TEDSalon NY2011
Sheena Iyengar: How to make choosing easier
Sheena Iyengar : Comment rendre le choix plus facile
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Nous voulons tous des expériences et des produits sur mesure ; mais lorsqu'ils sont confrontés à 700 options, les consommateurs se figent. A partir d'une nouvelle étude fascinante, Sheena Iyengar nous montre comment les sociétés commerciales (entre autres) peuvent améliorer l'expérience du choix.
Sheena Iyengar - Psycho-economist
Sheena Iyengar studies how people choose (and what makes us think we're good at it). Full bio
Sheena Iyengar studies how people choose (and what makes us think we're good at it). Full bio
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00:15
Do you know how many choices you make
0
0
2000
Savez-vous combien de choix vous effectuez
00:17
in a typical day?
1
2000
3000
chaque jour ?
00:20
Do you know how many choices you make
2
5000
2000
Savez-vous combien de choix vous effectuez
00:22
in typical week?
3
7000
2000
chaque semaine ?
00:24
I recently did a survey
4
9000
2000
J'ai récemment fait un sondage
00:26
with over 2,000 Americans,
5
11000
2000
auprès de plus de 2000 américains,
00:28
and the average number of choices
6
13000
2000
et le nombre moyen de choix
00:30
that the typical American reports making
7
15000
2000
que l'américain moyen déclare effectuer
00:32
is about 70 in a typical day.
8
17000
3000
se situe aux alentours de 70 par jour.
00:35
There was also recently a study done with CEOs
9
20000
4000
Une autre étude a récemment été réalisée auprès de PDG,
00:39
in which they followed CEOs around for a whole week.
10
24000
3000
au cours de laquelle on les a suivis pendant toute une semaine.
00:42
And these scientists simply documented all the various tasks
11
27000
3000
Ces chercheurs ont simplement relevé les différentes tâches
00:45
that these CEOs engaged in
12
30000
2000
que ces PDG accomplissaient
00:47
and how much time they spent engaging
13
32000
2000
et combien de temps ils consacraient
00:49
in making decisions related to these tasks.
14
34000
2000
à prendre des décisions en rapport avec ces tâches.
00:51
And they found that the average CEO
15
36000
3000
Ils ont trouvé que le PDG moyen
00:54
engaged in about 139 tasks in a week.
16
39000
3000
accomplissait environ 139 tâches en une semaine.
00:57
Each task was made up of many, many, many sub-choices of course.
17
42000
4000
Chaque tâche était faite de beaucoup, beaucoup, beaucoup de sous-choix, évidemment.
01:01
50 percent of their decisions
18
46000
2000
50% de leurs décisions
01:03
were made in nine minutes or less.
19
48000
3000
étaient prises en moins de 9 minutes.
01:06
Only about 12 percent of the decisions
20
51000
3000
Seulement 12% des décisions
01:09
did they make an hour or more of their time.
21
54000
4000
prenaient une heure ou plus de leur temps.
01:13
Think about your own choices.
22
58000
2000
Pensez à vos propres choix.
01:15
Do you know how many choices
23
60000
2000
Savez-vous combien de vos choix
01:17
make it into your nine minute category
24
62000
2000
se retrouvent dans la catégorie des neuf minutes,
01:19
versus your one hour category?
25
64000
2000
et combien dans la catégorie des une heure ?
01:21
How well do you think you're doing
26
66000
2000
Comment pensez-vous vous en sortir
01:23
at managing those choices?
27
68000
3000
dans la gestion de ces choix ?
01:26
Today I want to talk
28
71000
2000
Aujourd'hui je voudrais vous parler
01:28
about one of the biggest modern day choosing problems that we have,
29
73000
3000
d'un des plus gros problèmes de choix que nous ayons de nos jours,
01:31
which is the choice overload problem.
30
76000
2000
qui est le problème de la surcharge de choix.
01:33
I want to talk about the problem
31
78000
2000
Je voudrais parler de ce problème,
01:35
and some potential solutions.
32
80000
2000
et donner quelques solutions potentielles.
01:37
Now as I talk about this problem,
33
82000
2000
Pendant que je vous en parlerai,
01:39
I'm going to have some questions for you
34
84000
2000
je vais vous poser quelques questions,
01:41
and I'm going to want to know your answers.
35
86000
3000
et j'aimerais bien connaître vos réponses.
01:44
So when I ask you a question,
36
89000
2000
Donc, quand je vous poserai une question,
01:46
since I'm blind,
37
91000
2000
et puisque je suis aveugle,
01:48
only raise your hand if you want to burn off some calories.
38
93000
3000
ne levez la main que si vous voulez brûler quelques calories.
01:51
(Laughter)
39
96000
3000
(Rires)
01:54
Otherwise, when I ask you a question,
40
99000
2000
Sinon, quand je vous pose une question,
01:56
and if your answer is yes,
41
101000
2000
et si votre réponse est oui,
01:58
I'd like you to clap your hands.
42
103000
2000
j'aimerais que vous applaudissiez.
02:00
So for my first question for you today:
43
105000
3000
Ma première question pour vous aujourd'hui :
02:03
Are you guys ready to hear about the choice overload problem?
44
108000
3000
êtes-vous d'accord pour entendre parler du problème de la surcharge de choix ?
