呈现 · 决策
144 documented biases, attached to your drop-offs.
这是其他工具无法做到的部分。René读取客户旅程，找出行为中断的地方，指出驱动它的偏见，并提出基于有据可查的行为科学的干预措施，附带置信度分数。
产品 · 行为智能
诊断 · 支付阶段confidence
损失厌恶0.81
规避模糊0.74
工作量厌恶0.62
显著性偏见0.55
干预措施 · 排名第一在填写银行卡信息之前显示总金额引用：Kahneman & Tversky 1979 · 14次部署
问题
最佳实践清单并非诊断。
减少摩擦，增加信任信号，简化表格。这些建议普遍正确，但在具体情境中却毫无用处，因为它从未指出用户离开时内心的真实想法。
- 适用于所有旅程但无法诊断任何问题的通用建议
- 无法对同一行为的相互竞争的解释进行排名
- 行为科学在演示文稿中被引用，但未应用于具体的痛点
屏幕上的答案
行为智能 随产品发货
行为智能René 工作区
规格
偏差库144 份已记录
每个条目引用来源研究和背景
评分置信度、工作量、预期效果
审批始终以人为本
它 does
6 项功能01
偏差检测与观察到的行为相符的已记录偏见及其来源研究。
02
干预设计一个具体的变更，其编写水平足以让交付团队进行构建。
03
置信度评分证据支持诊断的强度，以数字表示。
04
预期效果指数和运营指标的预期变动。
05
工作量估算低、中或高，以便根据路线图进行规模调整。
06
成果学习已部署的干预措施及其衡量结果将反馈给体验引擎。
在产品中
在步骤中诊断出的偏差
干预详情
与最佳实践列表对比
今天使用 René
“减少摩擦”“支付环节的损失规避”
适用于任何客户旅程与此休息时间匹配
未声明置信度置信度 0.81，附带来源
我们常被问到的问题
它提出建议。您批准、编辑或拒绝，未经人工干预，任何内容都不会部署。每个建议都引用了其背后的证据。