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从Peloton看健身产品的底层逻辑

生活ผู้เขียน: 36氪的朋友们
从Peloton看健身产品的底层逻辑
บทสรุปPeloton的上市带动了一波智能健身的创业潮。

Peloton的上市带动了一波智能健身的创业潮。因为传感器和AI的发展让我们可以创造出很多新的健身体验和品类。但是创新不是瞎创新,尤其要避免拿着锤子找钉子的陷阱。背后要遵循的基本规律是什么呢?

本篇就是融合心理学的一些观点设计一个思考框架,帮助我们更好的理解健身产品。

我是谁呢?我是一个学过心理学和交互,练过力量举,跑过马拉松,登过山,游过泳,受过伤的从事健身行业的前Facebook攻城狮。

我们首先会说明为什么健身行业做来做去就是在做激励,指出健身行业的价值公式是激励除以价格。然后会说明健身行业激励的基础是数字化,而运动科技在过去20年的发展其实都是围绕数字化展开的。接下来会融合心理学的观点提出一个激励的框架,最后会用这个激励框架分析悦跑圈、Keep、Just Dance、超级猩猩、线下私教和Peloton,指出这些产品在激励性上的差别以及留存与激励性的关系。

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健身行业的本质是激励性Motivation

经常听到探讨健身行业的本质是什么。是内容吗?是设备吗?是教练吗?我们可以从用户到底想要从健身中获得什么开始推论。

健身的开端一般是受到某个关于健康或者身体形象的外在刺激,要么是在镜子里对自己的体型的某个部分感到不满意或者看到某文章说超重会有什么后果。这是研究的结论,大家可以静默一秒钟,回忆一下自己开始运动是不是因为这么一天。

那么要有体型的改变,用户就得坚持。练什么的重要性比坚持低,对于普通运动基础的人大部分市场上的训练不管是增肌还是减脂都不差,关键是习惯养成,是坚持。当然饮食很重要,但这里就不讨论了。

那么要让用户坚持,就得依靠激励Motivation。而激励Motivation有两种,一种是外在激励Extrinsic Motivation,一种是内在激励Intrinsic Motivation。内在激励即是用户从这项活动本身就可以获得愉悦。外在激励即是通过勾子Incentive诱导用户完成某个行为然后给予奖励Reward。

所以健身产品本质上就是通过各种产品设计激励用户。初期一方面让用户设置目标,并且通过有趣的内容让用户至少不排斥训练,进而刺激用户的内在激励;另一方面高频率的评估用户的进展,然后通过各种方式给用户奖励和认同,刺激用户的外在激励。后期用户自己就可以产生大量内在激励,内化运动的诸多好处,自己就可以坚持下去。而内容、硬件、教练、社区等等都是产生激励的手段。

健身行业的价值公式就是:

我们现在所看到的现象就是低价值的产品正在让位于高价值的产品。

传统上的健身房年卡就是一个典型的低价值产品。几乎没什么激励性,而价格很高。这种商业模式的确有它的可取之处,譬如预付,譬如为产品价值更高的私教课引流,但随着用户对价值的认知越来越清晰,已经面临了一些困难。而超级猩猩类的产品通过内容本身、氛围和教练的话术等方式打造了一个高激励性的产品,而价格尽管不便宜但也合理,所以价值相对高。

动作纠错“AI私教”是个偏离价值的想法

最近我们经常看到AI私教的提法,一般就是用动捕做几个纠错的demo,俨然就可以取代“私教”了,就可以颠覆行业了。但这其实是一种见木不见林的思考。

我们可以拆解一下线下私教到底在干什么。其实主要是这么几个方面:1)陪伴和鼓励。2)制定个性化和循序渐进的训练。3)指导动作避免受伤。

而其中陪伴和鼓励是最重要的方面。这里有两个心理因素让线下教练的陪伴和鼓励对帮助用户坚持尤其有效。第一是人容易服从权威,所以跟机器比起来,真人教练可以有效的在训练中通过话术帮用户突破极限,还可以向用户植入关乎健康的信念。第二是人倾向于履行自己对真人许下的承诺,所以在教练影响下设定的目标会比用户自己设定或者在APP上设定的目标更有效,而且教练适时的训练提醒也会比APP闹钟有更大的作用。

当然制定科学训练计划和指导动作有价值,尤其是在销售的时候,但是相对于陪伴和鼓励用户价值小。可以做个思考实验。随便制定一个计划,让用户看一遍演示就练不做干涉,有很小的概率用户会受伤,但私教还是能够帮用户出结果。但是缺了陪伴和鼓励,用户就练不下去。

按照前面的价值公式,因为教练的陪伴和鼓励有很强的激励性,真的可以出结果,所以私教的确是个价值很高的产品形态,还可以存在很长时间。

AI对健身行业的作用还是要沿着价值公式,沿着提高激励性去想。

激励性Motivation的基础是数字化

数字化是现在经常被提到的一个概念,这个产业数字化,那个产业数字化。数字化在健身这个关乎到改变人的行为的行业其实扮演了至关重要的作用。只不过数字化的对象不是产业,而是身体和运动表现。

