ABOUT THE SPEAKER
Sheena Iyengar - Psycho-economist
Sheena 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" >>

More profile about the speaker
Sheena Iyengar | Speaker | TED.com
TEDSalon NY2011

Sheena Iyengar: How to make choosing easier

שינה איינגאר: איך לבחור בקלות

Filmed:
2,749,817 views

כולנו רוצים חוויות ומוצרים המותאמים לנו. אבל כשצרכנים ניצבים בפני 700 אפשרויות, הם נוטים לקפוא. בעזרת מחקר חדשני ומסקרן, שינה איינגאר מראה איך עסקים (ואחרים) יכולים לשפר את חוויית הבחירה.
- Psycho-economist
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 manyרב choicesבחירות you make
0
0
2000
האם אתם יודעים כמה החלטות אתם מקבלים
00:17
in a typicalאופייני day?
1
2000
3000
ביום טיפוסי?
00:20
Do you know how manyרב choicesבחירות you make
2
5000
2000
האם אתם יודעים כמה החלטות אתם מקבלים
00:22
in typicalאופייני weekשָׁבוּעַ?
3
7000
2000
בשבוע טיפוסי?
00:24
I recentlyלאחרונה did a surveyסֶקֶר
4
9000
2000
ערכתי סקר לאחרונה
00:26
with over 2,000 Americansאמריקאים,
5
11000
2000
על מעל 2,000 אמריקאים,
00:28
and the averageמְמוּצָע numberמספר of choicesבחירות
6
13000
2000
וכמות ההחלטות הממוצעת
00:30
that the typicalאופייני Americanאֲמֶרִיקָאִי reportsדיווחים makingהֲכָנָה
7
15000
2000
עליה מדווח האמריקאי הטיפוסי
00:32
is about 70 in a typicalאופייני day.
8
17000
3000
היא בערך 70 ביום.
00:35
There was alsoגַם recentlyלאחרונה a studyלימוד doneבוצע with CEOsמנכ"לים
9
20000
4000
לאחרונה נערך גם מחקר על מנכ"לים
00:39
in whichאיזה they followedאחריו CEOsמנכ"לים around for a wholeכֹּל weekשָׁבוּעַ.
10
24000
3000
בו עקבו אחר מנכ"לים שבוע שלם.
00:42
And these scientistsמדענים simplyבפשטות documentedמְתוֹעָד all the variousשׁוֹנִים tasksמשימות
11
27000
3000
והמדענים האלה תיעדו את כל המטלות
00:45
that these CEOsמנכ"לים engagedמְאוּרָס in
12
30000
2000
בהן עסקו המנכ"לים,
00:47
and how much time they spentמוּתַשׁ engagingמרתק
13
32000
2000
וכמה זמן הם בילו
00:49
in makingהֲכָנָה decisionsהחלטות relatedקָשׁוּר to these tasksמשימות.
14
34000
2000
בקבלת החלטות הקשורות במטלות הללו.
00:51
And they foundמצאתי that the averageמְמוּצָע CEOמנכ"ל
15
36000
3000
והם מצאו שהמנכ"ל הממוצע
00:54
engagedמְאוּרָס in about 139 tasksמשימות in a weekשָׁבוּעַ.
16
39000
3000
מעורב ב 139 מטלות בשבוע.
00:57
Eachכל אחד taskמְשִׁימָה was madeעָשׂוּי up of manyרב, manyרב, manyרב sub-choicesבחירות משנה of courseקוּרס.
17
42000
4000
כל מטלה היתה מורכבת כמובן מהרבה מאוד תת-החלטות.
01:01
50 percentאָחוּז of theirשֶׁלָהֶם decisionsהחלטות
18
46000
2000
50% מההחלטות שלהם
01:03
were madeעָשׂוּי in nineתֵשַׁע minutesדקות or lessפָּחוּת.
19
48000
3000
נעשו תוך 9 דקות או פחות.
01:06
Only about 12 percentאָחוּז of the decisionsהחלטות
20
51000
3000
רק 12% מההחלטות
01:09
did they make an hourשָׁעָה or more of theirשֶׁלָהֶם time.
21
54000
4000
שהם קיבלו לקחו שעה או יותר מזמנם.
01:13
Think about your ownשֶׁלוֹ choicesבחירות.
22
58000
2000
חשבו על הבחירות שלכם.
01:15
Do you know how manyרב choicesבחירות
23
60000
2000
אתם יודעים כמה בחירות
01:17
make it into your nineתֵשַׁע minuteדַקָה categoryקטגוריה
24
62000
2000
נכנסות לקטגוריה של 9 דקות
01:19
versusנגד your one hourשָׁעָה categoryקטגוריה?
25
64000
2000
לעומת הקטגוריה של השעה?
01:21
How well do you think you're doing
26
66000
2000
עד כמה אתם מנהלים היטב
01:23
at managingניהול those choicesבחירות?
27
68000
3000
את הבחירות האלה?
01:26
Todayהיום I want to talk
28
71000
2000
היום אני רוצה לדבר
01:28
about one of the biggestהגדול ביותר modernמוֹדֶרנִי day choosingבְּחִירָה problemsבעיות that we have,
29
73000
3000
על אחת מבעיות הבחירה הגדולות ביותר הקיימות כיום,
01:31
whichאיזה is the choiceבְּחִירָה overloadלהעמיס יותר מדי problemבְּעָיָה.
30
76000
2000
והיא בעיית עומס הבחירה.
01:33
I want to talk about the problemבְּעָיָה
31
78000
2000
אני רוצה להציג את הבעיה
01:35
and some potentialפוטנציאל solutionsפתרונות.
32
80000
2000
וכמה פתרונות אפשריים.
01:37
Now as I talk about this problemבְּעָיָה,
33
82000
2000
עכשיו, בזמן שאדבר,
01:39
I'm going to have some questionsשאלות for you
34
84000
2000
אציג לכם כמה שאלות
01:41
and I'm going to want to know your answersתשובות.
35
86000
3000
וארצה לדעת מה התשובות שלכם.
01:44
So when I askלִשְׁאוֹל you a questionשְׁאֵלָה,
36
89000
2000
אז כשאני אשאל אתכם שאלה,
01:46
sinceמאז I'm blindסומא,
37
91000
2000
מכיוון שאני עיוורת,
01:48
only raiseהַעֲלָאָה your handיד if you want to burnלשרוף off some caloriesקלוריות.
38
93000
3000
רק תרימו את היד אם אתם רוצים לשרוף כמה קלוריות.
01:51
(Laughterצחוק)
39
96000
3000
(צחוק)
01:54
Otherwiseאחרת, when I askלִשְׁאוֹל you a questionשְׁאֵלָה,
40
99000
2000
אחרת, אם אשאל אתכם שאלה,
01:56
and if your answerתשובה is yes,
41
101000
2000
והתשובה שלכם היא כן,
01:58
I'd like you to clapלִטפּוֹחַ your handsידיים.
42
103000
2000
אני רוצה שתמחאו כפיים.
02:00
So for my first questionשְׁאֵלָה for you todayהיום:
43
105000
3000
אז השאלה הראשונה שלי עבורכם היא:
02:03
Are you guys readyמוּכָן to hearלִשְׁמוֹעַ about the choiceבְּחִירָה overloadלהעמיס יותר מדי problemבְּעָיָה?
