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如何规避“买家的悔意”,让用户付费后不后悔?

发表日期:2018-01-06 08:07聚圣源浏览次数: 本文关键词:如何,规避,“,买家seo悔意,seo,让,用户,付费,后,

  最好的对策就是事前帮用户做选择、让用户决策的时候付出一点。

  

如何规避“买家的悔意”,让用户付费后不后悔?

 

  消费者:“走,我们去那边的百货商场看看,里面有很多商品” “不如上淘宝看看,里面什么都有”

  商家:“产品太少了,放多一点产品,满足不同客户的需求,让客户有更多的选择空间”

  现实生活中不论是商家还是消费者都倾向于更多的选择,更多的选择意味着能更好的满足需求,但是,现实真的是如此吗?

  很可惜,更多的选择不仅让消费者的满意度下降,有时候甚至会让消费者感到自己无能,请看以下例子。

  A.王先生想要买一条裤子,当他走进服装店看着琳琅满目的款式,服务员走过来简单的询问之后拿了其中不少款给王先生试穿,试了很多之后决心购买其中一件,可购买完之后,王先生有点后悔了,觉得之前一件的面料和舒适度更好一点。

  B.王先生这次要买一套房子,连续看了很多房子之后,左右权衡利弊始终下不了决心,怕买了这套好像那套感觉更好一点,或则又怕还有更好的尚未发现,最后拖了半年之久,房子还没买到。

  以上这两个例子A是“决定性后悔”是知道了购买的结果之后产生的悔意,B是“预期性后悔”是在做决定之前就已经后悔了。

  决定性后悔,不仅让人们常常对自己的决定产生怀疑,更会降低我们购买产品之后的满意度,因为人们总会觉得被拒绝的那些更好,或则还有更好的。

  预期性后悔,不仅让人们感到不满意,更让人们觉得自己无能,因为你总是在问自己,如果这个星期买这栋房子之后,下个星期却发生更好的怎么办,最后的结果就是无限期推迟决策。

  这些悔意的诞生通常不是由于选择过少了或则是无法选择带来的,而是由于选择太多,导致我们做每一次决策都很痛苦,因为总是在觉得被放弃的更好,或则担心还有更好的在前面。

  如果你每天都在为吃什么而痛苦,那么恭喜你,你预期性后悔了,每当你打开美团看着琳琅满目的菜品时,看了一遍又一遍,过程痛苦又耗时,还是不知道该吃啥,这时,同事说昨天试了家的菜品还不错要不要试,你如释重负的说,行,那也跟我来一份!

  过多的选择,往往需要人们去耗费大量的脑力去权衡每一件物品的利弊,而我们人类大脑每一次能处理的信息极其有限(50比特),这时候不仅让人们的决策机制瘫痪,为了逃避痛苦,人们会直接推迟决策或则不做决策。

  

如何规避“买家的悔意”,让用户付费后不后悔?

 

  哪怕是做了决策的事后,产生的机会成本也是人们产生悔意的因素之一,因为总是怀疑自己的选择是不是不够好,是不是其他的选择获得的利益更大,哪怕最后决策的结果确实还不够好,但总体还是受益了,人们也会痛苦不堪。

  假设你要买彩票,你决定在6和8之间选定一个作为购买数字,最后你决定选择8,最后开奖了,恭喜你中了100万,但是6数字中奖得更多,中了300万。

  最后,你不仅不开心,还在后悔自责为什么不选择6,哪怕你中了100万还是在痛苦。

  不管是事前的预期性后悔,还是事后的决定性后悔,事实证明,过多的选择才是产生后悔的根本性因素,前者让我们无法决策,后者让我们满意度下降,而这样的结果可不是商家愿意看到的。

  那么,这种尬尴的局面有没有破解之法呢?

  有的,本文将提供2招规避“买家悔意”的方法:

  预期性后悔——帮用户做选择。(提供市场线索)

  决定性后悔——一致性原理(让用户付出更多一点)

  一、帮用户做选择

  前面说过,当面临大量选项的时候,人们会容易预期性后悔,因为选择一个就意味放弃另外一个,要在大量的选择之中做出最佳的决策,人们就会面临决策瘫痪,最后过多的选择不仅没有带给我们幸福感,反而让我们痛苦不堪,而如果这时候有人能帮忙做选择的话,消费者非常乐意从痛苦中解脱出来。

  那到底该如何帮消费者做选择呢?

  提供3种市场线索,最大限度的减少用户的决策成本。

  1.用户评测(好评度)

  2.推荐机制

  3.简化策略

  用户评测

  用户评测可以帮用户做选择的主要原因是,预期性后悔一般都是在面临不确定性的情况下发生的,用户担心还有更好或则本身不够好的情况下一个个去权衡利弊。

  但是,如果通过用户评测的话,可以最大限度的避免用户在过多选择下权衡利弊,因为好评度越高就代表人多选择不会错等市场信号,相当于已经有更多的人帮我筛选出更好的结果,用户也不用费更多的时间精力去权衡。

