- Topic
88k Popularity
42k Popularity
14k Popularity
4k Popularity
5k Popularity
29k Popularity
16k Popularity
22k Popularity
13k Popularity
3k Popularity
- Pin
88k Popularity
42k Popularity
14k Popularity
4k Popularity
5k Popularity
29k Popularity
16k Popularity
22k Popularity
13k Popularity
3k Popularity
Araştırma, şifreleme kullanıcılarının yüksek anlık eğilimlerini ortaya koyuyor ve Token dağıtım stratejileri üzerinde derin bir etki yaratıyor.
Şifreleme kullanıcı eğilimleri anlık tatmin
Araştırmalar, şifreleme para kullanıcılarının sıradan insanlara göre anlık tatmin arayışında daha eğilimli olduğunu göstermektedir. Bu bulgu, şifreleme kullanıcılarının davranış eğilimlerinin nicel bir çalışmasından gelmektedir ve sonuçlar, genel olarak daha yüksek bir anlık eğilim ve daha düşük bir indirim faktörüne sahip olduklarını göstermektedir.
Bu davranış modeli, hiperbolik indirim modeli ile açıklanabilir. Bu model, bireylerin farklı zaman noktalarında geri dönüş tercihlerinde nasıl seçim yaptıklarını iki temel parametre ile tanımlar: anlık eğilim (ꞵ) ve indirim katsayısı (𝛿). Anlık eğilim, bireylerin kısa vadeli geri dönüşleri uzun vadeli kazançlar yerine tercih etme derecesini yansıtırken, indirim katsayısı gelecekteki geri dönüşlerin zamanla nasıl değer kaybettiğini ölçer.
Araştırmalar, tipik şifreleme kullanıcılarının anlık eğilimlerinin 0.4'ün biraz üzerinde olduğunu ve iskonto oranının belirgin şekilde düşük olduğunu ortaya koymuştur. Bu, onların gelecekte daha büyük kazançları beklemektense, hemen getiri elde etme eğiliminde olduklarını göstermektedir.
Bu fenomenin nedenleri şunlar olabilir:
Şifreleme pazarındaki döngüsel dalgalanmalar, kullanıcıların kısa vadeli kazançlara daha fazla odaklanmasını sağlıyor.
Tokenlerin gelecekteki değerine dair belirsizlik, uzun vadeli yatırım değerinin düşük değerlendirilmesine yol açar.
Mevcut şifreleme ekosisteminde spekülatif uygulamalar hakim durumda olup, anlık getirileri tercih eden kullanıcı gruplarını çekmektedir.
Bu bulgu, token dağıtım stratejilerinin tasarımında önemli bir anlam taşımaktadır. Örneğin, bir borsa platformu yerel token'ını piyasaya sürerken gecikmeli ödül mekanizmasını benimsemiş ve 6 saat bekleyen kullanıcılara airdrop'larını almak için iki kat ödül sunmuştur. Sonuçlar, kullanıcıların %85'inin daha fazla ödül almak için beklemeyi tercih ettiğini göstermektedir.
Şifreleme kullanıcılarının bu benzersiz davranış eğilimlerini anlamak, proje sahiplerinin daha etkili ödül yapıları ve token dağıtım planları tasarlamasına yardımcı olur, böylece uzun vadeli gelişim hedeflerine daha iyi ulaşılabilir.