44
108000
3000
האם אתם מוכנים לשמוע על בעיית עומס הבחירה?
02:06
(Applauseתְשׁוּאוֹת)
45
111000
2000
(מחיאות כפיים)
02:08
Thank you.
46
113000
2000
תודה.
02:11
So when I was a graduateבוגר studentתלמיד at Stanfordסטנפורד Universityאוּנִיבֶרְסִיטָה,
47
116000
2000
אז כשאני הייתי סטודנטית לתואר שני באוניברסיטת סטנפורד,
02:13
I used to go to this very, very upscaleupscale groceryמַכּוֹלֶת storeחֲנוּת;
48
118000
3000
נהגתי ללכת למכולת מאוד יוקרתית,
02:16
at leastהכי פחות at that time it was trulyבֶּאֱמֶת upscaleupscale.
49
121000
2000
לפחות בזמנו היא היתה יוקרתית.
02:18
It was a storeחֲנוּת calledשקוראים לו Draeger'sשל דרייגר.
50
123000
3000
קראו לה "דרייגרס".
02:21
Now this storeחֲנוּת, it was almostכִּמעַט like going to an amusementשַׁעֲשׁוּעַ parkפָּארק.
51
126000
3000
עכשיו, זה היה כמעט כמו ללכת ללונה פארק.
02:24
They had 250 differentשונה kindsמיני of mustardsהחרדים and vinegarsחומץ
52
129000
3000
היו להם 250 סוגי חרדל וחומץ,
02:27
and over 500 differentשונה kindsמיני
53
132000
2000
ומעל 500 סוגים שונים
02:29
of fruitsפירות and vegetablesיְרָקוֹת
54
134000
2000
של ירקות ופירות
02:31
and more than two dozenתְרֵיסַר differentשונה kindsמיני of bottledבבקבוקים waterמַיִם --
55
136000
3000
ויותר מ 20 סוגים של מים מינרליים -
02:34
and this was duringבְּמַהֲלָך a time when we actuallyלמעשה used to drinkלִשְׁתוֹת tapבֶּרֶז waterמַיִם.
56
139000
4000
וזה היה בתקופה בה נהגנו עוד לשתות מים מהברז.
02:38
I used to love going to this storeחֲנוּת,
57
143000
3000
אהבתי ללכת לחנות הזו,
02:41
but on one occasionהִזדַמְנוּת I askedשאל myselfעצמי,
58
146000
2000
אבל פעם אחת שאלתי את עצמי,
02:43
well how come you never buyלִקְנוֹת anything?
59
148000
2000
אז למה את אף פעם לא קונה שום דבר?
02:45
Here'sהנה theirשֶׁלָהֶם oliveזית oilשֶׁמֶן aisleמַעֲבָר.
60
150000
2000
הנה איזור שמן הזית.
02:47
They had over 75 differentשונה kindsמיני of oliveזית oilשֶׁמֶן,
61
152000
2000
היו להם מעל 75 סוגים שונים של שמן זית,
02:49
includingלְרַבּוֹת those that were in a lockedנָעוּל caseמקרה
62
154000
2000
כולל כאלה שהיו נעולים בתוך תיבה
02:51
that cameבא from thousand-year-oldבן אלף oliveזית treesעצים.
63
156000
4000
שנוצרו מעצי זית בני 1000 שנה.
02:55
So I one day decidedהחליט to payלְשַׁלֵם a visitלְבַקֵר to the managerמנהל,
64
160000
2000
אז יום אחד החלטתי לבקר את המנהל,
02:57
and I askedשאל the managerמנהל,
65
162000
2000
ושאלתי אותו
02:59
"Is this modelדֶגֶם of offeringהַצָעָה people all this choiceבְּחִירָה really workingעובד?"
66
164000
3000
"האם המודל הזה בו אתם מציעים לאנשים את כל המבחר הזה באמת עובד?"
03:02
And he pointedמְחוּדָד to the busloadsאוטובוסים of touristsתיירים
67
167000
2000
והוא הצביע על אוטובוסים מלאים בתיירים
03:04
that would showלְהַצִיג up everydayכל יום,
68
169000
2000
שהיו מגיעים כל יום,
03:06
with camerasמצלמות readyמוּכָן usuallyבְּדֶרֶך כְּלַל.
69
171000
2000
בד"כ עם מצלמות שלופות.
03:08
We decidedהחליט to do a little experimentלְנַסוֹת,
70
173000
3000
והחלטנו לערוך ניסוי קטן,
03:11
and we pickedהרים jamריבה for our experimentלְנַסוֹת.
71
176000
2000
ובחרנו בריבה עבור הניסוי שלנו.
03:13
Here'sהנה theirשֶׁלָהֶם jamריבה aisleמַעֲבָר.
72
178000
2000
הנה איזור הריבות.
03:15
They had 348 differentשונה kindsמיני of jamריבה.
73
180000
2000
היו להם 348 סוגי ריבה.
03:17
We setמַעֲרֶכֶת up a little tastingטְעִימָה boothתָא
74
182000
2000
הקמנו דוכן טעימה קטן,
03:19
right nearליד the entranceכְּנִיסָה of the storeחֲנוּת.
75
184000
2000
ממש בכניסה לחנות.
03:21
We there put out sixשֵׁשׁ differentשונה flavorsטעמים of jamריבה
76
186000
2000
שמנו שם 6 טעמי ריבה,
03:23
or 24 differentשונה flavorsטעמים of jamריבה,
77
188000
3000
או 24 טעמים,
03:26
and we lookedהביט at two things:
78
191000
2000
ובדקנו שני דברים:
03:28
First, in whichאיזה caseמקרה
79
193000
2000
ראשית, באיזה מקרה
03:30
were people more likelyסָבִיר to stop, sampleלִטעוֹם some jamריבה?
80
195000
3000
אנשים נעצרו יותר כדי לטעום את הריבה?
03:33
More people stoppedעצר when there were 24, about 60 percentאָחוּז,
81
198000
3000
יותר אנשים עצרו כשהיו 24 טעמים, בערך 60%,
03:36
than when there were sixשֵׁשׁ,
82
201000
2000
לעומת הצגה של 6 טעמים,
03:38
about 40 percentאָחוּז.
83
203000
2000
שאז עצרו בערך 40%.
03:40
The nextהַבָּא thing we lookedהביט at
84
205000
2000
הדבר השני שבדקנו
03:42
is in whichאיזה caseמקרה were people more likelyסָבִיר
85
207000
2000
היה באיזה מקרה אנשים נטו יותר
03:44
to buyלִקְנוֹת a jarקַנקַן of jamריבה.
86
209000
2000
לקנות צנצנת ריבה.
03:46
Now we see the oppositeמול effectהשפעה.
87
211000
2000
עכשיו ראינו את האפקט ההפוך.
03:48
Of the people who stoppedעצר when there were 24,
88
213000
2000
מתוך אלה שעצרו ל 24 טעמים,
03:50
only threeשְׁלוֹשָׁה percentאָחוּז of them actuallyלמעשה boughtקנה a jarקַנקַן of jamריבה.
89
215000
3000
רק 3% קנו צנצנת ריבה.
03:53
Of the people who stoppedעצר when there were sixשֵׁשׁ,
90
218000
3000
מתוך אלה שעצרו ל 6 טעמים,
03:56
well now we saw that 30 percentאָחוּז of them
91
221000
2000
30% מהם
03:58
actuallyלמעשה boughtקנה a jarקַנקַן of jamריבה.