02:06
(Applause)
45
111000
2000
(Applaudissements)
02:08
Thank you.
46
113000
2000
Merci.
02:11
So when I was a graduate student at Stanford University,
47
116000
2000
Quand j'étais étudiante à l'Université de Stanford,
02:13
I used to go to this very, very upscale grocery store;
48
118000
3000
j'avais l'habitude de fréquenter cette épicerie très très haut de gamme ;
02:16
at least at that time it was truly upscale.
49
121000
2000
du moins à l'époque, elle l'était vraiment.
02:18
It was a store called Draeger's.
50
123000
3000
C'était un magasin appelé Draeger's.
02:21
Now this store, it was almost like going to an amusement park.
51
126000
3000
Ce magasin, c'était presque comme un parc de loisirs.
02:24
They had 250 different kinds of mustards and vinegars
52
129000
3000
Ils avaient 250 sortes de moutarde et de vinaigre,
02:27
and over 500 different kinds
53
132000
2000
et plus 500 sortes
02:29
of fruits and vegetables
54
134000
2000
de fruits et légumes,
02:31
and more than two dozen different kinds of bottled water --
55
136000
3000
et plus de 24 sortes d'eau en bouteille -
02:34
and this was during a time when we actually used to drink tap water.
56
139000
4000
et ça, c'était à l'époque où nous buvions encore de l'eau du robinet.
02:38
I used to love going to this store,
57
143000
3000
J'adorais aller dans ce magasin,
02:41
but on one occasion I asked myself,
58
146000
2000
mais un jour je me suis demandée :
02:43
well how come you never buy anything?
59
148000
2000
comment se fait-il que je n'achète jamais rien ?
02:45
Here's their olive oil aisle.
60
150000
2000
Voici leur rayon huile d'olive.
02:47
They had over 75 different kinds of olive oil,
61
152000
2000
Ils avaient plus de 75 sortes d'huile d'olive,
02:49
including those that were in a locked case
62
154000
2000
y compris celles qui étaient dans une vitrine fermée à clé,
02:51
that came from thousand-year-old olive trees.
63
156000
4000
qui provenaient d'oliviers millénaires.
02:55
So I one day decided to pay a visit to the manager,
64
160000
2000
Un jour, j'ai donc décidé d'aller voir le directeur,
02:57
and I asked the manager,
65
162000
2000
et je lui ai demandé :
02:59
"Is this model of offering people all this choice really working?"
66
164000
3000
"Est-ce que ce principe de proposer un tel choix au gens marche vraiment ?"
03:02
And he pointed to the busloads of tourists
67
167000
2000
Et il a évoqué les cars entiers de touristes
03:04
that would show up everyday,
68
169000
2000
qui venaient tous les jours,
03:06
with cameras ready usually.
69
171000
2000
caméscopes en main la plupart du temps.
03:08
We decided to do a little experiment,
70
173000
3000
Nous avons décidé de faire une petite expérience,
03:11
and we picked jam for our experiment.
71
176000
2000
et nous avons choisi la confiture pour cette expérience.
03:13
Here's their jam aisle.
72
178000
2000
Voici leur rayon confiture.
03:15
They had 348 different kinds of jam.
73
180000
2000
Ils avaient 348 sortes de confiture.
03:17
We set up a little tasting booth
74
182000
2000
Nous avons mis en place un petit stand de dégustation
03:19
right near the entrance of the store.
75
184000
2000
juste à l'entrée du magasin.
03:21
We there put out six different flavors of jam
76
186000
2000
Nous y avons exposé six différentes sortes de confitures,
03:23
or 24 different flavors of jam,
77
188000
3000
ou bien 24 sortes différentes,
03:26
and we looked at two things:
78
191000
2000
et nous avons observé deux choses :
03:28
First, in which case
79
193000
2000
Premièrement, dans quel cas les gens
03:30
were people more likely to stop, sample some jam?
80
195000
3000
allaient-ils plus volontiers s'arrêter pour goûter la confiture ?
03:33
More people stopped when there were 24, about 60 percent,
81
198000
3000
Plus de gens s'arrêtaient quand il y en avait 24, environ 60%,
03:36
than when there were six,
82
201000
2000
que quand il y en avait six,
03:38
about 40 percent.
83
203000
2000
environ 40%.
03:40
The next thing we looked at
84
205000
2000
Ce que nous avons observé ensuite,
03:42
is in which case were people more likely
85
207000
2000
c'est le cas dans lequel les gens allaient le plus volontiers
03:44
to buy a jar of jam.
86
209000
2000
acheter un pot de confiture.
03:46
Now we see the opposite effect.
87
211000
2000
Et nous avons alors observé l'effet inverse.
03:48
Of the people who stopped when there were 24,
88
213000
2000
Parmi ceux qui s'étaient arrêtés quand il y en avait 24,
03:50
only three percent of them actually bought a jar of jam.
89
215000
3000
seulement 3 % achetaient vraiment un pot de confiture.
03:53
Of the people who stopped when there were six,
90
218000
3000
Parmi ceux qui s'étaient arrêté quand il y en avait six,
03:56
well now we saw that 30 percent of them
91
221000
2000
nous avons alors observé que 30%
03:58
actually bought a jar of jam.
92
223000
2000
achetaient effectivement un pot de confiture.
