TEDSalon NY2011
Sheena Iyengar: How to make choosing easier
Sheena Iyengar: Kaip palengvinti pasirinkimą
Filmed:
Readability: 3.7
2,749,817 views
Visi norime būtent mums pritaikytų paslaugų ir prekių, tačiau susidūrę su 700 pasirinkimų užstringame. Nauji Sheenos Iyengar tyrimai rodo, kaip įmonės (ir kt.) gali padidinti pasirinkimo efektyvumą.
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
Ar žinote, kiek kartų tenka rinktis
00:17
in a typical day?
1
2000
3000
įprastą dieną?
00:20
Do you know how many choices you make
2
5000
2000
Ar žinote, kiek kartų tenka rinktis
00:22
in typical week?
3
7000
2000
įprastą savaitę?
00:24
I recently did a survey
4
9000
2000
Neseniai apklausiau
00:26
with over 2,000 Americans,
5
11000
2000
daugiau nei 2000 amerikiečių,
00:28
and the average number of choices
6
13000
2000
ir vidutinis pasirinkimų skaičius,
00:30
that the typical American reports making
7
15000
2000
su kuriuo susiduria tipiškas amerikietis -
00:32
is about 70 in a typical day.
8
17000
3000
apie 70 įprastą dieną.
00:35
There was also recently a study done with CEOs
9
20000
4000
Taip pat neseniai buvo įmonių vadovų tyrimas,
00:39
in which they followed CEOs around for a whole week.
10
24000
3000
kuomet vadovai buvo stebimi ištisą savaitę,
00:42
And these scientists simply documented all the various tasks
11
27000
3000
ir tyrėjai paprasčiausiai užrašė visas užduotis,
00:45
that these CEOs engaged in
12
30000
2000
kuriomis užsiėmė tie vadovai,
00:47
and how much time they spent engaging
13
32000
2000
ir kiek laiko jie praleido užsiimdami
00:49
in making decisions related to these tasks.
14
34000
2000
sprendimais, susijusiais su šiomis užduotimis.
00:51
And they found that the average CEO
15
36000
3000
Pasirodė, jog vidutinis vadovas
00:54
engaged in about 139 tasks in a week.
16
39000
3000
per savaitę susidūrė maždaug su 139 užduotimis.
00:57
Each task was made up of many, many, many sub-choices of course.
17
42000
4000
Žinoma, kiekvieną užduotį sudarė daugybė pasirinkimų.
01:01
50 percent of their decisions
18
46000
2000
50 procentų sprendimų
01:03
were made in nine minutes or less.
19
48000
3000
jie priėmė per 9 minutes ar mažiau.
01:06
Only about 12 percent of the decisions
20
51000
3000
Tik apie 12-kai procentų sprendimų
01:09
did they make an hour or more of their time.
21
54000
4000
jie skyrė valandą ar daugiau.
01:13
Think about your own choices.
22
58000
2000
Pagalvokite apie savo pasirinkimus.
01:15
Do you know how many choices
23
60000
2000
Ar žinote, kiek jų
01:17
make it into your nine minute category
24
62000
2000
patenka į 9 minučių kategoriją,
01:19
versus your one hour category?
25
64000
2000
o ne valandos?
01:21
How well do you think you're doing
26
66000
2000
Kaip manote, jums sekasi
01:23
at managing those choices?
27
68000
3000
tvarkytis su tais pasirinkimais?
01:26
Today I want to talk
28
71000
2000
Šiandien kalbėsiu
01:28
about one of the biggest modern day choosing problems that we have,
29
73000
3000
apie vieną didžiausių šių dienų mūsų pasirinkimo problemų.
01:31
which is the choice overload problem.
30
76000
2000
Tai pasirinkimo perkrovos problema.
01:33
I want to talk about the problem
31
78000
2000
Kalbėsiu apie problemą
01:35
and some potential solutions.
32
80000
2000
ir galimus sprendimus.
01:37
Now as I talk about this problem,
33
82000
2000
O kalbėdama apie šią problemą
01:39
I'm going to have some questions for you
34
84000
2000
turėsiu jums klausimų
01:41
and I'm going to want to know your answers.
35
86000
3000
ir norėsiu išgirsti atsakymus.
01:44
So when I ask you a question,
36
89000
2000
Tad kai užduosiu klausimą,
01:46
since I'm blind,
37
91000
2000
kadangi esu neregė,
01:48
only raise your hand if you want to burn off some calories.
38
93000
3000
jums verta kelti ranką nebent kalorijoms sudeginti.
01:51
(Laughter)
39
96000
3000
(Juokas)
01:54
Otherwise, when I ask you a question,
40
99000
2000
Tačiau, jei norite būti išgirsti - kai klausiu jūsų,
01:56
and if your answer is yes,
41
101000
2000
jei atsakymas "taip",
01:58
I'd like you to clap your hands.
42
103000
2000
prašau suploti rankomis.
02:00
So for my first question for you today:
43
105000
3000
Pirmasis mano klausimas:
02:03
Are you guys ready to hear about the choice overload problem?
44
108000
3000
ar pasiruošę išgirsti apie pasirinkimo perkrovą?
