ランダム抽選は、ユーザーをやる気にさせる魅力的な方法です。

なぜ私たちはTikTokに夢中になっているのでしょうか? それは、次に何が投稿されるかわからないため、指をスワイプするたびに未知の世界を探検することになるからです。

ユーザーが毎日アプリやウェブサイトを開くことは、プロダクトマネージャーにとって最大の励みと評価となるため、プロダクトマネージャーはユーザーの活動に応え、ユーザーの参加を効果的に運営する必要があります。プロダクトマネージャーは、ユーザーを夢中にさせ、ユーザーが製品に積極的に関わり続けるようなメカニズムを設計する方法を見つけなければなりません。

今日は、ランダムな報酬のデザインでもある抽選の形式についてお話しします。

この記事のハイライト：1. 未来を決める宝くじ2. 宝くじ商品をより効果的にデザインする方法3. 宝くじ商品のリスク管理設計

1. 宝くじ：未来を決める力

ユーザーのモチベーションは、製品設計にとって非常に重要な環境です。多くの製品は、ユーザー中心でユーザー向けに設計されていると主張しています。そこで私は最近、多くのプラットフォームのインセンティブシステムを研究し、ユーザーインセンティブの設計方法について語る一連の記事を書こうと考えています。各製品には、レベル、バッジ、ポイント、クーポン、ランキングなど、独自のユーザーインセンティブシステムがあります。今回は宝くじ、ポイント、クーポンの3つの側面についてお話します。

今日はラッキーくじを皆さんにシェアしたいと思います

ユーザーインセンティブとは何ですか?

Baidu 百科事典: 動機付けとは、組織が適切な外部報酬形態と作業環境を設計し、特定の行動規範と懲罰的措置を使用し、情報伝達に頼ることによって、そのメンバーの行動を刺激、誘導、維持、規制し、組織とその個人の目標を効果的に達成するプロセスです。

私たちは、ユーザーに何らかの外部的影響を与え、ユーザーが引き続きアクティブになり、製品の設計に応じて行動を調整できるようにすることで、ユーザーを動機付けます。

なぜユーザーを動機付けるのでしょうか?

モバイルインターネットの時代に入りました。ユーザーと製品をつなぐデバイスは常にオンラインです。中国では、多くのゲーム、Weibo、Momentsがユーザーの時間と注意を深刻に分散させています。体験は極度に断片化されており、集中することが非常に困難になっています。したがって、ユーザーインセンティブは、製品が次の機能を実現するのに役立ちます。

1. ユーザーリマインダー

2. ユーザー行動ガイダンス

3. ユーザーアクティビティの向上

4. ユーザーに期待されるメリットを生み出す

ラッキードローとは何ですか?

宝くじは宝くじの一種です。宝くじという言葉は、未来を決定する力や動機を意味するイタリア語の lotto に由来しています。ランダム報酬です。

ランダム報酬がユーザーにもたらす最大の興奮は、何がもらえるか決してわからないということであり、ユーザーはこの不確実性を非常に気に入っています。最も有名な心理学実験はスキナーボックスです。

ハーバード大学の心理学者スキナーは、オペラント条件付けの部屋を作り、ネズミを箱の中に入れた。マウスに箱の中のレバーを引かせます。時々、レバーを引くためにネズミに餌が与えられました。マウスがレバーをより頻繁に引く原因となる条件を研究します。スキナーボックスは非常に有名な心理学実験装置です。実験4の内容を紹介します。

確率的報酬
実験 4: 非常に空腹のマウスをスキナーボックスに入れ、ボタンを複数回押すと、ある確率で食べ物が落ちます。結果: マウスはボタンを連続して押すことを学習しました。餌を落とさなくなると、マウスの学習行動はゆっくりと消えていきました。確率がどんどん低くなっていくと、マウスのボタンを押す学習行動は変化しません。ボタンを40〜60回押して食べ物が落ちるまで、マウスは長時間ボタンを押し続けます。