04:00
Now if you do the math,
93
225000
2000
Alors, si on fait les calculs,
04:02
people were at least six times more likely to buy a jar of jam
94
227000
3000
les gens étaient au moins six fois plus susceptibles d'acheter un pot de confiture
04:05
if they encountered six
95
230000
2000
si ils en avaient six devant eux,
04:07
than if they encountered 24.
96
232000
2000
que si ils en avaient 24.
04:09
Now choosing not to buy a jar of jam
97
234000
2000
Choisir de ne pas acheter un pot de confiture
04:11
is probably good for us --
98
236000
2000
est probablement bon pour nous -
04:13
at least it's good for our waistlines --
99
238000
2000
au moins pour notre tour de taille -
04:15
but it turns out that this choice overload problem affects us
100
240000
3000
mais il se trouve que ce problème de surcharge de choix nous atteint
04:18
even in very consequential decisions.
101
243000
3000
même dans des décisions lourdes de conséquences.
04:21
We choose not to choose,
102
246000
2000
Nous choisissons de ne pas choisir,
04:23
even when it goes against our best self-interests.
103
248000
3000
même lorsque cela va à l'encontre de notre propre intérêt.
04:26
So now for the topic of today: financial savings.
104
251000
3000
Maintenant, en ce qui concerne le sujet d'aujourd'hui : l'épargne.
04:29
Now I'm going to describe to you a study I did
105
254000
4000
Je vais vous décrire une étude que j'ai réalisée
04:33
with Gur Huberman, Emir Kamenica, Wei Jang
106
258000
3000
avec Gur Huberman, Emir Kamenica et Wei Jang,
04:36
where we looked at the retirement savings decisions
107
261000
4000
où nous avons examiné les choix d'épargne pour la retraite
04:40
of nearly a million Americans
108
265000
3000
de près d'un million d'américains,
04:43
from about 650 plans
109
268000
3000
à partir d'environ 650 plans,
04:46
all in the U.S.
110
271000
2000
tous aux États-Unis.
04:48
And what we looked at
111
273000
2000
Ce que nous avons examiné,
04:50
was whether the number of fund offerings
112
275000
2000
c'est de savoir si le nombre de placements disponibles
04:52
available in a retirement savings plan,
113
277000
2000
dans un certain plan d'épargne retraite,
04:54
the 401(k) plan,
114
279000
2000
le plan 401(k),
04:56
does that affect people's likelihood
115
281000
2000
avait une influence sur la tendance des gens
04:58
to save more for tomorrow.
116
283000
2000
à épargner plus pour demain.
05:00
And what we found
117
285000
2000
Ce que nous avons trouvé,
05:02
was that indeed there was a correlation.
118
287000
3000
c'est qu'il y avait en effet un rapport.
05:05
So in these plans, we had about 657 plans
119
290000
3000
Nous avions donc ces 657 plans,
05:08
that ranged from offering people
120
293000
2000
qui offraient aux gens une gamme
05:10
anywhere from two to 59 different fund offerings.
121
295000
3000
de 2 à 59 placements différents.
05:13
And what we found was that,
122
298000
2000
Ce que nous avons découvert, en fait,
05:15
the more funds offered,
123
300000
2000
c'est que plus il y avait de placements possibles,
05:17
indeed, there was less participation rate.
124
302000
3000
moins le taux de participation était élevé.
05:20
So if you look at the extremes,
125
305000
2000
Si on regarde les deux extrêmes,
05:22
those plans that offered you two funds,
126
307000
2000
pour les plans qui proposaient deux placements,
05:24
participation rates were around in the mid-70s --
127
309000
3000
le taux de participation était aux alentours de 75% -
05:27
still not as high as we want it to be.
128
312000
2000
pas encore aussi élevé que nous le souhaiterions.
05:29
In those plans that offered nearly 60 funds,
129
314000
3000
Pour les plans qui proposaient presque 60 placements,
05:32
participation rates have now dropped
130
317000
3000
le taux de participation est presque tombé
05:35
to about the 60th percentile.
131
320000
3000
jusqu'à 60 %.
05:38
Now it turns out
132
323000
2000
De plus, il se trouve
05:40
that even if you do choose to participate
133
325000
3000
que même si vous choisissez de participer
05:43
when there are more choices present,
134
328000
2000
quand il y a le plus de choix possibles,
05:45
even then, it has negative consequences.
135
330000
3000
même alors, cela a des conséquences négatives.
05:48
So for those people who did choose to participate,
136
333000
3000
Pour ceux qui ont choisi de participer,
05:51
the more choices available,
137
336000
2000
plus il y avait de choix possibles,
05:53
the more likely people were
138
338000
2000
plus les gens avaient tendance
05:55
to completely avoid stocks or equity funds.
139
340000
3000
à éviter complètement les fonds de placement en actions ou en capital.
05:58
The more choices available,
140
343000
2000
Plus il y avait de choix possibles,
06:00
the more likely they were
141
345000
2000
plus ils avaient tendance
06:02
to put all their money in pure money market accounts.
142
347000
2000
à placer tout leur argent dans des purs fonds du marché monétaire.
06:04
Now neither of these extreme decisions
143
349000
2000
Aucune de ces décisions radicales
06:06
are the kinds of decisions
144
351000
2000
n'est le genre de choix
06:08
that any of us would recommend for people
145
353000
2000
qu'aucun de nous ne conseillerait à quiconque,
06:10
when you're considering their future financial well-being.
