你的預(yù)設(shè)想法是用戶對(duì)A設(shè)計(jì)的滿意度比B設(shè)計(jì)更高時(shí)，在研究中你可能會(huì)更關(guān)注用戶提到的A設(shè)計(jì)的優(yōu)點(diǎn)、收集更多用戶對(duì)于A設(shè)計(jì)的正面評(píng)價(jià)。當(dāng)用戶表示對(duì)A設(shè)計(jì)滿意時(shí)，會(huì)覺(jué)得“果然是這樣”。這種偏誤會(huì)讓你遺漏許多其它信息。
確認(rèn)偏差 Confirmation Bias
當(dāng)我們是某個(gè)領(lǐng)域的專家時(shí)，會(huì)不知不覺(jué)假設(shè)其他人和我們具有相同的理解能力，尤其是對(duì)于專業(yè)術(shù)語(yǔ)的使用。
示例
考慮一下大多數(shù)用戶，他們的技術(shù)水平可能不如你想象的那樣，并且對(duì)你熟悉的事物也不太熟悉。
知識(shí)的詛咒 Curse of Knowledge
引入第三個(gè)選項(xiàng)來(lái)加強(qiáng)舊選項(xiàng)的吸引力。
示例
假設(shè)有產(chǎn)品 A 和 B，以下是顧客可以選擇的選項(xiàng)：
(1) ￥100 – A
(2) ￥300 – B
(3) ￥300 – A + B
在這個(gè)情景，（2）是“誘餌”，用來(lái)引導(dǎo)顧客選擇“目標(biāo)選項(xiàng)”（3）。
誘餌效應(yīng) Decoy Effect
在有比較項(xiàng)存在的時(shí)候，我們對(duì)微小的差異變得敏感，而實(shí)際上，這些差異并不是很大。
示例
在競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手旁邊展示你的產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)，以便用戶注意到差異，即使是一個(gè)很小的差異。
和沒(méi)有擁有的物品相比，用戶更傾向于保留自己擁有的物品。他們傾向于高估自己擁有的東西，而忽略其客觀的市場(chǎng)價(jià)值。
示例
稟賦效應(yīng)是損失規(guī)避（loss aversion）的一種表現(xiàn)形式，免費(fèi)試用是稟賦效應(yīng)的最常見(jiàn)用法。一旦用戶開(kāi)始使用某種產(chǎn)品并投入了一段時(shí)間，那么在試用期結(jié)束時(shí)，他們很難放手而停止使用。當(dāng)用戶準(zhǔn)備離開(kāi)時(shí)，他們會(huì)覺(jué)得自己即將失去很多美好的事物。
稟賦效應(yīng) Endowment Effect
指?jìng)€(gè)體在解決問(wèn)題時(shí)往往只看到某種事物的通常功能，而看不到它其他方面可能有的功能。這是人們長(zhǎng)期以來(lái)形成的對(duì)某些事物的功能或用途的固定看法。
示例
當(dāng)產(chǎn)品挑戰(zhàn)到現(xiàn)有的使用傳統(tǒng)時(shí)，可能會(huì)引起一些可用性挑戰(zhàn)。請(qǐng)確保進(jìn)行可用性測(cè)試，并嘗試提前解決這些潛在的問(wèn)題。
也稱佛瑞效應(yīng)。人們會(huì)對(duì)于他們認(rèn)為是為自己量身定做的一些人格描述給予高度準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)，而這些描述往往十分模糊及普遍，以致能夠放諸四海皆準(zhǔn)適用于很多人身上。
示例
