【20200412】每日好文推荐 第 2 期
七大交互心理学
虽然拙劣的设计俯拾即是，但是设计出易于理解、方便使用、令人愉悦的产品并不困难。
——唐纳德·A·诺曼
如果在旅馆里弄不清楚怎么开水龙头，或者面对不熟悉的炉灶或电灯开关时，即使再聪明的人也会手足无措。唐纳德A诺曼大胆地指出，不是你太笨，而是物品的设计没有考虑到用户的需求和心理。
交互设计七大定律：费茨定律（Fitts’ Law）、希克定律（Hick’s Law ）、神奇数字7±2 法则、接近法则（The Law Of Proximity）、新乡重夫：防错原则、复杂性守恒定律/泰思勒定律（Tesler’s Law ）、简单有效原理/奥卡姆剃刀原理（Occam’s Razor ）。
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不衡量和优化关键指标的「增长」都是耍流氓！
SaaS 公司 6 大关键的增长指标：流失率、MRR/ARR、用户生命周期价值用户获取成本升级收入、净推荐值。这些指标对于 SaaS 公司来说，是提高盈利能力、实现公司可持续发展的关键。
收集大量的数据并不是主要目的，只有当这些数据能够为你回答上述问题、采取相关行动提供帮助时，才是有用的。
并非所有用户都是我们关注的重点，上述指标能够帮你确认，哪些用户群体是最值得关注的，要如何最优地利用资源，将营销信息推送给目标用户。
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数据科学边界：数据不能解决什么？
数据科学 = 数学/统计学 + 科学方法论 + 计算机 (+ 业务经验)
世界上有很多问题，其中只有一小部分是数学问题。在数学问题中，只有一小部分是有解的。在有解的问题中，只有一部分是理想状态的图灵机可以解决的。在后一类的问题中，又只有一部分是今天实际的计算机可以解决的，而人工智能可以解决的问题，又只是计算机可以解决问题的一部分，而数据科学只是这些学科的一个交叉而已。
科学没有解决了所有问题，但是开启了一个去魅的时代，我们更加看清了一些世界的真相。数据也不能解决所有问题，但是却把天使带到了人间，使普通人也能够调用一代代伟人的智慧。
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你真的懂用户的潜在动机么？
你有没有问过自己，你为什么要玩游戏？除了游戏本身可以让你放松之外，多数情况下，是游戏本身有趣的属性让你着迷。不断试错的过程中，你会不断发现新的东西，这种新东西可以是新的故事剧情，也可以是新的物品、新的活动、新的等级。
当人们将游戏化设计应用于 APP 和网页设计的时候，经常只是相对简单地运用游戏的概念，而忽略了用户深层次的行为模式和内在驱动力。借助不同的驱动模型，设置不同的反馈和成就系统，能让产品呈现出不一样的乐趣。在很多时候，与其借鉴一些模式化的方法，不如抓住用户深层次的心理触发点，在过程上下心思，不合理的奖励不如没有。
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