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

شینا لینگار: چۆن هەڵبژاردن ئاسانتر بکەین

Filmed:
2,749,817 views

هەموو باشترین بەرهەم و ئەزموونمان ئەوێت -- بەڵام کاتێک ٧٠٠ هەڵبژاردن یەتە بەردەممان، بەکاربەرەکە دائەمێنێت. بە توێژینەوەیەکی نوێی سەرنجڕاکێش، شینا للینگار نیشانی ئەیات چۆن بزنس و چەندین لایەنی تری ژیان بە هەڵبژاردنی دروست باشتر ئەبێت.
- 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 many choices you make
0
0
2000
ئەزانن چەند هەڵبژاردن ئەکەن
00:17
in a typical day?
1
2000
3000
لە ڕۆژێکی ئاساییدا؟
00:20
Do you know how many choices you make
2
5000
2000
ئەزانن چەند هەڵبژاردن ئەکەن
00:22
in typical week?
3
7000
2000
لە هەفتەیەکی ئاساییدا؟
00:24
I recently did a survey
4
9000
2000
بەم دواییە سەرژمێرییەکم کرد
00:26
with over 2,000 Americans,
5
11000
2000
لەسەر زیاتر لە ٢٠٠٠ ئەمریکی، و
00:28
and the average number of choices
6
13000
2000
بە تێکڕا ژمارەی ئەو هەڵبژاردنانەی
00:30
that the typical American reports making
7
15000
2000
کە ئەمریکییەکی ئاسایی ئەیکات
00:32
is about 70 in a typical day.
8
17000
3000
لە ڕۆژێکی ئاساییدا نزیکی ٧٠ هەڵبژاردنە.
00:35
There was also recently a study done with CEOs
9
20000
4000
هەروەها بەم دواییە توێژینەوەیەکیش
کراوە لەسەر بەڕێوبەرەکان
00:39
in which they followed CEOs around for a whole week.
10
24000
3000
کە بۆ ماوەی هەفتەیەک
لەگەڵ بەڕێوبەرەکاندا بوون. و
00:42
And these scientists simply documented all the various tasks
11
27000
3000
ئەم توێژەرەوانە هەموو ئەو
کارە هەمەجۆرانەیان تۆمارکردووە
00:45
that these CEOs engaged in
12
30000
2000
کە بەڕێوبەرەکان ئەنجامیان داوە و
00:47
and how much time they spent engaging
13
32000
2000
چەندێک کاتیان بەسەر بردووە
00:49
in making decisions related to these tasks.
14
34000
2000
لە بڕیاردانی پەیوەست بەم کارانەوە. و
00:51
And they found that the average CEO
15
36000
3000
بۆیان دەرکەوتووە بەڕێوبەرێکی ئاسایی
00:54
engaged in about 139 tasks in a week.
16
39000
3000
نزیکەی ١٣٩ بڕیار ئەیات لە هەفتەیەکا.
00:57
Each task was made up of many, many, many sub-choices of course.
17
42000
4000
بێگومان هەر کارێکیشیان چەندین
هەڵبژاردنی بچووکی تێدا بووە.
01:01
50 percent of their decisions
18
46000
2000
لەسەدا ٥٠ی بڕیارەکانیان
01:03
were made in nine minutes or less.
19
48000
3000
لە نۆ خولەک یان کەمتردا بووە.
01:06
Only about 12 percent of the decisions
20
51000
3000
تەنیا لەسەدا ١٢ی بڕیارەکانیان
01:09
did they make an hour or more of their time.
21
54000
4000
کاتژمێرێک یان زیاتریان
پێوە بەسەربردووە.
01:13
Think about your own choices.
22
58000
2000
بیر لە هەڵبژاردنەکانی خۆتان بکەنەوە.
01:15
Do you know how many choices
23
60000
2000
ئەزانیت چەندێک لەو بڕیارانەی ئەیەیت
01:17
make it into your nine minute category
24
62000
2000
ئەچێتە پۆڵێنی نۆ خولەکەکەتەوە و
01:19
versus your one hour category?
25
64000
2000
چەندێکیشی دەچێتە پۆڵێنی یەک کاتژمێرییەوە؟
01:21
How well do you think you're doing
26
66000
2000
پێتوایە چەندێک کارا بیت
01:23
at managing those choices?
27
68000
3000
لە هەڵسەنگاندنی بڕیارەکانت؟
01:26
Today I want to talk
28
71000
2000
ئەمڕۆ ئەمەوێ قسە بکەم
01:28
about one of the biggest modern day choosing problems that we have,
29
73000
3000
لەسەر یەکێک لە گەورەترین
کێشەکانی بڕیاردان لەم ڕۆژەدا،
01:31
which is the choice overload problem.
30
76000
2000
کە کێشەی زۆربوونی هەڵبژاردنەکانە.
01:33
I want to talk about the problem
31
78000
2000
ئەمەوێ قسەتان بۆ بکەم
لەسەر کێشەکە و
01:35
and some potential solutions.
32
80000
2000
هەندێک لە چارەسەرەکانی
دەکرێت بەکاربێت.
01:37
Now as I talk about this problem,
33
82000
2000
ئێستا کاتێک باسی ئەم کێشەیە ئەکەم،
01:39
I'm going to have some questions for you
34
84000
2000
چەند پرسیارێکم ئەبێت بۆتان و
01:41
and I'm going to want to know your answers.
35
86000
3000
ئەمەوێ بزانم وەڵامەکانتان چی ئەبێت.
01:44
So when I ask you a question,
36
89000
2000
کەواتە کاتێک پرسیارێکتان لێئەکەم،
01:46
since I'm blind,
37
91000
2000
لەبەر ئەوەی نابینام،
01:48
only raise your hand if you want to burn off some calories.
