Diseñe estructuras de recompensas eficaces en el diseño de web (UI-Patterns.com)

Escrito por: Anders Toxboe


Traducido por: Alexis Brantes


Esta es una Traducción con la autorización de ui-patterns.com | it was translated with ui-patterns.com from permission. Puedes leer el original aquí · Escrito por Anders Toxboe, Traducción por Alexis Brantes


Un programa de recompensa e incentivos puede ser muy eficaz para facilitar el compromiso de nuestros usuarios, en especial. Cuando buscamos diseñar dinámicas atractivas.




Cuando discutimos sobre cómo podemos aplicar estructuras de recompensas en diseño, en realidad, de lo qué hablamos es sobre el uso de recompensas extrínsecas: El cómo podemos motivar a la gente para que realice acciones específicas, con su dinero, por medio de elogios, grados, premios, altos puntajes, puntos, y rankings. Sin embargo, es frecuente en las discusiones olvidarnos de nuestras intensiones ¿Buscamos un arreglo rápido o un cambio de comportamiento más duradero?

Como las recompensas extrínsecas funcionan fuera del individuo y son relacionadas con las acciones que pueden ser medidas en términos monetarios, las recompensas intrínsecas funcionan dentro del individuo, en lugar de depender a algún tipo de presión externa. Donde el medio de recompensas extrínsecas es el dinero, elogios, premios, altos puntajes, puntos, y rankings, los ejemplos de recompensas intrínsecas son como “realizar un trabajo significativo“, cuando las tareas proporcionan "un sentimiento de bienestar ", experimentando "el placer de ayudar a alguien que lo necesita", "y la satisfacción personal de un trabajo bien hecho ".

Las recompensas intrínsecas van más hacia el dominio sobre un término a largo plazo que a la satisfacción inmediata en el corto plazo. El efecto de motivación de recompensas extrínsecas tiende a desgastarse mucho más rápido que recompensas intrínsecas.

Cuando hablamos de recompensas que son capaces de motivar el comportamiento, nosotros más bien deberíamos enfocarnos en cómo las recompensas pueden facilitar el comportamiento que conducirá a recompensas intrínsecas como el dominio, el reconocimiento, y el crecimiento personal

Por eso cuando hablamos de que las recompensas son capaces de motivar el comportamiento, nosotros más bien deberíamos enfocarnos en cómo las recompensas pueden facilitar el comportamiento que conducirá a recompensas intrínsecas como el dominio, el reconocimiento, y el crecimiento personal. La selección de estructuras de recompensa apropiadas, depende de las estructuras sociales de su servicio. Diseñando para comunidades, las recompensas deberían ser alineadas con sus estructuras sociales.

El espectro competitivo

En comunidades, usuarios pueden ser recompensados por trabajar juntos como un grupo o sobresalir como individuos.

En una comunidad competitiva, los usuarios comparten los mismos objetivos, pero deben competir el uno contra el otro para alcanzarlos, mientras que en una comunidad colaborativa, los usuarios trabajan juntos para alcanzar los mismos objetivos. Los usuarios en la comunidad competitiva son motivados por recompensas extrínsecas como logros, puntos, niveles, ranking, o algo que puede ser usado establecer sus derechos jactanciosos.

En la comunidad colaborativa, son las recompensas más intrínsecas las que deberían ser enfocadas en el sentido, la reputación, o la satisfacción personal de un trabajo bien hecho.

Los estudios muestran que el recompensar acciones competitivas acentúa la diferencia percibida de los usuarios entre ellos y otros usuarios en la comunidad, mientras que el recompensar acciones colaborativas reduce al mínimo las diferencias percibidas entre el usuario y otros usuarios de una comunidad.

Las estructuras sociales no siempre son tan simples como las colaborativas o competitivas. Las comunidades también son construidas alrededor de usuarios que se preocupan del otro, ayudan, o incluso combaten con el otro. Puedes aprender más sobre el espectro competitivo en Yahoo Design Pattern Library.

Planificando las Recompensas

Hay dos elementos de una recompensa que necesitan la planificación cuidadosa:

  • · Cuando una recompensa es dada a conocer y
  • · Lo que la recompensa es en sí misma

Como el tiempo de la recompensa es importante, entonces, esta la naturaleza de la recompensa. En última instancia, el objetivo de la recompensa es el de maximizar la motivación por sobre la entrega de la recompensa, así como la felicidad después del recibo de la recompensa. Las recompensas no tienen que ser monetarias y cuantificables, también las de naturaleza más intrínsecas pueden facilitar motivaciones. Seamos cómo podemos moldear las recompensas.

Tipos de Recompensas

Recompensas aplicadas en LinkedIn

Un ejemplo clásico de aplicación de recompensas en diseño web es la temprana versión de LinkedIn. Aquí una caja en el costado (sidebar) mostró una barra de progreso sobre qué tan completo se encontraba tu perfil. Solo por hacer ésta pequeña cosa, puedes ser más completo y tener un porcentaje mayor de finalización. Siendo presentada esta caja, la mayoría de la gente manejaba su perfil hasta más del 50%. En este ejemplo se han utilizado dos tipos de patrones de recompensas:

  • Niveles - y la recompensa de sentir progreso
  • Terminación - el sentimiento de resolver una disonancia no acabada.

