在做 WooCommerce 运营的时候，如果大家能够发掘出用户的隐形价值，可以说是非常不错的一个成就，该如何去挖掘用户的隐藏价值呢？想了解的可以来这里看一看。

互联网时代中，「要为用户创造价值」已经成为产品的座右铭了。

没错，产品只有为用户创造了价值，用户才会使用这个产品，产品才能基于广大的用户群体，更进一步发展，做大做强。

一个产品是否持续地为用户创造价值，是其获得长期发展的基本原则，那么，我们如何来衡量用户价值，它又受到哪些因素影响呢?

我想，这应该是很多产品经理、 WooCommerce 运营人员经常会去思考的一个问题。

用户价值的组成部分

根据用户价值的影响因素，我们整理出一个用户价值函式：

Value=c ∗U(x1,x2,x3,x4,…,ε)

x1,x2,x3,x4, …… 为用户所关心的产品需具备的要素集合

c 为用户处于不同场景下带来的场景效应

ε 为可能出现的随机因素

用户价值有多大，很大程度取决于用户的认知，并非一个完全标准化的财务或数学指标。

举个例子解释一下：

对于淘宝来说，这个要素组合可简单分为 X =﹛商品质量，商品价格，售后保障，售前咨询，配送情况，退货流程 ……﹜

而对于滴滴来说，这个要素组合可简单分为 X =﹛打车速度，安全保障，价格，服务…﹜

当然要素也可进一步拆解，比如滴滴的「安全」可拆解为对女性的骚扰、生命安全、司机素质、在车上丢失物品能否归还……

关于场景：同样的产品功能，对于不同的用户、同一用户处于不同场景下带来的价值不完全一样。

随机因素，可能会有比如政策、行业变化、公关、联名等突发情况或不可预知的因素。

接下来，我们就需要这些产品要素来思考一下，自己的工作或部门是如何服务于这些价值的?

我想滴滴内部肯定也是有负责解决打车速度的团队、解决安全问题的团队、负责服务的团队……

我们所在的部门/所做的产品/优化的流程都是在为要素组合中的某一个而服务，是产品整体价值链的一个部分。

简单来说，我们产品/WooCommerce 运营的任务就是挖掘产品所有价值，使其被用户感知。

提升绝对值不代表提升用户价值

我们已经定义了：Value=c ∗U(x1,x2,x3,x4,…,ε) 。那么，我们只要不断提高各要素的绝对值，就能提高用户的价值吗?

我发现，实际上并没有那么简单。先来做一个实验：

在 A 和 B 两个选择中，你会选哪一个?

A：有 80% 的机会获得 4000 元，有 20% 的机会得不到钱

B：有 100% 的机会得到 3000 元

如果是你会怎么选?

我猜大多数都跟我一样，会选择 B，那我们再来看下一个问题：

在 C 和 D 两个选择中，你会选哪个?

C：有 20% 的机会获得 4000 元，有 80% 的机会得不到钱

D：有 25% 的机会获得 3000 元，有 75% 的机会得不到钱

估计大多数人会选择 C，这是一个典型的行为经济学实验。

追溯到 17 世纪，一些数学家就开始思考人在面对选择时，如何决策的问题。

当时公认的想法是——如果有几个选择，能获得最大财富 (利益) 的那个选择就是最好的。

上面实验，如果我们在第一种场景下选择了 B，那么这种决策机制下，应该选择 A 才对呀，可实际上大多数人的选择是 B 。

对于这种现象，数学家伯努利在 1738 年这样解释：

随著财富的增加，人们对金钱的期望效用是递减的，这就会产生风险厌恶现象。

简单来说就是，虽然财富的诱惑力很大，但是风险会让人们停下脚步。

所以人并不总是以财富 (利益) 的绝对值为决策依据的。

到了 1944 年，数学家冯·诺伊曼 (von Neumann) 和经济学家摩根斯特恩 (Morgenstern) 提出了期望效用理论。

冯·诺伊曼认为：

人关心的不是财富的绝对值，而是关心财富所带来的效用。

由此，「效用」的概念代替了之前「财富绝对值」的概念，是决策理论的重大突破，成为经济学最根基的理论之一。

补充：效用 (Utility) 是经济学中最常用的概念之一。一般而言，效用是指对于消费者通过消费或者享受闲暇等使自己的需求、欲望等得到的满足的一个度量。

前景理论：决策依赖于参考点

对用户来说，那实际的决策选择是什么呢?