02:06
(Applause)
45
111000
2000
(Plojimai)
02:08
Thank you.
46
113000
2000
Ačiū.
02:11
So when I was a graduate student at Stanford University,
47
116000
2000
Taigi doktorantūros Stanforde metu
02:13
I used to go to this very, very upscale grocery store;
48
118000
3000
aš lankiausi tokioje itin prabangioje krautuvėje.
02:16
at least at that time it was truly upscale.
49
121000
2000
Bent jau tada ji buvo prabangi.
02:18
It was a store called Draeger's.
50
123000
3000
Ji vadinosi Draeger's.
02:21
Now this store, it was almost like going to an amusement park.
51
126000
3000
Ši parduotuvė buvo panaši į pramogų parką.
02:24
They had 250 different kinds of mustards and vinegars
52
129000
3000
Ten buvo 250 rūšių garstyčių ir actų,
02:27
and over 500 different kinds
53
132000
2000
daugiau nei 500 rūšių
02:29
of fruits and vegetables
54
134000
2000
vaisių ir daržovių,
02:31
and more than two dozen different kinds of bottled water --
55
136000
3000
ir kelios dešimtys rūšių vandens buteliuose -
02:34
and this was during a time when we actually used to drink tap water.
56
139000
4000
o juk tais laikais mes dar gerdavom iš čiaupo.
02:38
I used to love going to this store,
57
143000
3000
Aš labai mėgau tą krautuvę,
02:41
but on one occasion I asked myself,
58
146000
2000
bet sykį paklausiau savęs,
02:43
well how come you never buy anything?
59
148000
2000
kodėl gi aš nieko neperku?
02:45
Here's their olive oil aisle.
60
150000
2000
Štai alyvuogių aliejaus skyrius.
02:47
They had over 75 different kinds of olive oil,
61
152000
2000
Ten buvo daugiau nei 75 rūšių alyvuogių aliejaus,
02:49
including those that were in a locked case
62
154000
2000
net tokių, kurias laikė užrakintas,
02:51
that came from thousand-year-old olive trees.
63
156000
4000
pagamintų iš tūkstantmečių alyvmedžių.
02:55
So I one day decided to pay a visit to the manager,
64
160000
2000
Vieną dieną nutariau aplankyti vadybininką
02:57
and I asked the manager,
65
162000
2000
ir paklausiau jo:
02:59
"Is this model of offering people all this choice really working?"
66
164000
3000
"Ar šitas modelis su šitiek pasirinkimų tikrai veikia?"
03:02
And he pointed to the busloads of tourists
67
167000
2000
Jis parodė į pilnus autobusus turistų,
03:04
that would show up everyday,
68
169000
2000
atvykstančių kasdien,
03:06
with cameras ready usually.
69
171000
2000
paprastai su fotoaparatais.
03:08
We decided to do a little experiment,
70
173000
3000
Nutarėme paeksperimentuoti.
03:11
and we picked jam for our experiment.
71
176000
2000
Eksperimentui pasirinkome uogienę.
03:13
Here's their jam aisle.
72
178000
2000
Štai uogienių skyrius.
03:15
They had 348 different kinds of jam.
73
180000
2000
Jų buvo 348 rūšys.
03:17
We set up a little tasting booth
74
182000
2000
Pastatėme degustavimo staliuką
03:19
right near the entrance of the store.
75
184000
2000
prie pat parduotuvės įėjimo.
03:21
We there put out six different flavors of jam
76
186000
2000
Ten išstatėme 6 rūšis uogienių
03:23
or 24 different flavors of jam,
77
188000
3000
arba 24 rūšis,
03:26
and we looked at two things:
78
191000
2000
tyrėme du dalykus:
03:28
First, in which case
79
193000
2000
pirma, kuriuo atveju
03:30
were people more likely to stop, sample some jam?
80
195000
3000
žmonės buvo labiau linkę sustoti paragauti?
03:33
More people stopped when there were 24, about 60 percent,
81
198000
3000
Dauguma, apie 60 procentų, sustojo, kai buvo 24 uogienės,
03:36
than when there were six,
82
201000
2000
o kai jų buvo šešios,
03:38
about 40 percent.
83
203000
2000
sustojo apie 40 procentų.
03:40
The next thing we looked at
84
205000
2000
Tada įvertinome,
03:42
is in which case were people more likely
85
207000
2000
kokiu atveju žmonės buvo linkę
03:44
to buy a jar of jam.
86
209000
2000
nusipirkti uogienės.
03:46
Now we see the opposite effect.
87
211000
2000
Dabar efektas priešingas.
03:48
Of the people who stopped when there were 24,
88
213000
2000
Iš sustojusių prie 24 uogienių
03:50
only three percent of them actually bought a jar of jam.
89
215000
3000
tik 3 procentai nusipirko po stiklainį.
03:53
Of the people who stopped when there were six,
90
218000
3000
O iš sustojusių prie šešių uogienių
03:56
well now we saw that 30 percent of them
91
221000
2000
net 30 procentų
03:58
actually bought a jar of jam.
92
223000
2000
nusipirko uogienės.
