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用数据分析给梵高博物馆布展

2023-07-06维克托·马丁内斯·德阿尔韦尼斯阿里·阿瓦德阿比舍克·德希曼

商业评论 2023年7期
关键词:购物者参观者梵高

维克托·马丁内斯·德阿尔韦尼斯 阿里·阿瓦德 阿比舍克·德希曼

客户在与你的组织发生接触时,是如何迈过“触点”的?你可以通过数据驱动的体验设计来回答这个问题,并设计出收效更佳的干预措施。

你的用户或客户所做的决定,以及他们在物理或数字空间中的行进路径,在很大程度上取决于你如何向他们展示选择和布局。只有精确了解一个人怎样与你的品牌互动,你才能为他提供符合期待,或者更进一步,超乎期待的体验。

但如何做到这一点呢?答案是运用数据。具体来说,就是用户或客户在与你的品牌接触之初提供给你的数据,这能让你以更有效、更具针对性的方式做出调整。

这就是我们在阿姆斯特丹梵高博物馆所做的,目标是改善博物馆空间内的客流,避免过度拥挤,并将观众的注意力导向热门展品之外的其他艺术品。

这个现实情境包括许多体验提供商经常遇到的问题,我们利用它开发了一个模型,可以用来优化布局和选择架构,从而提高用户参与度。在数据驱动的用户行为预测基础上,通过简单的设计调整,我们以高达63%的准确率预测了游客的行进路径,并且将博物馆“冷门展区”的访客数增加了20%左右。想想看,如果在你自己的商业环境中也能做到这一点,将带来怎样的改变!

用数字方式绘制图景

无论在博物馆、百货公司、游乐园,还是在其他涉及连续体验的商业环境中,观察个人在现场的行为及其与品牌之间的互动十分重要,打造最佳用户体验就取决于你的这种能力。

在与梵高博物馆的合作中,我们收集了参观者从踏进博物馆到离开的整个过程中如何在艺术作品周围活动的数据。这帮助我们描绘出游客参观的动态全貌,揭示出一些普遍存在的弱项。

客流模式 该博物馆共有四层,参观者可以随心所欲地在其中自由活动,大多数人会按照博物馆事先规划的参观路线走,但只有少数人能一直走到最顶层。然而,通过采取一些基于数据的干预措施,我们能使顶层参观者的数量增加20%。

这个结果凸显出布局和距离因素对用户体验的影响,特别是在覆盖大面积的物理区域时。想想宜家(IKEA)门店的动线设计:购物者被引导沿一个方向走,必须迂回经过全店的每一处才能抵达出口。另一方面,大多数大型百货公司则反其道而行之,让购物者自由漫游,很少有空间或行为限制。

要是我们把上述设置翻转过来,会发生什么?比方说,在宜家允许购物者偏离规定路线,跳过他们不感兴趣的部分,并且可以随时随地离开,那会怎样?或者,在百货商店迫使购物者逛遍整个楼层才能进入下一层?这样的布局变化会如何影响消费者的参与率和销售率?

通常情况下,我们不知道消费者会作何反应,因为没有哪家商店尝试过这种改变。但是,如今随着数据的可获得性大大提高,通过无线射频识别(RFID)、Wi-Fi或移动设备传感器,我们可以无限追踪不同空间内的客流,尝试不同的排布方案,用新数据评估消费者对这些改动的反应,继而根据持续的数据更新,不断完善布局和距离动线,使之趋于理想化。通过这种方式,我们能够在这些层面做出有意识的决策,而不是被动遵循传统惯例或者凭猜测行事。

偏好 博物馆的游客与购物者相似,也喜欢一定的变化,但不要变到令他们眼花缭乱的程度。这就是为什么博物馆和商店一样,在布展时会遵循一定的组织逻辑,即可以按照时期、运动、媒介或主题来安排艺术品的展出。同样,服装店也可以按类型、颜色或季节分门别类地进行服装陈列。尽管有证据表明,将物品置于某种环境中有助于人们感受到多样化,但我们发现,人们也会根据自身的偏好和参照标准来行事,而这些偏好和参照标准并不总是与预设的次序分毫不差。