38
93000
3000
ئەگەر ویستتان تۆزێک وزە بسوتێنن
هەر دەستتان بەرزکەنەوە.
01:51
(Laughter)
39
96000
3000
(پێکەنین)
01:54
Otherwise, when I ask you a question,
40
99000
2000
ئەگەرنا، کە پرسیارێکتان لێئەکەم، و
01:56
and if your answer is yes,
41
101000
2000
ئەگەر وەڵامەکەتان بەڵێبێت،
01:58
I'd like you to clap your hands.
42
103000
2000
ئەمەوێت چەپڵە لێبەن.
02:00
So for my first question for you today:
43
105000
3000
کەواتە یەکەم پرسیارم بۆتان ئەمڕۆ:
02:03
Are you guys ready to hear about the choice overload problem?
44
108000
3000
ئامادەن گوێبگرن لە کێشەی زۆربوونی
هەڵبژاردنەکانی پێویستە بیکەن؟
02:06
(Applause)
45
111000
2000
(چەپڵەلێدان)
02:08
Thank you.
46
113000
2000
زۆر سوپاس.
02:11
So when I was a graduate student at Stanford University,
47
116000
2000
ئەوکاتەی دەرچوویەکی زانکۆی ستانفۆرد بووم،
02:13
I used to go to this very, very upscale grocery store;
48
118000
3000
ئەچووم بۆ ئەم کۆگای خواردنە
کە بۆ کەسە پارەدارەکان بوو؛
02:16
at least at that time it was truly upscale.
49
121000
2000
ئەوکاتەی کە بەڕاستی بۆ
کەسە پارەدارەکان بوو.
02:18
It was a store called Draeger's.
50
123000
3000
کۆگایەک بوو پێی دەوترا درایگەر.
02:21
Now this store, it was almost like going to an amusement park.
51
126000
3000
ئەم کۆگایە، وەک ئەوە وابوو
بچیت بۆ شاری یاری.
02:24
They had 250 different kinds of mustards and vinegars
52
129000
3000
٢٥٠ جۆری جیا لە خەردلە و
سرکە و زیاتر لە
02:27
and over 500 different kinds
53
132000
2000
٥٠٠ جۆر لە هەموو جۆرەکانی
02:29
of fruits and vegetables
54
134000
2000
میوە و سەوزەیان هەبوو،
02:31
and more than two dozen different kinds of bottled water --
55
136000
3000
زیاتر لە دوو دەرزەن جۆری جیا
لە ئاوی دەبە و
02:34
and this was during a time when we actually used to drink tap water.
56
139000
4000
ئەمەش لە ماوەیەکدا بوو کە زۆربەی
خەڵک ئاوی بەلۆعەی ئەخواردەوە.
02:38
I used to love going to this store,
57
143000
3000
حەزم لەوە بوو بچم بۆ ئەم کۆگایە،
02:41
but on one occasion I asked myself,
58
146000
2000
بەڵام جارێکیان لەخۆمم پرسی،
02:43
well how come you never buy anything?
59
148000
2000
باشە چۆن هیچ جارێک
هیچ شتێک ناکڕیت؟
02:45
Here's their olive oil aisle.
60
150000
2000
ئەمە ڕاڕەوی زەیتی زەیتوونەکەیانە.
02:47
They had over 75 different kinds of olive oil,
61
152000
2000
زیاتر لە ٧٥ جۆری جیاواز لە
زەیتی زەیتوونیان هەبوو،
02:49
including those that were in a locked case
62
154000
2000
بەوانەشەوە کە لە سندوقێکدا بوون و
02:51
that came from thousand-year-old olive trees.
63
156000
4000
هی درەختە زەیتونە هەزار ساڵ
کۆنەکانەوە هاتبوو.
02:55
So I one day decided to pay a visit to the manager,
64
160000
2000
بۆیە ڕۆژێک بڕیارم یا
سەردانی بەڕێوبەرەکە بکەم، و
02:57
and I asked the manager,
65
162000
2000
لە بەڕێوبەرەکەم پرسی،
02:59
"Is this model of offering people all this choice really working?"
66
164000
3000
"ئایا ئەم مۆدێلی پێشکەشکردنی
ئەم هەموو هەڵبژاردنە بۆ خەڵک سەرکەوتووە؟"
03:02
And he pointed to the busloads of tourists
67
167000
2000
ئەویش ئاماژەی کرد بۆ
03:04
that would show up everyday,
68
169000
2000
ئەو هەموو گەشتیارانەی کە
ڕۆژانە ئەهاتن،
03:06
with cameras ready usually.
69
171000
2000
زۆربەی کاتیش بە کامێراوە.
03:08
We decided to do a little experiment,
70
173000
3000
بڕیارمان یا تاقیکردنەوەیەکی
بچووک بکەین، و
03:11
and we picked jam for our experiment.
71
176000
2000
مرەبامان هەڵبژارد بۆ تاقیکردنەوەکە.
03:13
Here's their jam aisle.
72
178000
2000
ئەمە ڕاڕەوەکەیە کە
مرەبایان لێداناوە.
03:15
They had 348 different kinds of jam.
73
180000
2000
٣٤٨ جۆری جیاواز مرەبایان هەبوو.
03:17
We set up a little tasting booth
74
182000
2000
شوێنێکی بچووکمان دانا بۆ تامکردن
03:19
right near the entrance of the store.
75
184000
2000
لە نزیک شوێنی چوونەژوورەوە
بۆ ناو کۆگاکە.
