Vol.20200830:我们是否真的明白被什么所激励

本期内容主题是,激励。选择这个主题的原因是,最近接手了一些社区设计的工作,相对于交易平台来说,其动机更加复杂,激励手段更分散。另一个原因是,在设计 flomo 的过程中,也在不停地思考,如何激励使用者更多的记录自己的想法。

从另一个角度来看,产品本身的成败很少因为功能的多少,而是激励机制的失效。曾经有个朋友跟我分享过一个切身经历,当年小红书刚开始火的时候,他如法炮制了一个功能几乎一样的产品。但是对于社区初始化的人群却不如小红书的高端,更多的是从搜索引擎直接投放,带来了许多三四线城市的用户。早年听小红书的朋友分享过其第一批启动用户,是以媒体圈的人为主,主要给她们一个「炫耀」生活的地方(毕竟发朋友圈有点太过分了),而后者用户来这里分享的动机,是希望能找到更便宜的化妆品(以及领取补贴奖励),继而导致客单价过低,社区粘性差,无法产生更高的价值。

生活中错误的激励也比比皆是,尤其是用金钱直接来刺激。我一直有个强烈的观点,对于大多数产品和背后的经营者来说,一旦用了金钱来直接刺激,要么是说明自己无招可用了,要么是极大地傲慢,或者根本没有仔细的调查用户的动机。

另外向大家道个歉,因为上周工作事情上突然繁杂起来,会议增多,本期内容少推荐了一篇(含温故知新共四篇)。主要是因为好多个议题都在研究中,如社区的激励体系和货币体系、交易平台中瓶颈如何定义及弹性和非弹性供给之前的差异及解决方案等话题。这些内容要么尚未形成体系,要么在验证中未得到答案,虽然硬凑也是可以的,但是总觉得这样是对彼此的不负责任。

其实,沉思录里希望分享的不但是信息半衰期长的内容,更希望是经过验证和思考的,介于宏观和微观之间的「中观」内容,即有一定的思考也要能给出落地执行的方案和思考。后续我会重新安排个人精力,确保质量平稳输出。

另外也想问问大家,你们最近在研究什么你觉得很有价值的问题?(直接回复邮件即可),也希望从大家的研究中,得到更多启发:)

近期更新:

  • pmthinking.com 官网可以方便的查看历史邮件。但需要重新开一个权限(需要你的邮箱),有需要的同学请回复此邮件给我。

机制设计理论及何谓激励人(Homo Incitatus)

最近在看一本书《共同利益经济学》,作者是来自法国的让 · 梯若尔。之前俞军老师曾在群里推荐过他:一份 IDEAS 经济学家排名,持续更新全球5万名经济学家按论文引用转载等数据的排名,梯若尔的最新排名是第5。对于互联网人来说,平台、网络效应等词均出自梯若尔的研究。

这本书信息量极大,所以啃得很慢。不过作者在前言中也写道,本书各个章节相对独立,所以可以根据需要来阅读。结合最近遇到的如何设计激励机制的问题,我主要读了其中关于信息经济学和经济学扩展部分。

先阐述一个概念,何谓信息经济学:信息经济学研究的问题则是决策各方的行为发生相互影响时存在着非对称信息。非对称信息指的是某些参与人拥有但另一些参与人不拥有的信息,而不是讲各种可能的信息。

信息经济学建立在两个基本概念上:

  • 道德风险(moral hazard):某人的行为可能不会被交易对方(或委托人)观察到,但是可能会影响到后者,或者可能不会被法庭观察到,但在发生诉讼时,又要强制执行合同(即隐藏行动)
  • 逆向选择(adverse selection):指双方签订合同时,代理人可能拥有私人信息(即双方信息不对称,即隐藏知识、信息)

按不对称信息发生的时间,在事前发生的信息不对称会引起逆向选择问题,而事后发生的信息不对称会引起道德风险问题。

在我们平台就一直会出现这两种情况:

比如医生到底该不该给用户开处方,就是一个典型的「道德风险」。如果过分激励,比如通过订单金额给与提成,则医生行为会得到短期强激励,继而扭曲行为给患者开不必要的药品。而如果没有激励,则为了规避风险(毕竟开处方还是有出错的概率,虽然很小),医生倾向于不做这个行为,导致需要购药的用户没有获得处方。而用户对医生的动机无法观察,所以这时候就要去设计某种机制,来让医生的行为和用户的预期达到一致。

而「逆向选择」则是我们无法对医生的医术进行完全准确客观的评估(毕竟 34 个科室上万人,加上不停有新医生加入),如果缺乏机制设计,最终会导致劣币驱逐良币,尤其是所在医院很好,但是医德很差的这群人。

