TEDSalon NY2011
Sheena Iyengar: How to make choosing easier
Sheena Iyengar: Wie macht Auswählen einfacher macht
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Wir wollen alle kundengerechte Erfahrungen und Produkte -- aber wenn Kunden 700 Optionen gegenstehen, werden sie gelähmt. Mit faszinierender neuen Forschungen erklärt Sheena Iyengar wie Unternehmen (und andere) die Erfahrung des Auswählen verbessern können.
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
Wissen Sie, wie viele Entscheidungen Sie an einem
00:17
in a typical day?
1
2000
3000
typischen Tag machen?
00:20
Do you know how many choices you make
2
5000
2000
Wissen Sie, wie viele Entscheidungen Sie in einer
00:22
in typical week?
3
7000
2000
typischen Woche treffen?
00:24
I recently did a survey
4
9000
2000
Ich habe vor kurzem eine Umfrage
00:26
with over 2,000 Americans,
5
11000
2000
mit über 2.000 Amerikanern gemacht
00:28
and the average number of choices
6
13000
2000
und die durchschnittliche Anzahl von Entscheidungen,
00:30
that the typical American reports making
7
15000
2000
die angabegemäß ein typischer Amerikaner
00:32
is about 70 in a typical day.
8
17000
3000
an einem Tag macht ist 70.
00:35
There was also recently a study done with CEOs
9
20000
4000
Zudem wurde kürzlich eine Studie mit CEOs gemacht,
00:39
in which they followed CEOs around for a whole week.
10
24000
3000
in der sie eine Woche lang die CEOS beobachteten.
00:42
And these scientists simply documented all the various tasks
11
27000
3000
Und diese Wissenschaftler haben einfach die verschiedenen Themen
00:45
that these CEOs engaged in
12
30000
2000
dokumentiert mit denen sich diese CEO beschäftigt haben.
00:47
and how much time they spent engaging
13
32000
2000
und wieviel Zeit sie damit verbrachten
00:49
in making decisions related to these tasks.
14
34000
2000
Entscheidungen zu treffen, die mit den Themen zusammenhängen.
00:51
And they found that the average CEO
15
36000
3000
Und sie haben herausgefunden, dass ein durchschnittlicher CEO
00:54
engaged in about 139 tasks in a week.
16
39000
3000
sich in der Woche mit 139 Aufgaben beschäftigt.
00:57
Each task was made up of many, many, many sub-choices of course.
17
42000
4000
Jedes dieser Themen bestand natürlich aus vielen, vielen kleineren Entscheidungen.
01:01
50 percent of their decisions
18
46000
2000
50 Prozent ihrer Entscheidungen
01:03
were made in nine minutes or less.
19
48000
3000
wurden innerhalb von neun Minuten oder weniger getroffen.
01:06
Only about 12 percent of the decisions
20
51000
3000
Nur für ungefähr 12 Prozent ihrer Entscheidungen
01:09
did they make an hour or more of their time.
21
54000
4000
benötigten sie eine Stunde oder mehr ihrer Zeit.
01:13
Think about your own choices.
22
58000
2000
Denken Sie an Ihre eigenen Entscheidungen.
01:15
Do you know how many choices
23
60000
2000
Wissen Sie wie viele Entscheidungen Sie
01:17
make it into your nine minute category
24
62000
2000
in der neun Minuten Kategorie treffen
01:19
versus your one hour category?
25
64000
2000
gegenüber derjenigen in der eine Stunde Kategorie?
01:21
How well do you think you're doing
26
66000
2000
Wie gut, denken Sie, sind Sie darin
01:23
at managing those choices?
27
68000
3000
die Entscheidungen zu bewältigen?
01:26
Today I want to talk
28
71000
2000
Heute möchte ich über eines der größten
01:28
about one of the biggest modern day choosing problems that we have,
29
73000
3000
Entscheidungsprobleme unserer modernen Zeit sprechen,
01:31
which is the choice overload problem.
30
76000
2000
das Entscheidungsüberlastungsproblem.
01:33
I want to talk about the problem
31
78000
2000
Ich möchte über das Problem reden
01:35
and some potential solutions.
32
80000
2000
und über einige mögliche Lösungen.
01:37
Now as I talk about this problem,
33
82000
2000
Nun, wenn ich über dieses Problem rede,
01:39
I'm going to have some questions for you
34
84000
2000
werde ich Ihnen einige Fragen stellen
01:41
and I'm going to want to know your answers.
35
86000
3000
und ich möchte Ihre Antworten wissen.
01:44
So when I ask you a question,
36
89000
2000
Wenn ich Ihnen eine Frage stelle,
01:46
since I'm blind,
37
91000
2000
heben Sie, da ich blind bin,
01:48
only raise your hand if you want to burn off some calories.
38
93000
3000
nur die Hand, wenn Sie einige Kalorien verbrennen möchten.
01:51
(Laughter)
39
96000
3000
(Gelächter)
01:54
Otherwise, when I ask you a question,
40
99000
2000
Ansonsten, bitte ich Sie, wenn ich Ihnen eine Frage stelle,
01:56
and if your answer is yes,
41
101000
2000
und ihre Antwort Ja ist,
01:58
I'd like you to clap your hands.
42
103000
2000
zu klatschen.
02:00
So for my first question for you today:
43
105000
3000
Also, meine erste Frage für heute lautet:
02:03
Are you guys ready to hear about the choice overload problem?
44
108000
3000
Sind Sie bereit etwas über das Entscheidungsüberlastungsproblem zu hören?
02:06
(Applause)
45
111000
2000
(Applaus)
02:08
Thank you.