03:21
We there put out six different flavors of jam
76
186000
2000
لەوێ شەش تامی جیاوازی مرەبامان دائەنا
03:23
or 24 different flavors of jam,
77
188000
3000
یان ٢٤ جۆر تامی جیاوازی مرەبا، و
03:26
and we looked at two things:
78
191000
2000
سەیری دوو شتمان دەکرد:
03:28
First, in which case
79
193000
2000
یەکەمیان، لە چ کاتێکدا
03:30
were people more likely to stop, sample some jam?
80
195000
3000
ئەگەری زیاتر ئەبوو خەڵک
بووەستن و مرەبا تاقیکەنەوە؟
03:33
More people stopped when there were 24, about 60 percent,
81
198000
3000
خەڵکی زیاتر ئەوەستان کاتێک
٢٤ دانە دانرابوو، لە سەدا ٦٠،
03:36
than when there were six,
82
201000
2000
وەک لە دانانی ٦ دانە،
03:38
about 40 percent.
83
203000
2000
کە لە سەدا ٤٠ی خەڵک دەوەستان بۆی.
03:40
The next thing we looked at
84
205000
2000
ئەوەی دواتر سەیرمان کرد ئەوەبوو
03:42
is in which case were people more likely
85
207000
2000
لە چ کاتێکدا ئەگەری زیاتر بوو خەڵک
03:44
to buy a jar of jam.
86
209000
2000
قتوێک مرەبا بکڕن.
03:46
Now we see the opposite effect.
87
211000
2000
ئێستا کاریگەری پێچەوانە دەبینین.
03:48
Of the people who stopped when there were 24,
88
213000
2000
لەوکەسانەی دەوەستان کاتێک
٢٤ جۆری لێبوو،
03:50
only three percent of them actually bought a jar of jam.
89
215000
3000
تەنیا لەسەدا ٣یان قتووە مرەباکەیان دەکڕی.
03:53
Of the people who stopped when there were six,
90
218000
3000
ئەوانەش کە بۆ شەش جۆر مرەباکە دەوەستان،
03:56
well now we saw that 30 percent of them
91
221000
2000
بینیمان کە لە سەدا ٣٠ی ئەو کەسانە
03:58
actually bought a jar of jam.
92
223000
2000
قتووە مرەباکەیان کڕی.
04:00
Now if you do the math,
93
225000
2000
ئێستا ئەگەر هەژماری بکەیت،
04:02
people were at least six times more likely to buy a jar of jam
94
227000
3000
ئەگەری کڕینی قتووە مرەباکە شەش جار
زیاتر ئەبوو ئەگەر کەسەکان
04:05
if they encountered six
95
230000
2000
شەش قتویان ببینیایە
04:07
than if they encountered 24.
96
232000
2000
وەک لەوەی ٢٤ قتوو ببینن.
04:09
Now choosing not to buy a jar of jam
97
234000
2000
ئێستا لەوانەیە نەکڕینی ئەو قتووە مرەبایە
04:11
is probably good for us --
98
236000
2000
باشبێت بۆ تەندروستیمان --
04:13
at least it's good for our waistlines --
99
238000
2000
هیچ نەبێت بۆ زیادنەبوونی چەوری کەمەرمان --
04:15
but it turns out that this choice overload problem affects us
100
240000
3000
بەڵام دەرکەوتووە کە کێشەی زۆری
هەڵبژاردنەکان کارمان دەکاتە سەر
04:18
even in very consequential decisions.
101
243000
3000
لە هەستیارترین بڕیارەکانیشدا.
04:21
We choose not to choose,
102
246000
2000
هەڵنەبژاردن هەڵدەبژێرین،
04:23
even when it goes against our best self-interests.
103
248000
3000
تەنانەت ئەگەر ئەوە دژی
بەرژەوەندی خۆشمان بێت.
04:26
So now for the topic of today: financial savings.
104
251000
3000
ئێستاش تەوەرەکەی ئەمڕۆمان:
پاشەکەوتکردنی داراییە.
04:29
Now I'm going to describe to you a study I did
105
254000
4000
باسی توێژینەوەیەکتان بۆ ئەکەم
کە کردوومە لەگەڵ
04:33
with Gur Huberman, Emir Kamenica, Wei Jang
106
258000
3000
گور هەبەرمان، ئیمیر کامێنیکا، و
وی جانگ کە
04:36
where we looked at the retirement savings decisions
107
261000
4000
سەیری بڕیارەکانی پاشەکەوتکردنی
خانەنشینبوونی نزیکەی
04:40
of nearly a million Americans
108
265000
3000
یەک ملیۆن ئەمریکیمان دەکرد
04:43
from about 650 plans
109
268000
3000
لە ٦٥٠ جۆری پلانی خانەنشینبوون
04:46
all in the U.S.
110
271000
2000
لە سەرانسەری ئەمریکا. و
04:48
And what we looked at
111
273000
2000
ئەوەشی سەیرمان کرد
04:50
was whether the number of fund offerings
112
275000
2000
ئەوەبوو ئایا ژمارەی
پێشکەشکردنی ئابوونەکانی
04:52
available in a retirement savings plan,
113
277000
2000
بەردەست بوون لە پلانی
پاشەکەوتکردنەکانی خانەنشینبوونێک،
04:54
the 401(k) plan,
114
279000
2000
پلانی ٤٠١ هەزار،
04:56
does that affect people's likelihood
115
281000
2000
ئەوە کاردەکاتە سەر ئەگەری خەڵک
04:58
to save more for tomorrow.
116
283000
2000
بۆ ئەوەی پارەی زیاتر
بۆ داهاتوو پاشەکەوت بکەن.
05:00
And what we found
117
285000
2000
ئەوەشی دۆزیمانەوە ئەوەبوو
05:02
was that indeed there was a correlation.