在產(chǎn)品文案中，盡量避免使用“大家”，“用戶”等描述，使用諸如“你”，“你的”之類(lèi)的可以更貼近用戶，人們理解規(guī)范性信息時(shí)，存在一種選擇性代入感，這種代入感會(huì)讓人無(wú)意識(shí)地專注于選擇貼合自己認(rèn)知和經(jīng)驗(yàn)，從而產(chǎn)生一種“我也是這樣”的歸屬感。
框架效應(yīng)的意義是，面對(duì)同一個(gè)的問(wèn)題，在使用不同的描述后，人們會(huì)選擇乍聽(tīng)之下較有利或順耳的描述作為方案。
示例
在大多數(shù)情況下，正向表達(dá)（例如玻璃杯已滿一半）的轉(zhuǎn)換率會(huì)更高。
框架效應(yīng) Framing Effect
首次引起我們注意后，我們很快就會(huì)從很多地方注意到相關(guān)信息。例如，如果某人想購(gòu)買(mǎi)一輛新車(chē)，通常會(huì)突然發(fā)現(xiàn)到處都是這輛車(chē)。
示例
推動(dòng)廣告系列時(shí)，使訪問(wèn)者在不同的營(yíng)銷(xiāo)渠道中接觸相同的內(nèi)容，讓別人覺(jué)得你的產(chǎn)品周?chē)际牵由钸@種新產(chǎn)品的印象。
后視偏見(jiàn)會(huì)讓人沉迷于“我早就預(yù)料到了”這種感受當(dāng)中，無(wú)法真正從事件中汲取到有用的經(jīng)驗(yàn)，也難以用公平的眼光來(lái)評(píng)判客觀事物和他人，主觀上也很容易選擇性地忽略許多客觀事實(shí)。
示例
后視偏見(jiàn)會(huì)給人帶來(lái)快感，但也會(huì)在工作中影響決策的正確性和公平性，從而帶來(lái)潛在風(fēng)險(xiǎn)。糾正后視偏見(jiàn)的方法就是在知道事情結(jié)果之前，記錄下自己的想法，事后做驗(yàn)證并統(tǒng)計(jì)相關(guān)數(shù)據(jù)。
后見(jiàn)之明偏差 Hindsight Bias
又稱現(xiàn)時(shí)偏差，人們更傾向于獲取即時(shí)收益，而非未來(lái)的更大收益。
示例
為用戶的立即購(gòu)買(mǎi)提供小折扣（或免費(fèi)送貨），而非承諾他們?cè)趯?lái)購(gòu)買(mǎi)時(shí)提供更大的折扣。
當(dāng)下偏差 Current Moment Bias
我們傾向于同情一個(gè)特定的人而不是匿名的某一個(gè)人。
示例
在講產(chǎn)品故事時(shí)，請(qǐng)使用個(gè)體案例，而非一般性陳述。
可辨識(shí)受害者效應(yīng) Identifiable Victim Effect
宜家效應(yīng)是指人們傾向于高度評(píng)價(jià)他們參與創(chuàng)造的產(chǎn)品，消費(fèi)者對(duì)于一個(gè)物品付出的勞動(dòng)（情感）越多，就越容易高估該物品的價(jià)值。
示例
利用宜家效應(yīng)提高用戶粘性的核心是創(chuàng)造低投入、高回報(bào)、高貢獻(xiàn)價(jià)值的任務(wù)，保證用戶能夠完成任務(wù)的基礎(chǔ)上貢獻(xiàn)自己的價(jià)值。在學(xué)習(xí)場(chǎng)景中我們可以利用宜家效應(yīng)提高用戶粘性，將用戶留下來(lái)堅(jiān)持學(xué)習(xí)。
22. 宜家效應(yīng) IKEA Effect
我們傾向于高估未來(lái)情緒狀態(tài)的持續(xù)時(shí)間或強(qiáng)度。
示例