46
113000
2000
Vielen Dank.
02:11
So when I was a graduate student at Stanford University,
47
116000
2000
Als ich ein Abschlussstudent an der Stanford Universität war,
02:13
I used to go to this very, very upscale grocery store;
48
118000
3000
ging ich zu diesem sehr sehr exklusiven Lebensmittelladen;
02:16
at least at that time it was truly upscale.
49
121000
2000
zumindest damals war er wirklich exklusiv.
02:18
It was a store called Draeger's.
50
123000
3000
Es war ein Laden, der Draeger's hieß.
02:21
Now this store, it was almost like going to an amusement park.
51
126000
3000
Dieses Geschäft, es war fast so wie ein Vergnügungspark.
02:24
They had 250 different kinds of mustards and vinegars
52
129000
3000
Sie hatten 250 verschiedene Arten von Senf und Essig und
02:27
and over 500 different kinds
53
132000
2000
über 500 verschiedene Arten
02:29
of fruits and vegetables
54
134000
2000
von Obst und Gemüse
02:31
and more than two dozen different kinds of bottled water --
55
136000
3000
und mehr als zwei dutzend verschiedene Arten an Wasser --
02:34
and this was during a time when we actually used to drink tap water.
56
139000
4000
und das war zu einer Zeit als wir noch tatsächlich Leitungswasser getrunken haben.
02:38
I used to love going to this store,
57
143000
3000
Ich habe es geliebt zu diesem Geschäft zu gehen;
02:41
but on one occasion I asked myself,
58
146000
2000
aber zu einem Zeitpunkt habe ich mich gefragt,
02:43
well how come you never buy anything?
59
148000
2000
naja, wie kommt es, dass du nie etwas kaufst?
02:45
Here's their olive oil aisle.
60
150000
2000
Hier ist der Olivenöl Gang.
02:47
They had over 75 different kinds of olive oil,
61
152000
2000
Sie hatten über 75 verschieden Sorten Olivenöl,
02:49
including those that were in a locked case
62
154000
2000
inklusive denen, die in Kästen eingeschlossen waren,
02:51
that came from thousand-year-old olive trees.
63
156000
4000
die von tausend Jahre alten Olivenbäumen kamen.
02:55
So I one day decided to pay a visit to the manager,
64
160000
2000
Also entschied ich mich eines Tages den Filialleiter zu besuchen,
02:57
and I asked the manager,
65
162000
2000
und ich fragte den Leiter,
02:59
"Is this model of offering people all this choice really working?"
66
164000
3000
"Funktioniert dieses Modell, dass Sie den Menschen all diese Möglichkeiten bieten wirklich?"
03:02
And he pointed to the busloads of tourists
67
167000
2000
Und er zeigte auf die Busladungen von Touristen,
03:04
that would show up everyday,
68
169000
2000
die jeden Tag kamen und
03:06
with cameras ready usually.
69
171000
2000
gewöhnlich ihre Kameras dabei hatten.
03:08
We decided to do a little experiment,
70
173000
3000
Wir entschieden uns ein Experiment zu unternehmen
03:11
and we picked jam for our experiment.
71
176000
2000
und wir wählten Marmelade für unser Experiment.
03:13
Here's their jam aisle.
72
178000
2000
Hier ist ihr Marmeladen Gang.
03:15
They had 348 different kinds of jam.
73
180000
2000
Sie hatten 348 verschiedene Arten von Marmelade.
03:17
We set up a little tasting booth
74
182000
2000
Wir haben eine kleine Verkostungsecke
03:19
right near the entrance of the store.
75
184000
2000
direkt am Eingang des Geschäfts aufgestellt.
03:21
We there put out six different flavors of jam
76
186000
2000
Wir haben dort sechs verschiedene Geschmacksrichtungen Marmelade
03:23
or 24 different flavors of jam,
77
188000
3000
oder 24 verschiedene Geschmacksrichtungen Marmelade hingestellt,
03:26
and we looked at two things:
78
191000
2000
und wir haben uns zwei Sachen angeschaut:
03:28
First, in which case
79
193000
2000
Erstens, ich welchem Fall
03:30
were people more likely to stop, sample some jam?
80
195000
3000
würden mehr Menschen stehen bleiben und Marmelade probieren?
03:33
More people stopped when there were 24, about 60 percent,
81
198000
3000
Es sind mehr Menschen stehen geblieben, wenn es 24 waren, ungefähr 60 Prozent,
03:36
than when there were six,
82
201000
2000
als wenn es sechs waren,
03:38
about 40 percent.
83
203000
2000
ungefähr 40 Prozent.
03:40
The next thing we looked at
84
205000
2000
Und danach sahen wir uns an
03:42
is in which case were people more likely
85
207000
2000
in welchem Fall die Menschen eher
03:44
to buy a jar of jam.
86
209000
2000
ein Glas Marmelade kauften.
03:46
Now we see the opposite effect.
87
211000
2000
Jetzt sahen wir den umgekehrten Effekt.
03:48
Of the people who stopped when there were 24,
88
213000
2000
Von den Menschen die stehen blieben als es 24 waren,
03:50
only three percent of them actually bought a jar of jam.
89
215000
3000
kauften nur drei Prozent tatsächlich ein Glas Marmelade.
03:53
Of the people who stopped when there were six,
90
218000
3000
Von den Menschen, die stehen blieben als es sechs waren,
03:56
well now we saw that 30 percent of them
91
221000
2000
nun, jetzt sahen wir, dass 30 Prozent von ihnen
03:58
actually bought a jar of jam.
92
223000
2000
tatsächlich ein Glas Marmelade kauften.
