TEDSalon NY2011
Sheena Iyengar: How to make choosing easier
Sheena Iyengar: Hogyan könnyíthető meg a választás
Filmed:
Readability: 3.7
2,749,817 views
Mindannyian szeretnénk egyedi tapasztalatokat és termékeket -- ám amikor 700 választási lehetőséggel találkozunk fogyasztóként, lefagyunk. Sheena Iyengar bemutatja nekünk lenyűgöző új kísérletén keresztül, hogyan tudják a cégek, üzletek (és mások) a választás megtapasztalását kellemesebb élménnyé tenni.
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
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
Do you know how many choices you make
0
0
2000
Tudják, hányszor választanak
00:17
in a typical day?
1
2000
3000
egy átlagos napon?
00:20
Do you know how many choices you make
2
5000
2000
Tudják, hányszor választanak
00:22
in typical week?
3
7000
2000
egy átlagos hét folyamán?
00:24
I recently did a survey
4
9000
2000
Nemrég végeztem egy felmérést
00:26
with over 2,000 Americans,
5
11000
2000
több mint 2000 amerikaival,
00:28
and the average number of choices
6
13000
2000
ahol az derült ki, hogy átlagosan
00:30
that the typical American reports making
7
15000
2000
kb. 70-re rúg naponta a választások mennyisége
00:32
is about 70 in a typical day.
8
17000
3000
az amerikaiak bevallása szerint.
00:35
There was also recently a study done with CEOs
9
20000
4000
Készült nemrégiben egy felmérés vállalatvezetőkkel is,
00:39
in which they followed CEOs around for a whole week.
10
24000
3000
amelyben a vezetőket egy egész héten át szemmel tartották.
00:42
And these scientists simply documented all the various tasks
11
27000
3000
A tudósok egyszerűen dokumentálták a különféle feladatokat,
00:45
that these CEOs engaged in
12
30000
2000
amelyekkel a vezetőknek foglalkoznia kellett,
00:47
and how much time they spent engaging
13
32000
2000
valamint, hogy mennyi időt töltöttek el azzal,
00:49
in making decisions related to these tasks.
14
34000
2000
hogy döntéseket hozzanak a feladatok kapcsán.
00:51
And they found that the average CEO
15
36000
3000
Azt találták, hogy egy átlag vezető
00:54
engaged in about 139 tasks in a week.
16
39000
3000
kb. 139 feladattal birkózik meg hetente.
00:57
Each task was made up of many, many, many sub-choices of course.
17
42000
4000
Minden ilyen feladat további sok-sok kisebb választásból állt össze persze.
01:01
50 percent of their decisions
18
46000
2000
A döntéseik 50%-a
01:03
were made in nine minutes or less.
19
48000
3000
kevesebb mint 9 perc alatt született meg.
01:06
Only about 12 percent of the decisions
20
51000
3000
Mindössze a döntéseik 12%-a
01:09
did they make an hour or more of their time.
21
54000
4000
vett igénybe több mint egy órát.
01:13
Think about your own choices.
22
58000
2000
Gondoljanak csak a saját választásaikra!
01:15
Do you know how many choices
23
60000
2000
Tudják hány döntés
01:17
make it into your nine minute category
24
62000
2000
fér bele a 9 perces kategóriába,
01:19
versus your one hour category?
25
64000
2000
az egyórás kategóriával szemben?
01:21
How well do you think you're doing
26
66000
2000
Mit gondolnak, mennyire
01:23
at managing those choices?
27
68000
3000
tartják kézben ezeket a választásokat?
01:26
Today I want to talk
28
71000
2000
Ma arról az egyik legnagyobb modern kori
01:28
about one of the biggest modern day choosing problems that we have,
29
73000
3000
választási problémáról szeretnék beszélni,
01:31
which is the choice overload problem.
30
76000
2000
amit "túl nagy választék" problémának is nevezhetünk.
01:33
I want to talk about the problem
31
78000
2000
Szeretnék a problémán túl
01:35
and some potential solutions.
32
80000
2000
néhány megoldási javaslatot is felvetni.
01:37
Now as I talk about this problem,
33
82000
2000
Miközben erről a problémáról beszélek,
01:39
I'm going to have some questions for you
34
84000
2000
lesz néhány kérdésem Önökhöz,
01:41
and I'm going to want to know your answers.
35
86000
3000
amire szeretném majd a válaszukat kérni.
01:44
So when I ask you a question,
36
89000
2000
Tehát amikor felteszek egy kérdést,
01:46
since I'm blind,
37
91000
2000
mivel vak vagyok,
01:48
only raise your hand if you want to burn off some calories.
38
93000
3000
kérem csak akkor emeljék fel a kezüket, ha kalóriát szeretnének égetni.
01:51
(Laughter)
39
96000
3000
(Nevetés)
01:54
Otherwise, when I ask you a question,
40
99000
2000
Egyébként, a kérdések elhangzása után
01:56
and if your answer is yes,
41
101000
2000
amennyiben a válaszuk igen,
01:58
I'd like you to clap your hands.
42
103000
2000
szeretném, ha tapssal jeleznék.
02:00
So for my first question for you today:
43
105000
3000
Nos, az első kérdésem ma:
02:03
Are you guys ready to hear about the choice overload problem?
44
108000
3000
Szeretnének ma Önök itt a túl nagy választék kérdésről hallani?