  就好比你去商场里面吃饭,在面临过多的选项时,一般都会选择人多的地方吃,因为人多往往就代表好吃,很少出错,通过这样的方式人们可以省去做权衡的痛苦过程。

  推荐

  推荐机制是必不可少的一种帮用户做选择的手段,当用户面临艰难选择的时候,为了逃避痛苦,往往需要他人来帮忙做决策。

  上面例子说过,当你还在痛苦的选择要吃啥的时候,同事的推荐让你如释重负,哪怕这个选择看起来不是那么明智,但你还是希望有人能帮你做决策。

  在生活中,这样的例子数不胜数,早上起来常常要为了选择穿什么样的衣服而苦恼,但是,如果有人说,“今天就穿这一件吧,感觉挺好的”。可能你就会非常乐意接受,毕竟不用在痛苦的进行选择了。

  而在商业的应用中,电商们早已经洞悉到这一点,并且把推荐机制应用得炉火纯青,当你还在痛苦抉择的时候,电商平台通过“猜你喜欢”、“朋友喜欢”等个性化推荐机制来帮你快速筛选商品,这样不仅可以帮助用户减少搜索海量商品的时间成本,更加帮助用户减少试错成本。(朋友已经权衡试过了)

  简化策略

  如果以上这两点都做不到,那还有一种办法可以避免用户的预期性后悔,通过简化商品的选择,让用户没得选择或则最大限度减少选择。

  我们都知道大名鼎鼎的乔布斯和马克扎克伯格的穿着款式十年如一日,而他俩这么做的原因就是希望通过简化款式来避免每天做选择的时间成本,这样就可以把时间放在更重要的事情上面。

  

如何规避“买家的悔意”,让用户付费后不后悔?

 

  因为这样可以避免权衡对比的痛苦过程,同样,我们现在也能看到越来越多聪明的企业不再简单的追求大而全的产品策略,而是通过打造精而少的产品策略来减少用户的选择成本。

  比如现在很多企业流行打造单品爆款,而不是多条产品线齐下,而拥有过多选择产品的麦当劳肯德基们则通过组合商品来简化用户的选择。

  

如何规避“买家的悔意”,让用户付费后不后悔?

 

  总之,当你决定给用户更多选择的同时一定要帮用户做好选择,这样可以避免用户面临大量选择的预期性后悔和决策瘫痪等负面情况。

  二、一致性原理

  决定性后悔常常让人们享受不到买买买的乐趣,购买后的商品也会因后悔情绪让满意度骤降,但是,如果让用户在选择的时候付出多一点的话,则不会那么容易产生后悔情绪,这是因为付出得越多人们就会越珍惜。

  上世纪60年代有个著名的心理学实验,“所有的参与者都是女性,而且都是自愿加入一个性心理学的社团,实验安排为三组人,第一组被要求进入社团之前必须要在男性面前大声朗读有关性爱的文章(当时性观念还是非常保守),第二组则被要求适度的阅读有关性的文章,但不露骨,第三组并未要求安排任何的入会活动。

  然后,让所有的参与者听一段该社团的读书讨论(内容相当沉闷),并给予评价。

  结果显示,加入社团的要求愈严格,加入后对社团的评价就越高。“

  

如何规避“买家的悔意”,让用户付费后不后悔?

 

  这种情况可以用心理学上一个颇具影响力的理论来解释“认知失调理论”,即,当人们的行为跟态度矛盾的时候,就会产生认识失调,这时候,为了保持内心的平衡,人们往往会改变态度跟行为保持一致性,让自己的行为合理化。

  第一组女性为了加入社团而付出很大的代价,但是,加入后的活动讨论内容是相当的沉闷无趣,这时候就会产生认知失调,为了保持内心的平衡,人们会找到其他的理由来让自己的行为合理化(自我辩护),比如,虽然内容沉闷无趣,但是,社团里面的人际关系融洽,我很喜欢。

  这就是为什么能经常看到一些P2P跑路了之后,仍然有很大一部分人坚信创始人是被别人害的,而不愿相信是跑路的,因为这批人积蓄、嫁妆、养老钱、房、车全部都投在了里面并且还拉了不少亲朋好友进来。就算是钱不见了,他们也会找到外部理由来坚信自己的信念(创始人是被其他人害的),而不是当初自己的无知导致的结果。

  而在具体的商业应用上,我们也能看到不少这样的案例;有些学习社群需要通过邀请制、学长联名推荐,后面还要经过几轮面试,通过这样的方式来提高社群价值,学员经过一番努力加入该社群,也会愈加的珍惜,则不容易产生决定性后悔情绪。

  研究还发现,当人们为了抢购某件新发布的衣服,彻夜不眠通宵排队抢购,最终对商品的评价度也是最高的,当研究人员询问当事人购买到衣服的那一刻是什么感觉,当事人回答“心跳开始加速,和性爱是一样的”

  

如何规避“买家的悔意”,让用户付费后不后悔?

 

  在另一个实验上面也取得同样的结果,当安排两组参与者进行实验,一组是需要经过一些努力后才能得到一些糖果,而另一组则不需要经过任何努力即可得到糖果,最后两组人员对糖果的口味评分,结果显示,努力组的评分远远高于普通组。

  总之,如果你不想你的客户那么容易后悔,就请不要那么容易让TA得到,有时候让TA付出一点,满意度可能就会上升不少。

  结语

  在选择越来越多的现代里,一定要避免过多选择带来的痛苦,而当你不得不向客户提供更多选择的时候,为了预防客户的预期性和决定性后悔情绪,那么最好的对策就是事前帮用户做选择、让用户决策的时候付出一点。

  作者:付永承(微信公众号ID:kexueyingx)

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