04:00
Now if you do the math,
93
225000
2000
Paskaičiuokime,
04:02
people were at least six times more likely to buy a jar of jam
94
227000
3000
tikimybė, jog žmogus nupirks uogienės, šešiskart didesnė,
04:05
if they encountered six
95
230000
2000
kai jis jų mato šešias,
04:07
than if they encountered 24.
96
232000
2000
nei kai mato 24.
04:09
Now choosing not to buy a jar of jam
97
234000
2000
Tiesa, pasirinkimas nepirkti uogienės
04:11
is probably good for us --
98
236000
2000
gali būti mums naudingas -
04:13
at least it's good for our waistlines --
99
238000
2000
bent jau mūsų figūrai -
04:15
but it turns out that this choice overload problem affects us
100
240000
3000
tačiau pasirodo, kad pasirinkimo perkrova mus veikia
04:18
even in very consequential decisions.
101
243000
3000
net labai svarbiomis aplinkybėmis.
04:21
We choose not to choose,
102
246000
2000
Mes renkamės nesirinkti,
04:23
even when it goes against our best self-interests.
103
248000
3000
net kai tai prieštarauja mūsų pačių interesams.
04:26
So now for the topic of today: financial savings.
104
251000
3000
Taigi, dienos tema: piniginės santaupos.
04:29
Now I'm going to describe to you a study I did
105
254000
4000
Dabar aprašysių tyrimą, kurį dariau
04:33
with Gur Huberman, Emir Kamenica, Wei Jang
106
258000
3000
su Guru Hubermanu, Emiru Kamenica ir Wei Jang,
04:36
where we looked at the retirement savings decisions
107
261000
4000
ir kuriame įvertinome beveik milijono amerikiečių sprendimus
04:40
of nearly a million Americans
108
265000
3000
dėl pensijų taupymo.
04:43
from about 650 plans
109
268000
3000
Jie rinkosi apie 650 programų
04:46
all in the U.S.
110
271000
2000
visose JAV.
04:48
And what we looked at
111
273000
2000
Mus domino
04:50
was whether the number of fund offerings
112
275000
2000
ar skaičius fondų,
04:52
available in a retirement savings plan,
113
277000
2000
siūlomų pensijų taupymo programos,
04:54
the 401(k) plan,
114
279000
2000
vadinamos 401(k),
04:56
does that affect people's likelihood
115
281000
2000
veikia tikimybę, jog žmonės
04:58
to save more for tomorrow.
116
283000
2000
daugiau taupys ateičiai.
05:00
And what we found
117
285000
2000
Išsiaiškinome,
05:02
was that indeed there was a correlation.
118
287000
3000
jog koreliacija tikrai yra.
05:05
So in these plans, we had about 657 plans
119
290000
3000
Taigi, buvo apie 657 programos,
05:08
that ranged from offering people
120
293000
2000
kurios siūlė žmonėms
05:10
anywhere from two to 59 different fund offerings.
121
295000
3000
nuo 2 iki 59 skirtingų fondų.
05:13
And what we found was that,
122
298000
2000
Paaiškėjo,
05:15
the more funds offered,
123
300000
2000
jog kuo daugiau fondų,
05:17
indeed, there was less participation rate.
124
302000
3000
tuo mažesnis buvo dalyvavimas.
05:20
So if you look at the extremes,
125
305000
2000
Pažiūrėkime į kraštutinius atvejus:
05:22
those plans that offered you two funds,
126
307000
2000
programų, siūlančių du fondus,
05:24
participation rates were around in the mid-70s --
127
309000
3000
dalyvavimo lygis siekė 70 ir daugiau procentų -
05:27
still not as high as we want it to be.
128
312000
2000
vis tiek mažiau, nei norėtųsi.
05:29
In those plans that offered nearly 60 funds,
129
314000
3000
Programų, siūlančių apie 60 fondų,
05:32
participation rates have now dropped
130
317000
3000
dalyvavimo lygis krito
05:35
to about the 60th percentile.
131
320000
3000
maždaug iki 60 procentų.
05:38
Now it turns out
132
323000
2000
Pasirodė,
05:40
that even if you do choose to participate
133
325000
3000
jog net jei renkamės dalyvauti,
05:43
when there are more choices present,
134
328000
2000
kai turime daugiau pasirinkimo,
05:45
even then, it has negative consequences.
135
330000
3000
vis vieną sulaukiame neigiamų pasėkmių.
05:48
So for those people who did choose to participate,
136
333000
3000
Tie, kas rinkosi dalyvauti:
05:51
the more choices available,
137
336000
2000
kuo daugiau buvo pasirinkimų,
05:53
the more likely people were
138
338000
2000
tuo jie buvo labiau linkę
05:55
to completely avoid stocks or equity funds.
139
340000
3000
visiškai vengti akcijų ar investicinių fondų.
05:58
The more choices available,
140
343000
2000
Kuo daugiau pasirinkimų,
06:00
the more likely they were
141
345000
2000
tuo labiau jie linko
06:02
to put all their money in pure money market accounts.
142
347000
2000
įdėti pinigus į grynai piniginės rinkos sąskaitas.