02:06
(Applause)
45
111000
2000
(Taps)
02:08
Thank you.
46
113000
2000
Köszönöm.
02:11
So when I was a graduate student at Stanford University,
47
116000
2000
Nos, amikor a Stanford Egyetemen végzős voltam,
02:13
I used to go to this very, very upscale grocery store;
48
118000
3000
ebbe a nagyon-nagyon előkelő boltba jártam;
02:16
at least at that time it was truly upscale.
49
121000
2000
legalábbis akkoriban tényleg az volt.
02:18
It was a store called Draeger's.
50
123000
3000
Draeger's boltnak hívták.
02:21
Now this store, it was almost like going to an amusement park.
51
126000
3000
Namost ez az áruház majdhogynem egy vidámparkkal vetekedett.
02:24
They had 250 different kinds of mustards and vinegars
52
129000
3000
250 különböző mustár és ecet volt a polcain,
02:27
and over 500 different kinds
53
132000
2000
és több mint 500 különféle
02:29
of fruits and vegetables
54
134000
2000
gyümölcs és zöldség,
02:31
and more than two dozen different kinds of bottled water --
55
136000
3000
és több mint 2 tucat különböző palackos víz --
02:34
and this was during a time when we actually used to drink tap water.
56
139000
4000
s mindez olyan időkben, amikor tulajdonképpen mind csapvizet ittunk!
02:38
I used to love going to this store,
57
143000
3000
Imádtam ebbe az áruházba járni,
02:41
but on one occasion I asked myself,
58
146000
2000
ám egy alkalommal felmerült bennem,
02:43
well how come you never buy anything?
59
148000
2000
hogy hogy is lehet az, hogy soha nem veszek semmit?
02:45
Here's their olive oil aisle.
60
150000
2000
Itt az olívaolaj polcuk.
02:47
They had over 75 different kinds of olive oil,
61
152000
2000
Volt vagy 75 különböző féle olívaolajuk,
02:49
including those that were in a locked case
62
154000
2000
beleértve azokat is, amiket egy zárt szekrényben tartottak,
02:51
that came from thousand-year-old olive trees.
63
156000
4000
amelyek ezeréves olajfákról származtak.
02:55
So I one day decided to pay a visit to the manager,
64
160000
2000
Egy nap aztán elhatároztam, hogy megkeresem az üzletvezetőt,
02:57
and I asked the manager,
65
162000
2000
és fel is tettem neki a kérdést:
02:59
"Is this model of offering people all this choice really working?"
66
164000
3000
"Ez a modell, mely szerint oly sokféle terméket kínálnak, tényleg megéri?"
03:02
And he pointed to the busloads of tourists
67
167000
2000
Ő rámutatott a buszokkal érkező turistákra,
03:04
that would show up everyday,
68
169000
2000
akik minden nap felbukkantak,
03:06
with cameras ready usually.
69
171000
2000
rendszerint kattintásra kész kamerákkal.
03:08
We decided to do a little experiment,
70
173000
3000
Elhatároztuk, hogy végzünk egy kis kísérletet,
03:11
and we picked jam for our experiment.
71
176000
2000
amihez kiválasztottuk a dzsemeket.
03:13
Here's their jam aisle.
72
178000
2000
Ilyen a dzsemes polcuk.
03:15
They had 348 different kinds of jam.
73
180000
2000
348 féle különböző dzsemjük volt.
03:17
We set up a little tasting booth
74
182000
2000
Felállítottunk egy kis kóstolóstandot,
03:19
right near the entrance of the store.
75
184000
2000
egész közel a bejárathoz.
03:21
We there put out six different flavors of jam
76
186000
2000
Ott aztán kitettünk 6 különböző ízű dzsemet,
03:23
or 24 different flavors of jam,
77
188000
3000
majd 24 különbözőt,
03:26
and we looked at two things:
78
191000
2000
és két dolgot vizsgáltunk:
03:28
First, in which case
79
193000
2000
Az első, hogy melyik esetben
03:30
were people more likely to stop, sample some jam?
80
195000
3000
álltak meg inkább az emberek, hogy kipróbálják a dzsemeket.
03:33
More people stopped when there were 24, about 60 percent,
81
198000
3000
Több ember állt meg, amikor 24 féle volt kint, kb. 60%,
03:36
than when there were six,
82
201000
2000
amikor pedig 6 féle volt kint,
03:38
about 40 percent.
83
203000
2000
akkor kb. 40%.
03:40
The next thing we looked at
84
205000
2000
A következő dolog, amit vizsgáltunk,
03:42
is in which case were people more likely
85
207000
2000
hogy melyik esetben hajlottak az emberek
03:44
to buy a jar of jam.
86
209000
2000
inkább a dzsemek megvásárlására.
03:46
Now we see the opposite effect.
87
211000
2000
Nos, itt ellenkező eredmény figyelhető meg.
03:48
Of the people who stopped when there were 24,
88
213000
2000
Azok közül, akik megálltak a 24 féle dzsem megtekintésére,
03:50
only three percent of them actually bought a jar of jam.
89
215000
3000
mindössze 3% vett ténylegesen dzsemet.
03:53
Of the people who stopped when there were six,
90
218000
3000
Azok közül, akik a 6 féle dzsemre álltak le,
03:56
well now we saw that 30 percent of them
91
221000
2000
azt láttuk, hogy 30%-uk
03:58
actually bought a jar of jam.
