群体心理如何驱动用户行为？

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编辑导语：在《乌合之众：大众心理研究》一书中，勒庞细致描述了群体心理的一般特征，分析了人们在群聚状态下的心理、道德、行为特征，解释了为何群体往往呈现出“盲目”、“冲动”、“狂热”、“轻信”的特点。我们都知道群体心理对于用户行为有很大的驱动作用，那么，它究竟是如何驱动用户行为的呢？

最近我在的楼层在饭点取餐愈发内卷，我就会坐电梯上楼。中午那会人特别多，我进电梯后是背对电梯门，就感觉很难受很别扭，即使很挤也会使出浑身解数转过身子面向电梯门，不然会觉得和大家不一样，很不合群。这种“不舒服”的感觉，其实就是“从众心理”在作祟。

一、围绕“从众心理”的实验

电梯是人来人往的公共场所，有人在电梯里围绕“从众心理”做了实验。被实验者走入有几个演员的电梯梯箱内，几个演员开始轮流报数或者同时向左向右转，绝大多数被实验者会跟随演员做出一致的行为。

下面大家来做个测试，判断下右边哪个线段和左边标准线段一样长？

明眼人都看得出来，答案是C。但是有心理学研究者做了一个实验，被实验人走进一个有7个托的房间进行上述测试。

如果前7个托都回答错误答案B，那这个被实验人倾向于跟风回答错误答案B，并且这个被实验人的心率会比平常高出许多，为什么一个显而易见的正确答案会因为多数人的误导而被放弃？

答案是：群体行为会对个体造成压力，并迫使个体做出违反自身意愿的事情。这个时候，你可能要质疑我，肯定还是有能顶住压网络公关危机案例好用吗力，坚持己见的人。

不排除少数人，但是绝大部分人，在一些决策成本低的行为或没有太多思考时间的场景下，人们更倾向于依赖群体行为。感兴趣的同学，可以找个人多的地方，然后突然抬头望天，这时必然也会有人跟风抬头，毕竟「抬头」是一件决策成本极低的行为。

二、群体的特征

勒庞在其心理学著作《乌合之众》中提出了这样的观点：

“一个群体呈现出来的最为引人注目的特点如下：无论是什么样的人构成了这个群体，不管他们的生活模式、职业、性格或是智商相同与否，他们转变成了一个群体的事实让他们拥有了一种集体的思想，这使他们的感受、思想和行为，变得与他们孤立时的状态不尽相同。如果凝聚在一起的个人不能形成一个群体，想法和感受就不会产生，或是不能转变成实际行动。心理群体是一种用不同的元素组成的暂时的群体，它们在一定的条件下，会结合在一起，就像是组成一个鲜活生命的细胞，会呈现出某些特征，它们同每一个单独的细胞所具有的特点都不尽相同。”

简言之，就是：群体倾向于去异存同。刚刚提到了群体的第一个特征：个体会在群体下被群体行为施压，从而违背个人意愿。除了个体容易被群体绑架外，群体还有这样的特点：群体容易接受简单直接的结论。

群体即人的合集，当人作为一个独立的时候，ta通常能发挥其最高知识水平来解决眼前问题或作出最佳判断，但当人们因为某种原因聚集在一起的时候，这种知识水平带来的思考能力在多数情况下会不如个体。尤其当你没有太多决策依据时，更容易被群体的简单结论所诱导。

三、如何利用群体心理

1. 拼多多的人海战术

拼多多一直深谙人海战术，在拉新激活转化交易的全链路上，乐此不疲地利用群体效应与关系链不断创收。

比如下图的领红包页面，设置了三个选项，对一般人来说，并不能很快感知到究竟哪个红包对自己利益最大。在用户摇摆不定并且没有足够多的选择依据时，通过告诉用户“这个红包最多人选”，反过来暗示“另外两个没什么人选”，那正常情况下用户一定倾向于选择多数人的选择。

为什么一个发红包场景需要做这样的设计？

推测是常规的无需用户选择的发红包场景，点击领红包的人越来越少，而红包恰恰又是一种建立与用户联系的有效路径（用户领了之后不用就会产生一种亏损心理），因此为了提高红包的领福州网络推广培训机构取率，深谙用户心理的拼多多产品才做了这样的设计。

群体的规模及组织方式同时决定了资源的分配方式，资源的分配不一定是均匀的。电商平台经常会对一些商品让利，昭告用户来抢购。拼多多也不例外，在下图场景中重点突出了“抢”的概念，侧面凸出了商品的稀缺性。

多多初期一直被诟病商品质量差、物流体验差，这些足以把一些潜在用户拒之门外，毕竟质量对于用户的购买决策有极大的影响。“这包纸巾怎么比tb便宜那么多，会不会有问题”——用户一定会在看到价格时候产生这样的心理，建立起心理防御机制。