La participación en la comunidad y las buenos acciones son recompensadas con puntos de reputación en StackOverflow.com.

La participación en la comunidad y las buenos acciones son recompensadas con puntos de reputación en StackOverflow.com - un sitio de preguntas y respuesta para programadores. Así como puntos de reputación aumentan, nuevas funciones son habilitadas. Los espacios de charla son abiertos y los anuncios son desactivados. Algunas otras funciones habilitadas permiten a los usuarios hacer más que los demás, autorizándolos para crear espacios de charla de definir premios.

El tiempo de las recompensas

El otro elemento de una recompensa, el cual necesita una planificación cuidadosa, es el cuando una recompensa debe ser entregada. Cuándo y cómo reforzamos un comportamiento puede tener un impacto dramático sobre el impacto y rango de respuesta.

Cuando utilizamos un refuerzo continuo, el comportamiento deseado es reforzado cada vez que esto ocurre. Todos los ejemplos examinamos son ejemplos del refuerzo continuo, ya que había una correlación directa e inmediata entre una acción y la recompensa correspondiente recibida.

El nivel de actividad de los usuarios es una función de qué tan pronto esperan que una recompensa sea entregada. Mientras más seguros estén que algo bueno o interesante pasará pronto, tendrán más actividad. Cuando los usuarios saben que una recompensa está muy lejos, la motivación es baja y la actividad del usuario disminuye.

Esto es típico en los programas de recompensa fijas con refuerzo continuo, donde los usuarios son recompensados una y otra vez con una proporción fija o intervalo. Inmediatamente después de que una recompensa ha sido entregada, una nueva recompensa viene más cerca.

Las recompensas variables de refuerzo parcial, por otra parte, recompensan aleatoriamente alrededor de un promedio. Cuando no se sabe cuando estamos a punto de recibir una recompensa, tendemos a continuar nuestra actividad, incluso cuando te hayan dado a una sola recompensa.

Un refuerzo parcial produce un nivel de actividad mucho más estable, que no cuenta con el período de enfriamiento del refuerzo continuo.

Al planificar los programas de recompensas, la primera cosa que debes considerar es si hay que planificar para el refuerzo continuo o el refuerzo parcial. Una vez decidido, la siguiente dimensión es si hay que reforzar a lo largo del número de respuestas o a lo largo de la cantidad de tiempo. Con proporciones o con intervalos.

El refuerzo continuo es planificado con proporciones fijas e intervalos, donde refuerzos los parciales son planificados con proporciones variables e intervalos. En casos en los que están tratando de enseñar específicamente un nuevo comportamiento, un programa continuo es a menudo una buena opción. Una vez que el comportamiento se ha aprendido, cambiar a un programa parcial es una preferencia habitual.

Los programas parciales no sólo tienden a guiar los comportamientos, que son más resistentes a la extinción, también reducen el riesgo de que el usuario se sienta saciado. Si la recompensa se utiliza, ya no deseada o gratificante, el usuario puede dejar de realizar el comportamiento deseado. Cuando recibimos una recompensa prevista después de proporciones fijas e intervalos, experimentamos de inmediato una sensación de tener un largo camino para obtener la próxima recompensa, lo que a su vez reduce nuestro nivel de actividad.

Con recompensas previstas después de proporciones variables e intervalos, nunca sabemos exactamente cuándo esperar una recompensa, porque tendemos a esperar que ocurra en el corto plazo. Esto conduce a más alto de actividad en todos los niveles

Logrando adecuadas recompensas.

A todos les gusta que se les digan que están haciendo un buen trabajo, pero para recompensar por trabajo de forma efectiva, se debe esperar el momento adecuado y entregar en la cantidad correcta, entonces es esencial entregar una recompensa adecuada, proporcional al trabajo.

Haz las siguientes preguntas para cada momento oportuno, para determinar lo que es adecuado:

  • ¿Qué recompensas da el sistema en este momento? ¿Puede dar a conocer otros también? ¿Hay otras formas eficaces de recompensas?
  • ¿Cómo son las recompensas del sistema? La cantidad adecuada es crítica, así como necesario ajustarse a las expectativas y las capacidades del usuario.
  • ¿Las recompensas aumentan demasiado rápido? ¿Demasiado lento? ¿O perfectamente? Si el usuario no puede ponerse al corriente, él o ella se dará por saciado/a y el comportamiento reforzado se perderá.
  • ¿Cuando los usuarios reciben recompensas, se sienten excitados o aburridos por la recompensa? ¿Y por qué ocurre esto?

Sólo hay un modo de entender el equilibrio adecuado del tiempo, cantidad, y la clase de recompensa: mediante la prueba y error. El equilibrio de recompensas es a menudo una pregunta "de bastante bueno".



Esta es una Traducción con la autorización de ui-patterns.com | it was translated with ui-patterns.com from permission. Puedes leer el original aquí · Escrito por Anders Toxboe, Traducción por Alexis Brantes

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