Estoy totalmente de acuerdo con la respuesta de Pradeep Nayar, así que solo voy a agregar 2 cosas algo avanzadas (avanzadas para conocer / realizar, no para implementar).
Efecto de gradiente de objetivo
Una teoría que establece que las personas completarán la tarea más rápido si ya se inició para ellos. El ejemplo más común es una tarjeta de café de recompensa. Una tarjeta con 10 espacios con 2 de ellos previamente sellados se terminará más rápido que una tarjeta vacía de 8 espacios.
Esto se puede ver en los juegos cuando el jugador necesita recolectar algunos elementos: a veces, el jugador recibe el primer elemento al comienzo de la búsqueda para que se sienta motivado para terminarlo más rápido.
Lección:
Cada vez que presente una tarea para su usuario, intente descubrir cómo iniciarla “gratis”, verá más resultados y más finalizaciones de la tarea que sin el inicio de bonificación.
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Horario de relación variable
Un programa de refuerzo donde se refuerza una respuesta después de un número impredecible de respuestas. Imagine máquinas tragamonedas: no sabe cuándo gana, pero sabe que eventualmente uno de sus juegos puede ser el ganador. Esto lleva a los jugadores a la obsesión porque siempre existe la posibilidad de que la próxima moneda / juego insertada sea la ganadora.
Lección:
Siempre que le dé a su usuario alguna respuesta / recompensa después de una interacción, intente cambiar la posibilidad de obtener la recompensa de un horario estricto a uno aleatorio, donde el usuario no tiene forma de saber si la próxima interacción les traerá la recompensa. Aumentará significativamente el número de interacciones.