92
223000
2000
קנו צנצנת ריבה.
04:00
Now if you do the mathמתמטיקה,
93
225000
2000
עכשיו, אם תחשבו,
04:02
people were at leastהכי פחות sixשֵׁשׁ timesפִּי more likelyסָבִיר to buyלִקְנוֹת a jarקַנקַן of jamריבה
94
227000
3000
הסבירות לקנות צנצנת ריבה היתה גבוהה פי ששה
04:05
if they encounteredנתקל ב sixשֵׁשׁ
95
230000
2000
אם הם פגשו 6 טעמים
04:07
than if they encounteredנתקל ב 24.
96
232000
2000
לעומת 24.
04:09
Now choosingבְּחִירָה not to buyלִקְנוֹת a jarקַנקַן of jamריבה
97
234000
2000
עכשיו, הבחירה שלא לקנות ריבה
04:11
is probablyכנראה good for us --
98
236000
2000
היא כנראה טובה עבורנו -
04:13
at leastהכי פחות it's good for our waistlinesהמותניים --
99
238000
2000
לפחות לקו המותן שלנו -
04:15
but it turnsפונה out that this choiceבְּחִירָה overloadלהעמיס יותר מדי problemבְּעָיָה affectsמשפיע us
100
240000
3000
אבל מתברר שבעיית עומס הבחירה הזו משפיעה עלינו
04:18
even in very consequentialתוצאתי decisionsהחלטות.
101
243000
3000
גם בהחלטות רבות משמעות.
04:21
We chooseבחר not to chooseבחר,
102
246000
2000
אנחנו בוחרים שלא לבחור,
04:23
even when it goesהולך againstמול our bestהטוב ביותר self-interestsאינטרסים עצמיים.
103
248000
3000
אפילו כשזה מנוגד לאינטרס שלנו.
04:26
So now for the topicנוֹשֵׂא of todayהיום: financialכַּספִּי savingsחיסכון.
104
251000
3000
אז עכשיו לנושא של היום: חסכון כספי.
04:29
Now I'm going to describeלְתַאֵר to you a studyלימוד I did
105
254000
4000
אני אתאר לכם מחקר שערכתי
04:33
with Gurגור Hubermanהוברמן, Emirאָמִיר Kamenicaקמניצה, Weiוויי Jangג'אנג
106
258000
3000
עם גור הוברמן, אמיר קמניקה, וואי יאנג,
04:36
where we lookedהביט at the retirementפרישה לגמלאות savingsחיסכון decisionsהחלטות
107
261000
4000
בו בחנו החלטות על חסכון לפנסיה
04:40
of nearlyכמעט a millionמִילִיוֹן Americansאמריקאים
108
265000
3000
של כמעט מיליון אמריקאים
04:43
from about 650 plansתוכניות
109
268000
3000
מבערך 650 תכניות
04:46
all in the U.S.
110
271000
2000
בכל רחבי ארה"ב.
04:48
And what we lookedהביט at
111
273000
2000
ומה שהסתכלנו עליו
04:50
was whetherהאם the numberמספר of fundקֶרֶן offeringsהנפקות
112
275000
2000
היה אם מספר ההצעות לקרנות
04:52
availableזמין in a retirementפרישה לגמלאות savingsחיסכון planלְתַכְנֵן,
113
277000
2000
הקיים בתכנית פנסיה,
04:54
the 401(k) planלְתַכְנֵן,
114
279000
2000
תכנית 401(k)
04:56
does that affectלהשפיע people'sשל אנשים likelihoodסְבִירוּת
115
281000
2000
משפיע על סיכויו של האדם
04:58
to saveלשמור more for tomorrowמָחָר.
116
283000
2000
לחסוך יותר לעתיד.
05:00
And what we foundמצאתי
117
285000
2000
ומה שמצאנו
05:02
was that indeedאכן there was a correlationמתאם.
118
287000
3000
הוא שאכן היה מתאם.
05:05
So in these plansתוכניות, we had about 657 plansתוכניות
119
290000
3000
אז בתכניות האלה, היו לנו בערך 657 תכניות
05:08
that rangedנע from offeringהַצָעָה people
120
293000
2000
שהציעו בין 2 ועד
05:10
anywhereבְּכָל מָקוֹם from two to 59 differentשונה fundקֶרֶן offeringsהנפקות.
121
295000
3000
59 הצעות לקרנות.
05:13
And what we foundמצאתי was that,
122
298000
2000
ומה שמצאנו הוא
05:15
the more fundsכְּסָפִים offeredמוּצָע,
123
300000
2000
שככל שהציעו יותר קרנות,
05:17
indeedאכן, there was lessפָּחוּת participationהִשׁתַתְפוּת rateציון.
124
302000
3000
אכן, שיעור ההשתתפות קטן.
05:20
So if you look at the extremesקיצוניים,
125
305000
2000
אז אם תסתכלו על הקצוות,
05:22
those plansתוכניות that offeredמוּצָע you two fundsכְּסָפִים,
126
307000
2000
בתכניות שהציעו לכם שתי קרנות,
05:24
participationהִשׁתַתְפוּת ratesתעריפים were around in the mid-בֵּינוֹנִי-70s --
127
309000
3000
שיעורי ההשתתפות היו בסביבות ה 75 -
05:27
still not as highגָבוֹהַ as we want it to be.
128
312000
2000
עדיין לא גבוה כפי שהיינו רוצים.
05:29
In those plansתוכניות that offeredמוּצָע nearlyכמעט 60 fundsכְּסָפִים,
129
314000
3000
בתכניות שהציעו כמעט 60 קרנות,
05:32
participationהִשׁתַתְפוּת ratesתעריפים have now droppedירד
130
317000
3000
שיעורי ההשתתפות נפלו
05:35
to about the 60thה percentileאחוזים.
131
320000
3000
בערך לאחוזון ה 60.
05:38
Now it turnsפונה out
132
323000
2000
עכשיו, מתברר
05:40
that even if you do chooseבחר to participateלְהִשְׂתַתֵף
133
325000
3000
שגם אם תבחרו להשתתף
05:43
when there are more choicesבחירות presentמתנה,
134
328000
2000
כשקיימות יותר אפשרויות בחירה,
05:45
even then, it has negativeשלילי consequencesהשלכות.
135
330000
3000
גם אז, יש לכך השלכות שליליות.
05:48
So for those people who did chooseבחר to participateלְהִשְׂתַתֵף,
136
333000
3000
אז עבור אותם אנשים שבחרו כן להשתתף,
05:51
the more choicesבחירות availableזמין,
137
336000
2000
ככל שהיו יותר אפשרויות בחירה,
05:53
the more likelyסָבִיר people were
138
338000
2000
כך עלה הסיכוי שהם
05:55
to completelyלַחֲלוּטִין avoidלְהִמָנַע stocksמניות or equityהון עצמי fundsכְּסָפִים.
139
340000
3000
יימנעו לגמרי ממניות או מקרנות מניות.
05:58
The more choicesבחירות availableזמין,
140
343000
2000
ככל שהיו יותר אפשרויות בחירה,
06:00
the more likelyסָבִיר they were
141
345000
2000
כך עלה הסיכוי שהם
06:02
to put all theirשֶׁלָהֶם moneyכֶּסֶף in pureטָהוֹר moneyכֶּסֶף marketשׁוּק accountsחשבונות.