04:00
Now if you do the math,
93
225000
2000
Nun, wenn Sie es ausrechnen,
04:02
people were at least six times more likely to buy a jar of jam
94
227000
3000
kauften die Menschen sechs mal eher ein Glas Marmelade,
04:05
if they encountered six
95
230000
2000
wen sie sechs zur Auswahl hatten,
04:07
than if they encountered 24.
96
232000
2000
als wenn Sie 24 zur Auswahl hatten.
04:09
Now choosing not to buy a jar of jam
97
234000
2000
Nun, sich zu entscheiden kein Glas Marmelade zu kaufen
04:11
is probably good for us --
98
236000
2000
ist wahrscheinlich gut für uns --
04:13
at least it's good for our waistlines --
99
238000
2000
zumindest ist es gut für unsere Taille --
04:15
but it turns out that this choice overload problem affects us
100
240000
3000
aber es stellt sich heraus, dass das Entscheidungsüberlastungsproblem uns
04:18
even in very consequential decisions.
101
243000
3000
auch bei sehr konsequenzreichen Entscheidungen beeinflusst.
04:21
We choose not to choose,
102
246000
2000
Wir entscheiden uns nicht zu entscheiden,
04:23
even when it goes against our best self-interests.
103
248000
3000
auch wenn es gegen unsere eigenen besten Interessen geht.
04:26
So now for the topic of today: financial savings.
104
251000
3000
Also zum Thema des Tages: finanzielles Sparen.
04:29
Now I'm going to describe to you a study I did
105
254000
4000
Ich werde Ihnen jetzt eine Studie beschreiben,
04:33
with Gur Huberman, Emir Kamenica, Wei Jang
106
258000
3000
die ich mit Gur Huberman, Emir Kamenica, Wei Jang durchführte,
04:36
where we looked at the retirement savings decisions
107
261000
4000
in der wir uns die Entscheidungen zu Sparplänen für die Rente von
04:40
of nearly a million Americans
108
265000
3000
fast einer Million Amerikanern
04:43
from about 650 plans
109
268000
3000
von ungefähr 650 Plänen
04:46
all in the U.S.
110
271000
2000
in den gesamten Vereinigten Staaten ansahen.
04:48
And what we looked at
111
273000
2000
Und was wir uns ansahen,
04:50
was whether the number of fund offerings
112
275000
2000
war ob die Anzahl der Fondsangebote,
04:52
available in a retirement savings plan,
113
277000
2000
die ein einem Rentensparplan möglich waren,
04:54
the 401(k) plan,
114
279000
2000
der 401(k) Plan,
04:56
does that affect people's likelihood
115
281000
2000
die Wahrscheinlichkeit beeinflusst,
04:58
to save more for tomorrow.
116
283000
2000
ob mehr für Morgen gespart wird.
05:00
And what we found
117
285000
2000
Und wir fanden heraus,
05:02
was that indeed there was a correlation.
118
287000
3000
dass es in der Tat einen Zusammenhang gab.
05:05
So in these plans, we had about 657 plans
119
290000
3000
So in diesen Plänen, wir hatten ungefähr 657 Plänen
05:08
that ranged from offering people
120
293000
2000
die den Menschen irgendetwas
05:10
anywhere from two to 59 different fund offerings.
121
295000
3000
zwischen zwei bis 59 verschiedenen Fonds anboten.
05:13
And what we found was that,
122
298000
2000
Und was wir herausfanden,
05:15
the more funds offered,
123
300000
2000
war, dass je mehr Fonds angeboten wurden,
05:17
indeed, there was less participation rate.
124
302000
3000
dass, in der Tat, die Teilnahme Rate geringer war.
05:20
So if you look at the extremes,
125
305000
2000
Wenn Sie sich jetzt die Extreme ansehen,
05:22
those plans that offered you two funds,
126
307000
2000
die Pläne, die zwei Fonds anboten,
05:24
participation rates were around in the mid-70s --
127
309000
3000
hatten eine Teilnahmerate in den siebzigern --
05:27
still not as high as we want it to be.
128
312000
2000
immer noch nicht so hoch, wie wir es wollen.
05:29
In those plans that offered nearly 60 funds,
129
314000
3000
In den Plänen, die fast 60 Fonds anboten,
05:32
participation rates have now dropped
130
317000
3000
fiel die Teilnahmerate jetzt
05:35
to about the 60th percentile.
131
320000
3000
auf ungefähr den sechzigsten Prozentanteil.
05:38
Now it turns out
132
323000
2000
Jetzt stellt sich heraus,
05:40
that even if you do choose to participate
133
325000
3000
dass selbst wenn Sie sich entschliessen teilzunehmen,
05:43
when there are more choices present,
134
328000
2000
wenn mehr Möglichkeiten zur Auswahl standen,
05:45
even then, it has negative consequences.
135
330000
3000
selbst dann, hat es negative Konsequenzen.
05:48
So for those people who did choose to participate,
136
333000
3000
So tendierten die Menschen, die sich entschieden teilzunehmen,
05:51
the more choices available,
137
336000
2000
eher dazu, dass je mehr Möglichkeiten
05:53
the more likely people were
138
338000
2000
ihnen zur Verfügung standen, desto mehr
05:55
to completely avoid stocks or equity funds.
139
340000
3000
vermieden sie es Aktien und Fonds zu wählen.
05:58
The more choices available,
140
343000
2000
Je mehr Möglichkeiten ihnen zur Verfügung standen,
06:00
the more likely they were
141
345000
2000
desto eher steckten
06:02
to put all their money in pure money market accounts.