06:04
Now neither of these extreme decisions
143
349000
2000
Nė vienas šių kraštutinių sprendimų
06:06
are the kinds of decisions
144
351000
2000
nėra iš tų,
06:08
that any of us would recommend for people
145
353000
2000
kuriuos rekomenduotume žmonėms,
06:10
when you're considering their future financial well-being.
146
355000
3000
galvodami apie jų ateities finansinę gerovę.
06:13
Well, over the past decade,
147
358000
2000
Per pastarąjį dešimtmetį
06:15
we have observed three main negative consequences
148
360000
3000
pastebėjome tris pagrindines neigiamas pasėkmes
06:18
to offering people more and more choices.
149
363000
3000
to, kad žmonėms siūloma vis daugiau pasirinkimo.
06:21
They're more likely to delay choosing --
150
366000
2000
Labiau tikėtina, jog jie atidės pasirinkimą -
06:23
procrastinate even when it goes against their best self-interest.
151
368000
3000
temps laiką net tada, kai tai jiems kenkia.
06:26
They're more likely to make worse choices --
152
371000
2000
Labiau tikėtina, jog jie rinksis prasčiau -
06:28
worse financial choices, medical choices.
153
373000
3000
tiek finansų, tiek medicinos srityje.
06:31
They're more likely to choose things that make them less satisfied,
154
376000
3000
Labiau tikėtina, jog jie rinksis tai, kas juos mažiau patenkins,
06:34
even when they do objectively better.
155
379000
3000
net jei objektyviai padėtis bus geresnė.
06:37
The main reason for this
156
382000
2000
Pagrindinė viso to priežastis -
06:39
is because, we might enjoy gazing at those giant walls
157
384000
4000
nors mums gali patikti spoksoti į milžiniškas lentynas
06:43
of mayonnaises, mustards, vinegars, jams,
158
388000
2000
majonezų, garstyčių, actų ir uogienių,
06:45
but we can't actually do the math of comparing and contrasting
159
390000
3000
bet mums neįveikiamas palyginimo procesas
06:48
and actually picking from that stunning display.
160
393000
4000
ir mes negalime pasirinkti iš to stulbinančio kiekio.
06:52
So what I want to propose to you today
161
397000
2000
Tad šiandien noriu jums pasiūlyti
06:54
are four simple techniques --
162
399000
3000
keturias paprastas technikas -
06:57
techniques that we have tested in one way or another
163
402000
3000
mes jas išbandėme vienokiu ar kitokiu būdu
07:00
in different research venues --
164
405000
2000
skirtingų tyrimų aplinkybėmis -
07:02
that you can easily apply
165
407000
2000
jūs galite jas lengvai pritaikyti
07:04
in your businesses.
166
409000
2000
savo versle.
07:06
The first: Cut.
167
411000
2000
Pirma: mažinti.
07:08
You've heard it said before,
168
413000
2000
Jūs tai jau girdėjote,
07:10
but it's never been more true than today,
169
415000
2000
bet šiais laikais tai itin teisinga:
07:12
that less is more.
170
417000
2000
mažiau yra geriau.
07:14
People are always upset when I say, "Cut."
171
419000
3000
Žmonės nemėgsta, kai aš sakau "mažinti",
07:17
They're always worried they're going to lose shelf space.
172
422000
2000
nes bijo prarasti vietą lentynose.
07:19
But in fact, what we're seeing more and more
173
424000
3000
Bet mes vis dažniau matome,
07:22
is that if you are willing to cut,
174
427000
2000
kad jei ryžtamasi mažinti,
07:24
get rid of those extraneous redundant options,
175
429000
2000
atsikratyti gausybės nereikalingų pasirinkimų,
07:26
well there's an increase in sales,
176
431000
2000
tai didėja pardavimai,
07:28
there's a lowering of costs,
177
433000
2000
krinta kainos,
07:30
there is an improvement of the choosing experience.
178
435000
4000
gerėja pasirinkimo patyrimas.
07:34
When Proctor & Gamble
179
439000
2000
Kai "Proctor & Gamble"
07:36
went from 26 different kinds of Head & Shoulders to 15,
180
441000
2000
iš 26 rūšių "Head & Shoulders" paliko 15,
07:38
they saw an increase in sales by 10 percent.
181
443000
3000
pardavimai padidėjo 10 procentų.
07:41
When the Golden Cat Corporation
182
446000
2000
Kai "Golden Cat" korporacija
07:43
got rid of their 10 worst-selling cat litter products,
183
448000
2000
atsisakė 10 neperkamiausių kačių kraiko rūšių,
07:45
they saw an increase in profits
184
450000
2000
pelnas padidėjo
07:47
by 87 percent --
185
452000
2000
87 procentais -
07:49
a function of both increase in sales
186
454000
2000
padidėjo pardavimai,
07:51
and lowering of costs.
187
456000
2000
ir sumažėjo kaštai.
07:53
You know, the average grocery store today
188
458000
2000
Žinote, tipiška maisto prekių parduotuvė šiais laikais
07:55
offers you 45,000 products.
189
460000
2000
siūlo 45'000 prekių.
07:57
The typical Walmart today offers you 100,000 products.