この行動特性が人間にも当てはまると、報酬を得る機会に基づいて、多くの人がより頻繁に活動を行うようになり、これをギャンブルと呼ぶことが多いのです。スロットマシンは「スキナーボックス」の概念を人間にもたらします。

これは、ユーザーに与える生物学的感情です。幸福とは、ユーザーに良い気分を与えることです。一定期間抑制された後にユーザーに満足感を与えることができれば、その良い気分はより刺激的で、より印象的なものになります。

2. 宝くじ商品をより効果的にデザインする方法

1. ユーザーインセンティブモデル

ユーザーインセンティブモデルを描くことができます。これは、実際にはユーザーに目標を与え、それに対応するルールを策定し、規定のアクションを完了したときにユーザーに報酬を与えて満足させるというものです。より高度なアプローチは、ユーザーに一定の期待を抱かせ、事前に決められたアクションを完了できる限り満足を得られることを知らせることです。

2. 報酬メカニズムの数値設定

具体的な製品設計について言えば、確率の設定は非常に特殊です。ユーザーと製品の両方の利益のために、多くの製品は絶対的なランダム性を追求しますが、代わりに最終的な結果が保証された疑似ランダム性を使用します。この疑似ランダム性は、全員の体験を向上させるため、または「不運」の可能性が低いユーザーに何らかの補償と安心感を提供することを目的としています。

開発においては 3 つの重要な技術的進歩がありましたが、ここでは詳しくは説明しません。ご興味がございましたら、御社の開発担当までご相談ください。

疑似ランダム性をどのように設計するか、ランダムプールをどのように設定するか、分類処理を実行するかどうか。

保証された最小値をどのように設計しますか? 大きなターンテーブルであろうと、宝箱を開けることであろうと、ユーザーの選択もランダムです。保証された最小値をどのように設計しますか?

最初の報酬については、早い段階でユーザーに一定のメリットを与え、少しの利益を得ることでのみ、ユーザーの興味を喚起することができます。ユーザー間のコミュニケーションや比較を刺激し、ユーザーがメッセージを広め、「自分はとてもラッキーだ」という錯覚も持つようになります。

3. 宝くじ商品のリスク管理設計

この点は多くのプロダクトマネージャーが見落としています。多くのプロダクトマネージャーは、通常のフローを設計することに夢中になり、異常なフローの設計を忘れがちです。ここで説明するリスク管理は単なる注意喚起であり、具体的な技術的実装ではありません。

3.1 セキュリティレベルでのリスク管理

サーバーまたはデータベースとのやり取りは絶対に信頼できるものではなく、暗号化して検証する必要があります。

宝くじシステムを作る場合でも、ユーザーのデータとサーバーのデータが 1 回以上やり取りされることを考慮する必要があり、このプロセスで多くのセキュリティリスクが発生する場合があります。たとえば、悪意のある賞金の増額、データの改ざん、ライトバックデータの改ざんなどです。

3.2 経済システムのリスク管理

抽選システムの目的はユーザーに報酬を与えることですが、この報酬はシステム全体でバランスが取れていなければなりません。報酬は通常の行動に対する報酬とは区別されるか、相互に強化する効果を持つ必要があります。毎日サインインする人数がアクティブユーザー数よりも多くの報酬を受け取ることで、インセンティブシステム全体のバランスが崩れることがあってはなりません。

3.3 ユーザーが認識するリスク管理

また、ユーザーの感情、特に最初の報酬を制御するために疑似ランダム性を使用する必要があることも上で述べました。初回参加時の報酬が固定されている場合、ユーザーは引いたカードごとに得られる報酬も固定されていると推測し、抽選への興味を失ってしまいます。しかし、ユーザーの最初の報酬が貧弱なものだった場合、ユーザーは将来的により良い利益が得られないと考え、その後の消費に対する欲求が低くなる可能性があります。私たちはユーザーに「幸運の女神は常に初心者に優しい」という感覚を与えたいのです。