118
287000
3000
بێگومان پێکەوە بەستنێک هەبوو.
05:05
So in these plans, we had about 657 plans
119
290000
3000
لەم پلانانەدا، نزیکەی ٦٥٧ پلانمان هەبوو
05:08
that ranged from offering people
120
293000
2000
کە درێژەی دەکێشا پێدانی
05:10
anywhere from two to 59 different fund offerings.
121
295000
3000
دوو بۆ ٥٩ جۆری جیاوازی
پێدانی ئابوونە.
05:13
And what we found was that,
122
298000
2000
ئەوەشی دۆزیمانەوە ئەوەبوو،
05:15
the more funds offered,
123
300000
2000
تا ئابوونەی زیاتر پێشکەشکرێت،
05:17
indeed, there was less participation rate.
124
302000
3000
بێگومان ڕێژەی بەشداریکردنی کەمدەبێتەوە.
05:20
So if you look at the extremes,
125
305000
2000
کەواتە ئەگەر سەیری
هەردوو جەمسەرەکە بکەیت،
05:22
those plans that offered you two funds,
126
307000
2000
پلانەکانی کە دوو ئابوونەی
پێشکەش دەکردیت،
05:24
participation rates were around in the mid-70s --
127
309000
3000
بەشداریکردن تیایدا نزیکەی لەسەدا ٧٠ بوو --
05:27
still not as high as we want it to be.
128
312000
2000
هێشتا بەو شێوەیە بەرز نییە کە دەمانەوێت.
05:29
In those plans that offered nearly 60 funds,
129
314000
3000
پلانەکانیش کە نزیکەی
٦٠ پلانی ئابوونەدانی پێشکەشدەکرد،
05:32
participation rates have now dropped
130
317000
3000
بەشداریکردنەکان کەمبوونەوە
05:35
to about the 60th percentile.
131
320000
3000
بۆ نزیکەی لە سەدا ٦٠.
05:38
Now it turns out
132
323000
2000
ئێستا دەرکەوت
05:40
that even if you do choose to participate
133
325000
3000
تەنانەت ئەگەر بەشداریکردن هەڵبژێریت
05:43
when there are more choices present,
134
328000
2000
کاتێک هەڵبژاردنی زیاتر بەردەستە،
05:45
even then, it has negative consequences.
135
330000
3000
ئەوکاتەش، دەرئەنجامی
نەرێتی هەر هەیە.
05:48
So for those people who did choose to participate,
136
333000
3000
کەواتە بۆ ئەو کەسانەی
بەشداریکردنیان هەڵبژاردووە،
05:51
the more choices available,
137
336000
2000
تا هەڵبژاردەی زیاتر هەبووبێت،
05:53
the more likely people were
138
338000
2000
ئەگەری زیاتر بووە خەڵک
05:55
to completely avoid stocks or equity funds.
139
340000
3000
بە تەواوەتی خۆیان بەدوور بگرن
لە ئابوونە هەڵگیراوەکان یان دادپەروەرەکان.
05:58
The more choices available,
140
343000
2000
هەتا هەڵبژاردنی زیاتر بەردەستبوبێت،
06:00
the more likely they were
141
345000
2000
ئەگەری زیاتر ئەبوو
06:02
to put all their money in pure money market accounts.
142
347000
2000
هەموو پارەکانیان بخەنە هەژمارەکانی
پارەی پاکی بازاڕەوە.
06:04
Now neither of these extreme decisions
143
349000
2000
ئێستا هیچ کام لەم بڕیارە لێوارییانە
06:06
are the kinds of decisions
144
351000
2000
جۆرە بڕیارێک نین
06:08
that any of us would recommend for people
145
353000
2000
کە یەکێک لە ئێمە پێشنیاری
بکات بۆ خەڵک
06:10
when you're considering their future financial well-being.
146
355000
3000
کاتێک بیر لە بەرژەوەندی ئابووری
داهاتوویان دەکەیتەوە.
06:13
Well, over the past decade,
147
358000
2000
بەدرێژایی ساڵەکانی پێشوو،
06:15
we have observed three main negative consequences
148
360000
3000
تێبینی سێ دەرئەنجامی
نەرێنی سەرەکیمان کردووە
06:18
to offering people more and more choices.
149
363000
3000
لە پێشکەشکردنی هەڵبژاردەی
زیاتر و زیاتر بە خەڵک.
06:21
They're more likely to delay choosing --
150
366000
2000
ئەگەری زیاتر ئەبێت
دوابکەون لە بڕیاردان --
06:23
procrastinate even when it goes against their best self-interest.
151
368000
3000
هەر بیری لێبکەنەوە تەنانەت ئەگەر
دژی بەرژەوەندی خۆشیان بێت.
06:26
They're more likely to make worse choices --
152
371000
2000
ئەگەریان زیاتر ئەبێت کە
هەڵبژاردنی خراپتر بکەن --
06:28
worse financial choices, medical choices.
153
373000
3000
هەڵبژاردنی خراپتر لەڕووی
دارایی، و تەندروستیشەوە.
06:31
They're more likely to choose things that make them less satisfied,
154
376000
3000
ئەگەری زیاتر ئەبێت ئەو شتانە
هەڵبژێرن کە ڕەزامەندیان کەمتر دەبێت پێی،
06:34
even when they do objectively better.
155
379000
3000
تەنانەت ئەگەر بابەتیانەش باشتر بن.