190
462000
3000
Tipiškas "Walmart" prekybos centras jų siūlo 100'000.
08:00
But the ninth largest retailer,
191
465000
5000
O devintas pagal dydį mažmeninis tinklas,
08:05
the ninth biggest retailer in the world today
192
470000
2000
devintas pagal dydį pasaulyje,
08:07
is Aldi,
193
472000
2000
yra "Aldi",
08:09
and it offers you only 1,400 products --
194
474000
3000
kuris siūlo tik 1400 prekių -
08:12
one kind of canned tomato sauce.
195
477000
3000
tik vieną rūšį pomidorų padažo.
08:15
Now in the financial savings world,
196
480000
2000
Finansinių santaupų pasaulyje
08:17
I think one of the best examples that has recently come out
197
482000
3000
neseniai pasirodė vienas geriausių pavyzdžių,
08:20
on how to best manage the choice offerings
198
485000
3000
kaip valdyti pasirinkimų siūlimus,
08:23
has actually been something that David Laibson was heavily involved in designing,
199
488000
3000
prie jo kūrimo daug prisidėjo Davidas Laibsonas -
08:26
which was the program that they have at Harvard.
200
491000
2000
tai Harvardo programa.
08:28
Every single Harvard employee
201
493000
2000
Kiekvienas Harvardo darbuotojas
08:30
is now automatically enrolled
202
495000
2000
yra automatiškai įtraukiamas
08:32
in a lifecycle fund.
203
497000
2000
į gyvenimo ciklo fondą.
08:34
For those people who actually want to choose,
204
499000
2000
Tie, kas tikrai nori pasirinkti,
08:36
they're given 20 funds,
205
501000
2000
gauna rinktis iš 20,
08:38
not 300 or more funds.
206
503000
2000
o ne iš 300 ar daugiau fondų.
08:40
You know, often, people say,
207
505000
2000
Žinot, dažnai žmonės sako:
08:42
"I don't know how to cut.
208
507000
2000
"Nežinau, kaip atsisakyti,
08:44
They're all important choices."
209
509000
2000
visi variantai svarbūs."
08:46
And the first thing I do is I ask the employees,
210
511000
3000
Aš pirmiausia klausiu darbuotojų:
08:49
"Tell me how these choices are different from one another.
211
514000
2000
"Pasakykit, kaip jie skiriasi vienas nuo kito.
08:51
And if your employees can't tell them apart,
212
516000
2000
Jei jų neskiria jūsų darbuotojai,
08:53
neither can your consumers."
213
518000
3000
neatskirs ir vartotojai."
08:56
Now before we started our session this afternoon,
214
521000
3000
Prieš prasidedant šiai mūsų sesijai,
08:59
I had a chat with Gary.
215
524000
2000
aš kalbėjausi su Gary.
09:01
And Gary said that he would be willing
216
526000
3000
Gary pasakė, kad yra pasirengęs
09:04
to offer people in this audience
217
529000
2000
suteikti čia susirinkusiems
09:06
an all-expenses-paid free vacation
218
531000
3000
visiškai apmokėtą nemokamą kelionę
09:09
to the most beautiful road in the world.
219
534000
4000
gražiausiu pasaulio keliu.
09:13
Here's a description of the road.
220
538000
3000
Štai to kelio aprašymas.
09:16
And I'd like you to read it.
221
541000
2000
Norėčiau, kad perskaitytumėte jį.
09:18
And now I'll give you a few seconds to read it
222
543000
2000
Duosiu jums kelias sekundes perskaityti,
09:20
and then I want you to clap your hands
223
545000
2000
tada prašau suploti rankomis,
09:22
if you're ready to take Gary up on his offer.
224
547000
2000
jei norite priimti Gary pasiūlymą.
09:24
(Light clapping)
225
549000
2000
(Lengvi plojimai)
09:26
Okay. Anybody who's ready to take him up on his offer.
226
551000
3000
Gerai. Visi, kas pasirengę priimti pasiūlymą.
09:29
Is that all?
227
554000
2000
Ar tik tiek?
09:31
All right, let me show you some more about this.
228
556000
3000
Gerai, leiskit, parodysiu jums daugiau apie tai.
09:34
(Laughter)
229
559000
3000
(Juokas)
09:37
You guys knew there was a trick, didn't you.
230
562000
3000
Jūs žinojote, kad kažkas čia ne taip, tiesa?
09:44
(Honk)
231
569000
2000
(Signalas)
09:46
Now who's ready to go on this trip.
232
571000
3000
O dabar kas nori vykti?
09:49
(Applause)
233
574000
2000
(Plojimai)
09:51
(Laughter)
234
576000
2000
(Juokas)
09:53
I think I might have actually heard more hands.
235
578000
3000
Atrodo, išgirdau net daugiau plojimų.
09:56
All right.
236
581000
2000
Gerai.
09:58
Now in fact,
237
583000
2000
Na, iš tiesų,
10:00
you had objectively more information
238
585000
2000
jūs turėjote objektyviai daugiau informacijos
10:02
the first time around than the second time around,
239
587000
2000
pirmąjį kartą, nei antrąjį,
10:04
but I would venture to guess
240
589000
2000
bet aš spėčiau,
10:06
that you felt that it was more real the second time around.