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激励机制:塑造行为的隐藏力量

工作中经常看到错误的激励带来的悲剧:在日常运营过程中,势必对于某些新业务或者新功能进行补贴,而对于金钱这种外在的强激励来说,效果非常明显,但是长期来看也会扼杀所有主动性的行为。遗憾的是在许多公司,往往是不合理的公司激励(比如只看重某些指标),导致了运营对于平台供需双方进行不合理的激励(滥发补贴),从长期来看,对于生态系统是毁灭性的。

从另一个角度来看,如果缺乏激励系统,许多事情都很难坚持。我一直对现有的笔记工具有一个不同的看法(这也是设计 flomo 的初衷),相比我们不知道如何建立知识之间的联系,记不住相关的内容来说(比如所谓的双链、Graph 视图),我们实际上缺乏的是,持续有效的坚持记录的习惯 —— 只有当积累的数量达到一定程度之后,才能引起知识之间关联的量变,而大多数产品只关注了前者,而忽略了后续对人们行为的影响。

所谓激励,其实就是对某种行为的强化,继而让其产生肌肉记忆(或者说思维惯性)。在斯金纳的研究中,一致性和时间性是最重要的手段。

  • 当培养一个新的习惯,需要做的是对正确的行为进行立即的反应,否则其将会怀疑自己行为是否符合预期,继而产生困惑。(想想 fisrt blood,和 double kill,以及队友立即发来的鼓励)
  • 当所培养的行为有了一段时间,需要加强时,立即反馈便不是一个好方法了。这时候随机奖励便会最大化其动机,因为不确定性能引发好奇心,继而继续使其重复这些行为(想想老虎机或者开宝箱)
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费曼:知道某事和知道某事叫什么之间的区别

最近在公司讲了三堂关于交易平台的课,在准备材料的过程中,其实发现了许多知识点掌握的不足。比如关于「时间成本」的理解,关于「供给和需求稀缺」的定义,关于「治理规范」中规范的定义,都是属于知道了名字,而不知道具体是指什么。

其实对于费曼学习法,也是一样。关于这个方法听起来很简单「把你想学习的某个概念讲给小学生听」,似乎一下就学会了。但是仔细想想,对我来说应该是「知道了什么叫费曼学习法」,而不是「知道什么是费曼学习法」。

费曼举了个很简单的例子:看到那只鸟吗?这是一种棕喉画眉,但在德国它被称为halzenfugel,而在中国人们叫它chung ling,即使你知道它所有的名字,你仍然对这种鸟一无所知。你只了解一些人类如何称呼他们的而已。现在那只画眉唱歌,教它的幼鸟飞翔,夏天它会飞到很远的地方,穿越这个国家,没有人知道它是怎么找到路的。

比如,如本期内容提到的机制设计理论,其实在很多期以前就整理过 机制设计理论研究 ,但是说实话,缺少实践的纯粹理论,就像是知道了名字而不知道具体是什么。

而之前在交易平台中反复提到的治理四要素:法律、规范、结构、市场。

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温故知新:多巴胺、内啡肽、血清素、催产素

配合这期主题,把之前整理的关于激素的专题重新发布下。整理这个专题源自于讲述迪士尼乐园的那本《绝佳体验》中,设计者就毫不避讳的讲述了如何利用这些激素来让人们获得一次难忘的体验:

  • 多巴胺:特定结果产生的成就感和自豪感;
  • 内啡肽:来自寻找的兴奋感,即探索乐园带来的快乐;
  • 血清素:特别的赞赏和认可,即认同感;
  • 催产素:来自员工和顾客之间的归属感。

其实所谓的激励设计,从生物的角度来看,其实是刺激我们分泌某些激素来让我们产生某些行为。我们许多情绪不过是体内化学元素的分泌导致。弄明白这些化学元素的产生原因,其实更有利于我们认清自己的情况,抽离出来让自己更加的平静。从另一个角度来说,设计产品本身其实就是在设计人们的动机,同样人们的动机也是由这些化学元素驱动,认识自己欲望的过程,也是认识更多人普世行为的过程。

多巴胺的具体作用是奖励。「愉悦感」为奖励提供了一种定义,让奖励能够使人产生渴望进而采取行动。但奖励不等同于愉悦感,更不等同于快乐。虽然两者常常被混为一谈,但其实「渴望」和「喜欢」是两码事。毒品上瘾就是最好的例子,瘾君子对毒品渴望,但他们并不会喜欢毒品。而且随着吸食毒品的次数升高,它所带来的愉悦感会越来越少。多巴胺是奖励预测误差。多巴胺的多少不等于奖励的绝对值,而与奖励的意外性正相关。

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