Kecenderungan Pemenuhan Instan Pengguna Aset Kripto
Penelitian menunjukkan bahwa pengguna Aset Kripto biasanya menunjukkan kecenderungan instan yang lebih tinggi dan koefisien diskonto yang lebih rendah, yang berarti mereka lebih menyukai kepuasan instan. Temuan ini memiliki arti penting dalam merancang mekanisme insentif seperti airdrop koin.
Model Diskonto Hiperbolik
Model diskonto hiperbolik adalah kerangka matematika yang digunakan untuk mengeksplorasi bagaimana individu membuat pilihan yang melibatkan pertimbangan imbalan pada waktu yang berbeda. Model ini didorong oleh dua parameter kunci: kecenderungan saat ini (ꞵ) dan koefisien diskonto (𝛿).
Kecenderungan langsung (ꞵ) mengukur kecenderungan individu untuk memprioritaskan hadiah jangka pendek daripada hadiah jangka panjang. Nilai 1 menunjukkan tidak ada kecenderungan langsung, sementara mendekati 0 menunjukkan preferensi yang kuat terhadap imbalan jangka pendek.
Koefisien diskonto (𝛿) mengukur laju penurunan nilai dari imbal hasil masa depan seiring dengan peningkatan waktu pelaksanaan. Koefisien diskonto untuk populasi umum biasanya sekitar 0.9, sementara kelompok yang cenderung berjudi jelas jauh lebih rendah.
Penelitian Menemukan
Sebuah penelitian survei terhadap pengguna Aset Kripto menemukan bahwa kelompok ini menunjukkan kecenderungan instan sedikit di atas 0,4 dan koefisien diskonto yang jelas lebih rendah. Ini menunjukkan bahwa pengguna Aset Kripto kurang sabar dibandingkan populasi umum, lebih memilih kepuasan instan daripada keuntungan di masa depan.
Penyebab kemungkinan dari fenomena ini termasuk:
Siklus fluktuasi pasar Aset Kripto membuat pengguna terbiasa untuk melakukan perdagangan frekuensi tinggi alih-alih investasi jangka panjang.
Bias pengguna terhadap nilai masa depan token berasal dari siklus dan spekulasi pasar.
Ekosistem Aset Kripto saat ini sangat terakar dalam spekulasi dan perdagangan, menarik pengguna yang cenderung mencari keuntungan ekonomi instan.
Inspirasi Aplikasi
Memahami kecenderungan perilaku unik pengguna Aset Kripto sangat penting untuk merancang strategi airdrop dan distribusi koin. Misalnya, suatu bursa produk permanen menerapkan mekanisme hadiah tertunda saat meluncurkan koin asli, memberikan hadiah dua kali lipat kepada pengguna yang menunggu 6 jam untuk mengambil airdrop. Desain ini tidak hanya meredakan kemacetan awal tetapi juga membantu menstabilkan kinerja koin.
Menurut hasil penelitian, pihak proyek bahkan dapat mempertimbangkan untuk memperpanjang waktu tunggu hingga beberapa bulan dan meningkatkan multiplikasi hadiah yang sesuai, untuk lebih baik menyeimbangkan kepuasan instan dengan nilai jangka panjang. Desain mekanisme insentif yang berbasis karakteristik perilaku pengguna ini membantu pihak proyek untuk mencapai distribusi koin yang lebih efektif dan retensi pengguna.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
21 Suka
Hadiah
21
4
Bagikan
Komentar
0/400
BearMarketSurvivor
· 07-15 20:03
Saya hanya mengalami kerugian karena melihat terlalu jauh.
Lihat AsliBalas0
SignatureVerifier
· 07-15 19:38
hmm... metodologi pengambilan sampel yang dipertanyakan secara statistik. perlu validasi yang menyeluruh.
Penelitian mengungkapkan: pengguna Aset Kripto lebih memilih kepuasan instan yang berdampak besar pada desain Airdrop.
Kecenderungan Pemenuhan Instan Pengguna Aset Kripto
Penelitian menunjukkan bahwa pengguna Aset Kripto biasanya menunjukkan kecenderungan instan yang lebih tinggi dan koefisien diskonto yang lebih rendah, yang berarti mereka lebih menyukai kepuasan instan. Temuan ini memiliki arti penting dalam merancang mekanisme insentif seperti airdrop koin.
Model Diskonto Hiperbolik
Model diskonto hiperbolik adalah kerangka matematika yang digunakan untuk mengeksplorasi bagaimana individu membuat pilihan yang melibatkan pertimbangan imbalan pada waktu yang berbeda. Model ini didorong oleh dua parameter kunci: kecenderungan saat ini (ꞵ) dan koefisien diskonto (𝛿).
Kecenderungan langsung (ꞵ) mengukur kecenderungan individu untuk memprioritaskan hadiah jangka pendek daripada hadiah jangka panjang. Nilai 1 menunjukkan tidak ada kecenderungan langsung, sementara mendekati 0 menunjukkan preferensi yang kuat terhadap imbalan jangka pendek.
Koefisien diskonto (𝛿) mengukur laju penurunan nilai dari imbal hasil masa depan seiring dengan peningkatan waktu pelaksanaan. Koefisien diskonto untuk populasi umum biasanya sekitar 0.9, sementara kelompok yang cenderung berjudi jelas jauh lebih rendah.
Penelitian Menemukan
Sebuah penelitian survei terhadap pengguna Aset Kripto menemukan bahwa kelompok ini menunjukkan kecenderungan instan sedikit di atas 0,4 dan koefisien diskonto yang jelas lebih rendah. Ini menunjukkan bahwa pengguna Aset Kripto kurang sabar dibandingkan populasi umum, lebih memilih kepuasan instan daripada keuntungan di masa depan.
Penyebab kemungkinan dari fenomena ini termasuk:
Siklus fluktuasi pasar Aset Kripto membuat pengguna terbiasa untuk melakukan perdagangan frekuensi tinggi alih-alih investasi jangka panjang.
Bias pengguna terhadap nilai masa depan token berasal dari siklus dan spekulasi pasar.
Ekosistem Aset Kripto saat ini sangat terakar dalam spekulasi dan perdagangan, menarik pengguna yang cenderung mencari keuntungan ekonomi instan.
Inspirasi Aplikasi
Memahami kecenderungan perilaku unik pengguna Aset Kripto sangat penting untuk merancang strategi airdrop dan distribusi koin. Misalnya, suatu bursa produk permanen menerapkan mekanisme hadiah tertunda saat meluncurkan koin asli, memberikan hadiah dua kali lipat kepada pengguna yang menunggu 6 jam untuk mengambil airdrop. Desain ini tidak hanya meredakan kemacetan awal tetapi juga membantu menstabilkan kinerja koin.
Menurut hasil penelitian, pihak proyek bahkan dapat mempertimbangkan untuk memperpanjang waktu tunggu hingga beberapa bulan dan meningkatkan multiplikasi hadiah yang sesuai, untuk lebih baik menyeimbangkan kepuasan instan dengan nilai jangka panjang. Desain mekanisme insentif yang berbasis karakteristik perilaku pengguna ini membantu pihak proyek untuk mencapai distribusi koin yang lebih efektif dan retensi pengguna.