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Uber 和 Airbnb 如何理解用戶增加收入的動機

2025-6-3    杰睿

今天的實驗來自 Uber 和 Airbnb。

感謝Zach與我們分享這些成功的實驗。

語境

當(dāng)乘客準(zhǔn)備預(yù)訂行程時,他們想知道自己需要支付多少錢。為了更好地管理未知流量,Uber 嘗試顯示一個價格范圍,這樣 Uber 就不會在任何行程上虧本(14 至 20 美元)。雖然出發(fā)點是好的,但這種方法卻帶來了意想不到的后果。

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問題

從心理上講,用戶傾向于選擇價格區(qū)間的較高端,對最終費用感到不確定。這種不確定性導(dǎo)致出行預(yù)訂量下降,因為用戶不愿承擔(dān)可能更高的費用。

解決方案

產(chǎn)品團(tuán)隊將價格范圍從顯示單一預(yù)估價格調(diào)整為顯示單一預(yù)估價格。這一調(diào)整旨在讓用戶對乘車費用有一個清晰且可靠的預(yù)期,減少決策障礙,并增強用戶對定價的信任。

影響

改用單一價格估算后,每位用戶的出行次數(shù)實現(xiàn)了兩位數(shù)的增長。這一變化消除了之前價格區(qū)間帶來的不確定性,讓用戶在預(yù)訂出行時更有信心。

學(xué)習(xí)

這項實驗強調(diào)了用戶感知和信任的重要性。提供清晰明確的價格估算有助于用戶在購買決策中感到更安心。這里得出了一個反直覺的結(jié)論:有時,更多信息(例如價格范圍)可能會導(dǎo)致更大的不確定性,而單一清晰的信息則可以帶來更好的用戶體驗。

實驗二:按意圖細(xì)分用戶,為 Uber Eats 帶來數(shù)百萬美元的利潤

語境

Uber Eats 用戶分為兩類。第一類是還沒想好點什么,所以想先看看哪家餐廳。第二類是已經(jīng)明確知道自己想點什么以及從哪家餐廳點的。 

Uber Eats 的動態(tài)定價策略需要平衡供給(司機)和需求(食客),否則最終消費者要么面臨配送費上漲、等待時間過長,要么面臨餐廳選擇受限。如果需求量顯著超過可用司機數(shù)量,UberEats 會暫時將餐廳從瀏覽和搜索界面隱藏,以緩解需求。 

問題

挑戰(zhàn)在于如何在熱門餐廳的供應(yīng)與配送物流管理(配送時間較長)之間取得平衡。最初,用戶搜索被屏蔽的特定餐廳時會看到錯誤消息,這會對他們的體驗產(chǎn)生負(fù)面影響。

解決方案

產(chǎn)品團(tuán)隊根據(jù)用戶的意圖對用戶進(jìn)行細(xì)分。高意向用戶(搜索特定餐廳)即使這些餐廳被屏蔽,仍會在搜索結(jié)果中看到這些餐廳。對于瀏覽型用戶,則僅顯示未被屏蔽的餐廳。這種方法根據(jù)用戶意圖定制了餐廳的可見性,從而提升了高意向用戶和探索型用戶的體驗。

影響

這種有針對性的方法使利潤實現(xiàn)了個位數(shù)增長,相當(dāng)于增加了數(shù)百萬美元的利潤。開發(fā)成本雖然只有兩個沖刺,但在用戶體驗和留存方面卻獲得了豐厚的回報。

學(xué)習(xí)

實驗揭示了理解用戶意圖并相應(yīng)地個性化體驗的重要性。一個違反直覺的發(fā)現(xiàn)是,向高意向用戶顯示被屏蔽的餐廳,而不是將其隱藏,實際上提高了滿意度和訂單量。這表明,即使存在限制,承認(rèn)用戶的偏好也能增強信任和參與度,從而帶來顯著的經(jīng)濟(jì)收益。

實驗 3:為 Airbnb 進(jìn)行 A/B 測試電子郵件營銷活動,以增加推薦數(shù)量

語境

Airbnb 早期的目標(biāo)是通過優(yōu)化促銷郵件中的信息來提升其推薦計劃的有效性。這項實驗旨在確定哪種價值主張最能引起 Airbnb 用戶的共鳴。

問題

Airbnb 需要找到最引人注目的方式,在促銷郵件中傳達(dá)其推薦計劃的優(yōu)勢。具體來說,目標(biāo)是了解用戶對利己主義信息和利他主義信息的反應(yīng)是否更積極。

解決方案

Airbnb針對同一產(chǎn)品進(jìn)行了兩種不同價值主張的A/B測試:

  1. 自利方法:

    • 郵件中強調(diào),用戶邀請好友即可賺取 25 美元。

  2. 利他主義方法:

    • 電子郵件強調(diào),用戶將與朋友分享 25 美元。


影響

利他主義電子郵件的表現(xiàn)優(yōu)于自利主義電子郵件,表明用戶對與朋友分享利益的信息的反應(yīng)比僅僅自己獲得獎勵的信息更好。 

學(xué)習(xí)

強調(diào)利他主義(與朋友分享利益)的訊息往往比利己主義的訊息更能提升#推薦量。來源:growsurf

 

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