运动从诞生开始就跟数字有密不可分的关系。

奥运会的基础是什么?基础就是要能用一个公允的方式评判每个人的运动表现,这样运动员才能跟自己比,跟别人比,才能坚持,才能进步。我们还可以觉知一下身边的每一种流行运动,不管是跑步、游泳还是篮球,不管是个人项目还是团体项目,即使是对于业余的参与者,都有一堆数据可以津津乐道。

拿我自己举例。我练了很多年的力量举,说白了就是举重。我会关注两个指标,一个是一次训练和下一次训练相比,重量和组数是否有提高,英文叫渐增超负荷Progressive Overload,这是自己和自己比。第二个指标是能举起的重量和体重的比例,这体现了类似身材人群中运动员的大致排位,这就是自己和别人比。我不会关注短期体型的变化,因为体型没法轻易地量化。

而随着传感器的发展,数字化可以极大地提升运动的流行性。比如说计步APP,在不能自动数字化步数以前,只有很少人通过计步器衡量自己的步数,也只有很少的人在意,而当方便的计步APP出现后,普通人也开始关注自己每天是否能达到“一万步”,也开始关注自己是否比隔壁的小王更多,也就走得越来越多了。类似的现象也发生在跑步上。

为什么会有运动和数字化的这种关系呢?可以从心理学角度给出四个原因:

•有了数字用户才能给自己设定具体的目标。这是激励的一个重要策略的基础,所谓的目标设定理论Goal Setting Theory。比如一个用户要减肥,如果他不知道自己的重量,那么是没法推进的。

•有了数字才能根据用户的表现给外在激励。游戏中的大量设计,譬如勋章,譬如各种娱乐化的音效和图像反馈,都是遵循这个道理,就是给用户虚拟的和实际的奖励。

•有了数字用户才能清楚“感到”自己的进步,才能产生内在激励中非常重要的胜任感,即Competence。

•有了数字才能精确地个性化用户的训练。从激励性的角度来思考,这是保持用户的心流,打造所谓的有趣的内容的重要条件。

所以传感器和AI发展的正确努力方向是更自动化更全面的数字化用户的身体和运动表现,基于这个来通过不同的方式激励用户。

在不同阶段激励用户的方法不一样,健身激励的终极形态是信念的内化

可以把一个健身产品的对用户施加影响的阶段大概按用户的训练经验划分成五个阶段。这张表格综合了游戏化产品设计的思路和心理学对激励的若干看法,尽可能穷尽对用户产生激励作用的方法,然后把这些方法分到它们最能发挥作用的阶段中去。

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一个用户刚开始训练时,外在激励和内在激励都发挥了重要的作用。光“自律”是没法带来“自由”的,在没有内化运动的好处之前,强调“自律”会让人产生挫败感Frustration。健身产品的“他律”要和此时用户还不坚强的“自律”一起作用。可以从五个方面来看。

1)目标。训练前教练或者APP给用户设定目标。

2)有趣的内容。内容设计的目的就是在保证有效性的基础上让用户训练时觉得“有趣”,作用于用户的内在激励。可以把所谓的 “有趣”拆解成五个方面。新鲜度和不确定性是用户能不能从内容中获得不同的新鲜刺激。相比录播,直播就更新鲜。相比跑步,团操就更新鲜。音画体验是内容本身能不能带给用户足够的感官刺激,譬如大量线下操房对夜店的借鉴,譬如气场强大的教练。社交性是指内容有没有真人的成分,譬如教练跟用户的互动,用户与用户的互动,有真人成分的内容更容易产生社交压力,即所谓的Accountability,让用户认真完成训练。此外,个性化的内容强度难度和实时训练结果反馈是保持用户心流的基础条件。

3)教练。除了设定目标,教练的激励作用可以拆解成三个方面,训练中的正向鼓励和输出信念,整个过程中给用户的陪伴。正向鼓励和输出信念都是鼓励,但略有不同。正向鼓励侧重帮助用户在训练中突破自己。输出信念侧重灌输给用户训练的原因,即所谓的Rationale。研究表明通过话术告诉一个人为什么要干一件事是非常有效的激励手段 ,不管这个原因经不经得起推敲。

4)奖励。外在激励本质上就是要不停给用户展示勾子Incentive,条件达成给用户奖励Reward,这个奖励可以是虚拟的,或是物质的。第一种奖励是训练表现奖励。让用户知道自己的单次训练表现,这样用户可以跟自己比,跟其他人比,就可以给用户虚拟和物质的奖励,就可以激励用户进行下一次训练。针对跑步、单车这些可以数字化的运动很容易设计这类奖励。第二种奖励是达成训练目标的奖励。当用户训练了数周,有了一定成果,这时如果根据他关注的某个训练目标予以奖励,比如体型、体脂或者心肺,那么就能产生强劲的激励。训练表现和训练目标的差别是一个是过程,一个是目的,都可以作为吸引用户训练的勾子。