146
355000
3000
au regard de leur futur bien-être financier.
06:13
Well, over the past decade,
147
358000
2000
Au cours de ces dix dernières années,
06:15
we have observed three main negative consequences
148
360000
3000
on a observé trois principales conséquences néfastes
06:18
to offering people more and more choices.
149
363000
3000
des offres de choix de plus en plus nombreuses.
06:21
They're more likely to delay choosing --
150
366000
2000
Les gens ont tendance à retarder le choix :
06:23
procrastinate even when it goes against their best self-interest.
151
368000
3000
remettre à plus tard, même lorsque cela va à l'encontre de leur propre intérêt.
06:26
They're more likely to make worse choices --
152
371000
2000
Ils ont tendance à faire de moins bons choix :
06:28
worse financial choices, medical choices.
153
373000
3000
de moins bons choix financiers, médicaux...
06:31
They're more likely to choose things that make them less satisfied,
154
376000
3000
Ils ont tendance à choisir des choses qui vont moins les satisfaire,
06:34
even when they do objectively better.
155
379000
3000
même quand leur situation s'améliore objectivement.
06:37
The main reason for this
156
382000
2000
La principale raison en est
06:39
is because, we might enjoy gazing at those giant walls
157
384000
4000
que nous aimons admirer ces gigantesques murs
06:43
of mayonnaises, mustards, vinegars, jams,
158
388000
2000
de mayonnaises, de moutardes, de vinaigres, de confitures,
06:45
but we can't actually do the math of comparing and contrasting
159
390000
3000
mais que nous ne sommes pas capables de faire les calculs de comparaison et de sélection,
06:48
and actually picking from that stunning display.
160
393000
4000
ni de choisir effectivement parmi cet étourdissant étalage.
06:52
So what I want to propose to you today
161
397000
2000
Je veux vous proposer aujourd'hui
06:54
are four simple techniques --
162
399000
3000
quatre techniques simples -
06:57
techniques that we have tested in one way or another
163
402000
3000
des techniques que nous avons testées, d'une manière ou d'une autre,
07:00
in different research venues --
164
405000
2000
dans différents laboratoires de recherche -
07:02
that you can easily apply
165
407000
2000
que vous pouvez facilement mettre en œuvre
07:04
in your businesses.
166
409000
2000
dans vos affaires.
07:06
The first: Cut.
167
411000
2000
La première : taillez.
07:08
You've heard it said before,
168
413000
2000
Vous l'avez déjà entendu dire,
07:10
but it's never been more true than today,
169
415000
2000
mais ça n'a jamais été aussi vrai qu'aujourd'hui,
07:12
that less is more.
170
417000
2000
que moins, c'est plus.
07:14
People are always upset when I say, "Cut."
171
419000
3000
Les gens sont toujours effrayés quand je dis : "Taillez".
07:17
They're always worried they're going to lose shelf space.
172
422000
2000
Ils ont toujours peur de perdre de la place en rayons.
07:19
But in fact, what we're seeing more and more
173
424000
3000
Mais en fait, ce qu'on voit de plus en plus,
07:22
is that if you are willing to cut,
174
427000
2000
c'est que si on accepte de tailler,
07:24
get rid of those extraneous redundant options,
175
429000
2000
de se débarrasser de ces options redondantes et superflues,
07:26
well there's an increase in sales,
176
431000
2000
eh bien, les ventes augmentent,
07:28
there's a lowering of costs,
177
433000
2000
les coûts diminuent,
07:30
there is an improvement of the choosing experience.
178
435000
4000
et le vécu du choix est meilleur.
07:34
When Proctor & Gamble
179
439000
2000
Quand Proctor & Gamble sont passé
07:36
went from 26 different kinds of Head & Shoulders to 15,
180
441000
2000
de 26 sortes différentes de Head & Shoulders à 15,
07:38
they saw an increase in sales by 10 percent.
181
443000
3000
ils ont vu leurs ventes augmenter de 10 %.
07:41
When the Golden Cat Corporation
182
446000
2000
Quand la Golden Cat Corporation
07:43
got rid of their 10 worst-selling cat litter products,
183
448000
2000
s'est débarrassé de ses 10 litières pour chat qui se vendaient le moins,
07:45
they saw an increase in profits
184
450000
2000
ils ont vu leurs profits augmenter
07:47
by 87 percent --
185
452000
2000
de 87 % ;
07:49
a function of both increase in sales
186
454000
2000
le résultat à la fois de l'augmentation des ventes,
07:51
and lowering of costs.
187
456000
2000
et de la baisse des coûts.
07:53
You know, the average grocery store today
188
458000
2000
Vous savez, une supérette moyenne, aujourd'hui,
07:55
offers you 45,000 products.
189
460000
2000
vous propose 45 000 produits.
07:57
The typical Walmart today offers you 100,000 products.
190
462000
3000
Un Walmart standard vous en propose 100 000.
08:00
But the ninth largest retailer,
191
465000
5000
Mais le neuvième plus grand distributeur,
08:05
the ninth biggest retailer in the world today
192
470000
2000
le neuvième plus gros distributeur du monde actuellement,
08:07
is Aldi,
193
472000
2000
est Aldi,
08:09
and it offers you only 1,400 products --
194
474000
3000
qui ne vous propose que 1 400 produits ;
08:12
one kind of canned tomato sauce.