92
223000
2000
vett ténylegesen egy üveg dzsemet.
04:00
Now if you do the math,
93
225000
2000
Nos, ha kiszámoljuk,
04:02
people were at least six times more likely to buy a jar of jam
94
227000
3000
minimum 6-szor annyira voltak hajlandóak az emberek dzsemet vásárolni,
04:05
if they encountered six
95
230000
2000
amikor 6 félét ajánlottak nekik,
04:07
than if they encountered 24.
96
232000
2000
mint amikor 24 félét ajánlottak.
04:09
Now choosing not to buy a jar of jam
97
234000
2000
Nos, ha azt választjuk, hogy nem veszünk dzsemet,
04:11
is probably good for us --
98
236000
2000
valószínűleg nálunk bejön --
04:13
at least it's good for our waistlines --
99
238000
2000
vagy legalábbis a fogyókúrázni vágyóknak --
04:15
but it turns out that this choice overload problem affects us
100
240000
3000
de az derült ki, hogy ez a választási bőség kérdés befolyásol minket is,
04:18
even in very consequential decisions.
101
243000
3000
még egész konzekvens esetekben is.
04:21
We choose not to choose,
102
246000
2000
Azt választjuk, hogy nem választunk,
04:23
even when it goes against our best self-interests.
103
248000
3000
még akkor is, ha az a legjobb érdekünkkel ellenezik!
04:26
So now for the topic of today: financial savings.
104
251000
3000
Nos, ami a mai témánkhoz tartozik: pénzügyi megtakarítások.
04:29
Now I'm going to describe to you a study I did
105
254000
4000
Most egy olyan tanulmányt fogok Önök elé tárni,
04:33
with Gur Huberman, Emir Kamenica, Wei Jang
106
258000
3000
amit Gur Hubermannal, Emir Kamenicával és Wei Janggal készítettünk,
04:36
where we looked at the retirement savings decisions
107
261000
4000
ahol a nyugdíjmegtakarításokkal kapcsolatos döntéseket vizsgáltuk
04:40
of nearly a million Americans
108
265000
3000
majd egymillió amerikai esetében,
04:43
from about 650 plans
109
268000
3000
nagyjából 650 programból,
04:46
all in the U.S.
110
271000
2000
melyek mindegyike amerikai.
04:48
And what we looked at
111
273000
2000
Azt néztük, hogy
04:50
was whether the number of fund offerings
112
275000
2000
vajon a felajánlott nyugdíjalapok száma,
04:52
available in a retirement savings plan,
113
277000
2000
amely a nyugdíjcélú megatakarításokhoz választható,
04:54
the 401(k) plan,
114
279000
2000
a 401(k) nyugdíjszámlához,
04:56
does that affect people's likelihood
115
281000
2000
befolyásolja-e azt, hogy az emberek
04:58
to save more for tomorrow.
116
283000
2000
többet spóroljanak a holnap érdekében.
05:00
And what we found
117
285000
2000
És azt találtuk,
05:02
was that indeed there was a correlation.
118
287000
3000
hogy valóban volt összefüggés.
05:05
So in these plans, we had about 657 plans
119
290000
3000
Ezek a programok -- kb. 657 ilyen portfóliónk volt --
05:08
that ranged from offering people
120
293000
2000
2-59 különböző alapot
05:10
anywhere from two to 59 different fund offerings.
121
295000
3000
ajánlottak az embereknek.
05:13
And what we found was that,
122
298000
2000
Azt találtuk,
05:15
the more funds offered,
123
300000
2000
hogy minél több alapot ajánlottak,
05:17
indeed, there was less participation rate.
124
302000
3000
valójában annál kevesebben vettek részt!
05:20
So if you look at the extremes,
125
305000
2000
Tehát ha a végleteket nézzük,
05:22
those plans that offered you two funds,
126
307000
2000
azon programok esetén, melyek 2 alapot ajánlottak,
05:24
participation rates were around in the mid-70s --
127
309000
3000
a részvételi arány 70% fölött volt --
05:27
still not as high as we want it to be.
128
312000
2000
még mindig nem olyan magas, mint amennyit szerettünk volna.
05:29
In those plans that offered nearly 60 funds,
129
314000
3000
Azon programok esetén, amelyek majd 60 alapot ajánlottak,
05:32
participation rates have now dropped
130
317000
3000
a részvételi arány lecsökkent
05:35
to about the 60th percentile.
131
320000
3000
közel 60%-ra.
05:38
Now it turns out
132
323000
2000
Namost eszerint,
05:40
that even if you do choose to participate
133
325000
3000
még ha azt is választja valaki, hogy részt vesz,
05:43
when there are more choices present,
134
328000
2000
ha több a választási lehetőség,
05:45
even then, it has negative consequences.
135
330000
3000
még így is, negatívak a következmények!
05:48
So for those people who did choose to participate,
136
333000
3000
Tehát akik azt választották, hogy részt vesznek,
05:51
the more choices available,
137
336000
2000
minél több közül választhattak,
05:53
the more likely people were
138
338000
2000
annál valószínűbb volt,
05:55
to completely avoid stocks or equity funds.
139
340000
3000
hogy teljesen kizárják a részvényalapokba való befektetést.