06:37
The main reason for this
156
382000
2000
هۆکاری سەرەکی ئەمە
06:39
is because, we might enjoy gazing at those giant walls
157
384000
4000
ئەوەیە، لەوانەیە چێژ لەوە ببینین
سەیری ئەو دیوارە گەورە پڕ
06:43
of mayonnaises, mustards, vinegars, jams,
158
388000
2000
مایۆنێز، خەردەل، سرکە، و مرەبایانە بکەین،
06:45
but we can't actually do the math of comparing and contrasting
159
390000
3000
بەڵام ڕاستییەکەی ناتوانین بیرکاری
بەراوردکردن و دۆزینەوەی جیاوازییەکان بکەین و
06:48
and actually picking from that stunning display.
160
393000
4000
لەو هەموو هەڵبژاردنانەی بەردەستمان
بڕیار لەسەر دانەیەک بەین.
06:52
So what I want to propose to you today
161
397000
2000
کەواتە ئەوەی ئەمەوێ ئەمڕۆ
پێشنیاری بکەم بۆتان
06:54
are four simple techniques --
162
399000
3000
چوار تەکنیکی سادەن --
06:57
techniques that we have tested in one way or another
163
402000
3000
تەکنیکەکانی بە شێوەیەک لە شێوەکان
خۆمان تاقیمان کردووەتەوە
07:00
in different research venues --
164
405000
2000
لە چەندین توێژینەوەی جیاجیا--
07:02
that you can easily apply
165
407000
2000
کە بە ئاسانی بەکاری بێنیت
07:04
in your businesses.
166
409000
2000
لە بزنسەکەی خۆشتدا.
07:06
The first: Cut.
167
411000
2000
یەکەمیان: بڕین.
07:08
You've heard it said before,
168
413000
2000
پێشتر بیستووتانە،
07:10
but it's never been more true than today,
169
415000
2000
بەڵام قەت وەک ئەمڕۆ
ڕاست نەبووە بەلاتانەوە،
07:12
that less is more.
170
417000
2000
کە کەمتر زیاترە.
07:14
People are always upset when I say, "Cut."
171
419000
3000
خەڵک هەموو جارێک
پێیان ناخۆش دەبێ کە دەڵێم، "بیبڕە."
07:17
They're always worried they're going to lose shelf space.
172
422000
2000
هەمووکات نیگەرانی ئەوەن کە
شوێنی ڕەفەکان لەدەست بەن.
07:19
But in fact, what we're seeing more and more
173
424000
3000
بەڵام ڕاستییەکەی، ئەوەی زیاتر و زیاتر
بەدیمان کردووە
07:22
is that if you are willing to cut,
174
427000
2000
ئەوەیە ئەگەر بتەوێت
شوێنی زیاتر لابەریت،
07:24
get rid of those extraneous redundant options,
175
429000
2000
ئەو هەڵبژاردنە زۆر و
ناپێویستانە لابەریت،
07:26
well there's an increase in sales,
176
431000
2000
زیادبوون دەبێت لە فرۆشدا،
07:28
there's a lowering of costs,
177
433000
2000
کەمبوونەوە دەبێت لە
تێچوونەکاندا،
07:30
there is an improvement of the choosing experience.
178
435000
4000
باشتربوونێک دەبێت لە
ئەزموونی هەڵبژاردندا.
07:34
When Proctor & Gamble
179
439000
2000
کاتێک پرۆکتۆر و گامبڵ لە ٢٦ جۆری
07:36
went from 26 different kinds of Head & Shoulders to 15,
180
441000
2000
شامپۆی هێد ئاند شۆڵدەرسەوە
هاتنە سەر ١٥ جۆر،
07:38
they saw an increase in sales by 10 percent.
181
443000
3000
زیادبوونێکیان بە ڕێژەی
لەسەدا ١٠ بینی لە فرۆشدا.
07:41
When the Golden Cat Corporation
182
446000
2000
کاتێک کۆمپانیای گۆڵدن کات
07:43
got rid of their 10 worst-selling cat litter products,
183
448000
2000
١٠ کەمفرۆشترین جۆری
خواردنی پشیلەیان لابرد،
07:45
they saw an increase in profits
184
450000
2000
زیادبوونێکیان لە قازانجدا بینی
07:47
by 87 percent --
185
452000
2000
بە ڕێژەی لەسەدا ٨٧ --
07:49
a function of both increase in sales
186
454000
2000
پێکەوە بە زیادکردنی فرۆش و
07:51
and lowering of costs.
187
456000
2000
کەمبوونەوەی تێچوونەکانیش.
07:53
You know, the average grocery store today
188
458000
2000
ئەزانن، بەتێکڕا کۆگای
خۆراکەکانی ئێستا
07:55
offers you 45,000 products.
189
460000
2000
٤٥ هەزار کاڵایان هەیە.
07:57
The typical Walmart today offers you 100,000 products.
190
462000
3000
کۆگاکانی ۆڵمارت نزیکەی
١٠٠ هەزار کاڵایان هەیە.
08:00
But the ninth largest retailer,
191
465000
5000
بەڵام نۆیەم پڕفرۆشترین
08:05
the ninth biggest retailer in the world today
192
470000
2000
نۆیەم پڕفۆرشترین کۆگا لە جیهاندا
08:07
is Aldi,
193
472000
2000
ئاڵدییە، و
08:09
and it offers you only 1,400 products --
194
474000
3000
تەنیا ١,٤٠٠ کاڵایان هەیە --
08:12
one kind of canned tomato sauce.
195
477000
3000
یەک جۆری ساسی تەماتەی
لەقتوو نراویان هەیە.
08:15
Now in the financial savings world,
196
480000
2000
ئێستا لە جیهانی پاشەکەوتکردنی داراییدا،
08:17
I think one of the best examples that has recently come out
197
482000
3000
پێموابێت یەکێک لە باشترین
نموونەکانی کە دەرچووە
08:20
on how to best manage the choice offerings
198
485000
3000
لەسەر ئەوەی چۆن بە باشترین
شێوە پاشەکەوتە هەڵبژێردراوەکان بەڕێوەبەرین
08:23
has actually been something that David Laibson was heavily involved in designing,
199
488000
3000
شتێک بووە کە دەیڤد لایبسۆن
زۆر بەقورسی خەریکی نەخشەدانان بووە بۆی،
08:26
which was the program that they have at Harvard.
