和游戏学怎么做激励体系 / 麦当劳买了一家机器学习公司 / 线上
1. 和游戏学怎么做激励体系
做用户留存的一种方式是奖励机制，如果参考游戏设计，大概有四种主要激励形式。
第一个是 status，比如 VIP 标志、点数、徽章、段位等等外显形式；第二个是分级权益，不同等级的用户对应互斥的权益，比如只有 VIP 才能访问的内容；第三个是分级能力，和第二种类似，但这个体现在实际「能力」上，比如只有管理员才能编辑及删除特定内容；第四个是物质，免费的礼物或者可兑换奖品的积分。
常见的奖励体系的几种做法。
一种是周年，基于特定时间周期给予用户奖励，比如注册一周年、用户的生日等等。第二种是任务次数奖励，比如微信步数累计到特定数字可以兑换奖券。第三种是基于任务完成质量，比如收到的点赞、推荐次数。第四种是面向新手的，只要完成特定任务就可以轻松获取的奖励，主要目的是鼓励新手用户走完流程。
外显 status （比如上图英雄联盟的段位 badge）成本低但有效，对于绝大多数用户来说，好看是非常重要的一个判断维度。玩过 QQ 会员的都知道企鹅做用户等级的复杂度，提升用户留存的同时大大加强了使用粘性。
https://uxdesign.cc/extra-gamified-why-are-some-apps-so-satisfying-7ae8df998394
2. 麦当劳买了一家机器学习公司
提到麦当劳，大家会想到的肯定是巨无霸而不是大数据。但这个不积极拥抱技术就要被淘汰的年代，大型连锁快餐企业也在寻求改变，比如花3亿美金买了一家基于机器学习的大数据公司。
机器学习对于消费者的可见性并不明显；一个电子屏上会显示当前时间、天气情况、路况、附近活动、销售情况，以及促销。但这个电子屏背后做了很多其他的工作，比如假设你在下午5点下单了两份儿童套餐，机器学习会知道，大概率情况这是为家里的孩子买的晚饭，于是电子屏会立刻提示：需不需要来一些甜品？假设算法发现某家店的路况拥堵，那么电子屏可以显示更复杂的菜单组合，因为反正消费者等着也是等着。
不要小看一个消费者多买一个冰淇淋，麦当劳每天的消费流量是6800万。
而这些数据都是实时和厨房共享的。需要多准备哪种汉堡，某款薯条正在热销，哪些原材料的库存不足等等。效率是快餐的核心。而减少浪费是提升利润的重要手段。
https://www.wired.com/story/mcdonalds-big-data-dynamic-yield-acquisition/
3. 线上实时共享白板
线上的实时远程协作工具是主流趋势，看 Figma 的融资金额就知道了，这是块在持续发酵的市场。Plectica 提供的就是线上的实时协作白板工具；多人协作完成一个 diagram 或者 wireframe。
另外一个特色是预设了非常多常用的图表模板。