描繪在沒(méi)有你的產(chǎn)品或服務(wù)下用戶會(huì)遭遇的問(wèn)題，然后，介紹你的產(chǎn)品會(huì)如何解決這些問(wèn)題。
因測(cè)量誤差所導(dǎo)致的一種偏誤現(xiàn)象，有時(shí)亦稱為觀察偏誤或分組錯(cuò)誤。
示例
在展示產(chǎn)品或服務(wù)時(shí)（在網(wǎng)站上或app內(nèi)），請(qǐng)確保附有詳細(xì)說(shuō)明的照片。在產(chǎn)品說(shuō)明中獲得的信息越多，用戶獲得的保證就越大。
我們?cè)谀臣律贤度朐蕉嗑驮诫y放棄它。因此，我們往往會(huì)繼續(xù)執(zhí)行這個(gè)走向失敗的行動(dòng)，僅僅是因?yàn)槲覀冞^(guò)去已經(jīng)在此投入了過(guò)多的時(shí)間、金錢(qián)或精力。
示例
當(dāng)游戲玩家支付了每月30元的會(huì)員費(fèi)時(shí)，很多人會(huì)強(qiáng)迫自己繼續(xù)玩游戲，因?yàn)樗麄円呀?jīng)在虛擬游戲中投入了大量時(shí)間和金錢(qián)。
指人們面對(duì)同樣數(shù)量的收益和損失時(shí)，認(rèn)為損失更加令他們難以忍受。損失帶來(lái)的負(fù)效用為收益正效用的2至2.5倍。損失厭惡反映了人們的風(fēng)險(xiǎn)偏好并不是一致的，當(dāng)涉及的是收益時(shí)，人們表現(xiàn)為風(fēng)險(xiǎn)厭惡；當(dāng)涉及的是損失時(shí)，人們則表現(xiàn)為風(fēng)險(xiǎn)尋求。
示例
限制特價(jià)交易的時(shí)間以產(chǎn)生緊迫感：“此優(yōu)惠在x小時(shí)內(nèi)結(jié)束”。
損失趨避 Loss Aversion
人們會(huì)單純因?yàn)樽约菏煜つ硞€(gè)事物而產(chǎn)生好感。它表明某一外在刺激，僅僅因?yàn)槌尸F(xiàn)的次數(shù)越頻繁（使個(gè)體能夠接觸到該刺激的機(jī)會(huì)越多），個(gè)體對(duì)該刺激將越喜歡。
示例
堅(jiān)持使用用戶熟悉的 UI 概念、行為、術(shù)語(yǔ)、符號(hào)和圖標(biāo)。在營(yíng)銷(xiāo)材料、網(wǎng)站和產(chǎn)品上保持一致來(lái)優(yōu)化漏斗，用詞保持和行業(yè)術(shù)語(yǔ)一致，確保你的用戶感到舒適。
單純接觸效應(yīng) Mere Exposure Effect
相比于中性或者積極的事物，具有負(fù)面影響的事物對(duì)人們的心理影響更大。
示例
通過(guò)解決負(fù)面體驗(yàn)來(lái)說(shuō)明你的產(chǎn)品價(jià)值，如果希望自己的故事能夠產(chǎn)生更大的影響,就要嘗試多展現(xiàn)情感上負(fù)面的內(nèi)容。
負(fù)面偏差 Negativity Bias
當(dāng)我們承受壓力時(shí)，我們沒(méi)有想到風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能性。結(jié)果，較小的風(fēng)險(xiǎn)可能會(huì)被高估或被忽略。
示例
在轉(zhuǎn)換漏斗中，最小的不確定性可能導(dǎo)致用戶對(duì)產(chǎn)品的不信任并停止使用。需要確保所有細(xì)節(jié)均清晰明了并預(yù)先顯示，尤其是涉及金錢(qián)的事物，例如總成本，折扣（如果存在），附加成本等。
忽略可能性 Neglect of Probability
與別人相比，我們經(jīng)常高估自己成功的幾率。
示例
