交互序列中的刺激分佈對用戶體驗的影響

01

當我們需要設計一款線上或線下服務時，一個頗具挑戰性的問題就是應如何安排用戶交互序列以儘可能的使用戶體驗趨向好。

通常而言，一個完整的用戶交互序列是由包括感覺、知覺、記憶、認知、動作等不同方面的諸多步驟組成的，其中會有一些好的、正面的體驗刺激，也必然會有一些差的、負面的體驗刺激，譬如在需要用戶理解、學習、操作、表達、等待的環節就很容易出現負面的刺激，也即“痛點”。

解決痛點問題除了考慮直接移除外，無非就是要減輕用戶感受到的負面刺激，並儘可能製造出一些正面刺激來彌補，譬如設計師經常會在404頁面做些有趣的設計，又或者是在等待界面給出一些好玩的動效設計等，就是出於這種考慮。但這種做法會額外增加一些設計工作量，而且很可能會出現幾易其稿的情況。

那麼在不改變交互內容與工作量的前提下，我們是否可以通過簡單地操縱交互序列的刺激分佈來達到使用戶體驗整體趨好的目的呢？

02

2002年諾貝爾經濟學獎獲獎者，心理學家丹尼爾·卡納曼(Daniel Kahneman)曾提出一個與用戶體驗相關的有趣定律：峰終定律(Peak-end rule)。

該定律指出人們對體驗的記憶僅由兩個因素決定：高峰（無論是正向的還是負向的）時與結束時的感覺，而在過程中好與不好體驗的比重、好與不好體驗的時間長短，對記憶差不多沒有影響 [1]。

圖1 峰終定律

從上面的表述來看，我們可以歸納出峰終定律的三個重要特徵：

1. 關鍵時刻：體驗記憶是由峰、終時刻的感覺決定的，而與體驗的時長、好體驗的比重等統計學相關的指標無關，這一點是峰終定律最具顛覆性的貢獻。

2. 痛點免疫：由於關鍵時刻的影響，絕大多數的痛點可以被認為是無關緊要的，只有出現在結束時刻或製造高峰時刻的痛點才需要被重點關注。

3. 簡單可控：因為關鍵時刻與痛點免疫這兩大特徵，使得基於峰終定律的用戶體驗優化工作變得重點清晰且可操作性強。

簡而言之，通過操縱交互序列的刺激分佈來間接影響用戶體驗的想法提供了理論基礎。

實際上，峰終定律已經被廣泛應用於服務業領域，典型代表有星巴克咖啡店（餐飲業）、宜家商場（家裝業）、亞朵酒店（酒店業）等[2]。下面我們舉例看看某品牌酒店的入住體驗模型。

圖2 某品牌酒店的入住體驗模型

然而，我們目前並不清楚應該如何在交互序列的設計中應用峰終定律，同時我們也在對峰終定律的描述中發現了一些沒有解釋清楚的問題，譬如說：體驗刺激的高峰時刻要如何判定或製造；高峰時刻的感覺與結束時刻的感覺，哪個對體驗記憶的影響更大等。針對這些問題，接下來我們會分析一個具體的案例來進行探討。

03

這個案例是來自人機交互頂級會議 CHI2015 (ACM Conference on Human Factors in Computing Systems)上的一篇論文[3]。作者給出一個簡化的交互序列設計，要求用戶在5個頁面上完成總共25個子步驟，而這些子步驟都是去執行一個同樣的任務，即如下圖所示將滑塊從初始刻度（如 21）移動到目標刻度（如 88）。

圖3 滑塊任務

任務雖簡單，但因為次數太多，被試很容易失去耐心。因此這裡考察的問題是如何將這25個滑塊任務分配到5個頁面上，使得被試主觀感受較好。一個通常的做法是將這些滑塊任務均分到各個頁面，不過這並不能保證體驗好。於是在峰終定律的指導下，作者設計了三個對照實驗，且每個實驗有引導積極體驗和消極體驗的兩個組，即分別考察：