重复性 在游乐园里,游客往往反复乘坐同一游乐设施,仿佛永远不知厌倦,而逛博物馆的客人通常不会重复观看某件艺术作品。正因如此,博物馆需要循环展出馆藏,不断吸引观众回来。另一方面,在游乐园里,游客情愿排长队等候乘坐自己最喜欢的过山车,似乎可以忍受一切不便。但在逛博物馆时,人们哪怕是为了欣赏自己最钟爱的画作,一般情况下也不喜欢排长队。数据分析可以帮助管理者了解应当在什么时候对提供的服务做出调整(以免客户因等候过久而丧失兴趣),以及如何管理等待时间——要么减少等待时长,要么改善附近的配置,為等待中的客人提供有吸引力的其他选项。

疲劳 游客往往在参观30分钟后就感到疲劳。了解这一点,你就可以在人们感到疲惫并离开之前,在游览路线的关键点提供一个休息区,或安排其他一些干预措施。这同样适用于商店环境。

查看数据

在你们公司,谁负责查看并分析数据(就像我们为博物馆所做的那样)?好消息是,你们公司不需要出去寻找数据,因为你很可能已经坐拥海量数据——每当有顾客进店,在你的网站进行交易或互动时,就有数据添加进来。你面临的挑战不是缺乏数据,而是要决定采用哪种数据收集工具提取你需要的相关信息,以改善你所提供的体验。

我们在梵高博物馆运用了馆内的多媒体导览系统。该系统的设备追踪参观者的活动,并根据他们点击的展品和时间来揭示他们的偏好。我们能看到一个人在一幅画前停留了多久,在哪些艺术品前面匆匆而过,以及在何时终止了参观。根据这些指标,我们能够推断出参观者喜欢什么、不喜欢什么,以及诸如此类的其他信息。

多媒体导览系统相当于博物馆版的RFID技术,该技术出现于几十年前,最早被用在仓库中追踪货物。这些年来,超市普遍将传感器安装在购物车中,用来了解顾客在购物过程中会走哪些过道、在哪个点上停下脚步考虑是否购买。最近,各家商店都在使用WiFi或蓝牙信标来确定顾客的动向,甚至直接与顾客联系,适时向他们的智能手机发送信息,或在他们购物时发送折扣通知。

App是另一种收集数据并在顾客等待、停下脚步或遇到瓶颈时积极管理数据的好工具。

例如,迪士尼主题公园的App对游客进行地理定位,以便更好地管理队伍,并在特定时间将游客重新引导到景点。数据分析可以预测下雨时客流模式的变化,并可以预测公园的哪些区域在一天中的哪个时段会变得最繁忙。了解到这一点,App用户可以自主安排进入景点的时间,预订演出门票,有时甚至可以插队。这个例子可以说明,数据工具对于体验的消费方和提供方同样适用。

模拟未来

一旦用所选工具养成了敏锐的数据洞察力,接下来你必须探索哪些干预措施能够最有效地解决你的需求问题。这就到了数据模型大展其能的时候,就像我们为梵高博物馆建立的模型那样。在你提出空间结构的微调方案时,无论是物理空间布局还是虚拟空间中借助暗示来“构建”选择,建立这样一个模型都能帮助你模拟轨迹。

首先要确定哪些变量对你的用户行程影响最大。在我们的案例中,我们估算了参观者从一个区域转向另一个区域的概率,并将各种因素的影响都纳入考虑范围,诸如各件展品之间的距离,上下楼所需花费的体力等。我们还考虑到了艺术标准的影响,如流派,以及多媒体导览系统推荐的亮点等。

当然,你们公司可能对这些变量不感兴趣。一个户外主题公园可能更关注天气的影响,而一家珠宝店可能会衡量将珠宝锁在玻璃柜内与将其展示在外,方便顾客亲自试戴的不同影响。

谈到变量的选择,规模也是一个重要考虑因素。小商店地方狭小,不像大型零售商场拥有那么多空间,因此小商店可能会优先考虑高效的设计,将商品方便地置于门口附近,让顾客可以快速进出。

回头看我们的梵高博物馆实验,我们根据2020年新冠疫情开始前两个月期间随机选择的25,000名参观者在馆内的活动轨迹,构建了一个参观者选择数据集。其中的关键变量是布局距离、艺术特色、时间压力和拥堵情况。我们研究了管理这些变量所带来的后续影响,从中得到了一些有用的启示。