請(qǐng)確保產(chǎn)品沒(méi)有隱藏任何可能破壞樂(lè)觀偏見(jiàn)的令人不愉快的功能（例如額外的費(fèi)用，可能的延誤等）。
我們故意避免負(fù)面信息（或與我們的期望不一致的反饋），認(rèn)為如果我們把頭埋在沙子里，它們就會(huì)消失。
示例
與客戶支持一起并肩工作，主動(dòng)去看什么讓用戶困惑，從處理用戶投訴中可以學(xué)到很多東西。
我們傾向于低估完成一項(xiàng)任務(wù)所需的時(shí)間，通常規(guī)劃謬誤會(huì)導(dǎo)致時(shí)間超支，成本超支或收益不足。將大型任務(wù)分解為較小的部分有助于解決這些問(wèn)題。
示例
將你的初始估算值乘以2，不，實(shí)際上是3。這樣做不是因?yàn)槟銘卸瑁且驗(yàn)槟愕墓烙?jì)可能是錯(cuò)誤的。
當(dāng)我們感到某人（或某物）試圖剝奪或限制我們的選擇時(shí)，對(duì)抗心理就會(huì)發(fā)生。當(dāng)它發(fā)生時(shí)，我們有一種抵制它并采取相反行動(dòng)的沖動(dòng)。
示例
當(dāng)你與用戶“爭(zhēng)論”他的選擇時(shí)要小心，說(shuō)服對(duì)方時(shí)必須循循善誘，永遠(yuǎn)不要與用戶直接對(duì)抗。
人們經(jīng)常會(huì)高估自己控制沖動(dòng)行為的能力。
示例
我們都認(rèn)為“標(biāo)題黨”屬于旁門(mén)左道，但我們還是陷入其中，不是嗎？
自制偏差 Restraint Bias
人們會(huì)更容易把有韻律的、押韻的句子，當(dāng)作是真實(shí)和準(zhǔn)確的。一句話只要變得有韻律了，那么就更有說(shuō)服力了。
示例
大部分廣告語(yǔ)都朗朗上口，非常洗腦。
所以，盡可能的把你的產(chǎn)品文案變得有韻律感，這樣更容易說(shuō)服用戶。
也稱佩爾茲曼效應(yīng)。當(dāng)我們感覺(jué)到更大的風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，我們會(huì)變得更加謹(jǐn)慎，而當(dāng)我們受到更多保護(hù)時(shí)，我們就會(huì)沒(méi)那么謹(jǐn)慎。
所以當(dāng)我們知道在已經(jīng)采取了很多安全措施以后，我們更有可能采取冒險(xiǎn)的方式行事。
示例
在購(gòu)買(mǎi)或注冊(cè)前讓用戶對(duì)產(chǎn)品產(chǎn)生盡可能的安全感，讓他們獲得信心和信任。
我們對(duì)事物的看法在很大程度上受到期望的影響，當(dāng)人們集中注意力時(shí)，人們會(huì)從環(huán)境中過(guò)濾掉事物。
示例
產(chǎn)品的轉(zhuǎn)化漏斗并沒(méi)有在用戶登錄時(shí)開(kāi)始，而是在用戶首次看到你的廣告時(shí)就開(kāi)始了。營(yíng)銷(xiāo)信息與產(chǎn)品提供內(nèi)容之間的不一致會(huì)讓你的用戶大失所望，從而導(dǎo)致轉(zhuǎn)化率的下降。在所有媒介上（漏斗的各個(gè)階段）的消息一致將為用戶帶來(lái)正確的期望，從而提高轉(zhuǎn)化率。
過(guò)度關(guān)注幸存下來(lái)的人或事物，忽略那些被篩選掉的人或事物（可能因?yàn)闊o(wú)法觀察到），從而得出錯(cuò)誤的結(jié)論。
示例
在需求分析和調(diào)研過(guò)程中，如果忽視了幸存者偏差，很有可能搜集到的數(shù)據(jù)，體現(xiàn)的僅僅只是少部分用戶的需求和想法，最終將偽需求和小眾需求當(dāng)作主要需求來(lái)作為設(shè)計(jì)，從而讓產(chǎn)品從一開(kāi)始就走向萬(wàn)劫不復(fù)。