2002 年的诺贝尔经济学奖得主、行为金融学家卡尼曼和特沃斯基，在所有研究实际决策的理论中，提出了 前景理论 (Prospect Theory) 。

前景理论最著名的观点是，决策依赖于参考点。

什么意思呢? 我们举个例子：

假设你的办公室是恒温的，你对温度没什么感觉，但秋天当你走出办公室的时候，一阵风吹过，你会觉得有点冷。办公室的温度就是参考点。

但是在外面呆一段时间之后，你是不是对温度又没什么感觉了? 这个时候，户外的温度就成了参考点。

人本身就是通过变化来体验生活的。

期望效用理论认为：

效用是财富的增函式，虽然边际效用递减，但财富水平高时的效用肯定比低时的效用要高。

但实际情况真是这样吗?

例如，公司给你发了 10000 元的奖金，你高不高兴?

传统期望效用理论认为，你当然知道自己是否高兴，因为这 10000 元绝对值带给人的效用是确定的。然后我告诉你，你的同事拿了 30000 万，你还会高兴吗?

前景理论认为，效用并不取决于财富绝对值带来的感受，而取决于跟谁比，跟谁比，就是参考点的位置。

参考点不同，效用是不同的。

你的同事拿了 3000 元，你当然会高兴，但如果你的同事拿了 30000 万，你不会高兴的。

这也是为什么在任何公司，HR 都会要求同事彼此之间不能沟通薪资的原因之一，就是要抹掉这个参考点效应，避免 “动乱” 。

好了，现在我们回到前文，用户在使用产品时获得的价值 (效用) 除了 Value= ∗U(x1,x2,x3,x4,…,ε) 中的要素组合绝对数值外，也会受到参考点的影响。

所以，能否创造或利用好一些参考点对产品来说便非常重要了。

用户会把什么当做参考点?

研究发现，一般人的潜意识或者惯例会从以下几个方面选取参考点：

参考历史水平

参考初始成本：当我们在处置二手商品，给它定价售卖时经常会以商品在购买时的成本上增加或减少一个百分比，这就是参考初始成本。

参考目标水平：当我们考虑是不是要离开现有工作时，往往会以 “今年加薪不到 30% 就离职” 等标准为参考点。

当达不到心中的目标水平时，效用就会明显降低。在专案管理中，我们经常会听到 “要降低老板/客户的预期”，也是在降低其参考点。

参考最高或最低点：比如我购买苹果手机，会以历史最低价为参考点。假如他做优惠活动减免 500 元，售价 6000 元。

我可能还会等 618 、双十一的折扣力度。然后经常性的以 6000 元作为参考点，只要比这个价格高，我就不会出手。

参考同群体情况

将决策的参考点定为同行或朋友的决策，这称之为决策的 “同群效应” 。

很多投资决策同样有很强的 “同群效应”，很多人投资不是去看投资物件，而是看朋友、专家买了什么，卖了什么，然后跟随决策。

很多时候，WooCommerce 电商店铺违规被处理后，WooCommerce 商家第一个反映是：跟它在同一个品类的其他店铺是怎么处理的?

可见其被处罚后的效用，深深地受到同行业其他店铺群体的影响，在以他们为参考点。

参考点效应的实际应用

卡尼曼和特沃斯基指出：

可以通过改变参考点的方法，来操纵人们的决策。

如果我们注意观察，我们使用的很多产品都在利用参考点效应，如

WooCommerce 电商中常见的划线价，原价 99 元划掉，现价 19 元。

商场在促销时，一件 1000 元的衣服，如果原价出售，就不如以 5000 元原价，现在 2 折出售销售得好。

因为顾客决策的参考点是原价，划线价和 2 折会让人感觉便宜。

很多人买东西，不是看绝对价格，或自己是否真需要，而是看是否便宜。

“便宜” 需要参考点，而参考点往往可以被卖家所利用。

就比如前面提到的例子，工资的绝对水平不是幸福的决定性因素，与谁比才重要!

对我们自身的思考

参考点效应是行为金融学中的重要概念。往这一方面仔细思考，可以帮我们解决许多工作和生活中的问题。

对我来说，至少有这几点是可以直接拿来用的：

设定合适的参考点，可以让自己获得幸福感。

无论工作还是生活中，我们设立目标注意参考点的影响，时刻提醒自己往前看，看长期。

注意生活中 WooCommerce 商家会利用参考点效应设定打折的诱饵，避免入坑。

对于如何碗蕨用户的隐形价值，我们就跟大家分享到这里了，希望小编能够在这里得到一个不错的知识哦。