玩转吸引力水平 就像博物馆利用他们的明星展品一样,企业必须充分利用自身的明星项目,激起公众最大的兴趣。你的哪个项目或商品可以起到“诱饵”的作用?哪些更适合冲动购物者?哪些属于销售常青树?在哪些区域客户参与较多?而在哪些区域相对较少?这可以通过分析店内不同区域的购买情况来确定。你还可以比较同一产品在实体店和网店销售的興趣水平,不只以销量来衡量,还要看转化率,这样就可以看到网上的兴趣转化为实际销售的百分比。你可能会发现,某种在实体店中看起来销售很旺的产品,相较于它在网上引起的兴趣,实际上销量很少。在这种情况下,一个可选解决方案是调整该产品在店内的展示方式,使其获得最大的曝光率,促使更多的兴趣转化为实际销量。

观察拥堵模式 观察在何处发生了拥堵,以及当业务太忙或人群太拥挤时,客户作何反应。在博物馆里,参观者选择逃避拥挤,等人少的时候再来,这就意味着偏离了直线路线。结果是,他们花了更多时间观看少人问津的其他画作,由此导致观看作品总数的增加。这种动态变化为许多类型的企业提供了黄金机会。例如,一个主题公园可以举办现场音乐表演,或将礼品店设在游客趋之若鹜的游乐设施和景点附近。

缩短距离 请记住,感兴趣的东西离得越远,就越令人感到难以企及。相隔遥远的感觉减少了人们走向它的机会,因为这似乎很费力。在你所提供的服务中,有哪些因素会造成距离感,需要人们额外费力?更衣室的位置?楼梯的使用?

距离会激发退出或偏离原路的行为,这可能带给用户一种失落感,好像自己错过了什么。他们离开时有一种不完整的体验。这不仅仅适用于物理空间:在线用户如果预期在结账前要点击层层叠叠不同的网页,就有可能一键退出网站,并感到沮丧。

妥善利用你的时间 人们在购物、游览或外出前,往往倾向于估算所需时间来做出计划。时间一旦超过预估,我们就会感到有压力。我们在实验中观察到了所谓“博物馆疲劳”。当用户开始感到疲惫时,他们会改变计划。在我们的研究中,当参观者觉得时间不够用时,他们会转向附近任何有吸引力的东西。了解到这一点,企业可以在设计布局时将其纳入考虑,让顾客能够很容易地转向有吸引力的替代目标。

多长时间合适 博物馆希望参观者尽可能长时间地停留,因为他们知道,参观者看到的艺术品越多,文化体验就越充实。这与他们的使命相符。商场对于留住购物者也有类似的兴趣,尽管出于很不一样的原因。这个原因被称作“格林效应”(the Gruen effect),是以第一批购物中心的设计者维克托·格林(Victor Gruen)来命名的。购物中心的布局理念是让购物者丧失时间概念,忘记自己起初为什么去那里;他们变得注意力分散、迷失方向,于是更容易冲动购物。这对零售商来说可能是快速制胜,但对顾客来说是好事吗?你在设计自己的用户体验时,应当以双赢为目标。

轮到你一显身手了

要想知道哪种设计适合你,唯一的方法就是运行你自己的模拟试验。你甚至不需要挪动任何产品的位置。我们在博物馆的模拟试验中,连一幅画都没有移动,只是简单操作了从多媒体导览系统收集来的数据集,直到找到能达到最佳效果的变量组合。

实际的干预措施是改变多媒体导览目录中的推荐排位。这幅画作还摆放在原处,从未移动过,但多媒体导览系统将它作为热门展品加以重点推介,而它一旦被列为必看的观赏项目,游客参与度便从30%上升到80%。反之,当一幅画作在导览目录中的排位后移,游客参与度就会随之下降。

接下来,我们想看看能否减少参观者走到展馆第一层尽头时发生的疲劳效应。为此,我们在多媒体导览中取消了参观位于楼层尽头的三幅画作,转而突出强调位于行程起点的另外三幅画作。如此调整后,参观者似乎没有感到疲倦。事实上,他们延长了逗留时间,并继续前往上层观展。

你也可以利用自己收集的数据做同样的事情。是时候停止凭直觉设计布局,并开始在定量分析指导下进行设计了——定量分析能够清晰准确地呈现设计决策所产生的影响。

此外,公司最好在组织内设置一个专业角色(如果你还没有这样做的话),专门对数据进行系统分析,以优化用户体验设计。

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