241
591000
4000
kad viskas atrodė labiau tikra antrąjį kartą.
10:10
Because the pictures made it feel
242
595000
2000
Nes nuotraukos jums sukėlė
10:12
more real to you.
243
597000
2000
tikrumo jausmą.
10:14
Which brings me to the second technique
244
599000
2000
Tai veda mus prie antrojo būdo
10:16
for handling the choice overload problem,
245
601000
2000
dorotis su pasirinkimo perkrovos problema,
10:18
which is concretization.
246
603000
2000
tai konkretinimas.
10:20
That in order for people to understand
247
605000
2000
Kad žmonės galėtų suprasti
10:22
the differences between the choices,
248
607000
2000
skirtumus tarp siūlomų variantų,
10:24
they have to be able to understand
249
609000
2000
jie turi gebėti suprasti,
10:26
the consequences associated with each choice,
250
611000
3000
kokios pasėkmės susijusios su kiekvienu iš jų,
10:29
and that the consequences need to be felt
251
614000
3000
ir tos pasėkmės turi būti pristatomos
10:32
in a vivid sort of way, in a very concrete way.
252
617000
4000
įtaigiu, labai konkrečiu būdu.
10:36
Why do people spend an average of 15 to 30 percent more
253
621000
3000
Kodėl žmonės vidutiniškai išleidžia 15-30% daugiau
10:39
when they use an ATM card or a credit card
254
624000
2000
mokėdami debeto ar kredito kortele,
10:41
as opposed to cash?
255
626000
2000
nei mokėdami grynais?
10:43
Because it doesn't feel like real money.
256
628000
2000
Nes nejaučia, kad šie pinigai tikri.
10:45
And it turns out
257
630000
2000
Pasirodo,
10:47
that making it feel more concrete
258
632000
2000
kad sukonkretinimas
10:49
can actually be a very positive tool
259
634000
2000
gali būti naudinga priemonė
10:51
to use in getting people to save more.
260
636000
2000
verčianti žmones labiau taupyti.
10:53
So a study that I did with Shlomo Benartzi
261
638000
2000
Kartu su Shlomo Benartzi
10:55
and Alessandro Previtero,
262
640000
2000
ir Alessandro Previtero
10:57
we did a study with people at ING --
263
642000
4000
mes darėme tyrimą ING
11:01
employees that are all working at ING --
264
646000
3000
su ten dirbančiais žmonėmis,
11:04
and now these people were all in a session
265
649000
2000
visi jie dalyvavo sesijoje,
11:06
where they're doing enrollment for their 401(k) plan.
266
651000
3000
kur užsirašinėjo į 401(k) planus.
11:09
And during that session,
267
654000
2000
Tos sesijos metu
11:11
we kept the session exactly the way it used to be,
268
656000
2000
palikome viską lygiai taip, kaip seniau,
11:13
but we added one little thing.
269
658000
3000
tik pridūrėme vieną mažą dalyką.
11:16
The one little thing we added
270
661000
3000
Tas vienas mažas dalykas
11:19
was we asked people
271
664000
2000
buvo prašymas
11:21
to just think about all the positive things that would happen in your life
272
666000
3000
pagalvoti apie visus teigiamus dalykus, kurie atsitiks gyvenime,
11:24
if you saved more.
273
669000
2000
jei tik pradės daugiau taupyti.
11:26
By doing that simple thing,
274
671000
3000
Šis paprastas veiksmas
11:29
there was an increase in enrollment by 20 percent
275
674000
3000
padidino užsirašiusiųjų skaičių 20 procentų,
11:32
and there was an increase in the amount of people willing to save
276
677000
3000
o skaičius žmonių, pasiruošusių taupyti,
11:35
or the amount that they were willing to put down into their savings account
277
680000
3000
ir sumos, kurias jie buvo pasiruošę įnešti į taupomąją sąskaitą,
11:38
by four percent.
278
683000
2000
padidėjo 4 procentais.
11:40
The third technique: Categorization.
279
685000
3000
Trečiasis metodas: kategorizavimas.
11:43
We can handle more categories
280
688000
3000
Mes galime suprasti daugiau kategorijų,
11:46
than we can handle choices.
281
691000
2000
nei pasirinkimų.
11:48
So for example,
282
693000
2000
Pavyzdžiui,
11:50
here's a study we did in a magazine aisle.
283
695000
2000
atlikome tyrimą parduotuvės skyriuje.
11:52
It turns out that in Wegmans grocery stores
284
697000
2000
Paaiškėjo, kad "Wegmans" maisto prekių parduotuvėse,
11:54
up and down the northeast corridor,
285
699000
2000
JAV šiaurės rytuose,
11:56
the magazine aisles range anywhere
286
701000
2000
žurnalų skyriuje gali būti
11:58
from 331 different kinds of magazines
287
703000
2000
nuo 331 skirtingų žurnalų rūšių
12:00
all the way up to 664.
288
705000
3000
iki 664 rūšių.
12:03
But you know what?
289
708000
2000
Bet žinote ką?
