Question

游戏化做法并非对所有情况都适用，但触发物却无处不在。不过相比游戏化机制，使用触发物来改善激活需要更加谨慎。触发物是指任何刺激人们采取行动的提示。常见的触发物包括邮件通知、移动推送，还有更隐蔽一点的触发物，比如着陆页上的行为召唤。不可否认，触发物是提高产品使用率最强大的策略之一。但它的优点背后可能隐藏着大量陷阱。现在我们每天都会收到大量触发物，比如脸谱网推送的朋友给照片点赞的消息，领英发来的新联系人请求邮件，以及亚马逊关于包裹最新配送状态的通知。如果不能掌握好分寸，触发物很容易就从有用信息变成令人讨厌的垃圾信息。可能大家都被回来吧！你确定真的不想回来？我们真的很希望你回来！这样没完没了的邮件彻底激怒过吧。很多时候我们早就不再使用发邮件的公司的产品了，这让这些狂轰滥炸式的邮件更令人反感——同时也让这家公司看起来已经是穷途末路。所以使用触发物一定要非常小心，而且还要精心试验。

触发物的力量来源于两个关键因素：它们能在多大程度上激发用户采取你希望他们采取的行动，以及用户收到触发物后付诸行动的难度。斯坦福大学的心理学研究员B. J.福格设计了下面这个有用的模型来帮助我们思考如何提高触发物的有效性。曲线代表的是用户是否愿意采取某个行动的阈值，它主要取决于两个因素：用户动机的强弱以及采取行动的能力，本质上也就是指完成这个行动的难易程度。

图6–2 福格的行为模型

《上瘾：让用户养成使用习惯的四大产品逻辑》（Hooked:How to Build Habit-Forming Products）一书的作者尼尔·埃亚尔用接电话的例子清楚地说明了这两个因素之间的相互作用。电话铃响，你接还是不接取决于电话是否在你手边及你是否有空这两个因素，也取决于你是否认识对方、是否想和他/她说话、是否需要从他/她那里获得信息等这类动机因素。显然，这个例子中触发物是电话铃声。如果电话铃响时你既有动机又有时间，那么你就会接听电话。

因为触发物的侵入性很强，所以在使用时需要十分谨慎而且要按照严格的步骤进行试验。更为复杂的是，还得遵守发布触发物的平台所制定的规则。例如，苹果手机的移动推送规则就与安卓手机不同。苹果用户需要自己设置是否接受推送，而安卓系统会自动设置为默认同意。消费者保护法中也确立了邮件发送方面的规则，例如美国的《2003年反垃圾邮件法》。

最后，对于需要用户选择是否同意接收的推送，触发物的影响力会根据同意人数的不同而大不相同。对不同的产品和产品类别而言，同意率有很大的差异。例如，根据移动端营销平台Kahuna的统计，对于移动推送来说，同意率最高的是像拼车这样的服务App，高达80%，而最低的是新闻和媒体App，低至39%。

图6–3 iOS上同意接收推送的用户比例（按App行业划分）

资料来源：Kahuna

公司常犯的一个最大错误是迫不及待地要求用户选择同意接收诸如推送和邮件这样的触发物，它们通常会把它作为安装或者使用产品的一个必要的步骤。这样做只会吓跑用户，因为他们不清楚或者只是模糊地知道自己为何需要这些信息。许多公司还为了提高产品使用方面的指标而滥用触发物，这样做可能会让激活数据在短期内看起来很漂亮，但这对于推动用户长期使用App毫无用处（实际上，人们会停止使用App，关闭推送甚至删掉App，从而产生负面作用）。

使用触发物有一个很重要的经验：接触用户的动机应该是提醒用户存在一个对他们明显有价值的机会。例如，商店App团队可以通过推送告知用户他们在购物清单中收藏的商品正在降价，或者现在有免运费的优惠活动，或者超市正在开展感恩节促销，这几类触发物对用户来说就是有价值的，因为它们契合了App的核心价值。但是，如果每周都向用户发送对他们来说不是特别有用的新产品或者产品功能介绍，就会很快惹怒用户，甚至令许多人停止接收推送或者直接把App从手机上删除。

