「汤姆索亚历险记」里有一个大家熟知的故事：
汤姆因为调皮捣蛋，被菠莉姨妈叫去刷墙。在刷墙时，小伙伴来凑热闹。汤姆灵机一动，想出一个妙招。他假装刷地很卖力，把刷墙当成了一个光荣的任务，还用艺术家的眼光不停打量刷过的墙。被勾起了好奇心的小伙伴要求试一试，汤姆很鸡贼地回绝了。伙伴们愈发羡慕和心痒，便用各种小玩意换取刷墙的机会。大家争先恐后地干得热火朝天，汤姆则悠闲地靠在一旁，不但完成了苦差，还得到了一堆小伙伴们用来换取刷墙机会的的“宝贝”。
明明给人免费刷墙，内心还高兴地不行 —— 动机到底是一股怎样的力量，推动着人们行动？
设计，终究也是为了促成行动。线下场景中，影响并改变人的行为，并不容易。最容易碰到的两大问题是：
- 用户没有做出我们期望的行为
- 服务提供方不愿意改变现有做法
方案失效、无法执行只是表象，背后的根源到底是什么？
斯坦福教授 BJ Fogg 总结出一个模型，为研究“行为改变”提供了一个基本框架。
某个行为的发生，需要：
- 动机
- 能力
- 触发器
其中，动机是行为的发动机，只有先解决了动机的问题，配合相应的能力和触发器，行为才有可能发生。（更多内容可以参考你为什么不想做，想做也做不到？）
于是我们往场景化工具箱里，装备第一发工具：动机分析
过去，我们非常擅长于提升界面的可用性，减少使用的成本，也就是主要解决“能力问题”，但是很少思考如何强化用户动机（这更多是老板或产品经理的事呵？）
动机理论是非常复杂的研究领域，关于需求、动机、目标、行为的理论非常多，分类也很复杂。其中一种简单的划分是将动机分为内部动机和外部动机。这里不打算借用马斯洛的模型，因为它集中在内部动机即由基本需要引起的动机上，跟线下商业环境中的行为不能很好地对应并指导行动。
我们尝试直接从日常消费场景中观察总结，得到一个很粗浅的动机分类，目的是帮助我们增强同理心、寻找突破点：
用户动机ESP
经济 Economy
- 优惠
- 特权
在线下的各种生活场景中，跟消费最直接相关的动机，一定是经济属性的：金钱或其他价值性的优惠，或者是特权。比如，双十一的半价是大家疯狂的最主要原因，QQ 会员的几十项特权是大家长期付费的原因。
尤其在那些供大于求、或者服务性质最强的一些行业场景，比如餐饮、零售、酒店，激烈竞争之下，服务差异化不足，或者已经进入价格完全反映服务价值的市场竞争成熟阶段，于是优惠成为了王道。
比如，持续数个月的周四微信支付日，满10元减10元的优惠，引爆了便利店场景的绿色风暴。
服务 Service
- 便利
- 高效
- 舒适
在一些供不应求或效率比较低下的行业，比如医疗、高峰期的公共交通，价值更多地通过便利性而不是经济利益体现出来，服务的提升能明显促使消费者做出选择，也就是“方便快捷、符合习惯”类型的动机。
比如，客运站的微信电子票专用检票上车通道，极大加快了乘客上车的效率。
心理 Psychology
- 情感
- 身份认同
- 乐趣
- 安全
在纷繁多样的线下场景中，很多时候价格、便利性的差异都不明显，因为它们往往需要服务提供方承担高额成本。这时候，能否提供心理方面的动机，成为制胜关键。当消费者面对10个选择，一样价格，用法类似，他们会如何选择？如果能引起好奇、乐趣、感动、自我或群体的认同、安全舒适等等的积极情感，一定是让人难以抗拒的选择。
比如，微信公众号里的这款延误险，不但从“服务”维度提供了最便捷的全自动赔付，还从情感维度尝试传递“售罄稀缺感”，以及“倒计时强反馈”的娱乐玩法。
商户动机RER
除了用户的动机，一定不能忽视商户的动机。场景化设计跟界面设计最大的不同，也许就是实施方法的不同。商户不再是跟我们天然同一条战线上的哆啦a梦攻城狮，他们有各自的诉求和难题。要让场景化设计变成现实，必须与实施方达成共识并合力实现，这比什么都更重要、也更困难。而了解商户的动机，是建立良好合作关系的基础。
在真实世界的商业环境中，在非互联网的逻辑中，商户的直接动力包括：
R：收益 Revenue
- 顾客数量
- 顾客消费
E：效率 Efficiency
- 节省人力、成本，降低流程复杂度
- 提升服务能力
- 优化资源分配和流通
R：声誉 Reputation
- 关注度
- 影响力
- 行业竞争力
如何将我们的目标与商户的目标相结合、相匹配，这是设计师最不擅长的问题之一。“用户”不再仅仅是使用者，还包括商户（这其中又有不同角色），甚至更多的角色，这是习惯于服务海量终端用户的设计师们难以跨越的认知障碍。RER 帮助我们理解更复杂的环境和角色，跳出自大而狭隘的“用户体验”牢笼。
场景化工具箱的第一个工具，虽然并不能直接推导出具体方案的设计，但它是与用户、与商户进行有效沟通以及合作的基础。线下场景中，用户诉求和商业利益远比汤姆刷墙复杂，能不能直指人心，能不能无中生有地“创造需求”（主要是激发情感类动机），需要我们很好地把握需求供需双方的动机，从中找到致胜的破局点。
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