1. 峰效應 (Peak-effect)：積極體驗（6，6，1，6，6）vs. 消極體驗（3，3，9，4，6）；

2. 終效應 (End-effect)：積極體驗（7，7，6，3，2）vs. 消極體驗（4，4，4，5，8）；

3. 峰-終效應 (Peak-and-end effect)：積極體驗（7，2，7，6，3）vs. 消極體驗（3，8，4，4，6）。

被試通過二選一的方式來表明每個實驗中哪一組體驗更好。

實驗結果表明當僅考察峰效應或終效應時，兩組體驗並沒有統計顯著的偏好差異；而當同時考察峰-終效應時，兩組體驗是存在顯著差異的，即用戶更偏好引導積極體驗的那個組別。由此可以認為峰終定律確實存在通過改變交互序列來影響用戶體驗的效果，但需要同時安排峰效應和終效應才會有顯著效果，僅安排峰效應或終效應的效果就會不夠顯著。

回顧實驗，我們會發現作者是將工作量的多少作為刺激，工作量大為消極刺激，工作量小則為積極刺激。於是通過改變工作量在不同頁面上的分佈來製造高峰時刻或影響結束時刻的感覺，但是在每個實驗中的具體操作又有區別。在考察峰效應的實驗中，作者是在第三個頁面上製造高峰時刻的；在考察終效應的實驗中，作者是在最後兩個頁面上去影響結束時刻的；而在考察峰-終效應的實驗中，作者是在第2個頁面上製造高峰時刻並在最後一個頁面上影響結束時刻的。由此可見，作者對應在什麼樣的時機去製造高峰時刻和影響結束時刻並沒有通用的規則，而是傾向於具體問題具體對待。

04

除了上面這個簡化的交互序列設計的例子外，峰終定律在交互場景下的應用還有很多。譬如在 CHI2016 上就有一篇論文考察了峰終定律在遊戲關卡序列設計中的應用，論文的實驗結果表明依照峰終定律設計的引導積極體驗的關卡序列更容易獲得玩家的青睞[4]。顯然這些例子證明了峰終定律在多種交互場景下應用的有效性，也證實了通過改變交互序列的刺激分佈來引導用戶體驗的可行性。

然而當前對於峰終定律在交互場景下的應用還沒有一個設計規範(design guidelines)，而且很多實際應用中肯定會遇到的問題也沒有得到解決，譬如什麼樣的服務場景或交互序列適合應用峰終定律，是否可以設計多個高峰時刻，以及高峰時刻與結束時刻的間距要有多大等等。

因此為了引導大家合理使用峰終定律，這裡我們給出在實際應用峰終定律時建議大家著重考慮的幾點內容：

1. 整個交互序列的長度和序列的分割粒度（譬如按頁面或按模塊等）；

2. 交互序列包含哪些步驟，這些步驟分為哪些類別，不同步驟的所需時長、工作負載如何；

3. 用於引導用戶產生積極體驗或消極體驗的刺激因素是什麼（如工作量、操作難度等）；

4. 仿照圖2繪製一個用戶體驗隨服務流程步驟的變化圖，檢視是否妥當應用了峰終定律；

5. 設置一個合理的對照組來驗證應用峰終定律後的實際效果，以便進行設計參數的調整；

05

在本篇分享中，我們主要講述了通過應用峰終定律是可以操縱交互序列的刺激分佈來引導用戶體驗的。我們首先向大家介紹了峰終定律和它的三個重要特徵，然後描述了一個應用峰終定律在交互場景下使用的案例，最後給出了一些實際應用峰終定律時需要考慮的事項。

最後，因為峰終定律在交互場景下的應用尚處在探索階段，如果你有什麼應用的案例或者疑問，歡迎給我們留言。

作者：junxiang 浙江大學人機交互方向在讀博士生

原文鏈接：

https://mp.weixin.qq.com/s/9Ihb_MdE9SunGJabFbQXJw

參考文獻

[1] MBA智庫百科：峰終定律. https://wiki.mbalib.com/wiki/峰終定律.

[2] 千億價值的“峰終定律”，宜家、星巴克、亞朵都在用.

https://36kr.com/p/5173952.

[3] Cockburn, Andy, Philip Quinn, and Carl Gutwin. "Examining the peak-end effects of subjective experience." Proceedings of the 33rd annual ACM conference on human factors in computing systems. ACM, 2015.

[4] Gutwin, Carl, et al. "Peak-end effects on player experience in casual games." Proceedings of the 2016 CHI conference on human factors in computing systems. ACM, 2016.

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