杭州一家连锁超市招募顾客测试「智能购物车」。系统会根据购物车里的商品,提示糖分、脂肪和预算风险,还会推荐更适合的替代品。
白领试用第一天,买了一盒饼干,屏幕立刻跳出红色提示:
「同类商品中,78%的用户会选择放回。」
她犹豫了一下,真的把饼干放回货架。
第二天,她故意和同事买同一盒饼干。同事的购物车只显示普通营养信息,没有红色提示。
客服解释说,每个人的健康目标不同。
她第三天把购物车推到监控盲区,用手机录下屏幕,又拿一盒相同饼干反复放进、拿出。
第一次,系统提示糖分过高。
第二次,它提示预算压力。
第三次,它什么也没说。
她回家后登录测试后台,发现购物车并不是根据商品判断风险,而是根据她前几次是否听从建议,动态提高提示强度。
系统将她归为「高顺从组」。
实验指标不是帮助用户吃得更健康。
而是当屏幕反复告诉一个人「多数人不会这样选」时,她会在第几次,把自己的决定放回货架。