როგორ იყენებენ ქცევით მეცნიერებას Amazon, Google და Netflix
რატომ ვ-გუგლ-ავთ და არ ვ-ბინგ-ავთ? ანდა, მაინცდამაინც Netflix-ზე რატომ მოვკალათდებით ხოლმე რამის საყურებლად? მეტიც, რატომ შევდივართ Amazon-ზე, როდესაც რამის ყიდვა გვინდა და არ გვახსენდება ქართული ალტერნატივები? საქმე იმაშია, რომ ეს კომპანიები მხოლოდ ტექნოლოგიური კი არა, მომხმარებლის გამოცდილების კუთხითაც ინოვაციურები არიან – იყენებენ ქცევითი მეცნიერების აღმოჩენებს, რითაც, გვიმარტივებენ არჩევანს.
ვიდრე გავაგრძელებდეთ, ბარემ, ქცევითი მეცნიერებაც განვმარტოთ: ბიჰევიორალური ანუ ქცევითი მეცნიერება შეისწავლის ადამიანის მიერ გადაწყვეტილების მიღების პროცესს, რისთვისაც სხვადასხვა მიგნებებს სესხულობს ქცევითი ეკონომიკისგან და სოციალური ფსიქოლოგიისგან.
Amazon/Google/Netflix მოხმარების პროცესში ჩვენი სააზროვნო ძალები მაქსიმალურად დაზოგილია, ე.ი. გადაწყვეტილებებს სწრაფად, ინსტინქტურად და თითქმის გაუცნობიერებლად ვიღებთ (აქვე: გადაწყვეტილების მიღების ამ მეთოდს System 1 decision-making ეწოდება). ამის შედეგად კი პლატფორმები ჩვენს ჩვევებში ინერგება და მათდამი მიჯაჭვულობა გვიჩნდება.
მოკლედ, კომფორტული და აზროვნების დაძაბულობისგან თავისუფალი მომხმარებლის გამოცდილების შესაქმნელად ხსენებული კომპანიები და აწ უკვე, სილიკონის ველის ყველა სტარტაპიც, მოდელირებისა და ვარაუდების მეთოდებს კი არ მიმართავენ, არამედ ქცევით მეცნიერებას ეყრდნობიან. ე.ი. თავიანთი მომხმარებლის შესასწავლად რეალურ ტესტირებებს მიმართავენ. ზუსტად როგორ იყენებენ ეს კომპანიები ქცევით მეცნიერებას?
Netflix– ზე ნანახი
კონტენტის 80% რეკომენდირებულ
კონტენტზე მოდის
რატომ ფლობს Google საძიებო ბაზრის 93%-ს? ჯერ ერთი, მისი ალგორითმის წყალობით, რომელიც გვერდების რანჟირებისას იმ საიტებს წამოსწევდა წინ, რომლებსაც მეტი საიტი უკავშირდებოდა, ძიება უფრო რელევანტური გახადა. მაგრამ Google-მა მისი დახმარებით მოძებნილ ინფორმაციაზე მეტად, ამ ინფორმაციის მიწოდების ფორმით აჯობა კონკურენტებს; (აი, ჩაირთო მეცნიერული მომენტი) გუგლის სუფთა, მარტივი ჰოუმ-ფეიჯი და ასეთივე გვერდები მომხმარებელს უშუალოდ ძიების პროცესზე კონცენტრირებაში ეხმარება, ე.ი. მის კოგნიტურ ძალებს ზოგავს. ესეც არ იყოს, ისეთი ფუნქციები, როგორიცაა გუგლის მიერ საძიებო ფრაზების ავტომატური შემოთავაზება თუ მართლწერის ჩასწორებები, ასევე მომხმარებლის გამოცდილების კოგნიტურ შემსუბუქებას ემსახურება.
ახლა ამას შევხედოთ: Google-ის ჰოუმ-ფეიჯზე საძიებო ფრაზის შემდეგ ეს ორი ოფცია გაქვთ მოცემული -“ძებნა” და “I’m feeling lucky”. რამდენ თქვენგანს გამოუყენებია უახლოეს წარსულში “იღბალს მივენდობი” ოფცია? (ცოტას. წელიწადში Google-ის ძიებათა 1%-იც კი არ მოდის ამ ღილაკზე). ამ ოფციებს შორის რეალური განსხვავება უბრალოდ ისაა, რომ “იღბალს მივენდობი” პირდაპირ Google-ის მიერ მოძიებულ პირველივე გვერდზე გადაგიყვანთ. ეს კი იმას ნიშნავს, რომ Google ამასობაში საერთოდ ვერ გიჩვენებთ ვერავითარ რეკლამას. და მაშინ რაში სჭირდება Google-ს ეს რაღაც ღილაკი, ყოველწლიურად რეკლამიდან მისაღებ პოტენციურ 100-ობით მილიონ დოლარს რომ აკარგვინებს?! პასუხი აქაც ფსიქოლოგიას ემყარება – ის თავის მომხმარებელს ქვეცნობიერად უყალიბებს იმის რწმენას, რომ ყოველთვის Google Search-ს აირჩევს, რადგან გუგლი ყოველთვის მისთვის საუკეთესო რეზულტატს მიაწვდის – მოკლედ, ბრენდისადმი რწმენას ავითარებს. მეორე მხრივ კი, ასეთი ოფციის არსებობით გუგლი ამბობს “მე, პირველ რიგში, რეკლამის განმთავსებლებს კი არა, ჩემს მომხმარებელს ვემსახურები”.
ამ ყველაფერს დამატებული ისიც, რომ მომხმარებლის წინა დასერჩვებზე დაყრდნობით გუგლი პერსონალიზებულ შედეგებსაც გვთავაზობს, საბოლოოდ ჩვენს Google addiction-ად ყალიბდება.