我們喜歡確定性，即使它適得其反。在有其他方案可以降低整個(gè)風(fēng)險(xiǎn)的情形下，仍傾向于完全消除某一項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)的偏見(jiàn)。一個(gè)例子是刻意降低個(gè)人負(fù)責(zé)領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)，可是代價(jià)是整個(gè)組織風(fēng)險(xiǎn)的上升。
示例
提供退款保證和無(wú)風(fēng)險(xiǎn)試用，以降低風(fēng)險(xiǎn)水平，使你的用戶感到安全。
零風(fēng)險(xiǎn)偏差 Zero-Risk Bias
我們根據(jù)產(chǎn)品的外觀或服務(wù)方式來(lái)感知其價(jià)值。正如人們所說(shuō)：全部在包裝中！
示例
設(shè)計(jì)對(duì)于產(chǎn)品的成功比你想象的更為重要，多余的空間，錯(cuò)誤的邊框顏色和未對(duì)齊的文字，都會(huì)影響轉(zhuǎn)化率，確保UI設(shè)計(jì)的優(yōu)先程度。
感知價(jià)值偏差 Perceived Value Bias
又稱選擇超載。當(dāng)出現(xiàn)太多選擇時(shí)，我們的大腦就會(huì)癱瘓，很難進(jìn)行選擇。
示例
選擇太多 = 轉(zhuǎn)換率低
分析癱瘓 Analysis Paralysis
我們將稀缺物品的價(jià)值提高，將高可用性物品的價(jià)值降低。
害怕錯(cuò)過(guò)（FOMO: fear of missing out ）使我們更容易受到誘惑和沖動(dòng)，并促使我們做出輕率的決定。
示例
使用“限時(shí)優(yōu)惠”，“有限數(shù)量” 等修辭來(lái)形容你的產(chǎn)品或服務(wù)。給人的印象是許多人正觀看此項(xiàng)目，并隨時(shí)可以搶走最后的幾件物品。
稀缺效應(yīng) Scarcity Effect
我們認(rèn)為那些處理速度更快、更流暢、更順利的事物具有更高的價(jià)值。有時(shí)不合邏輯的論點(diǎn)在溝通良好的情況下（由有權(quán)威和經(jīng)驗(yàn)的人提出）也可能會(huì)贏得勝利。
示例
Fluency Heuristic
社會(huì)偏差這些偏差大多是由歸因偏差導(dǎo)致。
社會(huì)偏差
行動(dòng)者喜歡將他們自己的行為歸因于情境性因素，而觀察者喜歡將同樣的行為歸因于行動(dòng)者穩(wěn)定的人格素質(zhì)。
示例
我們會(huì)用外在、不可控的情境性原因來(lái)解釋自己的行為，比如上班遲到是因?yàn)槁飞铣隽艘馔狻５钱?dāng)我們作為觀察者，試圖對(duì)別人的行為進(jìn)行解釋時(shí)，我們會(huì)用內(nèi)在的、穩(wěn)定的人格原因來(lái)解釋，比如上班遲到是因?yàn)樗麘?、沒(méi)有時(shí)間觀念。
我們無(wú)法認(rèn)識(shí)到我們?nèi)狈δ芰?，并且由于無(wú)法分辨能力好與能力差的不同，因而認(rèn)為大家都一樣。
示例
達(dá)克效應(yīng) Dunning–Kruger Effect
人們傾向于高估別人對(duì)自己的認(rèn)同程度，想象其他人像我們一樣，并分享我們的觀點(diǎn)，信念，偏好，價(jià)值觀和習(xí)慣，認(rèn)為所有人以同樣的方式思考。