12:05
If I show you 600 magazines
290
710000
2000
Jei parodysiu jums 600 žurnalų,
12:07
and I divide them up into 10 categories,
291
712000
3000
padalintų į 10 kategorijų,
12:10
versus I show you 400 magazines
292
715000
2000
ar parodysiu 400 žurnalų
12:12
and divide them up into 20 categories,
293
717000
3000
padalintų į 20 kategorijų,
12:15
you believe that I have given you
294
720000
2000
jūs manysite, kad aš jums daviau
12:17
more choice and a better choosing experience
295
722000
2000
daugiau pasirinkimo ir aukštesnį pasirinkimo efektyvumą,
12:19
if I gave you the 400
296
724000
2000
kai siūlysiu 400,
12:21
than if I gave you the 600.
297
726000
2000
nei kai siūlysiu 600.
12:23
Because the categories tell me how to tell them apart.
298
728000
3000
Nes kategorijos parodo, kaip juos atskirti.
12:28
Here are two different jewelry displays.
299
733000
3000
Štai dvi skirtingos papuošalų vitrinos.
12:31
One is called "Jazz" and the other one is called "Swing."
300
736000
3000
Viena vadinasi "Džiazas", o kita "Svingas".
12:34
If you think the display on the left is Swing
301
739000
3000
Jei manote, kad kairioji vitrina - tai "Svingas",
12:37
and the display on the right is Jazz,
302
742000
3000
o dešinioji - "Džiazas",
12:40
clap your hands.
303
745000
2000
suplokite.
12:42
(Light Clapping)
304
747000
2000
(Lengvi plojimai)
12:44
Okay, there's some.
305
749000
2000
Gerai, keli žmonės.
12:46
If you think the one on the left is Jazz and the one on the right is Swing,
306
751000
2000
Jei manote, kad kairioji - "Džiazas", o dešinioji - "Svingas",
12:48
clap your hands.
307
753000
2000
suplokite.
12:50
Okay, a bit more.
308
755000
2000
Gerai, kiek daugiau.
12:52
Now it turns out you're right.
309
757000
2000
Iš tikrųjų jūs teisūs,
12:54
The one on the left is Jazz and the one on the right is Swing,
310
759000
2000
kairioji - tai "Džiazas", o dešinioji - tai "Svingas".
12:56
but you know what?
311
761000
2000
Bet ar žinote, ką?
12:58
This is a highly useless categorization scheme.
312
763000
3000
Tai visiškai bereikšmė kategorizavimo schema.
13:01
(Laughter)
313
766000
2000
(Juokas)
13:03
The categories need to say something
314
768000
3000
Kategorijos turi kažką reiškti
13:06
to the chooser, not the choice-maker.
315
771000
3000
tam, kas renkasi, o ne tam, kas siūlo.
13:09
And you often see that problem
316
774000
2000
Dažnai sutinkame šią problemą,
13:11
when it comes down to those long lists of all these funds.
317
776000
3000
kai tai liečia tuos ilgus fondų sąrašus.
13:14
Who are they actually supposed to be informing?
318
779000
4000
Ką jie turi informuoti?
13:18
My fourth technique: Condition for complexity.
319
783000
3000
Ketvirtasis metodas: parengimas sudėtingumui.
13:21
It turns out we can actually
320
786000
2000
Pasirodo, iš tiesų mes gebame
13:23
handle a lot more information than we think we can,
321
788000
2000
susidoroti su daugiau informacijos, nei manome,
13:25
we've just got to take it a little easier.
322
790000
2000
tik turime daryti tai pamažu.
13:27
We have to gradually increase the complexity.
323
792000
3000
Sudėtingumas turi didėti palaipsniui.
13:30
I'm going to show you one example of what I'm talking about.
324
795000
3000
Parodysiu jums vieną pavyzdį.
13:33
Let's take a very, very complicated decision:
325
798000
2000
Imkime labai labai sudėtingą pasirinkimą:
13:35
buying a car.
326
800000
2000
automobilio įsigijimą.
13:37
Here's a German car manufacturer
327
802000
2000
Štai vokiečių gamintojas
13:39
that gives you the opportunity to completely custom make your car.
328
804000
3000
leidžia visiškai savarankiškai susidėlioti automobilį.
13:42
You've got to make 60 different decisions,
329
807000
2000
Reikia priimti 60 skirtingų sprendimų,
13:44
completely make up your car.
330
809000
2000
sudėlioti automobilį nuo iki.
13:46
Now these decisions vary
331
811000
2000
Šie sprendimai skiriasi tuo,
13:48
in the number of choices that they offer per decision.
332
813000
3000
kiek pasirinkimų susiję su kiekvienu iš jų.
13:51
Car colors, exterior car colors --
333
816000
2000
Automobilio eksterjero spalvoms
13:53
I've got 56 choices.
334
818000
2000
turiu 56 pasirinkimus.
13:55
Engines, gearshift -- four choices.
335
820000
3000
Varikliams ir pavarų dėžėms - keturis.
13:58
So now what I'm going to do
336
823000
2000
Taigi dabar aš žadu
14:00
is I'm going to vary the order in which these decisions appear.