05:58
The more choices available,
140
343000
2000
Minél több volt a választási lehetőség,
06:00
the more likely they were
141
345000
2000
annál valószínűbbé vált,
06:02
to put all their money in pure money market accounts.
142
347000
2000
hogy az összes pénzüket tisztán pénzpiaci alapú befektetésbe tegyék.
06:04
Now neither of these extreme decisions
143
349000
2000
Nos, ezen végletes döntések egyike sem
06:06
are the kinds of decisions
144
351000
2000
olyan döntésfajta,
06:08
that any of us would recommend for people
145
353000
2000
amelyeket bármelyikünk javasolna az embereknek,
06:10
when you're considering their future financial well-being.
146
355000
3000
amikor jövőbeli pénzügyi jólétük felől döntenek.
06:13
Well, over the past decade,
147
358000
2000
Nos, az elmúlt évtized során
06:15
we have observed three main negative consequences
148
360000
3000
3 fő negatív következményt figyeltünk meg,
06:18
to offering people more and more choices.
149
363000
3000
amikor az embereknek egyre több választási lehetőség lett felajánlva.
06:21
They're more likely to delay choosing --
150
366000
2000
Nagyobb valószínűséggel halasztják el döntésüket --
06:23
procrastinate even when it goes against their best self-interest.
151
368000
3000
még akkor is, ha az saját jól felfogott érdekük ellen való.
06:26
They're more likely to make worse choices --
152
371000
2000
Sokkal nagyobb valószínűséggel hoznak rossz döntéseket --
06:28
worse financial choices, medical choices.
153
373000
3000
rosszabb pénzügyi döntéseket, egészségügyi döntéseket.
06:31
They're more likely to choose things that make them less satisfied,
154
376000
3000
Nagyobb valószínűséggel választanak olyasmit, ami kevésbé elégíti ki őket,
06:34
even when they do objectively better.
155
379000
3000
még ha objektíve jobbnak is tűnik.
06:37
The main reason for this
156
382000
2000
Ennek a legfőbb oka,
06:39
is because, we might enjoy gazing at those giant walls
157
384000
4000
hogy habár lehet, hogy élvezzük a böngészést
06:43
of mayonnaises, mustards, vinegars, jams,
158
388000
2000
azokon az óriási majonézes, ecetes és dzsemes polcokon,
06:45
but we can't actually do the math of comparing and contrasting
159
390000
3000
de nem tudjuk az összehasonlítás és szembeállítás matekját elvégezni,
06:48
and actually picking from that stunning display.
160
393000
4000
és ténylegesen választani azokról a lehengerlő polcokról.
06:52
So what I want to propose to you today
161
397000
2000
Tehát ma szeretnék javasolni Önöknek
06:54
are four simple techniques --
162
399000
3000
4 egyszerű technikát --
06:57
techniques that we have tested in one way or another
163
402000
3000
amelyeket leteszteltünk így vagy úgy,
07:00
in different research venues --
164
405000
2000
különböző kutatási helyszíneken --
07:02
that you can easily apply
165
407000
2000
amelyeket könnyen alkalmazhatnak
07:04
in your businesses.
166
409000
2000
üzleti tevékenységük során.
07:06
The first: Cut.
167
411000
2000
Az első: vágjunk.
07:08
You've heard it said before,
168
413000
2000
Hallották már ezt azelőtt is,
07:10
but it's never been more true than today,
169
415000
2000
de sohasem volt még annyira érvényes,
07:12
that less is more.
170
417000
2000
mint ma, hogy a kevesebb több.
07:14
People are always upset when I say, "Cut."
171
419000
3000
Az emberek mindig idegesek lesznek, amikor azt hallják tőlem, hogy "vágjunk".
07:17
They're always worried they're going to lose shelf space.
172
422000
2000
Mindig amiatt aggódnak, hogy polchelyet fognak veszíteni.
07:19
But in fact, what we're seeing more and more
173
424000
3000
De valójában azt látjuk egyre inkább,
07:22
is that if you are willing to cut,
174
427000
2000
hogy ha hajlandóak vagyunk vágni,
07:24
get rid of those extraneous redundant options,
175
429000
2000
megszabadulni a feleslegessé vált opcióktól,
07:26
well there's an increase in sales,
176
431000
2000
akkor bizony emelkedni fog az eladás,
07:28
there's a lowering of costs,
177
433000
2000
csökkenni fognak a költségek,
07:30
there is an improvement of the choosing experience.
178
435000
4000
a választás, mint élmény kellemesebbé válik.
07:34
When Proctor & Gamble
179
439000
2000
Amikor a Procter & Gamble lecsökkentette
07:36
went from 26 different kinds of Head & Shoulders to 15,
180
441000
2000
a 26 féle Head & Shoulderst 15-re,
07:38
they saw an increase in sales by 10 percent.
181
443000
3000
10%-os növekedést tapasztaltak az eladásban.
07:41
When the Golden Cat Corporation
182
446000
2000
Amikor a Golden Cat Corporation
07:43
got rid of their 10 worst-selling cat litter products,
183
448000
2000
megszabadult a 10 legrosszabbul fogyó macskaalom terméktől,
07:45
they saw an increase in profits
184
450000
2000
megemelkedett a profitjuk
07:47
by 87 percent --
185
452000
2000
87%-kal --
07:49
a function of both increase in sales
186
454000
2000
az értékesítés növekedésének,
07:51
and lowering of costs.