200
491000
2000
کە ئەویش پرۆگرامەکەیە کە
لە هارڤارد هەیانە.
08:28
Every single Harvard employee
201
493000
2000
هەر تازە دەرچووێکی هارڤارد
08:30
is now automatically enrolled
202
495000
2000
بەشێوەیەکی ئۆتۆماتیکی دەچێتە ناو
08:32
in a lifecycle fund.
203
497000
2000
ئابوونە پێدانێک بۆ وەبەرهێنان.
08:34
For those people who actually want to choose,
204
499000
2000
بۆ ئەوانەی بەڕاستی ئەیانەوێت هەڵبژێرن،
08:36
they're given 20 funds,
205
501000
2000
نزیکەی ٢٠ جۆری وەبەرهێنانیان دەدرێتێ،
08:38
not 300 or more funds.
206
503000
2000
نەک ٣٠٠ یان زیاتر.
08:40
You know, often, people say,
207
505000
2000
دەزانن، زۆرجار خەڵک دەڵێن،
08:42
"I don't know how to cut.
208
507000
2000
"نازانم چۆن لێیان کەمکەمەوە.
08:44
They're all important choices."
209
509000
2000
هەموویان هەڵبژاردنی باشن."
08:46
And the first thing I do is I ask the employees,
210
511000
3000
یەکەم شتیش کە ئەیکەم ئەوەیە
لەو تازە فەرمانبەرانە ئەپرسم،
08:49
"Tell me how these choices are different from one another.
211
514000
2000
"پێمبڵێن ئەو هەڵبژاردنانە
جیاوازیان چییە لەگەڵ یەکتر.
08:51
And if your employees can't tell them apart,
212
516000
2000
ئەگەر ئێوەش نەتوانن لەیەکیان جیاکەنەوە،
08:53
neither can your consumers."
213
518000
3000
بەرهەمبەکارهێنەرەکانیشتان ناتوانن."
08:56
Now before we started our session this afternoon,
214
521000
3000
پێش ئەوەی ئەم دوای نیوەڕۆیە
دەست بە تەوەرەکەمان بکەین،
08:59
I had a chat with Gary.
215
524000
2000
قسەم لەگەڵ گاری کرد. و
09:01
And Gary said that he would be willing
216
526000
3000
گاری وتی کە ئامادەیە
09:04
to offer people in this audience
217
529000
2000
ڕۆشتنێکی بێ تێچوون پێشکەشکبکات
09:06
an all-expenses-paid free vacation
218
531000
3000
بەم ئامادەبووانەی ئێرە
09:09
to the most beautiful road in the world.
219
534000
4000
بۆ جوانترین ڕێگای جیهان.
09:13
Here's a description of the road.
220
538000
3000
ئەمە باسێکی ڕێگاکەیە. و
09:16
And I'd like you to read it.
221
541000
2000
ئەمەوێ بیخوێننەوە. و
09:18
And now I'll give you a few seconds to read it
222
543000
2000
ئێستا چەند چرکەیەکتان
ئەیەمێ بۆ خوێندنەوەی و
09:20
and then I want you to clap your hands
223
545000
2000
ئینجا ئەمەوێ چەپڵەلێبەن
09:22
if you're ready to take Gary up on his offer.
224
547000
2000
ئەگەر ئامادەن لەگەڵ گاری بڕۆن.
09:24
(Light clapping)
225
549000
2000
چەپڵەلێدانی نزم
09:26
Okay. Anybody who's ready to take him up on his offer.
226
551000
3000
باشە. کەس ئامادەیە لەگەڵی
بچێت بۆ ئەو گەشتە.
09:29
Is that all?
227
554000
2000
هەر ئەوەنە؟
09:31
All right, let me show you some more about this.
228
556000
3000
زۆرباشە، با کەمێکی ترتان
پێنیشان بەم لەسەر ئەمە.
09:34
(Laughter)
229
559000
3000
(پێکەنین)
09:37
You guys knew there was a trick, didn't you.
230
562000
3000
ئەتانزانی کە فێڵێک هەیە تیایا.
(هۆڕن)
09:44
(Honk)
231
569000
2000
09:46
Now who's ready to go on this trip.
232
571000
3000
ئێستا کێ ئامادەیە بێت بۆ ئەم گەشتە.
09:49
(Applause)
233
574000
2000
(چەپڵەلێدان)
09:51
(Laughter)
234
576000
2000
(پێکەنین)
09:53
I think I might have actually heard more hands.
235
578000
3000
پێموابێت گوێم لە چەپڵەی زیاتربوو.
09:56
All right.
236
581000
2000
زۆرباشە.
09:58
Now in fact,
237
583000
2000
ئێستا ڕاستییەکەی ئەوەیە،
10:00
you had objectively more information
238
585000
2000
زانیاریتان لەسەر بابەتەکە زیاتربوو
10:02
the first time around than the second time around,
239
587000
2000
لە جاری یەکەمدا وەک لە جاری دووەمدا،
10:04
but I would venture to guess
240
589000
2000
بەڵام ئەبێ وای دابنێم
10:06
that you felt that it was more real the second time around.
241
591000
4000
جاری دووەم زیاتر هەستتان
بەوە کردبێت شتەکە ڕاستی بێت.
10:10
Because the pictures made it feel
242
595000
2000
چونکە وێنەکە وایکرد
10:12
more real to you.