337
825000
3000
pakeisti šių pasirinkimų eilės tvarką.
14:03
So half of the customers
338
828000
2000
Pusė klientų
14:05
are going to go from high choice, 56 car colors,
339
830000
2000
pirma gaus didžiausią pasirinkimą, 56 spalvas,
14:07
to low choice, four gearshifts.
340
832000
3000
o pabaigoje - mažiausią, keturias pavarų dėžes.
14:10
The other half of the customers
341
835000
2000
Kita pusė klientų
14:12
are going to go from low choice, four gearshifts,
342
837000
2000
pirma gaus mažą pasirinkimą, keturias pavarų dėžes,
14:14
to 56 car colors, high choice.
343
839000
3000
o gale - 56 spalvas, didelį pasirinkimą.
14:17
What am I going to look at?
344
842000
2000
Ką aš vertinsiu?
14:19
How engaged you are.
345
844000
2000
Kiek jūs įsitraukę į veiklą.
14:21
If you keep hitting the default button per decision,
346
846000
3000
Jei kiekvienam sprendimui rinksitės automatinį nustatymą,
14:24
that means you're getting overwhelmed,
347
849000
2000
vadinasi, jums visko per daug,
14:26
that means I'm losing you.
348
851000
2000
aš prarandu jūsų pasirinkimus.
14:28
What you find
349
853000
2000
Pasirodo,
14:30
is the people who go from high choice to low choice,
350
855000
2000
kad žmonės, judantys nuo daugelio prie nedaugelio pasirinkimų,
14:32
they're hitting that default button over and over and over again.
351
857000
3000
vėl ir vėl renkasi automatinį pasirinkimą.
14:35
We're losing them.
352
860000
2000
Mes juos prarandame.
14:37
They go from low choice to high choice,
353
862000
2000
O judėdami nuo mažai iki daug pasirinkimų,
14:39
they're hanging in there.
354
864000
2000
jie laikosi.
14:41
It's the same information. It's the same number of choices.
355
866000
3000
Tai ta pati informacija. Tiek pat pasirinkimų.
14:44
The only thing that I have done
356
869000
2000
Aš padariau tik tiek,
14:46
is I have varied the order
357
871000
2000
kad pakeičiau tvarką,
14:48
in which that information is presented.
358
873000
2000
kaip pristatoma informacija.
14:50
If I start you off easy,
359
875000
2000
Jei pradedame nuo lengvesnio,
14:52
I learn how to choose.
360
877000
2000
išmokstame rinktis.
14:54
Even though choosing gearshift
361
879000
3000
Nors pavarų dėžės pasirinkimas
14:57
doesn't tell me anything about my preferences for interior decor,
362
882000
3000
man nieko nesako apie tai, kokio noriu interjero,
15:00
it still prepares me for how to choose.
363
885000
3000
bet jis išmokina mane rinktis.
15:03
It also gets me excited about this big product that I'm putting together,
364
888000
3000
Taip pat jis mane įtraukia į šitą didelį bendrą projektą,
15:06
so I'm more willing to be motivated
365
891000
2000
tad esu labiau motyvuota,
15:08
to be engaged.
366
893000
2000
labiau įsitraukusi.
15:10
So let me recap.
367
895000
2000
Tad reziumuokime.
15:12
I have talked about four techniques
368
897000
3000
Minėjau keturis būdus,
15:15
for mitigating the problem of choice overload --
369
900000
3000
kaip palengvinti pasirinkimo perkrovos problemą:
15:18
cut -- get rid of the extraneous alternatives;
370
903000
3000
mažinti - atsikratyti nereikalingų alternatyvų;
15:21
concretize -- make it real;
371
906000
3000
konkretinti - pridėti tikrumo;
15:24
categorize -- we can handle more categories, less choices;
372
909000
4000
kategorizuoti - mes suprantame daugiau kategorijų, nei pasirinkimų;
15:28
condition for complexity.
373
913000
3000
parengti sudėtingumui.
15:31
All of these techniques that I'm describing to you today
374
916000
3000
Visos šios mano aprašomos technikos
15:34
are designed to help you manage your choices --
375
919000
3000
skirtos padėti jums valdyti savo pasirinkimus -
15:37
better for you, you can use them on yourself,
376
922000
3000
jos tinka jums, nes galite jas taikyti sau,
15:40
better for the people that you are serving.
377
925000
2000
ir tinka tiems, ką jūs aptarnaujate.
15:42
Because I believe that the key
378
927000
2000
Aš tikiu, kad raktas,
15:44
to getting the most from choice
379
929000
2000
kaip iš pasirinkimo išgauti daugiau -
15:46
is to be choosy about choosing.
380
931000
3000
tai būti išrankiems dėl pasirinkimų.
15:49
And the more we're able to be choosy about choosing
381
934000
2000
Ir kuo išrankesni dėl pasirinkimų būsime,
15:51
the better we will be able
382
936000
2000
tuo geriau galėsime
15:53
to practice the art of choosing.
383
938000
2000
tobulinti pasirinkimo meną.
15:55
Thank you very much.
384
940000
2000
Labai jums ačiū.
15:57
(Applause)
385
942000
2000
(Plojimai)
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