187
456000
2000
és a költségek csökkenésének függvényeként.
07:53
You know, the average grocery store today
188
458000
2000
Tudják, ma egy átlag élelmiszerbolt
07:55
offers you 45,000 products.
189
460000
2000
45 ezer féle terméket kínál.
07:57
The typical Walmart today offers you 100,000 products.
190
462000
3000
Egy átlagos Walmart 100 ezret.
08:00
But the ninth largest retailer,
191
465000
5000
De a kilencedik legnagyobb kiskereskedő,
08:05
the ninth biggest retailer in the world today
192
470000
2000
a világ kilencedik legnagyobb kiskereskedése
08:07
is Aldi,
193
472000
2000
ma az Aldi,
08:09
and it offers you only 1,400 products --
194
474000
3000
ami csak 1400 terméket kínál --
08:12
one kind of canned tomato sauce.
195
477000
3000
egyféle konzerv paradicsomszószt.
08:15
Now in the financial savings world,
196
480000
2000
Namost a pénzügyi megtakarítások világában
08:17
I think one of the best examples that has recently come out
197
482000
3000
szerintem az egyik legjobb példa ami nemrégiben látott napvilágot
08:20
on how to best manage the choice offerings
198
485000
3000
azzal kapcsolatban, hogy hogyan lehet legjobban kezelni a bőséges választékot,
08:23
has actually been something that David Laibson was heavily involved in designing,
199
488000
3000
egy olyan dolog, aminek tervezésében David Laibson nyakig részt vett,
08:26
which was the program that they have at Harvard.
200
491000
2000
egy olyan program, amit a Harvardon csináltak.
08:28
Every single Harvard employee
201
493000
2000
Minden egyes harvardi alkalmazott
08:30
is now automatically enrolled
202
495000
2000
most automatikusan bekerül
08:32
in a lifecycle fund.
203
497000
2000
egy életciklus alapba.
08:34
For those people who actually want to choose,
204
499000
2000
Azok számára, akik ténylegesen választani akarnak,
08:36
they're given 20 funds,
205
501000
2000
20 alap van felkínálva,
08:38
not 300 or more funds.
206
503000
2000
nem 300, vagy annál is több.
08:40
You know, often, people say,
207
505000
2000
Tudják, gyakran mondják azt az emberek,
08:42
"I don't know how to cut.
208
507000
2000
hogy "Nem tudom, hogyan kell vágni.
08:44
They're all important choices."
209
509000
2000
Mindegyik lehetőség fontos."
08:46
And the first thing I do is I ask the employees,
210
511000
3000
És az első dolog, hogy megkérdezem az alkalmazottakat:
08:49
"Tell me how these choices are different from one another.
211
514000
2000
"Mondják el nekem, hogy ezek a választások miben különböznek egymástól."
08:51
And if your employees can't tell them apart,
212
516000
2000
És ha az alkalmazottaik nem tudják megkülönböztetni őket,
08:53
neither can your consumers."
213
518000
3000
akkor a vásárlóik sem fogják!
08:56
Now before we started our session this afternoon,
214
521000
3000
Namost, a ma délutáni előadás előtt
08:59
I had a chat with Gary.
215
524000
2000
beszélgettem Garyvel.
09:01
And Gary said that he would be willing
216
526000
3000
És Gary azt mondta, hogy hajlandó lesz
09:04
to offer people in this audience
217
529000
2000
felajánlani a hallgatóság számára
09:06
an all-expenses-paid free vacation
218
531000
3000
egy ingyen vakációt, annak minden költségét fedezve,
09:09
to the most beautiful road in the world.
219
534000
4000
a világ leggyönyörűbb útjához.
09:13
Here's a description of the road.
220
538000
3000
Ez az út leírása.
09:16
And I'd like you to read it.
221
541000
2000
Szeretném, ha elolvasnák.
09:18
And now I'll give you a few seconds to read it
222
543000
2000
Most hagyok néhány másodpercet az elolvasására,
09:20
and then I want you to clap your hands
223
545000
2000
aztán szeretném, ha összeütnék a kezüket,
09:22
if you're ready to take Gary up on his offer.
224
547000
2000
amennyiben részt szeretnének venni Gary felajánlásában.
09:24
(Light clapping)
225
549000
2000
(Gyenge taps)
09:26
Okay. Anybody who's ready to take him up on his offer.
226
551000
3000
Rendben. Aki csak részt akar venni a felajánlásban.
09:29
Is that all?
227
554000
2000
Ennyi?
09:31
All right, let me show you some more about this.
228
556000
3000
Rendben, akkor most hadd mutassak még egy kis információt róla.
09:34
(Laughter)
229
559000
3000
(Nevetés)
09:37
You guys knew there was a trick, didn't you.
230
562000
3000
Tudták, hogy lesz benne trükk, nem igaz?
09:44
(Honk)
231
569000
2000
(Dudálás)
09:46
Now who's ready to go on this trip.
232
571000
3000
Most ki szeretne menni?
09:49
(Applause)
233
574000
2000
(Taps)
09:51
(Laughter)
234
576000
2000
(Nevetés)
09:53
I think I might have actually heard more hands.
235
578000
3000
Szerintem lehet, hogy most több tapsot hallottam.
09:56
All right.
236
581000
2000
Rendben.