243
597000
2000
زیاتر ڕاستی دەرکەوێت.
10:14
Which brings me to the second technique
244
599000
2000
کە ئەوەش ئەمباتە سەر تەکنیکی دووەم
10:16
for handling the choice overload problem,
245
601000
2000
بۆ مامەڵەکردن لەگەڵ
کێشەی زۆری هەڵبژاردنەکان،
10:18
which is concretization.
246
603000
2000
کە ئەویش دیاریکردن و کردن بە ڕاستییە.
10:20
That in order for people to understand
247
605000
2000
بۆ ئەوەی خەڵک تێبگەن
10:22
the differences between the choices,
248
607000
2000
لە جیاوازی نێوان هەڵبژاردنەکان،
10:24
they have to be able to understand
249
609000
2000
پێویستە بتوانن تێبگەن
10:26
the consequences associated with each choice,
250
611000
3000
لە لێکەوتەکانی هەر یەکێک
لەو هەڵبژاردنانە، و
10:29
and that the consequences need to be felt
251
614000
3000
پێویستە هەست بە لێکەوتەکان بکرێت
10:32
in a vivid sort of way, in a very concrete way.
252
617000
4000
بەشێوەیەکی ڕوون، و
نزیک لە ڕاستییەوە.
10:36
Why do people spend an average of 15 to 30 percent more
253
621000
3000
بۆچی خەڵک بە تێکڕا لەسەدا
١٥ بۆ ٣٠ زیاتر خەرج دەکەن
10:39
when they use an ATM card or a credit card
254
624000
2000
کاتێک کارتی بانق بەکاردەهێنن
10:41
as opposed to cash?
255
626000
2000
وەک لە پارەی کاش؟
10:43
Because it doesn't feel like real money.
256
628000
2000
چونکە لە پارەی ڕاستی ناچێت.
10:45
And it turns out
257
630000
2000
دەریشکەوتووە کە
10:47
that making it feel more concrete
258
632000
2000
ئەگەر وایلێکەیت زیاتر لە ڕاستی بچێت
10:49
can actually be a very positive tool
259
634000
2000
ئامرازێکی باش دەبێت بۆ ئەوەی
10:51
to use in getting people to save more.
260
636000
2000
وا لە خەڵک بکەیت پارەی زیاتر هەڵگرن.
10:53
So a study that I did with Shlomo Benartzi
261
638000
2000
کەواتە توێژینەوەیەک کە
کردم لەگەڵ شلۆمۆ بێنارتزی و
10:55
and Alessandro Previtero,
262
640000
2000
ئالیساندرۆ پرێڤیتیرۆ،
10:57
we did a study with people at ING --
263
642000
4000
توێژینەوەمان لەسەر ئەو کەسانەکرد
کە لە بانقی ئای ئێن جین --
11:01
employees that are all working at ING --
264
646000
3000
فەرمانبەرەکانی هێشتا لەوێ کاردەکەن -- و
11:04
and now these people were all in a session
265
649000
2000
هەموو ئەم کەسانە سیمینارێکیان پێدەدرا
11:06
where they're doing enrollment for their 401(k) plan.
266
651000
3000
لەسەر بەشداربوونیان لە
پلانی خانەنشینبوونی ٤٠١ هەزار.
11:09
And during that session,
267
654000
2000
لەم سیمینارەشدا،
11:11
we kept the session exactly the way it used to be,
268
656000
2000
سیمینارەکەمان ڕێک وەک خۆی هێشتەوە،
11:13
but we added one little thing.
269
658000
3000
بەڵام یەک شتی بچووکمان زیادکرد.
11:16
The one little thing we added
270
661000
3000
ئەو شتە بچووکەی کە زیامانکرد
11:19
was we asked people
271
664000
2000
ئەوەبوو کە داوامان لە خەڵک ئەکرد
11:21
to just think about all the positive things that would happen in your life
272
666000
3000
بیر لەو هەموو شتە باشە بکەنەوە
کە لە ژیانیاندا ڕووئەیات
11:24
if you saved more.
273
669000
2000
ئەگەر پارەی زیاتر هەڵگرن.
11:26
By doing that simple thing,
274
671000
3000
بە ئەنجامدانی ئەو شتە سادەیە،
11:29
there was an increase in enrollment by 20 percent
275
674000
3000
زیادبوونێکی بەشداریکردن هەبوو
بە ڕێژەی لەسەدا ٢٠ و
11:32
and there was an increase in the amount of people willing to save
276
677000
3000
زیادبوونێک هەبوو لە ژمارەی
ئەو کەسانەی کە ئامادەبوون
11:35
or the amount that they were willing to put down into their savings account
277
680000
3000
پارە پاشەکەوتکەن یان زیادبوونی بڕەکەی
دەیانویست بۆیان پاشەکەوتکرێت
11:38
by four percent.
278
683000
2000
بەڕێژەی لەسەدا چوار.
11:40
The third technique: Categorization.
279
685000
3000
تەکنیکی سێیەم: پۆڵێنکردن.
11:43
We can handle more categories
280
688000
3000
دەتوانین باشتر مامەڵە لەگەڵ
پۆڵێنەکانا بکەین
11:46
than we can handle choices.
281
691000
2000
وەک لە مامەڵەکردن لەگەڵ هەڵبژاردنەکان.
11:48
So for example,
282
693000
2000
بۆیە بۆ نموونە،
11:50
here's a study we did in a magazine aisle.
283
695000
2000
ئەمە توێژینەوەیەکە کردمان
لەسەر ڕاڕەوی گۆڤارەکان.