示例
在沒(méi)有涉足政壇（或特定國(guó)家）的情況下，你最近對(duì)你所在國(guó)家的選舉結(jié)果是否感到驚訝？
解釋他人行為時(shí)，歸因于內(nèi)在特質(zhì)（一定是他有這樣的人格，才做出這樣的行為），而非外在情境（也許是情勢(shì)所迫，或這個(gè)場(chǎng)所有特殊的潛規(guī)則）。
基本歸因謬誤是矛盾和問(wèn)題的常見(jiàn)來(lái)源，而且這種認(rèn)知偏差存在于用戶也同樣存在于設(shè)計(jì)師本身。
示例
需要設(shè)計(jì)師能夠清楚地分辨「我的觀點(diǎn)」和「我的行為」，能夠真正將自己從自己所處的立場(chǎng)、角色、職能上抽離出來(lái)，復(fù)盤(pán)整個(gè)局面。首先接納全部的現(xiàn)實(shí)，包括他人的想法、觀點(diǎn)，先不去判斷對(duì)錯(cuò)，明白事物的動(dòng)態(tài)變化過(guò)程。不要再單一地去判斷，因?yàn)槿魏我粋€(gè)視角必然會(huì)存在一個(gè)立場(chǎng)，它們是當(dāng)前事物諸多層面中的一方面而已。
暈輪效應(yīng)是指使用一個(gè)人（或事物）的一種品質(zhì)來(lái)對(duì)該人或事物進(jìn)行整體判斷，換句話說(shuō)，我們對(duì)一個(gè)人、一個(gè)產(chǎn)品、一家公司或一個(gè)品牌的最初印象會(huì)影響我們對(duì)其整體特征的解讀。
示例
通過(guò)使用權(quán)威照片和可建立信任關(guān)系的視覺(jué)效果來(lái)充分利用這種具有啟發(fā)式的方法。
群內(nèi)偏差常被用來(lái)引導(dǎo)用戶決策，它是指人們會(huì)在認(rèn)知上傾向于自己所屬的群體。在體驗(yàn)設(shè)計(jì)中利用群內(nèi)偏差的關(guān)鍵點(diǎn)在于打造群體歸屬感，借由小群體的力量影響用戶的決策。
示例
比如 Booking 在查看評(píng)論的區(qū)域加入了篩選評(píng)論語(yǔ)言這一按鈕，雖然設(shè)計(jì)的本意可能是為了方便用戶更好地理解評(píng)論內(nèi)容，但是在真實(shí)的使用過(guò)程中可以發(fā)現(xiàn)，用戶更加信任自己所選標(biāo)簽內(nèi)的評(píng)論內(nèi)容，因?yàn)橥Z(yǔ)言往往意味著來(lái)自相同的國(guó)家或者相近的文化背景，用戶通過(guò)這種方式找到一個(gè)小群體，然后被影響進(jìn)而做出與群體內(nèi)人們更為相似的決策。
群內(nèi)偏差 Ingroup Bias
我們認(rèn)為權(quán)威人士給出的建議準(zhǔn)確性更高，并且更容易受到該建議的影響（即使事物主體與該人物的權(quán)威性無(wú)關(guān)）。
示例
通過(guò)宣傳產(chǎn)品的知名推薦來(lái)建立權(quán)威:
權(quán)威偏見(jiàn) Authority Bias
得寸進(jìn)尺法又譯登門(mén)坎效應(yīng)，是一種通過(guò)先提出一個(gè)簡(jiǎn)單的小請(qǐng)求來(lái)說(shuō)服用戶同意一個(gè)較大請(qǐng)求的勸說(shuō)方法。
示例
得寸進(jìn)尺法 Foot-in-the-Door Technique
記憶錯(cuò)誤與偏差在心理學(xué)和認(rèn)知科學(xué)中，記憶偏差是一種認(rèn)知偏差，導(dǎo)致記憶的強(qiáng)化、弱化（包括能否想起的機(jī)會(huì)、想起所需的時(shí)間，或兩者皆有），或者記憶內(nèi)容的改變。
