|
我们可以看到，现在大部分聚类变异性来自 block_entry、price_eth 和所有 gas_behavior 特征。这与项目 118 的主要变量大相径庭。在 118 中，设定价格意味着人们以相当均匀的分布（剩余数量似乎无关紧要）进入拍卖，而“加速”群体使行动相当无休止 - 可能非常焦虑。 在项目 140 中，我们在 average_action_delay 或 total_actions 中没有看到相同的动作差异，相反，我们可能看到相同的“加速”群体在非常晚的阶段进入并设置远低于平均水平的gas价格，如平均gas行为。绿色集群可能代表比橙色集群有更多经验的用户，但他们的行为仍在橙色和蓝色之间转换。如果我尝试将其映射到 118 中的集群，我相信“加速”群体现在已成为进入较晚并发出低gas量的“贪婪”群体（橙色）。 “设置并忘记”群体很好地映射到“早抢”群体（绿色和蓝色），因为他们都表现出很好的耐心和足够的gas投标安全性净值。 我称橙色群体为“贪婪”，不仅因为他们的行为，还因为他们的交易失败率。 对于项目 118，“加速”群体与“设置并忘掉”群体的失败率在 10-15% 之间。 
percent_lost takes (cancel + dropped + failed) / number_submitted 对于项目 140，“贪婪”集群的失败率约为 69%，而“早期抢夺”群体的失败率约为 5-15%。
总的来说，我对此的理解是，该团体的坏习惯和情绪被放大了——我觉得我们在焦虑→贪婪之间做出了权衡。 这可能使拍卖的压力较小，但最终导致更多用户感到不安（由于失败的铸币）。 我确信可以进行更细粒度的分析，以根据工厂/策划/游乐场或艺术家本人对拍卖进行进一步细分。 随着社区的不断发展，这只会变得更加有趣和复杂，并且情绪在单次拍卖和未来拍卖中是否回归都会发挥更大的作用。 这项对多次拍卖的研究帮助我们验证了我们的假设，了解用户组的比例，并了解用户的好坏行为如何随时间（和其他参数）变化。 现在我们需要将其插入到产品周期流程的其余部分中。 我们从哪里开始： 我为此只选择 Artblocks 拍卖而不是混合平台的原因是因为我想寻找一个可以控制界面和项目类型可变性的地方。 这应该为我们提供了相当一致的用户和行为类型。 这只是 UX 研究周期的开始，因此理想情况下，我们可以继续以下步骤：
|