用户常见的认知偏误
1.损失厌恶
损失规避/损失厌恶，由阿莫斯.特沃斯基与丹尼尔.卡尼曼提出，指的是当人们面对同样量级的收益和损失时，会觉得损失更加难以忍受。科学家实验的结果是：损失带来的负效用为收益正效用的2～2.5倍。
第一组实验：被实验团体先行持有1000单位的现金。在此基础上做出选择。
A.50%的概率将持有的现金增加到2000
B.100%的概率将持有的现金增加至1500
第二组实验：同实验团体先行持有2000单位的现金。在此基础上做出选择。
C.50%的概率损失1000现金
D.100%的概率损失500现金
在此实验中，第一个实验，16%的人选择了A，84%的人选择了B
第二个实验，69%的人选择了C，31%的人选择了D。
2.框架效应
面对同一个问题，在使用不同的描述后，人们会选择乍听之下比较有利或者更加顺耳的描述。框架效应的基础正式损失厌恶。
情形一：美国即将爆发一种疾病，预计会有600人感染。设想你有权在两个治疗方案中做选择。
方案A：你能拯救200人
方案B：1/3的可能性拯救600人，2/3的可能性一个人也救不了。
情形二：美国即将爆发一种疾病，预计会有600人感染。设想你有权在两个治疗方案中做选择。
方案C:400人会死
方案D：2/3的可能性600人会死，1/3的可能性一个人都不会死。
大多数情况下，人们会在第一种情况下选择A，第二种情况下选择D。
在吸引客户选择一种你有预设倾向的方案时，就可以用更加顺耳的说法来表达。在损失会比较大的时候，强调收益。在损失比较小的时候，强调损失。
3.锚定效应
一家电饭煲上架有三款产品，价格分别是130，440，390，具备的功能数量是3，9，8。最后的销量分别是1200，890和200000。
在整个购买过程中，思考的最多的可能就是，440比390多出来的这个功能值不值50。而很少会去考虑390，值不值这8个功能。
一旦建立了初始锚定认知，后面的认知就会基于这个初始参考物来做判断。
在5秒钟内算出，1*2*3*4*5*6*7*8*9或者9*8*7*6*5*4*3*2*1。由于没有足够的时间计算。用户只能估计。从小到大开始的估计是512，而从大到小的估计是2250.而正确答案是40320.
一款新饮料被放在可口可乐和百事可乐中间，哪怕价格很高，也能被消费者接受。反之，如果把它和价格很低没什么名气的饮料放在一起，再便宜也不会有人买。
用户会把最开始的到的信息作为固定的锚定点，后面的任何行为，都会基于这个锚定点被用户评价。
4.注意力偏误
产品本质上还是工具，我们的目标很清晰。就是用工具实现我们的目的。在这个过程中，许多次要因素对我们都不重要，我们也根本关注不到，许多次要因素对我们都不重要，我们也根本关注不到。认知心理学把这个称为“看不见的黑猩猩现象”，指当测试对象观看一个主要内容是几个白衣服工作人员传球并记录次数时，大部分人居然没有看到一个黑猩猩从后面经过。
结合“黑猩猩”现象，总结了几条设计原则：
1.主流线程之外的信息和功能，要默认用户不了解
2.大段的文字和小字体的文字，也要默认用户不会阅读。
3.有重要的流程步骤，信息传递，就需要更突出，或者阻断式提醒。
5.主观验证，正式偏见和逆火效应
主观验证。一个人如果认为某个观点或者判断特别重要，会主观上把许多无关的信息作为支撑这一观点的依据。
第二，证实偏见。当有了一个假设后，我们会偏好能够验证假设的信息，而不是那些否定假设的信息。
第三，逆火效应。这是一种更严重的认知偏见。假设被相反的信息否定后，我们会更加深信自己原本的假设。
人的思考方式里根深蒂固的叛逆性，尤其是缺乏自我批判的习惯时，会对外部反对自己想法的声音持有敌意，对方越是急切说服你，你越是认为他说的是假的。
6.概率思维与0/1思维
对于用户来说，他并不是从整个平台视角理解产品的，而且关键在于，他遭受到的并不是95%这个数字，对于他来说，是有0和1，只有正确和错误。
7.知识诅咒
知道的越多，反而越容易做不好。
将实验对象分为两组。A组的学生有一个清单，都是大家耳熟能详的儿歌。A组学生要做的事情就是拍桌子，在桌子上把这个节奏打出来。然后B组学生猜到底是什么歌。120首。B组只猜出来3首，从概率上讲2.5%。但是A组的学生认为是50%。
这就和我们在别人的背上或者手上，用手写字一样。我们都认为这是再简单不过的一个字了，但就是猜不出来。
我们了解的知识越多，就越会丧失在不了解的视角看问题的能力。在产品的决策中，避免这个现象至关重要。真正认识到用户的想法，要体验他们的视角，并不是仅有的同理心就能搞定。用户会从什么视角认知，在摆脱知识诅咒之前，很难意识到。这就只能依靠频繁地与用户沟通，获取用户的想法来保证。
8.峰终定律
高峰（不管是正向的还是负向的）时与结束时的感觉，是未来最容易让人回忆起的体验感。
9.宜家效应
这里的宜家指的是家居生产的那些常见的需要用户自己组装的产品。用户通常会高估自己劳动带来的价值。
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