195
477000
3000
et une seule sorte de sauce tomate en boîte.
08:15
Now in the financial savings world,
196
480000
2000
Dans le domaine de l'épargne,
08:17
I think one of the best examples that has recently come out
197
482000
3000
je crois que l'un des meilleurs exemples récents
08:20
on how to best manage the choice offerings
198
485000
3000
de la meilleure façon de gérer l'offre de choix
08:23
has actually been something that David Laibson was heavily involved in designing,
199
488000
3000
a été un programme dans lequel David Laibson s'est énormément impliqué,
08:26
which was the program that they have at Harvard.
200
491000
2000
un programme qu'ils ont à Harvard.
08:28
Every single Harvard employee
201
493000
2000
Chaque employé de Harvard
08:30
is now automatically enrolled
202
495000
2000
est automatiquement inscrit
08:32
in a lifecycle fund.
203
497000
2000
à un fond cycle de vie.
08:34
For those people who actually want to choose,
204
499000
2000
Pour ceux qui veulent vraiment choisir,
08:36
they're given 20 funds,
205
501000
2000
on leur propose 20 fonds,
08:38
not 300 or more funds.
206
503000
2000
et pas 300, ou plus.
08:40
You know, often, people say,
207
505000
2000
Vous savez, souvent, on me dit :
08:42
"I don't know how to cut.
208
507000
2000
"Je ne sais pas comment tailler.
08:44
They're all important choices."
209
509000
2000
Ce sont toutes des possibilités importantes."
08:46
And the first thing I do is I ask the employees,
210
511000
3000
La première chose que je fais est de demander aux employés :
08:49
"Tell me how these choices are different from one another.
211
514000
2000
"Dites-moi en quoi ces possibilités diffèrent les unes des autres".
08:51
And if your employees can't tell them apart,
212
516000
2000
Et si vos employés ne peuvent pas les différencier,
08:53
neither can your consumers."
213
518000
3000
alors vos clients ne le pourront pas non plus.
08:56
Now before we started our session this afternoon,
214
521000
3000
Avant de commencer notre séance de cet après-midi,
08:59
I had a chat with Gary.
215
524000
2000
j'ai discuté avec Gary.
09:01
And Gary said that he would be willing
216
526000
3000
Et Gary m'a dit qu'il était prêt
09:04
to offer people in this audience
217
529000
2000
à offrir aux personnes ici présentes
09:06
an all-expenses-paid free vacation
218
531000
3000
des vacances gratuites, tout frais payés,
09:09
to the most beautiful road in the world.
219
534000
4000
sur la plus belle route du monde.
09:13
Here's a description of the road.
220
538000
3000
Voici une description de la route, je voudrais que vous la lisiez.
09:16
And I'd like you to read it.
221
541000
2000
Texte : La Stremnaya Road est splendide, mais elle est considérée comme la route la plus dangereuse du monde, à cause de son étroitesse et de ses falaises.
09:18
And now I'll give you a few seconds to read it
222
543000
2000
En moyenne deux véhicules par mois en tombent. Paradoxalement, ce danger en a fait une destination touristique courue, en particulier par les amateurs de VTT.
09:20
and then I want you to clap your hands
223
545000
2000
S.L : Et maintenant, je veux que vous applaudissiez
09:22
if you're ready to take Gary up on his offer.
224
547000
2000
si vous êtes prêts à saisir l'offre de Gary.
09:24
(Light clapping)
225
549000
2000
(Légers applaudissements)
09:26
Okay. Anybody who's ready to take him up on his offer.
226
551000
3000
Bon. Tous ceux qui sont prêts à accepter son offre.
09:29
Is that all?
227
554000
2000
C'est tout ?
09:31
All right, let me show you some more about this.
228
556000
3000
Bien, laissez-moi vous en montrer un peu plus.
09:34
(Laughter)
229
559000
3000
(Rires)
09:37
You guys knew there was a trick, didn't you.
230
562000
3000
Vous vous doutiez bien qu'il y avait une arnaque, non ?
09:44
(Honk)
231
569000
2000
(Klaxon)
09:46
Now who's ready to go on this trip.
232
571000
3000
Et maintenant, qui est prêt à s'y rendre ?
09:49
(Applause)
233
574000
2000
(Applaudissements)
09:51
(Laughter)
234
576000
2000
(Rires)
09:53
I think I might have actually heard more hands.
235
578000
3000
Je crois avoir entendu plus d'applaudissements, en fait.
09:56
All right.
236
581000
2000
Bien.
09:58
Now in fact,
237
583000
2000
En réalité,
10:00
you had objectively more information
238
585000
2000
vous aviez objectivement
10:02
the first time around than the second time around,
239
587000
2000
plus d'informations avant qu'après,
10:04
but I would venture to guess
240
589000
2000
mais je parierais volontiers
10:06
that you felt that it was more real the second time around.
241
591000
4000
que vous avez eu l'impression que c'était plus réel après.
10:10
Because the pictures made it feel
242
595000
2000
Parce que la photo vous l'a rendu
10:12
more real to you.
243
597000
2000
plus réel.