142
347000
2000
sie ihr ganzes Geld in reine Geldmarktkonten.
06:04
Now neither of these extreme decisions
143
349000
2000
Keine dieser extremen Entscheidungen,
06:06
are the kinds of decisions
144
351000
2000
gehört zu den Entscheidungen,
06:08
that any of us would recommend for people
145
353000
2000
die jemand von Menschen empfehlen würde,
06:10
when you're considering their future financial well-being.
146
355000
3000
wenn uns ihr zukünftiges finanzielles Wohlergehen wichtig ist.
06:13
Well, over the past decade,
147
358000
2000
Nun, in den letzten zehn Jahren
06:15
we have observed three main negative consequences
148
360000
3000
haben wir bei Menschen drei wesentliche negative Konsequenzen beobachtet,
06:18
to offering people more and more choices.
149
363000
3000
die das Anbieten von mehr und mehr Auswahlmöglichkeiten mit sich bringt.
06:21
They're more likely to delay choosing --
150
366000
2000
Sie schieben die Entscheidung auf --
06:23
procrastinate even when it goes against their best self-interest.
151
368000
3000
schieben sie auf, selbst wenn es gegen ihr eigenes bestes Interesse geht.
06:26
They're more likely to make worse choices --
152
371000
2000
Sie treffen eher schlechtere Entscheidungen --
06:28
worse financial choices, medical choices.
153
373000
3000
schlechtere finanzielle und schlechtere medizinische Entscheidungen.
06:31
They're more likely to choose things that make them less satisfied,
154
376000
3000
Sie entscheiden sich eher für Dinge, die sie selbst weniger zufrieden stellen,
06:34
even when they do objectively better.
155
379000
3000
selbst, wenn sie es objektive besser machen.
06:37
The main reason for this
156
382000
2000
Der Hauptgrund hierfür ist,
06:39
is because, we might enjoy gazing at those giant walls
157
384000
4000
dass wir es vielleicht geniessen uns diese riesigen Regale
06:43
of mayonnaises, mustards, vinegars, jams,
158
388000
2000
voller Mayonaise, Senf, Essig und Marmelade anzusehen,
06:45
but we can't actually do the math of comparing and contrasting
159
390000
3000
aber wir faktisch nicht die Vergleiche und Abgrenzungen ziehen können
06:48
and actually picking from that stunning display.
160
393000
4000
und dann tatsächlich etwas aus dem fantastischen Angebot wählen können.
06:52
So what I want to propose to you today
161
397000
2000
Was ich Ihnen also heute vorschlagen möchte
06:54
are four simple techniques --
162
399000
3000
sind vier einfache Techniken --
06:57
techniques that we have tested in one way or another
163
402000
3000
Techniken, die wir auf verschiedene Arten
07:00
in different research venues --
164
405000
2000
und an verschiedenen Forschungsorten getestet haben --
07:02
that you can easily apply
165
407000
2000
die Sie einfach in Ihrem Geschäft
07:04
in your businesses.
166
409000
2000
anwenden können.
07:06
The first: Cut.
167
411000
2000
Als erstes: Beschränken.
07:08
You've heard it said before,
168
413000
2000
Sie haben es vorher schon mal gehört,
07:10
but it's never been more true than today,
169
415000
2000
aber es war nie wahrer als heute,
07:12
that less is more.
170
417000
2000
dass weniger mehr ist.
07:14
People are always upset when I say, "Cut."
171
419000
3000
Die Menschen sind immer beunruhigt wenn ich sage, "Beschränken."
07:17
They're always worried they're going to lose shelf space.
172
422000
2000
Sie machen sich immer Sorgen, dass Sie Regalfläche verlieren.
07:19
But in fact, what we're seeing more and more
173
424000
3000
Aber in Wahrheit, sehen wir es immer mehr und mehr,
07:22
is that if you are willing to cut,
174
427000
2000
dass wenn Sie bereit sind sich zu beschränken,
07:24
get rid of those extraneous redundant options,
175
429000
2000
und die unwichtigen gleichartigen Möglichkeiten los werden,
07:26
well there's an increase in sales,
176
431000
2000
nun, dann gibt es einen Anstieg der Verkaufszahlen,
07:28
there's a lowering of costs,
177
433000
2000
es werden die Kosten gesenkt,
07:30
there is an improvement of the choosing experience.
178
435000
4000
&und es gibt eine Verbesserung der Entscheidungswahrnehmung.
07:34
When Proctor & Gamble
179
439000
2000
Als Proctor und Gamble
07:36
went from 26 different kinds of Head & Shoulders to 15,
180
441000
2000
die verschiedenen Head and Shoulders Arten von 26 auf 15 reduzierte,
07:38
they saw an increase in sales by 10 percent.
181
443000
3000
erlebten Sie einen Anstieg der Verkaufszahlen um 10 Prozent.
07:41
When the Golden Cat Corporation
182
446000
2000
Als die Golden Cat Corporation
07:43
got rid of their 10 worst-selling cat litter products,
183
448000
2000
ihr 10 am schlechtesten verkauften Katzenstreus loswurde,
07:45
they saw an increase in profits
184
450000
2000
erlebten Sie, dass die Gewinne um
07:47
by 87 percent --
185
452000
2000
87 Prozent anstiegen --
07:49
a function of both increase in sales
186
454000
2000
ein Ergebnis von beidem, dem Anstieg der Verkaufszahlen
07:51
and lowering of costs.
187
456000
2000
und der Reduzierung von Kosten.
07:53
You know, the average grocery store today
188
458000
2000
Wissen Sie, der durchschnittliche Supermakrt heute,
07:55
offers you 45,000 products.