试验不同的触发推送时留一部分用户作为对照组十分重要。对照组不参与任何试验，这既可以确保你能比较新触发物的成效，还能与未使用任何触发物的情形进行比较。

一些可用于试验的常见推送触发物类型如下。

• 创建账户——鼓励下载App或者访问零售网站的用户创建账户。

• 购买通知——鼓励用户利用短期折扣购买商品。

• 重新激活行动——鼓励那些有一段时间没有访问网站或App的用户再次回来。

• 新功能通知——分享产品升级的消息。

• 顶级用户奖励——让那些大量使用产品的用户知道他们很特别，鼓励他们更多地使用产品，和产品建立更加紧密的联系。

• 行动或者状态改变——如朋友采取了一个行动或者购物车中某件商品的价格发生了变化。

当然，你还可以设计自己的触发物类型。了解福格的触发物类型分类可以帮助你想出新点子。福格根据用户动机和能力水平将触发物分为三个基本类型：协助型触发物（facilitator trigger），用于帮助那些动机很强但能力很低的用户采取行动；信号型触发物（signal trigger），用于帮助那些动机和能力都很强的用户沿着正确方向前进并鼓励他们重复行动；刺激型触发物（sparktrigger），用于刺激那些能力很强但动机不足的用户采取行动。许多邮件和移动推送都属于刺激型触发物，但它们不应该是你唯一考虑的刺激型触发物。

例如，如果用户在结算页徘徊很久却始终没有下单，那么商店App团队就可以设计一个协助型触发物，询问用户是否愿意使用之前用过的信用卡来进行支付；也可以试验信号型触发物，比如在App屏上发信息告知用户这次购买帮他们节约了多少钱；还可以尝试刺激型触发物，比如有些用户登录App后购物车一直是空的，这时就可以给他们最喜爱的商品打一个很大的折扣，以刺激用户完成关键的首次购买。

在设计触发物试验时，罗伯特·西奥迪尼在他写的《影响力》里提到的6个说服原则同样具有很大的参考价值。我们前面已经提到过其中一个原则，即一旦人们采取了某个行动，都会使他们更倾向于再次采取那个行动。以下是完整的6个原则：

• 互惠——人们更有可能因为礼尚往来而去做一些事情，无论之前别人给你提供了何种帮助，而你现在需要给予别人某种帮助。

• 承诺和一致性——已经采取过行动的人更可能再次采取行动，无论行动的大小或者内容发生了什么变化。

• 社会认同——当感到不确定时，人们会先看别人怎么做，然后自己才做决定。

• 权威——人们会参考权威人士的做法来决定自己采取什么行动。

• 好感——相比自己不喜欢或者无感的公司或人，人们更愿意和自己喜欢的公司或人做生意。

• 稀缺——当人们担心自己会错失良机时就会采取行动。

触发物可以基于互惠原则，比如给用户提供可下载的白皮书或者免费配送这样的免费资源，HubSport的网站分析工具就是一个范例。奥巴马的总统竞选团队将竞选网站上的赞助请求从原来全部放置在一个页面改为一系列小的步骤，这就利用了一致性和承诺原则。完成了第一个小步骤之后，用户更愿意继续完成剩下的步骤。这一做法使用户捐款比例上升了5%，增加了数百万美元的竞选资金。

触发物也可以利用权威原则。比如展示有影响力的人物或者企业已经采取了他们鼓励用户采取的行动，当然这也是名人广告背后的原理。使用过服务的知名企业的标志或者有名望的人士所做的证言也可以成为触发物，因为它们可以使用户相信他们知道并且尊重的人或者公司做出了同样的决定。

许多触发物都使用了好感原则，比如Airbnb用你的朋友的名义给你发送推荐信息，或者像Nasty Gal的创始人索菲亚·阿莫鲁索跟踪了解哪些模特最受用户喜爱（也就是说，谁卖出的商品最多），然后让这些模特去推销销量不高的商品。

我们肯定都收到过基于稀缺原则的推送，比如提醒我们降价活动马上就要结束、我们正在考虑要不要去的演出或者演唱会门票所剩不多，或者我们正在考虑预订的航班只剩下几个空位。缤客网（Booking.com）就充分利用了这个策略。它向所有的网站访客显示在同一个搜索区域内正在积极寻找酒店房间的人数以及该地区的剩余房间数。同样，当库存很少的时候亚马逊就会向浏览者显示所剩商品数量，刺激用户立刻购买。