09:58
Now in fact,
237
583000
2000
Tulajdonképpen
10:00
you had objectively more information
238
585000
2000
objektív értelemben több információjuk volt
10:02
the first time around than the second time around,
239
587000
2000
az első esetben, mint a másodikban,
10:04
but I would venture to guess
240
589000
2000
mégis megkockáztatom azt a tippet,
10:06
that you felt that it was more real the second time around.
241
591000
4000
hogy második alkalommal valahogy élőbbnek találták.
10:10
Because the pictures made it feel
242
595000
2000
Mert a képek segítettek
10:12
more real to you.
243
597000
2000
élőbbé varázsolni.
10:14
Which brings me to the second technique
244
599000
2000
Ez vezet el engem a második technikához,
10:16
for handling the choice overload problem,
245
601000
2000
amivel a túl nagy választék problémáját kezelni lehet,
10:18
which is concretization.
246
603000
2000
ami pedig a konkrétum.
10:20
That in order for people to understand
247
605000
2000
Annak érdekében, hogy az emberek megértsék
10:22
the differences between the choices,
248
607000
2000
a lehetőségek közti különbséget,
10:24
they have to be able to understand
249
609000
2000
meg kell, hogy értsék
10:26
the consequences associated with each choice,
250
611000
3000
az egyes választásokhoz tartozó következményeket is,
10:29
and that the consequences need to be felt
251
614000
3000
és hogy a következményeket élő módon kell
10:32
in a vivid sort of way, in a very concrete way.
252
617000
4000
tudni érzékeltetni, egészen konkrét módon.
10:36
Why do people spend an average of 15 to 30 percent more
253
621000
3000
Miért költenek az emberek átlag 15-30%-kal többet,
10:39
when they use an ATM card or a credit card
254
624000
2000
amikor bankkártyát vagy hitelkártyát használnak
10:41
as opposed to cash?
255
626000
2000
készpénz helyett?
10:43
Because it doesn't feel like real money.
256
628000
2000
Mert az nem érződik igazi pénznek.
10:45
And it turns out
257
630000
2000
Ebből az derül ki,
10:47
that making it feel more concrete
258
632000
2000
hogy a konkretizálás
10:49
can actually be a very positive tool
259
634000
2000
egész biztos pozitív eszköz lesz
10:51
to use in getting people to save more.
260
636000
2000
annak befolyásolására, hogy az emberek többet spóroljanak.
10:53
So a study that I did with Shlomo Benartzi
261
638000
2000
Készítettünk egy tanulmányt Shlomo Benartzi
10:55
and Alessandro Previtero,
262
640000
2000
és Alessandro Previtero segítségével,
10:57
we did a study with people at ING --
263
642000
4000
az ING embereivel --
11:01
employees that are all working at ING --
264
646000
3000
az ING-nél dolgozó alkalmazottakkal --
11:04
and now these people were all in a session
265
649000
2000
ezek az emberek mind részt vettek egy értekezleten,
11:06
where they're doing enrollment for their 401(k) plan.
266
651000
3000
ahol beléphettek a 401(k) nyugdíjprogramba.
11:09
And during that session,
267
654000
2000
Az értekezlet során,
11:11
we kept the session exactly the way it used to be,
268
656000
2000
melyet egyébként teljesen az eddigi menetrend szerint tartottunk meg,
11:13
but we added one little thing.
269
658000
3000
mindössze egyetlen dolgot változtattunk meg.
11:16
The one little thing we added
270
661000
3000
Az egyetlen apróság, amit hozzátettünk
11:19
was we asked people
271
664000
2000
az volt, hogy megkértük őket,
11:21
to just think about all the positive things that would happen in your life
272
666000
3000
hogy gondolkodjanak el arról, hogy mi minden pozitív hatása lehetne az életükre nézve annak,
11:24
if you saved more.
273
669000
2000
ha több pénzt tudnának félretenni.
11:26
By doing that simple thing,
274
671000
3000
Ezzel az egyszerű dologgal elértük,
11:29
there was an increase in enrollment by 20 percent
275
674000
3000
hogy 20%-kal több lett a belépés,
11:32
and there was an increase in the amount of people willing to save
276
677000
3000
valamint emelkedett az emberek spórolási hajlandósága is,
11:35
or the amount that they were willing to put down into their savings account
277
680000
3000
illetve az összeg, amit hajlandóak lettek a megtakarítási számlájukra tenni,
11:38
by four percent.
278
683000
2000
ez utóbbi 4%-kal.
11:40
The third technique: Categorization.
279
685000
3000
A harmadik technika: a kategorizálás.
11:43
We can handle more categories
280
688000
3000
Több kategóriát vagyunk képesek kezelni,
11:46
than we can handle choices.
281
691000
2000
mint ahány választást.
11:48
So for example,
282
693000
2000
Tehát például,
11:50
here's a study we did in a magazine aisle.
283
695000
2000
itt van egy tanulmány, amit egy újságos standnál végeztünk.
11:52
It turns out that in Wegmans grocery stores
284
697000
2000
Az derült ki, hogy a Wegmans élelmiszeráruházak
11:54
up and down the northeast corridor,
285
699000
2000
az északkeleti folyosó mentén
11:56
the magazine aisles range anywhere
286
701000
2000
az újságosstandokon
11:58
from 331 different kinds of magazines
287
703000
2000
331 és 664 közötti mennyiségű
12:00
all the way up to 664.