189
460000
2000
bietet Ihnen 45.000 Produkte an.
07:57
The typical Walmart today offers you 100,000 products.
190
462000
3000
Ein typischer Walmart bietet Ihnen heute 100.000 Produkte an.
08:00
But the ninth largest retailer,
191
465000
5000
Aber der neuntgrößte Supermarkt,
08:05
the ninth biggest retailer in the world today
192
470000
2000
der heute neuntgrößte Supermarkt der Welt
08:07
is Aldi,
193
472000
2000
ist Aldi,
08:09
and it offers you only 1,400 products --
194
474000
3000
und sie bieten Ihnen nur 1.400 Produkte --
08:12
one kind of canned tomato sauce.
195
477000
3000
eine Art von Tomatensauce in Dosen.
08:15
Now in the financial savings world,
196
480000
2000
Nun in der Welt des Sparens,
08:17
I think one of the best examples that has recently come out
197
482000
3000
ich glaube eines der besten Beispiele, die kürzlich auf den Markt gekommen sind,
08:20
on how to best manage the choice offerings
198
485000
3000
darüber wie man am besten die Auswahlmöglichkeiten managt,
08:23
has actually been something that David Laibson was heavily involved in designing,
199
488000
3000
war etwas, bei dem David Laibson sehr stark mitgestaltet hat,
08:26
which was the program that they have at Harvard.
200
491000
2000
es ist ein Programm, das bei Harvard angeboten wird.
08:28
Every single Harvard employee
201
493000
2000
Jeder einzelne Harvard Angestellte
08:30
is now automatically enrolled
202
495000
2000
nimmt jetzt automatisch an einem
08:32
in a lifecycle fund.
203
497000
2000
Lebenszeitfond teil.
08:34
For those people who actually want to choose,
204
499000
2000
Denjenigen, die wirklich eine Auswahl treffen wollen,
08:36
they're given 20 funds,
205
501000
2000
werden 20 Fonds angeboten,
08:38
not 300 or more funds.
206
503000
2000
nicht 300 oder mehr Fonds.
08:40
You know, often, people say,
207
505000
2000
Wissen Sie, wie die Menschen oft sagen,
08:42
"I don't know how to cut.
208
507000
2000
"Ich weiß nicht wie ich es beschränken soll.
08:44
They're all important choices."
209
509000
2000
Es sind alles wichtige Möglichkeiten."
08:46
And the first thing I do is I ask the employees,
210
511000
3000
Und das erste was ich die Angestellten frage ist,
08:49
"Tell me how these choices are different from one another.
211
514000
2000
"Sagen Sie mir, wie die Möglichkeiten sich von einander unterscheiden.
08:51
And if your employees can't tell them apart,
212
516000
2000
Und wenn Ihre Angestellten sie nicht auseinanderhalten können,
08:53
neither can your consumers."
213
518000
3000
können es Ihre Kunden auch nicht."
08:56
Now before we started our session this afternoon,
214
521000
3000
Nun, bevor wir heute mittag angefangen haben,
08:59
I had a chat with Gary.
215
524000
2000
hatte ich ein Gespräch mit Gary.
09:01
And Gary said that he would be willing
216
526000
3000
Und Gary sagte, dass er bereit wäre
09:04
to offer people in this audience
217
529000
2000
allen Menschen in diesem Publikum
09:06
an all-expenses-paid free vacation
218
531000
3000
einen All-inklusive bezahlten Urlaub
09:09
to the most beautiful road in the world.
219
534000
4000
zu der schönsten Straße der Welt anzubieten.
09:13
Here's a description of the road.
220
538000
3000
Hier ist eine Beschreibung der Straße.
09:16
And I'd like you to read it.
221
541000
2000
Und ich möchte Ihnen die gerne vorlesen.
09:18
And now I'll give you a few seconds to read it
222
543000
2000
Und jetzt gebe ich Ihnen ein paar Sekunden um sie zu lesen
09:20
and then I want you to clap your hands
223
545000
2000
und danach bitte ich Sie zu klatschen,
09:22
if you're ready to take Gary up on his offer.
224
547000
2000
wenn Sie bereit sind Gary's Angebot anzunehmen.
09:24
(Light clapping)
225
549000
2000
(Kleiner Applaus)
09:26
Okay. Anybody who's ready to take him up on his offer.
226
551000
3000
Okay. Jeder der bereit ist, Gary's Angebot anzunehmen.
09:29
Is that all?
227
554000
2000
Sind das alle?
09:31
All right, let me show you some more about this.
228
556000
3000
Gut, lassen Sie mich Ihnen etwas mehr davon zeigen.
09:34
(Laughter)
229
559000
3000
(Gelächter)
09:37
You guys knew there was a trick, didn't you.
230
562000
3000
Sie wussten, es war ein Trick dabei,oder?
09:44
(Honk)
231
569000
2000
(Hupe)
09:46
Now who's ready to go on this trip.
232
571000
3000
Nun, wer ist bereit für diese Reise.
09:49
(Applause)
233
574000
2000
(Applaus)
09:51
(Laughter)
234
576000
2000
(Gelächter)
09:53
I think I might have actually heard more hands.
235
578000
3000
Ich glaube, ich habe vielleicht mehr Hände gehört.
09:56
All right.
236
581000
2000
Gut.
09:58
Now in fact,
237
583000
2000
Tatsache ist,
10:00
you had objectively more information
238
585000
2000
das Sie objektiv betrachtet, beim ersten Mal
10:02
the first time around than the second time around,
239
587000
2000
mehr Informationen hatten, als beim zweiten Mal,
10:04
but I would venture to guess
240
589000
2000
aber ich würde es wagen zu raten,
10:06
that you felt that it was more real the second time around.