142
347000
2000
ישימו את כל כספם בתכניות חסכון.
06:04
Now neitherלא זה ולא זה of these extremeקיצוני decisionsהחלטות
143
349000
2000
עכשיו אף אחת מההחלטות הקיצוניות האלה
06:06
are the kindsמיני of decisionsהחלטות
144
351000
2000
אינה החלטה מהסוג
06:08
that any of us would recommendלְהַמלִיץ for people
145
353000
2000
עליה היינו ממליצים
06:10
when you're consideringלוקח בחשבון theirשֶׁלָהֶם futureעתיד financialכַּספִּי well-beingרווחה.
146
355000
3000
למי שמתכנן את עתידו הפיננסי.
06:13
Well, over the pastעבר decadeעָשׂוֹר,
147
358000
2000
אז, במהלך העשור האחרון,
06:15
we have observedנצפים threeשְׁלוֹשָׁה mainרָאשִׁי negativeשלילי consequencesהשלכות
148
360000
3000
הבחנו בשלוש השלכות שליליות
06:18
to offeringהַצָעָה people more and more choicesבחירות.
149
363000
3000
של להציע לאנשים יותר ויותר אפשרויות.
06:21
They're more likelyסָבִיר to delayלְעַכֵּב choosingבְּחִירָה --
150
366000
2000
הם יטו יותר לדחות את הבחירה -
06:23
procrastinateלְהִתְמַהֲמֵהַ even when it goesהולך againstמול theirשֶׁלָהֶם bestהטוב ביותר self-interestאינטרס עצמי.
151
368000
3000
דחיינות המנוגדת גם לאינטרס שלהם.
06:26
They're more likelyסָבִיר to make worseרע יותר choicesבחירות --
152
371000
2000
הם יטו יותר לבחור בחירות גרועות -
06:28
worseרע יותר financialכַּספִּי choicesבחירות, medicalרְפוּאִי choicesבחירות.
153
373000
3000
בחירות פיננסיות גרועות, בחירות רפואיות.
06:31
They're more likelyסָבִיר to chooseבחר things that make them lessפָּחוּת satisfiedמרוצה,
154
376000
3000
הם יטו לבחור דברים שיגרמו להם להיות פחות מרוצים,
06:34
even when they do objectivelyבאופן אובייקטיבי better.
155
379000
3000
אפליו כשאובייקטיבית מצבם השתפר.
06:37
The mainרָאשִׁי reasonסיבה for this
156
382000
2000
הסיבה המרכזית לכך
06:39
is because, we mightאולי enjoyלהנות gazingהִסתַכְּלוּת at those giantעֲנָק wallsקירות
157
384000
4000
היא שאנחנו אולי נהנים לבהות באותם קירות עצומים
06:43
of mayonnaisesמיונז, mustardsהחרדים, vinegarsחומץ, jamsריבות,
158
388000
2000
של מיונז, חרדל, חומץ, ריבה,
06:45
but we can't actuallyלמעשה do the mathמתמטיקה of comparingהשוואת and contrastingנוֹגֵד
159
390000
3000
אבל אנחנו לא באמת יכולים לחשב, להשוות ולהנגיד
06:48
and actuallyלמעשה pickingקטיף from that stunningמַדְהִים displayלְהַצִיג.
160
393000
4000
ובעצם לבחור מתוך התצוגה המהממת הזו.
06:52
So what I want to proposeלהציע to you todayהיום
161
397000
2000
אז מה שאני רוצה להציע לכם היום
06:54
are fourארבעה simpleפָּשׁוּט techniquesטכניקות --
162
399000
3000
הן 4 טכניקות פשוטות -
06:57
techniquesטכניקות that we have testedבָּדוּק in one way or anotherאַחֵר
163
402000
3000
טכניקות שבדקנו בצורה זו או אחרת
07:00
in differentשונה researchמחקר venuesמקומות --
164
405000
2000
במסלולי מחקר שונים -
07:02
that you can easilyבְּקַלוּת applyלהגיש מועמדות
165
407000
2000
שאתם יכולים בקלות ליישם
07:04
in your businessesעסקים.
166
409000
2000
בעסקים שלכם.
07:06
The first: Cutגזירה.
167
411000
2000
הראשון: קצצו.
07:08
You've heardשמע it said before,
168
413000
2000
כבר שמעתם את זה,
07:10
but it's never been more trueנָכוֹן than todayהיום,
169
415000
2000
אבל היום זה נכון יותר מתמיד,
07:12
that lessפָּחוּת is more.
170
417000
2000
פחות הוא יותר.
07:14
People are always upsetלהרגיז when I say, "Cutגזירה."
171
419000
3000
אנשים תמיד מתעצבנים כשאני אומרת "לקצץ."
07:17
They're always worriedמוּדְאָג they're going to loseלאבד shelfמַדָף spaceמֶרחָב.
172
422000
2000
הם תמיד מודאגים שהם יאבדו שטחי מדף.
07:19
But in factעוּבדָה, what we're seeingרְאִיָה more and more
173
424000
3000
אבל למעשה, מה שאנחנו רואים יותר ויותר
07:22
is that if you are willingמוּכָן to cutגזירה,
174
427000
2000
הוא שאם אתם מוכנים לקצץ,
07:24
get ridלְשַׁחְרֵר of those extraneousחִיצוֹנִי redundantמיותר optionsאפשרויות,
175
429000
2000
להיפתר מאותן אפשרויות מיותרות ובלתי נחוצות,
07:26
well there's an increaseלהגביר in salesמכירות,
176
431000
2000
אז ישנה עלייה במכירות,
07:28
there's a loweringהוֹרָדָה of costsעלויות,
177
433000
2000
יש ירידה בעלויות,
07:30
there is an improvementהַשׁבָּחָה of the choosingבְּחִירָה experienceניסיון.
178
435000
4000
יש שיפור של חוויית הבחירה.
07:34
When Proctorפרוקטור & Gambleלְהַמֵר
179
439000
2000
כשפרוקטור וגמבל
07:36
wentהלך from 26 differentשונה kindsמיני of Headרֹאשׁ & Shouldersכתפיים to 15,
180
441000
2000
עברו מ 26 סוגי הד אנד שולדרס ל 15,
07:38
they saw an increaseלהגביר in salesמכירות by 10 percentאָחוּז.
181
443000
3000
הם ראו עלייה של 10% במכירות.
07:41
When the Goldenזָהוּב Catחתול Corporationתַאֲגִיד
182
446000
2000
כשתאגיד גולדן קט
07:43
got ridלְשַׁחְרֵר of theirשֶׁלָהֶם 10 worst-sellingהגרוע ביותר מוכר catחתול litterאַשׁפָּה productsמוצרים,
183
448000
2000
נפתר מ10 מוצרי פסולת החתולים הפחות נמכרים,
07:45
they saw an increaseלהגביר in profitsרווחים
184
450000
2000
הם ראו עלייה ברווחים
07:47
by 87 percentאָחוּז --
185
452000
2000
של 87% -
07:49
a functionפוּנקצִיָה of bothשניהם increaseלהגביר in salesמכירות
186
454000
2000
תוצאה של עלייה במכירות
07:51
and loweringהוֹרָדָה of costsעלויות.
187
456000
2000
וירידה בעלויות.
