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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

當乘客準備預訂行程時,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。這種不確定性導致出行預訂量下降,因為用戶不愿承擔可能更高的費用。

解決方案

產品團隊將價格范圍從顯示單一預估價格調整為顯示單一預估價格。這一調整旨在讓用戶對乘車費用有一個清晰且可靠的預期,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,讓用戶在預訂出行時更有信心。

學習

這項實驗強調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論:有時,更多信息(例如價格范圍)可能會導致更大的不確定性,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生負面影響。

解決方案

產品團隊根據(jù)用戶的意圖對用戶進行細分。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。

學習

實驗揭示了理解用戶意圖并相應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,承認用戶的偏好也能增強信任和參與度,從而帶來顯著的經濟收益。

實驗 3:為 Airbnb 進行 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,在促銷郵件中傳達其推薦計劃的優(yōu)勢。具體來說,目標是了解用戶對利己主義信息和利他主義信息的反應是否更積極。

解決方案

Airbnb針對同一產品進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,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,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比僅僅自己獲得獎勵的信息更好。 

學習

強調利他主義(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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