241
591000
4000
dass Sie es beim zweiten Mal realer empfanden.
10:10
Because the pictures made it feel
242
595000
2000
Denn die Bilder liessen es für
10:12
more real to you.
243
597000
2000
Sie realer empfinden.
10:14
Which brings me to the second technique
244
599000
2000
Was mich zur zweiten Technik bringt,
10:16
for handling the choice overload problem,
245
601000
2000
die Ihnen hilft mit dem Problem der Entscheidungsüberlastung umzugehen,
10:18
which is concretization.
246
603000
2000
es ist die Konkretisierung.
10:20
That in order for people to understand
247
605000
2000
Es geht dabei darum, dass Menschen, um den Unterschied
10:22
the differences between the choices,
248
607000
2000
zwischen Möglichkeiten zu verstehen,
10:24
they have to be able to understand
249
609000
2000
verstehen müssen, welche
10:26
the consequences associated with each choice,
250
611000
3000
Konsequenzen mit den einzelnen Möglichkeiten assoziiert sind,
10:29
and that the consequences need to be felt
251
614000
3000
und das diese Konsequenzen lebhaft und
10:32
in a vivid sort of way, in a very concrete way.
252
617000
4000
konkret gefühlt werden müssen.
10:36
Why do people spend an average of 15 to 30 percent more
253
621000
3000
Warum geben Menschen durchschnittlich 15 bis 30 Prozent mehr aus,
10:39
when they use an ATM card or a credit card
254
624000
2000
wenn Sie eine EC-Karte oder eine Kreditkarte benutzen,
10:41
as opposed to cash?
255
626000
2000
als bei Bargeld?
10:43
Because it doesn't feel like real money.
256
628000
2000
Weil es sich nicht wir wirkliches Geld anfühlt.
10:45
And it turns out
257
630000
2000
Und es stellt sich heraus,
10:47
that making it feel more concrete
258
632000
2000
dass wenn man es schafft, dass etwas sich konkret anfühlt,
10:49
can actually be a very positive tool
259
634000
2000
es ein sehr gutes Werkzeug ist,
10:51
to use in getting people to save more.
260
636000
2000
damit man die Menschen dazu bringt mehr zu sparen.
10:53
So a study that I did with Shlomo Benartzi
261
638000
2000
Also haben wir in einer Studie, die ich mit Shlomo Benartzi
10:55
and Alessandro Previtero,
262
640000
2000
und Alessandro Previtero gemacht habe,
10:57
we did a study with people at ING --
263
642000
4000
wir haben eine Studie mit den Menschen bei ING gemacht --
11:01
employees that are all working at ING --
264
646000
3000
Angestellten, die alle für ING gearbeitet haben --
11:04
and now these people were all in a session
265
649000
2000
und diese Menschen waren alle in einer Versammlung
11:06
where they're doing enrollment for their 401(k) plan.
266
651000
3000
in der sie ihre Teilnahme für ihre Rentensparplan angemeldet haben.
11:09
And during that session,
267
654000
2000
Und während dieser Versammlung,
11:11
we kept the session exactly the way it used to be,
268
656000
2000
wir haben diese Versammlung genau so belassen wie sie immer war,
11:13
but we added one little thing.
269
658000
3000
nur haben wir eine Kleinigkeit hinzugefügt.
11:16
The one little thing we added
270
661000
3000
Die Kleinigkeit, die wir hinzu gefügt haben,
11:19
was we asked people
271
664000
2000
war, dass wir die Menschen gebeten haben,
11:21
to just think about all the positive things that would happen in your life
272
666000
3000
einfach an alle positiven Dinge zu denken, die in ihren Leben passieren würden,
11:24
if you saved more.
273
669000
2000
wenn sie Geld sparen würden.
11:26
By doing that simple thing,
274
671000
3000
In dem wir diese einfache Sache taten,
11:29
there was an increase in enrollment by 20 percent
275
674000
3000
gab es einen Anstieg der Teilnahme um 20 Prozent
11:32
and there was an increase in the amount of people willing to save
276
677000
3000
und es gab einen Anstieg der Anzahl der Menschen, die bereit waren zu sparen
11:35
or the amount that they were willing to put down into their savings account
277
680000
3000
oder einen Anstieg um vier Prozent beim Betrag, den sie bereit
11:38
by four percent.
278
683000
2000
waren für das Sparkonto zu zahlen.
11:40
The third technique: Categorization.
279
685000
3000
Die dritte Technik: Kategorisierung.
11:43
We can handle more categories
280
688000
3000
Wir können besser mit mehr Kategorien
11:46
than we can handle choices.
281
691000
2000
als mit mehr Auswahlmöglichkeiten umgehen.
11:48
So for example,
282
693000
2000
Hier ist zum Beispiel,
11:50
here's a study we did in a magazine aisle.
283
695000
2000
eine Studie, die wir in einem Zeitschriftengang gemacht haben.
11:52
It turns out that in Wegmans grocery stores
284
697000
2000
Es stellt sich heraus, dass es in den Wegmans Supermärkten
11:54
up and down the northeast corridor,
285
699000
2000
oben und unten im Nordost Bereich,
11:56
the magazine aisles range anywhere
286
701000
2000
variiert die Anzahl zwischen
11:58
from 331 different kinds of magazines
287
703000
2000
331 verschiedenen Arten von Zeitschriften
12:00
all the way up to 664.
288
705000
3000
bis hoch zu 664 Zeitschriften hat.