最后一个（也是最强大的）触发物类型是内驱型触发物，也就是用户不自觉产生的内在触发物。这些触发物是人们的核心习惯，而且能够激发长期使用。基本上没有人需要外部触发就会自发浏览脸谱网或者Instagram，这是人们自觉自愿的行为。同样，我们会定期到自己喜欢的服装网站去查看是否有新品或者存货、每天早晨浏览新闻或者在上班路上总会在一家便利店停下买一杯咖啡，无论你的产品是什么，这些习惯是你与用户之间强大纽带的基石。后面几章我们还会讨论到这点以及与之相关的更加微妙的问题。

结论：一定要试验触发物。因为它们可以产生很棒的效果，但试验时一定要用心思考它们将如何服务客户，否则它们不仅不能激活用户，帮助你建立良好的客户关系，反而会赶跑客户。

说到建立客户关系，我们接着进入用户体验的下一步，来讨论增长团队如何利用增长黑客过程在用户留存方面取得成功。

1. 净推荐值（net promoter score），又称净促进者得分，是一种计量某个客户将会向其他人推荐某个企业或服务可能性的指数。——译者注

2. 在网站分析中，流量源（traffic sources）指的是网站访问的发起者。通常是搜索引擎、来源网站或电子邮件链接。也称为获取源（acquisition source）。 ——译者注

3. 销售勘探（sales prospecting）指为产品或服务寻找新客户的行为，通常由销售人员完成。——译者注

4. 加拿大邮编采用6位数字和字母混合组成的方式，而美国基本的邮政编码是由5位数字组成。——译者注

5. AdRoll, What Is Retargeting, 2016, https://www.adroll.com/getting-started/retargeting;Andrew Chen, Losing 80% of mobile users is normal.

6. Ibid.

7. Neil Patel, Talk at Search Engine Journal Summit, Santa Monica, California, February 24,2015, retrieved at: http://www.slideshare.net/SearchEngineJournal/1-neil-patel-final.

8. Ibid.

9. Growth@ Airbnb, Driving User Growth at Airbnb, April 11, 2016, retrieved at: https://www.youtube.com/watch?v=03mc78lKOwI.

10. Josh Elman,《三个增长黑客策略》。

11. John Egan, Measuring for Engagement: Understanding User Gains, Losses & Levels of Interaction, August 12, 2014, retrieved at: https://www.youtube.com/watch?v=NghOllGvv4E.

12. Neil Patel, Talk at Search Engine Journal Summit, slideshare.net/SearchEngineJournal/1neil-patel-final.

13. How Adobe converted free trial downloads into satisfied customers, Bunchball(blog)2016, http://www.bunchball.com/customers/adobe.

14. Adam Kleinberg, Brands That Failed with Gamification, iMedia, July 25, 2012,imediaconnection.com/articles/ported-articles/red-dot-articles/2012/jul/brands-that-failed-with gamification/.

15. Gabe Zichermann, Cash is for SAPS, Gamification(blog), October 18, 2010, http://www.gamification.co/2010/10/18/cash-is-for-saps/.

16. Jen Wieczner,《星巴克卡中的钱比一些银行还要多》，《财富》杂志，2016年6月10日。

17. BJ Fogg’s Behavior Model, What Causes Behavior Change? http://www.behaviormodel.org.

18. Andrew Chen blog, New Data Shows Up to 60% of Users Opt-Out Of Push Notifications(Guest Post), http://andrewchen.co/why-people-are-turning-off-push/.

19. John Egan, Long-term Impact of Badging, John Egan blog, February 13, 2015, http://jwegan.com/growth-hacking/long-term-impact-badging/.

20. Adam Marchick and Thue Madsen How to Craft Push Notifications That Users Actually Want to Receive, Kissmetrics blog, 2016, http://grow.kissmetrics.com/webinar-93.

21. B J Fogg’s Behavior Model ‘Triggers Tell People to ‘Do It Now!’ , behaviormodel.org/triggers.html.

22. Kyler Rush, Optimization at the Obama Campaign: A/B Testing, Kyler Rush Blog,December, 12, 2012, http://kylerush.net/blog/optimization-at-the-obama-campaign-ab-testing/.