07:53
You know, the averageמְמוּצָע groceryמַכּוֹלֶת storeחֲנוּת todayהיום
188
458000
2000
אתם יודעים, המכולת הממוצעת כיום
07:55
offersהצעות you 45,000 productsמוצרים.
189
460000
2000
מציעה לכם 45,000 מוצרים.
07:57
The typicalאופייני Walmartוולמארט todayהיום offersהצעות you 100,000 productsמוצרים.
190
462000
3000
חנות וולמרט טיפוסית מציעה לכם 100,000 מוצרים.
08:00
But the ninthט largestהגדול retailerקִמעוֹנַאִי,
191
465000
5000
אבל הקמעונאי התשיעי בגודלו,
08:05
the ninthט biggestהגדול ביותר retailerקִמעוֹנַאִי in the worldעוֹלָם todayהיום
192
470000
2000
התשיעי בגודל בעולם כיום,
08:07
is Aldiאלדי,
193
472000
2000
הוא אלדי,
08:09
and it offersהצעות you only 1,400 productsמוצרים --
194
474000
3000
והוא מציע לכם רק 1,400 מוצרים -
08:12
one kindסוג of cannedמְשׁוּמָר tomatoעגבנייה sauceרוטב.
195
477000
3000
סוג אחד של רסק עגבניות.
08:15
Now in the financialכַּספִּי savingsחיסכון worldעוֹלָם,
196
480000
2000
עכשיו, בעולם החסכון הפיננסי,
08:17
I think one of the bestהטוב ביותר examplesדוגמאות that has recentlyלאחרונה come out
197
482000
3000
אני חושבת שאחת הדוגמאות הטובות ביותר שיצאה לאחרונה
08:20
on how to bestהטוב ביותר manageלנהל the choiceבְּחִירָה offeringsהנפקות
198
485000
3000
על הדרך הטובה ביותר לנהל אפשרויות בחירה
08:23
has actuallyלמעשה been something that Davidדוד Laibsonלייבסון was heavilyבִּכְבֵדוּת involvedמְעוּרָב in designingתִכנוּן,
199
488000
3000
היתה בעצם משהו שדייויד לייבסון היה מעורב מאוד בתכנונו,
08:26
whichאיזה was the programתָכְנִית that they have at Harvardהרווארד.
200
491000
2000
וזאת התכנית שקיימת בהרווארד.
08:28
Everyכֹּל singleיחיד Harvardהרווארד employeeעוֹבֵד
201
493000
2000
כל עובד בהרווארד
08:30
is now automaticallyבאופן אוטומטי enrolledנרשם
202
495000
2000
נרשם כיום אוטומטית
08:32
in a lifecycleמעגל החיים fundקֶרֶן.
203
497000
2000
לקרן נאמנות.
08:34
For those people who actuallyלמעשה want to chooseבחר,
204
499000
2000
למי שרוצה באמת לבחור,
08:36
they're givenנָתוּן 20 fundsכְּסָפִים,
205
501000
2000
ניתנות 20 אופציות של קרנות,
08:38
not 300 or more fundsכְּסָפִים.
206
503000
2000
לא 300 קרנות או יותר.
08:40
You know, oftenלעתים קרובות, people say,
207
505000
2000
אתם יודעים, לפעמים אנשים אומרים
08:42
"I don't know how to cutגזירה.
208
507000
2000
"אני לא יודע איך לצמצם.
08:44
They're all importantחָשׁוּב choicesבחירות."
209
509000
2000
הן כולן אפשרויות בחירה חשובות."
08:46
And the first thing I do is I askלִשְׁאוֹל the employeesעובדים,
210
511000
3000
והדבר הראשון שאני עושה הוא לשאול את העובדים,
08:49
"Tell me how these choicesבחירות are differentשונה from one anotherאַחֵר.
211
514000
2000
"תאמרו לי איך האפשרויות האלה שונות זו מזו.
08:51
And if your employeesעובדים can't tell them apartמלבד,
212
516000
2000
ואם העובדים שלכם לא יכולים להבחין בינהן,
08:53
neitherלא זה ולא זה can your consumersהצרכנים."
213
518000
3000
אז כך גם הצרכנים שלכם."
08:56
Now before we startedהתחיל our sessionמוֹשָׁב this afternoonאחרי הצהריים,
214
521000
3000
עכשיו, לפני שהתחלנו בהרצאה שלנו היום,
08:59
I had a chatלְשׂוֹחֵחַ with Garyגארי.
215
524000
2000
דיברתי עם גארי.
09:01
And Garyגארי said that he would be willingמוּכָן
216
526000
3000
וגארי אמר לי שהוא היה מוכן
09:04
to offerהַצָעָה people in this audienceקהל
217
529000
2000
להציע לאנשים בקהל
09:06
an all-expenses-paidכל ההוצאות שולמו freeחופשי vacationחוּפשָׁה
218
531000
3000
חופשה חינם הכל כלול
09:09
to the mostרוב beautifulיפה roadכְּבִישׁ in the worldעוֹלָם.
219
534000
4000
לדרך היפה ביותר בעולם.
09:13
Here'sהנה a descriptionתיאור of the roadכְּבִישׁ.
220
538000
3000
הנה התיאור של הדרך.
09:16
And I'd like you to readלקרוא it.
221
541000
2000
ואני רוצה שתקראו אותו.
09:18
And now I'll give you a fewמְעַטִים secondsשניות to readלקרוא it
222
543000
2000
ואני אתן לכם כמה שניות לקרוא,
09:20
and then I want you to clapלִטפּוֹחַ your handsידיים
223
545000
2000
ואז תמחאו כפיים
09:22
if you're readyמוּכָן to take Garyגארי up on his offerהַצָעָה.
224
547000
2000
אתם מקבלים את ההצעה של גארי.
09:24
(Lightאוֹר clappingמחא כפיים)
225
549000
2000
(מחיאות קלות)
09:26
Okay. Anybodyמִישֶׁהוּ who'sמי זה readyמוּכָן to take him up on his offerהַצָעָה.
226
551000
3000
אוקיי. כל מי שמוכן לקבל את ההצעה.
09:29
Is that all?
227
554000
2000
זה הכל?
09:31
All right, let me showלְהַצִיג you some more about this.
228
556000
3000
אוקיי, תנו לי להראות לכם עוד כמה פרטים.
09:34
(Laughterצחוק)
229
559000
3000
(צחוק)
09:37
You guys knewידע there was a trickטריק, didn't you.
230
562000
3000
ידעתם שיהיה כאן טריק, נכון?
09:44
(Honkלִצְפּוֹר)
231
569000
2000
(צפירה)
09:46
Now who'sמי זה readyמוּכָן to go on this tripטיול.
232
571000
3000
עכשיו מי מוכן לצאת לטיול הזה?
09:49
(Applauseתְשׁוּאוֹת)
233
574000
2000
(מחיאות כפיים)
09:51
(Laughterצחוק)
234
576000
2000
(צחוק)
09:53
I think I mightאולי have actuallyלמעשה heardשמע more handsידיים.
235
578000
3000
אני חושבת ששמעתי יותר מחיאות כפיים.
09:56
All right.
236
581000
2000
אוקיי.