12:03
But you know what?
289
708000
2000
Aber wissen Sie was?
12:05
If I show you 600 magazines
290
710000
2000
Wenn ich Ihnen 600 Zeitschriften zeige
12:07
and I divide them up into 10 categories,
291
712000
3000
und sie in 10 Kategorien aufteile
12:10
versus I show you 400 magazines
292
715000
2000
oder ich Ihnen 400 Zeitschriften zeige,
12:12
and divide them up into 20 categories,
293
717000
3000
und diese in 20 Kategorien aufteile,
12:15
you believe that I have given you
294
720000
2000
dann glauben Sie, dass ich Ihnen
12:17
more choice and a better choosing experience
295
722000
2000
mehr Auswahl und eine bessere Auswahlerfahrung gegeben habe,
12:19
if I gave you the 400
296
724000
2000
als ich Ihnen die 400 gegeben hätte
12:21
than if I gave you the 600.
297
726000
2000
gegenüber dem, wenn ich Ihnen die 600 gegeben hätte.
12:23
Because the categories tell me how to tell them apart.
298
728000
3000
Denn die Kategorien sagen mir, wie ich sie auseinander halten kann.
12:28
Here are two different jewelry displays.
299
733000
3000
Hier sind zwei verschiedene Schmuckauslagen.
12:31
One is called "Jazz" and the other one is called "Swing."
300
736000
3000
Eine heißt "Jazz" und die andere heißt "Swing".
12:34
If you think the display on the left is Swing
301
739000
3000
Wenn Sie denken, dass die linke Anzeige Swing ist
12:37
and the display on the right is Jazz,
302
742000
3000
und die Anzeige rechts Jazz ist,
12:40
clap your hands.
303
745000
2000
dann klatschen Sie in die Hände.
12:42
(Light Clapping)
304
747000
2000
(Wenig Klatschen)
12:44
Okay, there's some.
305
749000
2000
Okay, es gibt ein paar.
12:46
If you think the one on the left is Jazz and the one on the right is Swing,
306
751000
2000
Wenn Sie denken, dass die auf der linken Seite Jazz ist und die, auf der rechten Seite Swing ist,
12:48
clap your hands.
307
753000
2000
dann klatschen Sie bitte.
12:50
Okay, a bit more.
308
755000
2000
Okay, ein paar mehr.
12:52
Now it turns out you're right.
309
757000
2000
Nun, es stellt sich heraus, dass Sie recht haben.
12:54
The one on the left is Jazz and the one on the right is Swing,
310
759000
2000
Die auf der linken Seite ist Jazz und die auf der rechten ist Swing,
12:56
but you know what?
311
761000
2000
aber wissen Sie was?
12:58
This is a highly useless categorization scheme.
312
763000
3000
Dies ist ein hochgradig unnützes Kategorisierungsschema.
13:01
(Laughter)
313
766000
2000
(Gelächter)
13:03
The categories need to say something
314
768000
3000
Die Kategorien müssen dem Auswähler etwas sagen,
13:06
to the chooser, not the choice-maker.
315
771000
3000
nicht dem der die Auswahl bereitstellt.
13:09
And you often see that problem
316
774000
2000
Und dieses Problem sehen Sie oft,
13:11
when it comes down to those long lists of all these funds.
317
776000
3000
wenn Sie sich die langen Listen all dieser Fonds ansehen.
13:14
Who are they actually supposed to be informing?
318
779000
4000
Wen wollen Sie eigentlich damit informieren?
13:18
My fourth technique: Condition for complexity.
319
783000
3000
Meine vierte Technik: Voraussetzung für Komplexität.
13:21
It turns out we can actually
320
786000
2000
Es stellt sich heraus, dass wir in der Tat
13:23
handle a lot more information than we think we can,
321
788000
2000
mit mehr Informationen umgehen können als wir denken,
13:25
we've just got to take it a little easier.
322
790000
2000
wir müssen Sie nur vereinfachen.
13:27
We have to gradually increase the complexity.
323
792000
3000
Wir müssen die Komplexität langsam steigern.
13:30
I'm going to show you one example of what I'm talking about.
324
795000
3000
Ich zeige Ihnen ein Beispiel dessen, was ich meine.
13:33
Let's take a very, very complicated decision:
325
798000
2000
Lassen Sie uns eine sehr, sehr komplizierte Entscheidung nehmen:
13:35
buying a car.
326
800000
2000
Den Kauf eines Autos.
13:37
Here's a German car manufacturer
327
802000
2000
Hier ist ein deutscher Autohersteller,
13:39
that gives you the opportunity to completely custom make your car.
328
804000
3000
der Ihnen die Möglichkeit bietet, ihr Auto komplett selbst zu konfigurieren.
13:42
You've got to make 60 different decisions,
329
807000
2000
Sie müssen 62 verschiedene Entscheidungen treffen
13:44
completely make up your car.
330
809000
2000
um Ihr Auto komplett zu entwerfen.
13:46
Now these decisions vary
331
811000
2000
Jetzt unterscheiden sich diese Entscheidungen
13:48
in the number of choices that they offer per decision.
332
813000
3000
in der Anzahl der Auswahlmöglichkeiten, die sie pro Entscheidung anbieten.
13:51
Car colors, exterior car colors --
333
816000
2000
Autofarben, Außenfarbe des Autos --
13:53
I've got 56 choices.
334
818000
2000
Ich habe 56 Möglichkeiten.
13:55
Engines, gearshift -- four choices.
335
820000
3000
Motoren, Getriebe -- vier Möglichkeiten.
