Рассудочная деятельность, Канеман, коммуникационные и ценовые стратегии.

После прочтения книги “Думай медленно, решай быстро”, зацепился взгляд за один интересный эксперимент.
Даниэль Канеман провел его на коллегах и своих студентах.

Схема такая: предлагается сделать ставку $100 на подбрасывание монеты. Если угадал, можно забрать $130, не угадал – ставка сгорает. И большинство отказывалось от участия в такой игре, предпочитая остаться при своих и отказываясь от большего по размеру выигрыша. Вывод, который делает Канеман – мол, людям свойственно ценить обладаемое выше, чем потенциальные возможности. Мол, вот такие они перверсии восприятия, вот такие они нерациональные представители рода хомо.

А так ли это?

Простая модификация эксперимента приоткрывает ответ на этот вопрос. А если предложить забрать $100 просто так или забрать $130 в случае верной ставки? Вот такой аттракцион невиданной щедрости 🙂 Вроде бы уже нет речи про обладаемое и необладаемое. А выбор-то какой в итоге более выгоден?

Ну взвесим на вероятности: $100 * 100% = $100 > $130 * 50% = $65. Кажется, хомо вполне рациональны и способны подтвердить гордое звание сапиенс?

Это не всё. Из экономики давно известен принцип убывающей предельной полезности. Первая чашка кофе приносит удовлетворения больше, чем вторая. Особенно, если кофе крепкий. А с третьей чашкой уже как бы глаз не начал дергаться. Ее редко захочется выпить хоть при каких-то обстоятельствах.

С деньгами – аналогично. Они имеют некий эквивалент удовлетворенных потребностей. Условно, я имею планы на свою сотку баксов потратить ее на обед и дорогу до дома. Так ли интересна мне альтернатива остаться без обеда и с туманной перспективой добраться домой против альтернативы заработать на второй обед? Не очень равноценные альтернативы.

Профессору Канеману спасибо огромное за найденную особенность мышления. А проинтерпретировать ее можно попробовать по-своему.

Из опыта тестирования идей и прототипов новых продуктов известно, что продукты с “me too” стратегией, подражающие лидеру, набирают высокие оценки намерения покупать, но по факту после запуска реальные продажи скромнее прогнозов.

Эксперимент Канемана объясняет причину – зачем рисковать получить плохое качество ради не понятно чего. Отсюда вывод – нужно компенсировать риски. Ценой или дополнительной полезностью.

Если ценой, то как? Вестимо, что покупатель несет риски до момента первой покупки. Если мы не проваливаемся по качеству, то повторные покупки уже нет нужды компенсировать низкой ценой. Тогда логично запускать новый продукт с ценовой стратегией на уровне лидера. Но в момент запуска активировать продажи скидками.

Уже неплохо 🙂 Но все равно, скидки – это болезненная тема. И производитель может влиять на уровень скидок приемлемый для активации продаж. Раз скидка – это плата за риск, значит, надо понизить риски. Коммуникационной стратегией тут могло бы быть подтверждение качества. Частью этой же стратегии должна быть более явная самопрезентация продукта – проработать механики, помогающие оценить качество до пробной покупки. Прозрачная упаковка? Качественные упаковочные материалы? Опрятный вид продукта?… В общем, дополнительно вложиться во внешние атрибуты качества.

А если компенсировать риски дополнительной полезностью? Тогда требуется дифференцироваться на рынке. Удовлетворить потребность лучше. Удовлетворить новую потребность. Решить какую-то проблему.

А причем тут тогда исследования? Да все просто – на ранних этапах понять расстановку сил. Насколько хорошо потребителями считывается качество. Требуется ли большая премия за риски. Уникальность – для массового потребителя или для обособленной ниши, какой ниши, или вообще ни для кого? А может и вообще широко посмотреть на рыночный ландшафт, найти потенциально перспективные потребности и боли покупателей.

Так ли значительны статистически значимые отличия?

Собственно, ответ следует из самого вопроса.
Нет. Не обязательно.
Поясним, почему так.

Любой тест на значимость – это проверка гипотезы о равенстве показателей. Значимые отличия отмечаются, если гипотеза о равенстве не подтверждается при заданном уровне доверия.

То есть тест на значимость не дает ответа на вопрос, насколько велики различия. Он просто констатирует факт, что различия есть. И чем больше размер выборки, тем меньшие различия между показателями будут статистически значимы.

Получается, одни и те же цифры могут статистически значимо различаться, а могут и не различаться в зависимости от того, сколько заказчик заплатил за выборку. Но где же объективность? И справедливость, в конце концов…

Объективность и справедливость в том, что статистически значимые отличия – это необходимое, но не достаточное условие значительных отличий. То есть, это лишь отправная точка для анализа.

Для того, чтобы признать отличия значительными, нужен другой критерий, нежели статистические тесты. Универсальных таких критериев не существует. Все зависит от измеряемых показателей и от контекста.

Так, например, если в описании сегмента мы получили 55% мужчин и 45% женщин и эти различия статистически значимы, то следует ли признать сегмент как мужской? Возможно, не стоит. Как минимум, потому что в сегменте много женщин. А если выяснится, что целевое поведение мужчин и женщин не отличается существенным образом, то и тем более не за чем отсекать женскую часть сегмента.

Или другой пример: в результате теста один образец нравится 45% опрошенных, а другой – 55%, и эти различия статистически значимы. Следует ли принять второй образец как более предпочтительный для запуска? При прочих равных – да. Просто выбираем лучший. И всё.


Поделившись этой публикацией в соц-сетях, Вы помогаете нам делать больше хороших исследований. А значит, этот мир может стать чуточку лучше…