288
705000
3000
különböző magazint kínálnak.
12:03
But you know what?
289
708000
2000
De tudják mit?
12:05
If I show you 600 magazines
290
710000
2000
Ha mutatok Önöknek 600 magazint,
12:07
and I divide them up into 10 categories,
291
712000
3000
amit 10 kategóriára osztunk,
12:10
versus I show you 400 magazines
292
715000
2000
szemben azzal, amikor 400 magazint mutatok
12:12
and divide them up into 20 categories,
293
717000
3000
amit 20 kategóriára osztunk,
12:15
you believe that I have given you
294
720000
2000
akkor azt fogják hinni, hogy több választási lehetőséget
12:17
more choice and a better choosing experience
295
722000
2000
és kellemesebb választási élményt nyújtottam
12:19
if I gave you the 400
296
724000
2000
Önöknek, amikor a 400 magazint mutattam,
12:21
than if I gave you the 600.
297
726000
2000
mint amikor a 600-at.
12:23
Because the categories tell me how to tell them apart.
298
728000
3000
Ugyanis a kategóriák segítenek a szortírozásban.
12:28
Here are two different jewelry displays.
299
733000
3000
Itt látható két különböző ékszertartó.
12:31
One is called "Jazz" and the other one is called "Swing."
300
736000
3000
Az egyik a "Jazz", a másik a "Swing".
12:34
If you think the display on the left is Swing
301
739000
3000
Ha azt gondolják, hogy a baloldali a Swing,
12:37
and the display on the right is Jazz,
302
742000
3000
és a jobboldali a Jazz,
12:40
clap your hands.
303
745000
2000
akkor tapsoljanak.
12:42
(Light Clapping)
304
747000
2000
(Halk tapsolás)
12:44
Okay, there's some.
305
749000
2000
Rendben, vannak néhányan.
12:46
If you think the one on the left is Jazz and the one on the right is Swing,
306
751000
2000
Ha úgy gondolják, hogy a baloldali a Jazz, míg a jobboldali a Swing,
12:48
clap your hands.
307
753000
2000
akkor tapsoljanak.
12:50
Okay, a bit more.
308
755000
2000
Rendben, kicsit többen vannak.
12:52
Now it turns out you're right.
309
757000
2000
Nos, Önöknek van igaza.
12:54
The one on the left is Jazz and the one on the right is Swing,
310
759000
2000
A baloldali a Jazz és a jobboldali a Swing,
12:56
but you know what?
311
761000
2000
de tudják, mit?
12:58
This is a highly useless categorization scheme.
312
763000
3000
Ez egy rendkívül haszontalan kategorizálási rendszer.
13:01
(Laughter)
313
766000
2000
(Nevetés)
13:03
The categories need to say something
314
768000
3000
A kategóriáknak kell, hogy legyen mondanivalója,
13:06
to the chooser, not the choice-maker.
315
771000
3000
mégpedig a a választó számára, nem pedig annak, aki létrehozza.
13:09
And you often see that problem
316
774000
2000
Sokszor láthatjuk ezt a problémát,
13:11
when it comes down to those long lists of all these funds.
317
776000
3000
amikor ezeknek az alapoknak a hosszú listáját vesszük szemügyre.
13:14
Who are they actually supposed to be informing?
318
779000
4000
Kit is akarnak valójában informálni?
13:18
My fourth technique: Condition for complexity.
319
783000
3000
A negyedik technikám: fokozatos összetettség.
13:21
It turns out we can actually
320
786000
2000
Az derült ki,
13:23
handle a lot more information than we think we can,
321
788000
2000
hogy sokkal több információt vagyunk képesek kezelni, mint amennyit hiszünk,
13:25
we've just got to take it a little easier.
322
790000
2000
csak egy kicsit könnyedebben kell vennünk.
13:27
We have to gradually increase the complexity.
323
792000
3000
Fokozatosan kell növelni az összetettséget.
13:30
I'm going to show you one example of what I'm talking about.
324
795000
3000
Mutatok egy példát arra, hogy mit is értek ez alatt.
13:33
Let's take a very, very complicated decision:
325
798000
2000
Vegyünk egy nagyon-nagyon bonyolult döntést:
13:35
buying a car.
326
800000
2000
kocsivásárlás.
13:37
Here's a German car manufacturer
327
802000
2000
Itt van egy német autógyártó
13:39
that gives you the opportunity to completely custom make your car.
328
804000
3000
aki lehetőséget ad arra, hogy teljesen egyedi autónk legyen.
13:42
You've got to make 60 different decisions,
329
807000
2000
60 különböző választást kell eldöntenünk
13:44
completely make up your car.
330
809000
2000
ahhoz, hogy a kocsink egyedi legyen.
13:46
Now these decisions vary
331
811000
2000
Ezek a döntések annak függvényében változnak,
13:48
in the number of choices that they offer per decision.
332
813000
3000
hogy hány választást tárnak elénk döntési helyzetenként.
13:51
Car colors, exterior car colors --
333
816000
2000
Kocsi színek, külső színek --
13:53
I've got 56 choices.
334
818000
2000
amiből 56 létezik.
13:55
Engines, gearshift -- four choices.
335
820000
3000
Motor, sebességváltó -- 4 variáció.
13:58
So now what I'm going to do
336
823000
2000
Most azt fogom tenni, hogy
14:00
is I'm going to vary the order in which these decisions appear.