09:58
Now in factעוּבדָה,
237
583000
2000
עכשיו, אובייקטיבית,
10:00
you had objectivelyבאופן אובייקטיבי more informationמֵידָע
238
585000
2000
היה לכם יותר מידע
10:02
the first time around than the secondשְׁנִיָה time around,
239
587000
2000
בסבב הראשון מאשר בשני,
10:04
but I would ventureמיזם to guessלְנַחֵשׁ
240
589000
2000
אבל אני מוכנה להסתכן ולנחש
10:06
that you feltהרגיש that it was more realאמיתי the secondשְׁנִיָה time around.
241
591000
4000
שהרגשתם שזה יותר אמיתי בסבב השני.
10:10
Because the picturesתמונות madeעָשׂוּי it feel
242
595000
2000
כי התמונות גרמו
10:12
more realאמיתי to you.
243
597000
2000
לתחושה מציאותית יותר.
10:14
Whichאיזה bringsמביא me to the secondשְׁנִיָה techniqueטֶכנִיקָה
244
599000
2000
וזה מביא אותי לטכניקה השנייה
10:16
for handlingטיפול the choiceבְּחִירָה overloadלהעמיס יותר מדי problemבְּעָיָה,
245
601000
2000
להתמודדות עם בעיית עומס הבחירה,
10:18
whichאיזה is concretizationקונקרטיזציה.
246
603000
2000
והיא קונקרטיזציה.
10:20
That in orderלהזמין for people to understandמבין
247
605000
2000
כדי שאנשים יוכלו להבין
10:22
the differencesהבדלים betweenבֵּין the choicesבחירות,
248
607000
2000
את ההבדלים בין הבחירות,
10:24
they have to be ableיכול to understandמבין
249
609000
2000
הם צריכים להיות מסוגלים להבין
10:26
the consequencesהשלכות associatedהמשויך with eachכל אחד choiceבְּחִירָה,
250
611000
3000
את ההשלכות הקשורות לכל בחירה,
10:29
and that the consequencesהשלכות need to be feltהרגיש
251
614000
3000
וההשלכות הללו צריכות להיות
10:32
in a vividבָּהִיר sortסוג of way, in a very concreteבטון way.
252
617000
4000
מוחשיות, באופן חי מאוד.
10:36
Why do people spendלְבַלוֹת an averageמְמוּצָע of 15 to 30 percentאָחוּז more
253
621000
3000
למה אנשים מבזבזים בממוצע 15-30% יותר
10:39
when they use an ATMכַּספּוֹמָט cardכַּרְטִיס or a creditאַשׁרַאי cardכַּרְטִיס
254
624000
2000
כשהם קונים עם כרטיס אשראי
10:41
as opposedמִתנַגֵד to cashכסף מזומן?
255
626000
2000
לעומת קנייה במזומן?
10:43
Because it doesn't feel like realאמיתי moneyכֶּסֶף.
256
628000
2000
כי זה לא מרגיש להם כמו כסף אמיתי.
10:45
And it turnsפונה out
257
630000
2000
ומתברר
10:47
that makingהֲכָנָה it feel more concreteבטון
258
632000
2000
שכשהופכים את זה ליותר מוחשי
10:49
can actuallyלמעשה be a very positiveחִיוּבִי toolכְּלִי
259
634000
2000
זה יכול להיות כלי מאוד חיובי
10:51
to use in gettingמקבל people to saveלשמור more.
260
636000
2000
שיגרום לאנשים לחסוך יותר.
10:53
So a studyלימוד that I did with Shlomoשלמה Benartziבנרצי
261
638000
2000
אז מחקר שערכתי עם שלמה בן-ארצי
10:55
and Alessandroאלסנדרו Previteroהקודם,
262
640000
2000
ואלסנדרו פרביטרו,
10:57
we did a studyלימוד with people at INGING --
263
642000
4000
ערכנו מחקר עם אנשים ב ING (בנק) -
11:01
employeesעובדים that are all workingעובד at INGING --
264
646000
3000
עובדים בחברת ING -
11:04
and now these people were all in a sessionמוֹשָׁב
265
649000
2000
וכל העובדים האלה השתתפו בסדנא
11:06
where they're doing enrollmentהַרשָׁמָה for theirשֶׁלָהֶם 401(k) planלְתַכְנֵן.
266
651000
3000
של הרשמה לתכנית פנסיה 401(k).
11:09
And duringבְּמַהֲלָך that sessionמוֹשָׁב,
267
654000
2000
ובמהלך הסדנא הזו,
11:11
we keptשמר the sessionמוֹשָׁב exactlyבְּדִיוּק the way it used to be,
268
656000
2000
השארנו את הסדנא בדיוק כפי שהיתה,
11:13
but we addedהוסיף one little thing.
269
658000
3000
אבל הוספנו פרט קטן.
11:16
The one little thing we addedהוסיף
270
661000
3000
הפרט הקטן שהוספנו
11:19
was we askedשאל people
271
664000
2000
היה שביקשנו מאנשים
11:21
to just think about all the positiveחִיוּבִי things that would happenלִקְרוֹת in your life
272
666000
3000
לחשוב על כל הדברים החיוביים שיקרו בחייהם
11:24
if you savedנשמר more.
273
669000
2000
אילו היו חוסכים יותר.
11:26
By doing that simpleפָּשׁוּט thing,
274
671000
3000
בשל התרגיל הפשוט הזה,
11:29
there was an increaseלהגביר in enrollmentהַרשָׁמָה by 20 percentאָחוּז
275
674000
3000
חלה עלייה של 20% בהרשמה
11:32
and there was an increaseלהגביר in the amountכמות of people willingמוּכָן to saveלשמור
276
677000
3000
והיתה עלייה של כמות האנשים שרצו לחסוך
11:35
or the amountכמות that they were willingמוּכָן to put down into theirשֶׁלָהֶם savingsחיסכון accountחֶשְׁבּוֹן
277
680000
3000
או של הסכום שהם הסכימו לשים בתוכנית החסכון שלהם
11:38
by fourארבעה percentאָחוּז.
278
683000
2000
של 4%.
11:40
The thirdשְׁלִישִׁי techniqueטֶכנִיקָה: Categorizationסיווג.
279
685000
3000
הטכניקה השלישית: קטגוריזציה.
11:43
We can handleידית more categoriesקטגוריות
280
688000
3000
אנחנו יכולים להתמודד עם יותר קטגוריות
11:46
than we can handleידית choicesבחירות.
281
691000
2000
מאשר עם אפשרויות בחירה.
11:48
So for exampleדוגמא,
282
693000
2000
אז לדוגמא,
11:50
here'sהנה a studyלימוד we did in a magazineמגזין aisleמַעֲבָר.
283
695000
2000
הנה מחקר שערכנו באיזור המגזינים.
11:52
It turnsפונה out that in WegmansWegmans groceryמַכּוֹלֶת storesחנויות
284
697000
2000
מתברר שבמכולות של ווגמן
11:54
up and down the northeastצְפוֹן מִזרָח corridorפְּרוֹזדוֹר,
285
699000
2000
בפרוזדור הצפון מזרחי,
11:56
the magazineמגזין aislesמעברים rangeטווח anywhereבְּכָל מָקוֹם
286
701000
2000
נמצא איזור המגזינים הכולל
11:58
from 331 differentשונה kindsמיני of magazinesכתבי עת
287
703000
2000
מ331 מגזינים שונים
12:00
all the way up to 664.
288
705000
3000
עד 664.
12:03
But you know what?