13:58
So now what I'm going to do
336
823000
2000
Was ich jetzt mache,
14:00
is I'm going to vary the order in which these decisions appear.
337
825000
3000
ist, ich verändere die Reihenfolge in der die Entscheidungen erscheinen.
14:03
So half of the customers
338
828000
2000
Die Hälfte der Kunden geht
14:05
are going to go from high choice, 56 car colors,
339
830000
2000
wird von den vielen Möglichkeiten, 56 Autofarben
14:07
to low choice, four gearshifts.
340
832000
3000
zu den geringen Möglichkeiten, vier Getriebe.
14:10
The other half of the customers
341
835000
2000
Die andere Hälfte der Kunden
14:12
are going to go from low choice, four gearshifts,
342
837000
2000
geht von den geringen Möglichkeiten, vier Getriebe,
14:14
to 56 car colors, high choice.
343
839000
3000
zu den 56 Autofarben, viele Möglichkeiten.
14:17
What am I going to look at?
344
842000
2000
Was schaue ich mir an?
14:19
How engaged you are.
345
844000
2000
Wie interessiert Sie sind.
14:21
If you keep hitting the default button per decision,
346
846000
3000
Wenn Sie dauernd die Standardauswahl bei der Entscheidung nutzen,
14:24
that means you're getting overwhelmed,
347
849000
2000
heisst das, dass Sie überfordert werden,
14:26
that means I'm losing you.
348
851000
2000
das heisste, ich verliere Sie.
14:28
What you find
349
853000
2000
Was Sie herausfinden ist,
14:30
is the people who go from high choice to low choice,
350
855000
2000
dass die Menschen, die von den vielen zu den geringen Auswahlmöglichkteiten gehen
14:32
they're hitting that default button over and over and over again.
351
857000
3000
immer und immer wieder die Standardauswahl wählen.
14:35
We're losing them.
352
860000
2000
Wir verlieren sie.
14:37
They go from low choice to high choice,
353
862000
2000
Gehen sie von den wenig Auswahlmöglichkeiten zu den vielen,
14:39
they're hanging in there.
354
864000
2000
dann bleiben sie dabei.
14:41
It's the same information. It's the same number of choices.
355
866000
3000
Es sind dieselben Informationen. Es ist die gleiche Anzahl von Möglichkeiten.
14:44
The only thing that I have done
356
869000
2000
Das einzige, was ich getan habe,
14:46
is I have varied the order
357
871000
2000
ist die Reihenfolge zu verändert
14:48
in which that information is presented.
358
873000
2000
in der diese Information präsentiert wird.
14:50
If I start you off easy,
359
875000
2000
Wenn ich mit dem einfachen anfange,
14:52
I learn how to choose.
360
877000
2000
lerne ich wie ich auswähle.
14:54
Even though choosing gearshift
361
879000
3000
Selbst obwohl das Getriebe auswählen,
14:57
doesn't tell me anything about my preferences for interior decor,
362
882000
3000
mir nichts über meine Vorlieben bei der Innenausstattung sagt,
15:00
it still prepares me for how to choose.
363
885000
3000
bereitet es mich immer noch darauf vor auszuwählen.
15:03
It also gets me excited about this big product that I'm putting together,
364
888000
3000
Es versetzt mich auch in Aufregung über das große Produkt, das ich zusammenstelle,
15:06
so I'm more willing to be motivated
365
891000
2000
und so bin ich bereit mich dazu motivieren zu lassen
15:08
to be engaged.
366
893000
2000
mit Interesse dabei zu sein.
15:10
So let me recap.
367
895000
2000
Lassen Sie mich zusammenfassen.
15:12
I have talked about four techniques
368
897000
3000
Ich habe Ihnen von vier Techniken erzählt,
15:15
for mitigating the problem of choice overload --
369
900000
3000
die das Problem der Entscheidungsüberlastung mildern --
15:18
cut -- get rid of the extraneous alternatives;
370
903000
3000
beschränken -- werden sie die überflüssigen Alternativen los;
15:21
concretize -- make it real;
371
906000
3000
konkretisieren -- machen Sie es real;
15:24
categorize -- we can handle more categories, less choices;
372
909000
4000
kategorisieren -- wir können besser mit mehr Kategorien, weniger Möglichkeiten umgehen;
15:28
condition for complexity.
373
913000
3000
auf Komplexität vorbereiten.
15:31
All of these techniques that I'm describing to you today
374
916000
3000
Jede dieser Techniken, die ich Ihnen heute beschreibe
15:34
are designed to help you manage your choices --
375
919000
3000
ist dazu gedacht, Ihnen zu helfen die Möglichkeiten zu managen --
15:37
better for you, you can use them on yourself,
376
922000
3000
gut für Sie, Sie können Sie für sich selbst benutzen,
15:40
better for the people that you are serving.
377
925000
2000
gut für die Menschen, denen Sie Service bieten.
15:42
Because I believe that the key
378
927000
2000
Denn ich glaube, dass der Schlüssel
15:44
to getting the most from choice
379
929000
2000
zur bestmöglichen Auswahl ist,
15:46
is to be choosy about choosing.
380
931000
3000
dass man bei der Auswahl wählerisch ist.
15:49
And the more we're able to be choosy about choosing
381
934000
2000
Und je mehr wir beim Auswählen wählerisch sind,
15:51
the better we will be able
382
936000
2000
desto besser werden wir in der Lage sein,
15:53
to practice the art of choosing.
383
938000
2000
die Kunst der Entscheidung zu üben.
15:55
Thank you very much.
384
940000
2000
Vielen Dank.
15:57
(Applause)
385
942000
2000
(Applaus)
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