这个时候，引入你认识的人，即熟人关系链之后，你的防备心理就会一点点被削弱。通过pdd擅长的裂变（砍价、拼单、领红包），积累了一些早期用户，再由这些用户建立起更多的关系网络单位，渐渐辐射成一个越发庞大的群体————拼多多用户群体。

“xxx都在pdd上买，那应该没问题”这个时候，心理原来的防御机制就被群体建立的求同感破防了。基于熟人关系链后，逐渐扩大规模效应，转而开始让用户信赖无线下人际关系维系的陌生人关系链——拼友圈。

在领红包、商详、搜索、推送等场景间，不断强调大家都在看、大家都在买，反向暗示“你不买就亏了”引起用户焦虑而成交，慢慢积累了覆盖面越来越大的关系网络。

拼多多的例子告诉我们：群体还会让人降低防备心理，显然拼多多的人海策略效果不错，就在前不久，拼多多公布了2020财报，财报显示其活跃买家已超越阿里，拼多多董事长黄铮卸任，也算是功成身退。

2. 代表群体行为的累计决策结果

当一件商品或者服务，你无法在身边找到能为你推荐或者提供试用经验的人，那能支撑你产生购买决策的，可能就是在电商平台的商品列表里成了“1w+人已买”“月销9999+”，在淘票票上成了“xxx人想看”，这一些些由冰冷数字组成的前人的决策结果体现。

除了消费行为外，用户对于加入一个组织很大程度上依赖于组织规模，组织规模在互联网平台上也是一种消费决策数值，豆瓣上圈子名类似的小组，关注数越多的小组越容易招募更多的组员。打游戏选择的战队也是，毕竟除了人数外，其他可提供的信息太少。

代表前人决策结果的数字，掷地有声，就是通过销量高低告诉你好坏、这个圈子的活跃度是高是低，这一些些销量、收藏数也验证了：

• 群体行为影响个体行为
• 群体倾向于听到简单直接的结论

3. 群体意味着存在“排名”

群体的对立面是「个体」，个体是唯一的，缺少比较的。当你把个体放到群体，就会产生排名。排名靠后，会给人带来焦虑。比如这个pdd的推送，闵行区已有xxx人抢到，你也别落后。

这个“落后”就恰到好处，抢到可能不算领先，但抢不到就是落后。通过反差制造焦虑，对于用户心理拿捏得死死的。

反之，排名靠前能够带来荣誉感。比如，王者荣耀里的排名除了段位外，还有精细到行政区粒度的某英雄排名，比如上海市闵行区第899大乔。这样的排名就会驱动玩家花更多的时间争取到更靠前的名次。

4. 推荐算法

基于用户(user-based)的协同推荐是最常见的几种推荐算法之一。基本原理是，根据所有用户对物品或者信息的偏好，发现与当前用户口味和偏好相似的用户群，然后基于这些用户的历史偏好，为当前用户进行推荐。

假设用户A喜欢物品A、物品C，用户B喜欢物品B，用户C喜欢物品A、物品C和物品D。

从这些用户的历史偏好中，我们可以看出用户A和用户C的偏好是类似的。同时我们可以看到用户C喜欢物品D，所以我们可以猜想用户A可能也喜欢物品D，因此可以把物品D推荐给用户A。

这种算法等于是自己判断用户是否属于一个群体，并认为群体内的人是相似的，相似的人的喜好会非常接近。比如网易云音乐的歌曲推荐，就是根据用户的喜好对人群归类，从而进行交叉推荐的。

5. 总结

群体心理的几个特征：

• 群体行为会对个体造成压力，并迫使个体做出违反自身意愿的事情；
• 群体更倾向于接受简单直接的结论；
• 个体在群体中的防御意识会变薄弱；
• 群体会带来资源稀缺性与竞争意识。

如何利用群体心理设计产品或运营产品：

• 通过群体的行为结果引导用户决策；
• 利用资源的稀缺性加快用户决策；
• 建立群体排名制造的焦虑感和荣誉感；
• 加强熟人、陌生人的关系链，利用好友的行为推动决策。

四、结尾

美国人詹姆斯瑟伯有一段十分传神的文字，来描述人的从众心理：

突然，一个人跑了起来，也许是他猛然想起了与情人的约会。不管他想些什么吧，反正他在大街上跑了起来，向东跑去。另一个人也跑了起来，这可能是个兴致勃勃的报童。第三个人，一个有急事的胖胖的绅士，也小跑起来……十分钟之内，这条大街上所有的人都跑了起来。

嘈杂的声音逐渐清晰了，可以听清“大堤”这个词。“决堤了！”这充满恐怖的声音，可能是电车上一位老妇人喊的，或许是一个交通警说的，也可能是一个男孩子说的。没有人知道是谁说的，也没有人知道真正发生了什么事，但是两千多人都突然奔逃起来。

“向东！”人群喊叫了起来，东边远离大河，东边安全，“向东去！向东去！”……

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