289
708000
2000
אבל אתם יודעים?
12:05
If I showלְהַצִיג you 600 magazinesכתבי עת
290
710000
2000
אם אראה לכם 600 מגזינים
12:07
and I divideלחלק them up into 10 categoriesקטגוריות,
291
712000
3000
מחולקים ל10 קטגוריות,
12:10
versusנגד I showלְהַצִיג you 400 magazinesכתבי עת
292
715000
2000
לעומת 400 מגזינים
12:12
and divideלחלק them up into 20 categoriesקטגוריות,
293
717000
3000
מחולקים ל20 קטגוריות,
12:15
you believe that I have givenנָתוּן you
294
720000
2000
אתם תחשבו שנתתי לכם
12:17
more choiceבְּחִירָה and a better choosingבְּחִירָה experienceניסיון
295
722000
2000
יותר בחירה וחווית בחירה טובה יותר
12:19
if I gaveנתן you the 400
296
724000
2000
אם אתן לכם את ה 400
12:21
than if I gaveנתן you the 600.
297
726000
2000
לעומת ה 600.
12:23
Because the categoriesקטגוריות tell me how to tell them apartמלבד.
298
728000
3000
כי הקטגוריות אומרות לי איך להבחין בינהם.
12:28
Here are two differentשונה jewelryתכשיט displaysמציג.
299
733000
3000
הנה שתי תצוגות שונות של תכשיטים.
12:31
One is calledשקוראים לו "Jazzג'ֶז" and the other one is calledשקוראים לו "Swingנַדְנֵדָה."
300
736000
3000
האחת נקראת "ג'ז", והשנייה נקראת "סווינג."
12:34
If you think the displayלְהַצִיג on the left is Swingנַדְנֵדָה
301
739000
3000
אם אתם חושבים שהתצוגה משמאל היא סווינג
12:37
and the displayלְהַצִיג on the right is Jazzג'ֶז,
302
742000
3000
ומימין זה ג'ז,
12:40
clapלִטפּוֹחַ your handsידיים.
303
745000
2000
מחאו כפיים.
12:42
(Lightאוֹר Clappingמחא כפיים)
304
747000
2000
(מעט מחיאות)
12:44
Okay, there's some.
305
749000
2000
אוקיי, יש כמה.
12:46
If you think the one on the left is Jazzג'ֶז and the one on the right is Swingנַדְנֵדָה,
306
751000
2000
אם אתם חושבים שמשמאל זה ג'ז ומימין סווינג,
12:48
clapלִטפּוֹחַ your handsידיים.
307
753000
2000
מחאו כפיים.
12:50
Okay, a bitbit more.
308
755000
2000
אוקיי, קצת יותר.
12:52
Now it turnsפונה out you're right.
309
757000
2000
אז מתברר שאתם צודקים.
12:54
The one on the left is Jazzג'ֶז and the one on the right is Swingנַדְנֵדָה,
310
759000
2000
משמאל זה ג'ז ומימין זה סווינג,
12:56
but you know what?
311
761000
2000
אבל אתם יודעים מה?
12:58
This is a highlyמְאוֹד uselessחֲסַר תוֹעֶלֶת categorizationסיווג schemeתָכְנִית.
312
763000
3000
החלוקה הזו לקטגוריות ממש חסרת ערך.
13:01
(Laughterצחוק)
313
766000
2000
(צחוק)
13:03
The categoriesקטגוריות need to say something
314
768000
3000
הקטגוריות צריכות לומר משהו
13:06
to the chooserבוחר, not the choice-makerיצרנית הבחירה.
315
771000
3000
לבוחר, לא ליוצר הבחירות.
13:09
And you oftenלעתים קרובות see that problemבְּעָיָה
316
774000
2000
ולעיתים קרובות אתם רואים את הבעיה הזו
13:11
when it comesבא down to those long listsרשימות of all these fundsכְּסָפִים.
317
776000
3000
כשמגיעים לרשימות הארוכות של כל הקרנות האלה.
13:14
Who are they actuallyלמעשה supposedאמור to be informingהַלשָׁנָה?
318
779000
4000
את מי הן אמורות ליידע?
13:18
My fourthרביעי techniqueטֶכנִיקָה: Conditionמַצָב for complexityמוּרכָּבוּת.
319
783000
3000
הטכניקה הרביעית שלי: התנייה למורכבות.
13:21
It turnsפונה out we can actuallyלמעשה
320
786000
2000
מתברר שאנחנו בעצם מסוגלים
13:23
handleידית a lot more informationמֵידָע than we think we can,
321
788000
2000
להתמודד עם הרבה יותר מידע ממה שאנחנו חושבים,
13:25
we'veיש לנו just got to take it a little easierקל יותר.
322
790000
2000
רק צריך לקחת את זה יותר בקלות.
13:27
We have to graduallyבאופן הדרגתי increaseלהגביר the complexityמוּרכָּבוּת.
323
792000
3000
אנחנו צריכים בהדרגה להעלות את המורכבות.
13:30
I'm going to showלְהַצִיג you one exampleדוגמא of what I'm talkingשִׂיחָה about.
324
795000
3000
אראה לכם בדוגמא אחת למה אני מתכוונת.
13:33
Let's take a very, very complicatedמסובך decisionהַחְלָטָה:
325
798000
2000
בואו ניקח החלטה מאוד מסובכת:
13:35
buyingקְנִיָה a carאוטו.
326
800000
2000
קניית רכב.
13:37
Here'sהנה a Germanגֶרמָנִיָת carאוטו manufacturerיַצרָן
327
802000
2000
הנה יצרן רכב גרמני
13:39
that givesנותן you the opportunityהִזדַמְנוּת to completelyלַחֲלוּטִין customהמותאם אישית make your carאוטו.
328
804000
3000
שנותן לכם הזדמנות לייצר בהזמנה אישית את הרכב שלכם.
13:42
You've got to make 60 differentשונה decisionsהחלטות,
329
807000
2000
אתם צריכים לקבל 60 החלטות שונות,
13:44
completelyלַחֲלוּטִין make up your carאוטו.
330
809000
2000
לעצב מהיסוד את הרכב שלכם.
13:46
Now these decisionsהחלטות varyלְהִשְׁתַנוֹת
331
811000
2000
עכשיו ההחלטות האלה שונות
13:48
in the numberמספר of choicesבחירות that they offerהַצָעָה perלְכָל decisionהַחְלָטָה.
332
813000
3000
במספר הבחירות שהן מציעות לכל החלטה.
13:51
Carאוטו colorsצבעים, exteriorחִיצוֹנִי carאוטו colorsצבעים --
333
816000
2000
צבע הרכב, הצבע החיצוני -
13:53
I've got 56 choicesבחירות.
334
818000
2000
יש לי 56 אפשרויות בחירה.
13:55
Enginesמנועים, gearshiftמוט הילוכים -- fourארבעה choicesבחירות.
335
820000
3000
מנועים, הילוכים - 4 אפשרויות.
13:58
So now what I'm going to do
336
823000
2000
אז מה שאעשה עכשיו
14:00
is I'm going to varyלְהִשְׁתַנוֹת the orderלהזמין in whichאיזה these decisionsהחלטות appearלְהוֹפִיעַ.
337
825000
3000
זה לשנות את הסדר בו ההחלטות האלה מופיעות.