ისე, ერთხელ მაინც ხომ გვიფიქრია, რა მოხდება, Google რომ გაითიშოს?
Netflix
პერსონალიზებას Google-ის გარდა Amazon და Netflix-იც მიმართავენ. თუმცა, ისინი მომხმარებელს არამხოლოდ პერსონალიზებულ კონტენტს სთავაზობენ, არამედ რეკომენდაციებსაც აწვდიან იმის შესახებ, თუ რას ირჩევენ სხვა მომხმარებლები; ამგვარად ისინი უმრავლესობის მიბაძვის ჩვენს შინაგან, ფარულ მოწოდებას იყენებენ. ამით კი, კვლავაც და კვლავაც, არჩევნის გაკეთების კოგნიტურ ძალისხმევას გვიმსუბუქებენ. Popular on netflix ტაბი, რეალურად Social Proof-ია, რომელიც ადამიანებს ასე ძალიან გვჭირდება.
“არჩევნის პარადოქსის” მიხედვით, რაც მეტ ალტერნატივას შორის გიწევს ამორჩევა, მით უფრო გიძნელდება შენი არჩევნის ოპტიმიზება. ამიტომ, ზოგჯერ მართლა ძალიან ამარტივებს ცხოვრებას, ვინმე შენს მაგივრად თუ ხვდება, რა შეიძლება მოგეწონოს. ზუსტად ამიტომ, Netflix– ზე ნანახი მთელი კონტენტის 80% სწორედ რეკომენდირებულ კონტენტზე მოდის. ამას დავამატოთ ისიც, რომ Netflix მხოლოდ რეკომენდაციების კი არა, რეკომენდირების ფორმის პერსონალიზებასაც აკეთებს (ვიდეოთი? სურათით? ამას სათითაოდ წყვეტს ყოველი მომხმარებლისთვის). საბოლოო ჯამში, კი ხსენებული მეთოდებით კოგნიტური ძალისხმევის მინიმიზების წყალობით, სამომხმარებლო გამოცდილების ნამდვილ სამოთხეს ქმნის.
Amazon
როგორც თავის დროზე ეკონომიკურმა მოდელირებამ აჩვენა, Amazon Prime-ის წევრებისთვის უფასო მიტანის სერვისის შეთავაზება Amazon-ისთვის წამგებიანი იქნებოდა (და იყო კიდეც პირველი 1 წლის განმავლობაში). მაშინ, რა ამოძრავებდა Amazon-ს? მან ფსიქოლოგიისა და ქცევითი ეკონომიკის პროფესორ, დენ არიელის,“the power of free”-ის თეორიის შემოწმება გადაწყვიტა: ამ თეორიის თანახმად, ადამიანები არაადეკვატურად მაღალ ღირებულებას მივაწერთ ხოლმე იმას, რაც უფასოა; ე.ი. როდესაც ვინმე რამეს უფასოდ გვთავაზობს, ჩვენში მადლიერების გრძნობას იწვევს და სურვილი გვიჩნდება, რაღაცით სამაგიერო მივაგოთ. (სამაგიეროდ მოლოდინის გარეშე, ყველა ტექნოლოგიურ, მასშტაბირებად სტარტაპს გვერდის მარჯვენა მხარეს, შეგიძლიათ ბანერი უფასოდ განათავსოთ) ამ თეორიის მიხედვით, Amazon ვარაუდობდა, რომ Amazon Prime-ის უფასო მიტანის სერვისი მის მომხმარებელში არაპროპორციულად დიდ მადლიერების გრძნობას გააღივებდა, შედეგად კი ამ მომხმარებელთა ხარჯვის, ერთგულებისა და კომპანიის ახალი პროდუქტებისადმი მიმღებლობის მაჩვენებლები აიწევდა. The power of free: Prime 100 მილიონზე მეტმა ადამიანმა შეიძინა, მისმა თანმხლებმა უ ფ ა ს ო ბენეფიტებმა მომხმარებელში სიკეთეზე სიკეთით პასუხის სურვილი აღძრა, რასაც ადასტურებს ის, რომ Prime-ის წევრები ამაზონზე წელიწადში საშუალოდ 25-ჯერ შოპინგობენ და 1300$-ს ხარჯავენ მაშინ, როცა დანარჩენი მომხმარებლები საშუალოდ 14-ჯერ შოპინგობენ და ბევრად ნაკლებს – 700$-ს ხარჯავენ.
ახლა ყველას ერთად გადავავლოთ თვალი; ამ უზარმაზარ კომპანიებს: Google-ს, Amazon-ს და Netflix-ს, აერთიანებთ ის, რომ თავიანთი მომხმარებლის უკეთ ჩასაწვდომად ისინი ფაქტებს, ცდებს – ქცევით მეცნიერებას ეყრდნობიან (გუგლის ლურჯი ფერი ლურჯის 40 სხვადასხვა ელფერიდან, გატესტვის შედეგად არის ამორჩეული). ყველაზე ინოვაციური კომპანიები ათასობით ექსპერიმენტს ატარებენ სამომხმარებლო გამოცდილების გაუმჯობესების, ანუ ფსიქიკასთან უფრო ადაპტური, თავსებადი და კომფორტული შიგთავსის შესაქმნელად.
ამდენად, ვარაუდისა და მოდელირების მაგივრად, უმჯობესია, საკუთარი მომხმარებლის რეალური ქცევა გააანალიზოთ. ეს ის გზაა, რაც ამ სტატიაში მოყვანილმა დიდმა კომპანიებმა დანერგეს და რასაც, კარგი იქნება, ჩვენ, ქართული კომპანიებიც თუ გავყვებით.