10:14
Which brings me to the second technique
244
599000
2000
Ce qui m'amène à la seconde technique
10:16
for handling the choice overload problem,
245
601000
2000
pour gérer le problème de la surcharge de choix :
10:18
which is concretization.
246
603000
2000
la matérialisation.
10:20
That in order for people to understand
247
605000
2000
Pour que les gens comprennent
10:22
the differences between the choices,
248
607000
2000
les différences entre plusieurs possibilités,
10:24
they have to be able to understand
249
609000
2000
il faut qu'ils puissent comprendre
10:26
the consequences associated with each choice,
250
611000
3000
les conséquences de chaque décision,
10:29
and that the consequences need to be felt
251
614000
3000
et ces conséquences doivent être ressenties
10:32
in a vivid sort of way, in a very concrete way.
252
617000
4000
de façon vivante, de façon très concrète.
10:36
Why do people spend an average of 15 to 30 percent more
253
621000
3000
Pourquoi les gens dépensent-ils en moyenne 15 à 30 % de plus
10:39
when they use an ATM card or a credit card
254
624000
2000
quand ils utilisent une carte bancaire ou une carte de crédit
10:41
as opposed to cash?
255
626000
2000
plutôt que du liquide ?
10:43
Because it doesn't feel like real money.
256
628000
2000
Parce qu'on ne dirait pas de l'argent réel.
10:45
And it turns out
257
630000
2000
Et il se trouve
10:47
that making it feel more concrete
258
632000
2000
que de rendre cela plus concret
10:49
can actually be a very positive tool
259
634000
2000
peut effectivement être un outil très bénéfique
10:51
to use in getting people to save more.
260
636000
2000
si l'on veut que les gens épargnent plus.
10:53
So a study that I did with Shlomo Benartzi
261
638000
2000
Une étude que j'ai menée avec Shlomo Benartzi
10:55
and Alessandro Previtero,
262
640000
2000
et Alessandro Previtero,
10:57
we did a study with people at ING --
263
642000
4000
un étude que nous avons menée avec les gens d'ING -
11:01
employees that are all working at ING --
264
646000
3000
des salariés qui travaillaient tous à ING -
11:04
and now these people were all in a session
265
649000
2000
et tous ces gens ont participé à une séance
11:06
where they're doing enrollment for their 401(k) plan.
266
651000
3000
où ils s'inscrivaient pour leur plan d'épargne retraite.
11:09
And during that session,
267
654000
2000
Pendant cette séance,
11:11
we kept the session exactly the way it used to be,
268
656000
2000
nous avons laissé les choses se dérouler exactement comme d'habitude,
11:13
but we added one little thing.
269
658000
3000
mais nous avons rajouté un petit détail.
11:16
The one little thing we added
270
661000
3000
Le petit détail que nous avons ajouté,
11:19
was we asked people
271
664000
2000
c'est que nous avons demandé aux participants
11:21
to just think about all the positive things that would happen in your life
272
666000
3000
de penser simplement à toutes les bonnes choses qui arriveraient dans leur vie
11:24
if you saved more.
273
669000
2000
s'ils épargnaient davantage.
11:26
By doing that simple thing,
274
671000
3000
En faisant simplement cela,
11:29
there was an increase in enrollment by 20 percent
275
674000
3000
les inscriptions ont augmenté de 20 %,
11:32
and there was an increase in the amount of people willing to save
276
677000
3000
et le nombre de personnes qui voulaient épargner,
11:35
or the amount that they were willing to put down into their savings account
277
680000
3000
tout comme le montant qu'ils avaient l'intention de déposer sur leur compte d'épargne,
11:38
by four percent.
278
683000
2000
a augmenté de 4 %.
11:40
The third technique: Categorization.
279
685000
3000
Troisième technique : la catégorisation.
11:43
We can handle more categories
280
688000
3000
Nous pouvons gérer plus de catégories
11:46
than we can handle choices.
281
691000
2000
que nous ne pouvons gérer de possibilités.
11:48
So for example,
282
693000
2000
Voici, par exemple,
11:50
here's a study we did in a magazine aisle.
283
695000
2000
une étude que nous avons menée au rayon presse.
11:52
It turns out that in Wegmans grocery stores
284
697000
2000
Il se trouve que dans les supermarchés Wegmans,
11:54
up and down the northeast corridor,
285
699000
2000
dans le nord-est du pays,
11:56
the magazine aisles range anywhere
286
701000
2000
le rayon presse propose une gamme qui va
11:58
from 331 different kinds of magazines
287
703000
2000
de 331 différents magazines
12:00
all the way up to 664.
288
705000
3000
jusqu'à 664.
12:03
But you know what?
289
708000
2000
Mais vous savez quoi ?
12:05
If I show you 600 magazines
290
710000
2000
Si je vous montre 600 magazines,
12:07
and I divide them up into 10 categories,
291
712000
3000
que j'aurais répartis en 10 catégories,
12:10
versus I show you 400 magazines
292
715000
2000
ou bien si je vous montre 400 magazines
12:12
and divide them up into 20 categories,
293
717000
3000
que j'aurais répartis en 20 catégories,
12:15
you believe that I have given you
294
720000
2000
vous penserez que je vous ai donné plus de choix,
12:17
more choice and a better choosing experience
295
722000
2000
et une meilleure expérience du choix,
12:19
if I gave you the 400
296
724000
2000
si je vous en donne 400
12:21
than if I gave you the 600.