Memory errors and biases
我們會(huì)容易忘記可以在網(wǎng)上輕松找到的信息。
示例
你還記得你最好的朋友或孩子的電話號(hào)碼嗎？
Google Effect
當(dāng)信息被認(rèn)為是有趣或幽默時(shí)，我們會(huì)更好地記住信息。這可以幫助提高產(chǎn)品的轉(zhuǎn)化率，并有助于整體業(yè)務(wù)的提升。
示例
在用戶可能感到沮喪的情況下不要幽默。例如，如果你的應(yīng)用與舊設(shè)備不兼容，請(qǐng)不要用有趣的方式說(shuō)出來(lái)，因?yàn)榇藭r(shí)用戶可能很沮喪，無(wú)法感知幽默。
重復(fù)的事情越多，我們就越相信。
示例
在廣告，網(wǎng)站，App Store頁(yè)面，登錄頁(yè)，新聞通訊等一次又一次地重復(fù)你的消息（主要好處，主要區(qū)別）
用戶不僅僅根據(jù)平均或所有體驗(yàn)的總和來(lái)評(píng)估體驗(yàn)，取而代之的是，他們的大腦會(huì)嚴(yán)重地偏向峰值（高或低）和體驗(yàn)的終點(diǎn)，峰值如果是愉悅的話，通常對(duì)應(yīng)了用戶旅程中令人難忘的愉悅感。
示例
通過(guò)使產(chǎn)品的最佳功能變得更好，保持產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)并提高產(chǎn)品高峰。另外也不要忽視產(chǎn)品的“購(gòu)買(mǎi)后”體驗(yàn)，確保以精湛的品味結(jié)束體驗(yàn)。
峰終法則 Peak-End Rule
圖片和圖像比一千個(gè)單詞更容易被記住。
示例
始終在內(nèi)容中包含圖像，出色的視覺(jué)效果將提高轉(zhuǎn)化率。
又稱近時(shí)效應(yīng)、序位效應(yīng)。列表開(kāi)頭和結(jié)尾的項(xiàng)目比中間的項(xiàng)目更容易被用戶記住。
示例
如果你打算展示一長(zhǎng)串信息，請(qǐng)確保第一個(gè)是最重要的內(nèi)容。
首因效應(yīng) Primacy Effect
當(dāng)很多信息一起呈現(xiàn)時(shí)，醒目的信息和被特別強(qiáng)調(diào)的信息會(huì)比其他信息更容易被人們記住。
示例
確保CTA按鈕以不同的樣式，大小，顏色和位置顯示出來(lái)，以達(dá)到不同的目的。
Von Restorff Effect
進(jìn)行中的任務(wù)會(huì)產(chǎn)生特定于任務(wù)的張力。當(dāng)任務(wù)完成時(shí)，這種壓力可以緩解，但如果任務(wù)被中斷，它將保持不變。這種張力使相關(guān)信息更易于訪問(wèn)和記憶。
示例
顯示一個(gè)不完整的進(jìn)度欄，以鼓勵(lì)用戶實(shí)現(xiàn)自己的目標(biāo)。
統(tǒng)計(jì)與幾率偏差幾率性推論是指根據(jù)有關(guān)幾率的資訊推論事情的可能性，而幾率的估算通常來(lái)自統(tǒng)計(jì)資料，因此兩者密不可分。
Statistical and probability bias
我們傾向于忽略一般信息，而只關(guān)注特定案例。
示例
不要只分享那些冷冰冰的產(chǎn)品信息。相反地，展示其他相關(guān)用戶或公司的評(píng)價(jià)、用例。如果你想更具有說(shuō)服力 —— 把你的量化數(shù)據(jù)和一些個(gè)人故事相結(jié)合。用量化數(shù)據(jù)合理地支持你的觀點(diǎn)。具體的例子會(huì)在情感上傳遞你想表達(dá)的信息。