5)社区。社区的作用主要体现在两方面。一方面是陪伴。另一方面是尤为重要类似教练的输出信念。这两者的区别是陪伴是被动的,而输出信念是产品运营者主动的行为。

当用户已经达成了一定的训练目标,这时如果还继续训练下去,那么多半是已经形成了强大的内在激励,自己“想要”练,“他律”转化成了“自律”。可以分成两类来看。

1)运动尤其是有氧运动本身会带来的一些让大脑有强烈愉悦感的生理反应,比如我们经常提到的“跑者的愉悦”。这是运动的特殊激励。

2)按照自我决定理论的观点,内在激励的三大要素是信念的内化,胜任感和关联感,也被叫做三大心理需求。信念的内化是控制感Autonomy的一种体现,即用户接受了那些关乎健康的观点,比如“健康对我很重要”,“肌肉对我很重要,是我自我认同的一部分”,“我是一个自律的人”,“我是一个热爱生活的人”……用户从被奖励驱使着练到自己想要练。这需要个人、社区和大众传媒的综合影响。之所以美国健身人群大那么多,跟大众传媒的影响是分不开的。胜任感即是用户自己感到自己的能力在进步。基于数字的正反馈对激发用户的胜任感有巨大的帮助。关联感Relatedness在这个上下文中即是归属感,用户最终感到有一群和自己分享一样价值观的人。

基于激励的框架对比几种健身产品的激励性

基于这个框架,我们可以把其中产品可以影响的因素抽取出来,对各类健身产品的激励性进行分析。下面这张表格对APP,线下和在家智能设备三类产品中的代表进行了分析。这里大家不熟悉的可能是Just Dance。Just Dance中文为舞力全开,是最成功的仅次于Wii Sport的体感游戏。之所以把三类看上去完全不一样的产品放到一起,是因为这可以说明激励性的普遍性,可以让我们看到产品背后的本质。

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分数标准如下:

1-代表没有这项功能

2–有这项功能

3–这项功能是差异点

纵向上看,产品形态按激励性分成了三档,基本符合每类产品的留存能力。

•私教的确是激励性最高的产品,这是经过这么多年经验总结出来最有效的帮用户达成目标的产品形态。

•超级猩猩类的精品团操和Peloton类的在家智能硬件是第二档。这也并不令人意外,毕竟Peloton最早的初衷就是要在家中复刻精品工作室的体验。

•三款APP的分数最低。悦跑圈和Keep类的APP胜在社区,而Just Dance类的“运动游戏”胜在内容本身的“有趣性”,但因为游戏这种媒介的特点,社区激励很弱。这也是个潜在的机会。

再来看几个横向的因素。

•从内容因素的角度看,精品团操、线下私教、Peloton和Just Dance都各有千秋。值得一提的是Peloton的内容。我们研究发现尽管Peloton的内容都是通过直播产生,但是有90%的内容消费却是录播。为什么要通过直播这种高成本的方式生产内容呢?如果是因为教练,录播也可以请名教练。一个重要原因可能是这可以保持内容的新鲜与不确定性,这是上瘾性产品比如今日头条和游戏的基础法则。通过直播生产的内容即使训练设计本身类似,但因为直播条件的不同,参与用户的不同,每次都会不一样。这也是为什么Peloton的用户可以练上两三年还不腻。

•从教练因素的角度看,精品团操、线下私教和Peloton因为加进了真人的因素,天然的有竞争力。但因为线下私教可以一对一,能够更有效的说服和陪伴用户。

•从外在奖励的角度看,三款APP、私教和Peloton都能量化用户的训练表现,并依此通过虚拟和物质的方式奖励用户,而只有精品团操这种产品形态不知道单个用户的训练表现和趋势,缺失这个非常有效的激励手段。私教除了知道用户的训练表现,还知道用户是否真正达成了自己的目标,譬如是否在两三周后有效减脂。

•从社区的角度看,Just Dance和线下私教受制于产品形态没法打造社区,其他每款产品都有自己的独到之处。国内的线上产品比如悦跑圈和Keep都在线上社区运营上投入很大。超级猩猩会运营用户微信群。Peloton尽管没有国内这种社区产品形态,但CEO说社区的成功是最让他意外的因素。

可以看到Peloton作为新一代的健身产品,的确综合了以前行业中线上线下的各种经验,在内容、反馈、教练、社区每一个激励方面上都做得很好,打造出了一款极高留存的产品。

结语

我们经常爱说“健身是一个反人性”的生意。这种说法背后是一种很落后的心理学。一是非常的不精确,没法指导产品的设计,二是把人解构成一种动物,忽视了认知层的信念Belief对激励的影响,直接就武断的关闭了去思考为什么今天美国若干“反人性”的生意比如健身、冥想诞生了独角兽的背后原因的大门。这种说法还是基于弗洛伊德那一套没法证伪,早就进入故纸堆的东西。

我们应该借鉴近几十年行为心理学和认知心理学的发展,把产品设计的原则带入21世纪,精确地去思考到底是什么要素激励人作出特定的行为,结合新的技术发展,打造上瘾性强的健身产品,从“他律”导向“自律”,帮用户实现他们的人生目标。

参考材料

自我决定理论

https://en.wikipedia.org/wiki/Self-determination_theory

Exercise, Physical Activity and self-determination theory: Asystematic review

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3441783


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