297
726000
2000
plutôt que 600.
12:23
Because the categories tell me how to tell them apart.
298
728000
3000
Parce que les catégories nous indiquent comment les différencier.
12:28
Here are two different jewelry displays.
299
733000
3000
Voici deux différentes parures de bijoux.
12:31
One is called "Jazz" and the other one is called "Swing."
300
736000
3000
L'une est appelée "Jazz", et l'autre "Swing".
12:34
If you think the display on the left is Swing
301
739000
3000
Si vous pensez que la parure de gauche est la Swing",
12:37
and the display on the right is Jazz,
302
742000
3000
et celle de droite est la Jazz,
12:40
clap your hands.
303
745000
2000
applaudissez.
12:42
(Light Clapping)
304
747000
2000
(Légers applaudissements)
12:44
Okay, there's some.
305
749000
2000
Ok, il y en a un peu.
12:46
If you think the one on the left is Jazz and the one on the right is Swing,
306
751000
2000
Si vous pensez que celle de gauche est la Jazz, et celle de droite est la Swing,
12:48
clap your hands.
307
753000
2000
applaudissez.
12:50
Okay, a bit more.
308
755000
2000
Ok, un peu plus.
12:52
Now it turns out you're right.
309
757000
2000
Il se trouve que vous avez raison.
12:54
The one on the left is Jazz and the one on the right is Swing,
310
759000
2000
Celle de gauche est la Jazz, et l'autre à droite est la Swing,
12:56
but you know what?
311
761000
2000
mais vous savez quoi ?
12:58
This is a highly useless categorization scheme.
312
763000
3000
C'est un modèle de catégorisation complètement inutile.
13:01
(Laughter)
313
766000
2000
(Rires)
13:03
The categories need to say something
314
768000
3000
Il faut que les catégories signifient quelque chose
13:06
to the chooser, not the choice-maker.
315
771000
3000
pour celui qui fait le choix, pas pour celui qui le propose.
13:09
And you often see that problem
316
774000
2000
On voit souvent ce problème
13:11
when it comes down to those long lists of all these funds.
317
776000
3000
dans le cas de ces longues listes de placements.
13:14
Who are they actually supposed to be informing?
318
779000
4000
Qui sont-elles censées informer, en réalité ?
13:18
My fourth technique: Condition for complexity.
319
783000
3000
Ma quatrième technique : la mise en condition pour la complexité.
13:21
It turns out we can actually
320
786000
2000
Il se trouve que nous pouvons gérer
13:23
handle a lot more information than we think we can,
321
788000
2000
beaucoup plus d'informations que nous ne le pensons,
13:25
we've just got to take it a little easier.
322
790000
2000
il faut juste se détendre un peu.
13:27
We have to gradually increase the complexity.
323
792000
3000
Il nous faut augmenter la complexité progressivement.
13:30
I'm going to show you one example of what I'm talking about.
324
795000
3000
Je vais vous montrer un exemple de ce dont je parle.
13:33
Let's take a very, very complicated decision:
325
798000
2000
Examinons une décision très, très compliquée :
13:35
buying a car.
326
800000
2000
l'achat d'une voiture.
13:37
Here's a German car manufacturer
327
802000
2000
Ceci est un constructeur automobile allemand
13:39
that gives you the opportunity to completely custom make your car.
328
804000
3000
qui vous offre la possibilité de composer votre voiture entièrement sur mesure.
13:42
You've got to make 60 different decisions,
329
807000
2000
Vous devez prendre 60 décisions différentes,
13:44
completely make up your car.
330
809000
2000
entièrement composer votre voiture.
13:46
Now these decisions vary
331
811000
2000
Ces décisions varient
13:48
in the number of choices that they offer per decision.
332
813000
3000
dans le nombre de possibilités qu'elles offrent.
13:51
Car colors, exterior car colors --
333
816000
2000
La couleur de la voiture, la couleur extérieure :
13:53
I've got 56 choices.
334
818000
2000
j'ai 56 possibilités.
13:55
Engines, gearshift -- four choices.
335
820000
3000
La motorisation, le levier de vitesse : 4 possibilités.
13:58
So now what I'm going to do
336
823000
2000
Ce que je vais faire maintenant,
14:00
is I'm going to vary the order in which these decisions appear.
337
825000
3000
c'est de modifier l'ordre dans lequel ces décisions se présentent.
14:03
So half of the customers
338
828000
2000
La moitié des clients
14:05
are going to go from high choice, 56 car colors,
339
830000
2000
iront du choix le plus élevé, entre les 56 couleurs de voiture,
14:07
to low choice, four gearshifts.
340
832000
3000
au choix le plus réduit, entre les 4 leviers de vitesse.
14:10
The other half of the customers
341
835000
2000
L'autre moitié des clients
14:12
are going to go from low choice, four gearshifts,
342
837000
2000
iront du choix le plus réduit, entre les 4 leviers de vitesse,
14:14
to 56 car colors, high choice.
343
839000
3000
aux 56 couleurs de voiture, le choix le plus élevé.
14:17
What am I going to look at?
344
842000
2000
A quoi allons-nous nous intéresser ?
14:19
How engaged you are.
345
844000
2000
Au degré d'implication du client.