337
825000
3000
variálom a sorrendet, amiben ezek a döntések felmerülnek.
14:03
So half of the customers
338
828000
2000
A vásárlók fele
14:05
are going to go from high choice, 56 car colors,
339
830000
2000
az 56 szín választási lehetőség felől halad
14:07
to low choice, four gearshifts.
340
832000
3000
a kisebb választék, a 4 sebességváltó felé.
14:10
The other half of the customers
341
835000
2000
A vásárlók másik fele
14:12
are going to go from low choice, four gearshifts,
342
837000
2000
a kisebb választék, a 4 sebességváltó felől halad
14:14
to 56 car colors, high choice.
343
839000
3000
az 56 szín felé, ami nagyobb választék.
14:17
What am I going to look at?
344
842000
2000
Mit fogok vizsgálni?
14:19
How engaged you are.
345
844000
2000
Azt, hogy mennyire foglalja le őket.
14:21
If you keep hitting the default button per decision,
346
846000
3000
Ha folyamatosan az alapértelmezett gombot nyomják,
14:24
that means you're getting overwhelmed,
347
849000
2000
az azt jelenti, hogy fáradnak,
14:26
that means I'm losing you.
348
851000
2000
azaz, hogy veszítem el Önöket.
14:28
What you find
349
853000
2000
Az derült ki,
14:30
is the people who go from high choice to low choice,
350
855000
2000
hogy azok, akik a nagyobb választéktól a kisebb felé haladnak,
14:32
they're hitting that default button over and over and over again.
351
857000
3000
újra és újra megnyomják az alapértelmezett gombot.
14:35
We're losing them.
352
860000
2000
Elveszítjük őket.
14:37
They go from low choice to high choice,
353
862000
2000
Akik a kisebb választéktól haladnak a nagyobb felé,
14:39
they're hanging in there.
354
864000
2000
azok oda vannak tapadva.
14:41
It's the same information. It's the same number of choices.
355
866000
3000
Ugyanaz az információ. Ugyanannyi választék.
14:44
The only thing that I have done
356
869000
2000
Az egyetlen dolog amin változtattam,
14:46
is I have varied the order
357
871000
2000
hogy a sorrendet felcseréltem,
14:48
in which that information is presented.
358
873000
2000
ami szerint az információ eléjük kerül.
14:50
If I start you off easy,
359
875000
2000
Ha könnyű kezdést biztosítok,
14:52
I learn how to choose.
360
877000
2000
akkor segítek megtanítani a választást.
14:54
Even though choosing gearshift
361
879000
3000
Még ha a sebességváltó választás nem is mond semmit
14:57
doesn't tell me anything about my preferences for interior decor,
362
882000
3000
a belső dekorációval kapcsolatos igényeimről,
15:00
it still prepares me for how to choose.
363
885000
3000
akkor is felkészít a döntési helyzetekre.
15:03
It also gets me excited about this big product that I'm putting together,
364
888000
3000
Egyúttal felizgat ezzel a nagy termékkel kapcsolatban,
15:06
so I'm more willing to be motivated
365
891000
2000
amit próbálok itt összeállítani, így motiváltabb
15:08
to be engaged.
366
893000
2000
és elkötelezettebb leszek.
15:10
So let me recap.
367
895000
2000
Hadd foglaljam akkor össze.
15:12
I have talked about four techniques
368
897000
3000
4 technikát említettem
15:15
for mitigating the problem of choice overload --
369
900000
3000
a túlzott választék problémájának enyhítésére --
15:18
cut -- get rid of the extraneous alternatives;
370
903000
3000
vágjunk -- szabaduljunk meg a felesleges alternatíváktól;
15:21
concretize -- make it real;
371
906000
3000
konkretizáljunk -- tegyük valódivá;
15:24
categorize -- we can handle more categories, less choices;
372
909000
4000
kategorizáljunk -- több kategóriát, azaz kisebb választékot vagyunk képesek kezelni;
15:28
condition for complexity.
373
913000
3000
fokozatos összetettség.
15:31
All of these techniques that I'm describing to you today
374
916000
3000
Az összes technika, amit ma itt bemutatok Önöknek,
15:34
are designed to help you manage your choices --
375
919000
3000
arra való, hogy segítsenek a választásaikat menedzselni --
15:37
better for you, you can use them on yourself,
376
922000
3000
jobb Önöknek, használhatják maguk,
15:40
better for the people that you are serving.
377
925000
2000
illetve azoknak is jobb lesz, akiknek szolgáltatást nyújtanak.
15:42
Because I believe that the key
378
927000
2000
Mivel hiszek abban,
15:44
to getting the most from choice
379
929000
2000
hogy a kulcs ahhoz, hogy a választásokból a legtöbbet hozzuk ki
15:46
is to be choosy about choosing.
380
931000
3000
az, hogy válogatósak legyünk a választásainkkal kapcsolatban.
15:49
And the more we're able to be choosy about choosing
381
934000
2000
És minél inkább képesek vagyunk ezt megvalósítani,
15:51
the better we will be able
382
936000
2000
annál jobbak leszünk
15:53
to practice the art of choosing.
383
938000
2000
a választás művészetének gyakorlatában.
15:55
Thank you very much.
384
940000
2000
Köszönöm.
15:57
(Applause)
385
942000
2000
(Taps)
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