我們錯(cuò)誤地認(rèn)為，如果在給定時(shí)期內(nèi)某件事情頻繁發(fā)生，那么這件事情在將來(lái)發(fā)生的幾率就會(huì)很小。
示例
堅(jiān)持事實(shí)，少依靠直覺(jué)，更多的依靠數(shù)據(jù)。
賭徒謬誤 Gambler’s Fallacy
錯(cuò)誤地認(rèn)為經(jīng)歷過(guò)成功的人更有可能在其他嘗試中進(jìn)一步獲得成功。一般是在某人近來(lái)做某事很成功時(shí)，認(rèn)為他未來(lái)做同一件事也會(huì)很成功，而忽略其成功可能只是隨機(jī)與巧合導(dǎo)致。
示例
通過(guò)強(qiáng)調(diào)一系列成功案例來(lái)建立自己的強(qiáng)大品牌。
Hot-Hand Fallacy
我們經(jīng)常忽略樣本大小并貿(mào)然下結(jié)論，即使樣本數(shù)量還未達(dá)到足夠的統(tǒng)計(jì)量。
示例
與客戶溝通很重要，但不要把產(chǎn)品設(shè)想建立在幾次面談的基礎(chǔ)上。使用大量數(shù)據(jù)，并根據(jù)實(shí)際數(shù)據(jù)而非假設(shè)來(lái)做出產(chǎn)品決策。
實(shí)驗(yàn)與研究偏差這是一些科學(xué)實(shí)驗(yàn)或統(tǒng)計(jì)研究容易發(fā)生的偏差。
某些類(lèi)型的用戶被無(wú)意中從研究參與者池中剔除了。亦可理解為以偏概全，即以局部事例解釋整體原因。
示例
你正在設(shè)計(jì)自行車(chē)跟蹤應(yīng)用，需要對(duì)騎行者進(jìn)行研究。你決定采訪并觀察北京市的自行車(chē)騎行者，但你沒(méi)有意識(shí)到他們的騎行行為習(xí)慣可能與居住在山丘多的郊區(qū)的騎行者有很大不同。因此你的研究成果可能有不適用于所有目標(biāo)受眾的風(fēng)險(xiǎn)。
研究者有時(shí)可能會(huì)期望出現(xiàn)某種結(jié)果，他們無(wú)意識(shí)地操縱了試驗(yàn)過(guò)程，或者錯(cuò)誤地解釋實(shí)驗(yàn)結(jié)果，導(dǎo)致研究結(jié)果嚴(yán)重歪曲。
示例
在用戶研究中，研究者的表情、肢體語(yǔ)言等都可能會(huì)反映出自己所期待的結(jié)果，如果用戶察覺(jué)到了這些，就可能做一些迎合研究者期望的反應(yīng)。
我們傾向于多表達(dá)符合社會(huì)期許的事情，而隱瞞那些不符合社會(huì)預(yù)期的事情。例如在詢問(wèn)是否有不良嗜好、性伴侶數(shù)量時(shí)，大家會(huì)有意無(wú)意地隱瞞或淡化實(shí)情。
示例
社會(huì)證明是建立信任的好方法。以下是可在產(chǎn)品頁(yè)面上使用的一些示例：
不要說(shuō)“我們很棒，因?yàn)椤?，而是通過(guò)其他人來(lái)證實(shí)。
當(dāng)獲得的獎(jiǎng)勵(lì)出乎意料之外，我們獲得獎(jiǎng)勵(lì)的喜悅感就會(huì)增加。
示例
為用戶提供每日優(yōu)惠，免費(fèi)獎(jiǎng)金，獎(jiǎng)?wù)拢?jiǎng)品等。每天創(chuàng)建的“動(dòng)作”越多，用戶就越會(huì)感受到與產(chǎn)品的聯(lián)系。
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