14:21
If you keep hitting the default button per decision,
346
846000
3000
Si vous cliquez sur le réglage par défaut à chaque décision,
14:24
that means you're getting overwhelmed,
347
849000
2000
cela veut dire que vous êtes débordés,
14:26
that means I'm losing you.
348
851000
2000
cela veut dire que je vous perds.
14:28
What you find
349
853000
2000
Ce que l'on observe,
14:30
is the people who go from high choice to low choice,
350
855000
2000
c'est que les gens qui vont du choix élevé au choix réduit
14:32
they're hitting that default button over and over and over again.
351
857000
3000
cliquent sur le réglage par défaut encore et encore.
14:35
We're losing them.
352
860000
2000
On les perd.
14:37
They go from low choice to high choice,
353
862000
2000
S'ils vont du choix réduit au choix élevé,
14:39
they're hanging in there.
354
864000
2000
ils sont accrochés.
14:41
It's the same information. It's the same number of choices.
355
866000
3000
C'est la même information. C'est le même nombre de possibilités.
14:44
The only thing that I have done
356
869000
2000
La seule chose que j'ai fait,
14:46
is I have varied the order
357
871000
2000
c'est de modifier l'ordre
14:48
in which that information is presented.
358
873000
2000
dans lequel ces informations sont présentées.
14:50
If I start you off easy,
359
875000
2000
Si je commence doucement,
14:52
I learn how to choose.
360
877000
2000
j'apprends à choisir.
14:54
Even though choosing gearshift
361
879000
3000
Même s'il n'y a aucun rapport entre le choix d'un levier de vitesse
14:57
doesn't tell me anything about my preferences for interior decor,
362
882000
3000
et mes préférences pour la décoration intérieure,
15:00
it still prepares me for how to choose.
363
885000
3000
cela me prépare tout de même à choisir.
15:03
It also gets me excited about this big product that I'm putting together,
364
888000
3000
Et aussi, ça m'excite de construire ce gros produit,
15:06
so I'm more willing to be motivated
365
891000
2000
donc je suis plus motivée,
15:08
to be engaged.
366
893000
2000
plus impliquée.
15:10
So let me recap.
367
895000
2000
Laissez-moi résumer.
15:12
I have talked about four techniques
368
897000
3000
J'ai parlé de quatre techniques
15:15
for mitigating the problem of choice overload --
369
900000
3000
pour atténuer le problème de la surcharge de choix :
15:18
cut -- get rid of the extraneous alternatives;
370
903000
3000
taillez - débarrassez-vous des alternatives superflues ;
15:21
concretize -- make it real;
371
906000
3000
matérialisez - faites que ce soit réel ;
15:24
categorize -- we can handle more categories, less choices;
372
909000
4000
catégorisez - on peut gérer plus de catégories, moins de choix ;
15:28
condition for complexity.
373
913000
3000
mise en condition pour la complexité.
15:31
All of these techniques that I'm describing to you today
374
916000
3000
Toutes ces techniques que je vous décris aujourd'hui
15:34
are designed to help you manage your choices --
375
919000
3000
sont conçues pour vous aider à mieux gérer vos choix :
15:37
better for you, you can use them on yourself,
376
922000
3000
mieux pour vous, vous pouvez les utiliser sur vous même,
15:40
better for the people that you are serving.
377
925000
2000
mieux pour les gens que vous servez.
15:42
Because I believe that the key
378
927000
2000
Parce que je pense que la clé
15:44
to getting the most from choice
379
929000
2000
pour tirer le meilleur parti d'un choix,
15:46
is to be choosy about choosing.
380
931000
3000
c'est d'être sélectif dans nos sélections.
15:49
And the more we're able to be choosy about choosing
381
934000
2000
Plus nous serons capables d'être sélectifs dans nos sélections,
15:51
the better we will be able
382
936000
2000
mieux nous pourrons pratiquer
15:53
to practice the art of choosing.
383
938000
2000
l'art du choix.
15:55
Thank you very much.
384
940000
2000
Merci beaucoup.
15:57
(Applause)
385
942000
2000
(Applaudissements)
ABOUT THE SPEAKER
Sheena Iyengar - Psycho-economistSheena Iyengar studies how people choose (and what makes us think we're good at it).
Why you should listen
We all think we're good at making choices; many of us even enjoy making them. Sheena Iyengar looks deeply at choosing and has discovered many surprising things about it. For instance, her famous "jam study," done while she was a grad student, quantified a counterintuitive truth about decisionmaking -- that when we're presented with too many choices, like 24 varieties of jam, we tend not to choose anything at all. (This and subsequent, equally ingenious experiments have provided rich material for Malcolm Gladwell and other pop chroniclers of business and the human psyche.)
Iyengar's research has been informing business and consumer-goods marketing since the 1990s. But she and her team at the Columbia Business School throw a much broader net. Her analysis touches, for example, on the medical decisionmaking that might lead up to choosing physician-assisted suicide, on the drawbacks of providing too many choices and options in social-welfare programs, and on the cultural and geographical underpinning of choice. Her book The Art of Choosing shares her research in an accessible and charming story that draws examples from her own life.
Watch a Facebook-exclusive short video from Sheena Iyengar: "Ballet Slippers" >>
Sheena Iyengar | Speaker | TED.com