怎样帮助用户规避选择的痛苦

先建议大家去听一下TED.com上面的Paradox of choice（by Barry Schwartz），演讲说明了一个简单的道理：选择越多，虽然越可能得到更好的结果，但是我们对结果的满意度会更差。

对于很多人来说，选择本身就是一件痛苦的事情，升学时给你清华北大让你挑可能还不如只给你一个学校的Offer，找工作时拿到几个类似水平的Offer同样会让人几天睡不好，甚至于日常生活中，去外国餐厅点菜，waiter问完你要什么sauce（给了10个选项，8个没听懂）之后又问你要什么配菜（还是不知道那些配菜的区别）也会让人抓狂（为什么就不能suggest一个most common的给我呢？）

对于网络应用来说，很多用户也有类似的苦恼。

比如买东西，我要买一个MP3，结果一上新蛋网，铺天盖地就是几百种给我看——假设我懂这个产品，OK，我会按照自己需求一层层目录筛选下去（品牌，价格，容量，设计……），可是如果我一点都不懂呢？（而且我对这个也没有什么兴趣去查）

我会觉得很难受。

目录化的结构让我不知所措（那么多目录我该点那个呢？如果不对的话我等会是不是还得重新点其他的呢？），到处都是下拉框和看不懂的超链接（我怎么知道iriver和creative的区别是什么，为什么我一定得选一个，我又不懂，你就不能推荐一个结了么？

好吧，为了满足这部分用户，我们应该做点什么呢？

……

……

开场之前，先回答一下为什么要理这些白……白白胖胖的可爱用户。

1. 他（她）们人很多，钱包很多，不要以为全天下都是Geek，这种人很多的……不要以己度人，我还见过只会用QQ，不会打开浏览器输入网址的。

2. 因为他们不熟悉网络，所以——钱比较好赚。不要告诉我你想从那种买个鼠标都看无数评测然后还去比价网比价最后还去论坛发表购物感言的人身上赚钱！



既然是为人民（币）服务，这样大家就想得通了——那么下一个问题，我们应该怎样做呢？

　　

想想如果是个实体店，客户会怎么做？

他看到无数种选择，他会拉住服务员说“帮我推荐一个吧”。

然后服务员说“这个不错，最近卖很好，今天就卖了几十个”（也有可能是因为这款最赚钱，whatever）

So,

我们放一个大大的按钮在目录页面，写着

“给我推荐一个吧！”

看到这个按钮，我们的客户就好像看到了亲人一样，热泪盈眶地点了。

然后系统自动根据历史记录（算法很多，随便），选了一个产品弹出来，旁边配上一句服务员的宣传“向您推荐的是今天卖得最好的一款”！

　　　　

然后呢？

然后客户会在卖场里面拿着这个产品，疑惑地问“这个真的好么？”

好好好，好得不得了。

服务员于是开始说“这个冬冬是Iriver的，带有XX缓存，1G的内存……芯片是XXX德，音质一流”。。。

然后客户觉得头昏眼花，觉得你在忽悠他@__@

愤而离去。。。:’(

　　

所以我们不能这么说。

所以我们也不能只在页面上傻乎乎的写说内存多大，芯片是什么（内存是什么？@___@）

所以呢？

优秀的服务员会说“这个MP3是进口的，今年最流行的牌子，里面可以存两百多首歌，比其他的国产MP3可以听的歌要多很多。因为是高级货，所以挺起来声音也舒服，清楚，不累人。虽然比国产牌子贵一点点，但是那在手里感觉都不一样”

好吧……现在电脑还做不到这个。

　　

能做到的是什么呢？

1. 术语转换：把内存容量之类的，转化为“大约能放多少首歌”

2. 横向比较——你告诉客户说价格590，其实他还是没感觉，但是告诉他“算比较贵”，或者量化到“比90%的其他MP3要更贵”，他可能就会觉得这是高档机（例如要买来送人之类，这就很关键）……内存大小什么的也可以告诉他说“它的内存在所有MP3里面算比较大的（越大越好）”

　　

这样说下来，首先是不能理解的术语会变得更好理解一些。

更重要的是我能够大越感觉这个数字好还是不好（200首歌我也不知道够不够，没买过，但是如果我知道大部分的MP3装不了200首的话，我就会感觉200首足够了）。

接下来，

客户会说“我不喜欢这个颜色”，“太贵了，有便宜点的么”或者类似的话。

抽象地说，客户可能对于这个产品某个特定属性不满意，希望调整这个属性。

意思就是我们得提供这个渠道让客户清晰的表达意见。

所以，我们要在所有主要的属性旁边加上调整的选项。

比如说价格边上不仅仅写着“价格比较高”，然后给个显而易见的进度条，而且会写着（当然你也可以直接拉进度条）“换个更贵的”，“换个更便宜的”，就好像

Cheap ==========^== Expensive give me a cheaper one give me a more expensive one

其他属性旁边也应该也有类似的选项，简单明了（其实对于小白还是太复杂了@___@，尽量吧）

最后，系统接受客户的调整要求（二分法？貌似比较快……具体算法懒得想了），逐步推荐更符合要求的产品（比如内存客户觉得“给我更大的”就给个更大的，品牌“换个牌子“就给换个，能量化的就量化（例如内存）然后让客户告知到底要大一点要小一点，不能量化的就再给一个（可以加入一些人工智能分析之前的客户行为）

　　

因为每次都只推荐一个给客户，客户不会有那种眼花缭乱不知所措的挫折感——而且和去实体店试机子体验更一致，更易于接受。

试啊试啊，最后买了