14:03
So halfחֲצִי of the customersלקוחות
338
828000
2000
אז חצי מהלקוחות
14:05
are going to go from highגָבוֹהַ choiceבְּחִירָה, 56 carאוטו colorsצבעים,
339
830000
2000
יעלו מבחירה מרובה, 56 צבעי רכב,
14:07
to lowנָמוּך choiceבְּחִירָה, fourארבעה gearshiftsהילוכים.
340
832000
3000
לבחירה מעטה, 4 תיבות הילוכים.
14:10
The other halfחֲצִי of the customersלקוחות
341
835000
2000
חצי אחר מהלקוחות
14:12
are going to go from lowנָמוּך choiceבְּחִירָה, fourארבעה gearshiftsהילוכים,
342
837000
2000
ירדו מבחירה מעטה, 4 תיבות הילוכים,
14:14
to 56 carאוטו colorsצבעים, highגָבוֹהַ choiceבְּחִירָה.
343
839000
3000
ל 56 צבעי רכב, בחירה מרובה.
14:17
What am I going to look at?
344
842000
2000
על מה אני אסתכל?
14:19
How engagedמְאוּרָס you are.
345
844000
2000
עד כמה אתם מעורבים.
14:21
If you keep hittingלהכות the defaultבְּרִירַת מֶחדָל buttonלַחְצָן perלְכָל decisionהַחְלָטָה,
346
846000
3000
אם אתם לוחצים כל הזמן על כפתור ברירת המחדל לכל החלטה,
14:24
that meansאומר you're gettingמקבל overwhelmedהמום,
347
849000
2000
זה אומר שאתם המומים,
14:26
that meansאומר I'm losingלאבד you.
348
851000
2000
זה אומר שאני מאבדת אתכם.
14:28
What you find
349
853000
2000
מה שמוצאים
14:30
is the people who go from highגָבוֹהַ choiceבְּחִירָה to lowנָמוּך choiceבְּחִירָה,
350
855000
2000
הוא שמי שעובר מבחירה מרובה לבחירה מעטה,
14:32
they're hittingלהכות that defaultבְּרִירַת מֶחדָל buttonלַחְצָן over and over and over again.
351
857000
3000
לוחצים על ברירת המחדל שוב ושוב ושוב.
14:35
We're losingלאבד them.
352
860000
2000
אנחנו מאבדים אותם.
14:37
They go from lowנָמוּך choiceבְּחִירָה to highגָבוֹהַ choiceבְּחִירָה,
353
862000
2000
אלה שעוברים מבחירה מעטה לבחירה מרובה,
14:39
they're hangingתְלִיָה in there.
354
864000
2000
מחזיקים מעמד.
14:41
It's the sameאותו informationמֵידָע. It's the sameאותו numberמספר of choicesבחירות.
355
866000
3000
זה אותו המידע. זו אותה כמות בחירות.
14:44
The only thing that I have doneבוצע
356
869000
2000
הדבר היחיד שעשיתי
14:46
is I have variedמגוון the orderלהזמין
357
871000
2000
הוא לשנות את הסדר
14:48
in whichאיזה that informationמֵידָע is presentedמוצג.
358
873000
2000
בו מוצג המידע.
14:50
If I startהַתחָלָה you off easyקַל,
359
875000
2000
אם אני מתחילה בקלות,
14:52
I learnלִלמוֹד how to chooseבחר.
360
877000
2000
אני יכולה ללמוד איך לבחור.
14:54
Even thoughאם כי choosingבְּחִירָה gearshiftמוט הילוכים
361
879000
3000
למרות שבחירת תיבת הילוכים
14:57
doesn't tell me anything about my preferencesהעדפות for interiorפְּנִים decorתַפאוּרָה,
362
882000
3000
לא קשורה כלל להעדפות שלי בעיצוב פנים,
15:00
it still preparesמכין me for how to chooseבחר.
363
885000
3000
זה עדיין מלמד אותי איך לבחור.
15:03
It alsoגַם getsמקבל me excitedנִרגָשׁ about this bigגָדוֹל productמוצר that I'm puttingלשים togetherיַחַד,
364
888000
3000
זה גם מלהיב אותי לגבי המוצר הגדול הזה שאני מרכיבה,
15:06
so I'm more willingמוּכָן to be motivatedמוטיבציה
365
891000
2000
אז יש לי יותר מוטיבציה
15:08
to be engagedמְאוּרָס.
366
893000
2000
להיות מעורבת בתהליך.
15:10
So let me recapלסכם.
367
895000
2000
אז תנו לי לסכם.
15:12
I have talkedדיבר about fourארבעה techniquesטכניקות
368
897000
3000
דיברתי על 4 טכניקות
15:15
for mitigatingמקלים the problemבְּעָיָה of choiceבְּחִירָה overloadלהעמיס יותר מדי --
369
900000
3000
להתמודדות עם בעיית עומס הבחירה -
15:18
cutגזירה -- get ridלְשַׁחְרֵר of the extraneousחִיצוֹנִי alternativesחלופות;
370
903000
3000
קצצו - תיפטרו מאלטרנטיבות מיותרות.
15:21
concretizeקונקרטיזציה -- make it realאמיתי;
371
906000
3000
תהפכו לקונקרטי - מוחשיות.
15:24
categorizeלְסַוֵג -- we can handleידית more categoriesקטגוריות, lessפָּחוּת choicesבחירות;
372
909000
4000
קטגוריזציה - אנחנו יכולים להתמודד עם יותר קטגוריות, פחות בחירות.
15:28
conditionמַצָב for complexityמוּרכָּבוּת.
373
913000
3000
התניה למורכבות.
15:31
All of these techniquesטכניקות that I'm describingהמתאר to you todayהיום
374
916000
3000
כל הטכניקות האלה שתיארתי בפניכם
15:34
are designedמְעוּצָב to help you manageלנהל your choicesבחירות --
375
919000
3000
מיועדות לסייע לכם לנהל את בחירותיכם -
15:37
better for you, you can use them on yourselfעַצמְךָ,
376
922000
3000
זה טוב לבחירות שלכם,
15:40
better for the people that you are servingמָנָה.
377
925000
2000
זה טוב לבחירות של האנשים שאתם משרתים.
15:42
Because I believe that the keyמַפְתֵחַ
378
927000
2000
כי אני מאמינה שהמפתח
15:44
to gettingמקבל the mostרוב from choiceבְּחִירָה
379
929000
2000
למיקסום בחירה
15:46
is to be choosyבַּררָנִי about choosingבְּחִירָה.
380
931000
3000
הוא להיות בררן לגבי ברירות.
15:49
And the more we're ableיכול to be choosyבַּררָנִי about choosingבְּחִירָה
381
934000
2000
וככל שנוכל להיות יותר בררניים לגבי ברירות,
15:51
the better we will be ableיכול
382
936000
2000
כך נצליח יותר
15:53
to practiceלְתַרְגֵל the artאומנות of choosingבְּחִירָה.
383
938000
2000
במלאכת הבחירה.
15:55
Thank you very much.
384
940000
2000
תודה רבה לכם.
15:57
(Applauseתְשׁוּאוֹת)
385
942000
2000
(מחיאות כפיים)
Translated by Sigal Tifferet
Reviewed by Ido Dekkers

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Sheena Iyengar - Psycho-economist
Sheena 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" >>

More profile about the speaker
Sheena Iyengar | Speaker | TED.com