11:52
It turns out that in Wegmans grocery stores
284
697000
2000
دەرکەوت کە لە کۆگاکانی وێگمانس
11:54
up and down the northeast corridor,
285
699000
2000
بەدرێژایی ڕاڕەوەکە
11:56
the magazine aisles range anywhere
286
701000
2000
ژمارەی گۆڤارەکان درێژەدەکێشێت
11:58
from 331 different kinds of magazines
287
703000
2000
لە ٣٣١ جۆری جیاواز لە گۆڤار
12:00
all the way up to 664.
288
705000
3000
هەتا ٦٦٤ جۆر.
12:03
But you know what?
289
708000
2000
بەڵام ئەزانن چی؟
12:05
If I show you 600 magazines
290
710000
2000
ئەگەر ٦٠٠ گۆڤارتان نیشانبەم و
12:07
and I divide them up into 10 categories,
291
712000
3000
دابەشیان بکەم بۆ ١٠ پۆڵێن،
12:10
versus I show you 400 magazines
292
715000
2000
لەگەڵ ئەوەی ٤٠٠ گۆڤار بێنم و
12:12
and divide them up into 20 categories,
293
717000
3000
دابەشیان بکەم بۆ ٢٠ پۆڵێن،
12:15
you believe that I have given you
294
720000
2000
وا لێکیدەدەیتەوە کە
12:17
more choice and a better choosing experience
295
722000
2000
هەڵبژاردەی زیاتر و
شێوازێکی هەڵبژاردنی باشترمان پێدابیت
12:19
if I gave you the 400
296
724000
2000
ئەگەر ٤٠٠ەکەم یابێت پێت
12:21
than if I gave you the 600.
297
726000
2000
وەک لەوەی ئەگەر ٦٠٠ دانەکەم پێیابێتن.
12:23
Because the categories tell me how to tell them apart.
298
728000
3000
چونکە پۆڵێنەکان پێمدەڵێن
چۆن لەیەکیان جیاکەینەوە.
12:28
Here are two different jewelry displays.
299
733000
3000
ئەمە دوو دەرخستنی خشڵە.
12:31
One is called "Jazz" and the other one is called "Swing."
300
736000
3000
یەکێکیان پێی ئەوترێت "جاز" و
ئەوەی تریشیان پێیدەوترێـ "سوینگ"
12:34
If you think the display on the left is Swing
301
739000
3000
ئەگەر پێتوایە ئەوەی چەپ سوینگ بێت و
12:37
and the display on the right is Jazz,
302
742000
3000
ئەوەی ڕاست جاز بێت،
12:40
clap your hands.
303
745000
2000
چەپڵە لێبەن.
12:42
(Light Clapping)
304
747000
2000
(چەپڵەلێدان)
12:44
Okay, there's some.
305
749000
2000
باشە، چاوەڕێکەن.
12:46
If you think the one on the left is Jazz and the one on the right is Swing,
306
751000
2000
ئەگەر پێشتان وایە ئەوەی چەپ جاز بێت و
ئەوەی ڕاست سوینگ بێت،
12:48
clap your hands.
307
753000
2000
چەپڵە لێبەن.
12:50
Okay, a bit more.
308
755000
2000
باشە، کەمێکی تر.
12:52
Now it turns out you're right.
309
757000
2000
دەرکەوت کە ئێوە ڕاستن.
12:54
The one on the left is Jazz and the one on the right is Swing,
310
759000
2000
ئەوەی چەپ جازە و ئەوەی
ڕاستیش سوینگە،
12:56
but you know what?
311
761000
2000
بەڵام ئەزانن چی؟
12:58
This is a highly useless categorization scheme.
312
763000
3000
ئەمە شێوازێکی پۆڵێنکردنی
زۆر بێکەڵکە.
13:01
(Laughter)
313
766000
2000
(پێکەنین)
13:03
The categories need to say something
314
768000
3000
پۆڵێنەکان پێویستە شتێک بڵێن
13:06
to the chooser, not the choice-maker.
315
771000
3000
بەو کەسەی لێیان هەڵدەبژێرێت. و
13:09
And you often see that problem
316
774000
2000
زۆرجاریش ئەو کێشەیە دەبینیت
13:11
when it comes down to those long lists of all these funds.
317
776000
3000
کاتێک یەتە سەر ئەو هەموو
لیستی ئابوونانە.
13:14
Who are they actually supposed to be informing?
318
779000
4000
ئەبێت ئاگاداری بە کێ بەن؟
13:18
My fourth technique: Condition for complexity.
319
783000
3000
تەکنیکی چوارەمم: هەلومەرج بۆ ئاڵۆزی.
13:21
It turns out we can actually
320
786000
2000
دەرکەوتووە کە لە ڕاستیدا
دەتوانین مامەڵە
13:23
handle a lot more information than we think we can,
321
788000
2000
لەگەڵ زانیاری زۆر لەوە
زیاتردا بکەین کە بیری لێئەکەینەوە،
13:25
we've just got to take it a little easier.
322
790000
2000
پێویستە یەکتۆز ئاسانتر وەریگرین.
13:27
We have to gradually increase the complexity.
323
792000
3000
پێویستە وردە وردە
ئاڵۆزییەکەی زیابکەین.
13:30
I'm going to show you one example of what I'm talking about.
324
795000
3000
یەک نموونەتان پیشان ئەیەم
لەسەر ئەوەی باسی ئەکەم.
13:33
Let's take a very, very complicated decision:
325
798000
2000
با بڕیارێکی زۆر زۆر ئاڵۆز بێنین:
13:35
buying a car.
326
800000
2000
کڕینی ئوتومبێل.
13:37
Here's a German car manufacturer
327
802000
2000
ئەمە درووستکەرێکی ئوتومبێلی ئەڵمانییە
13:39
that gives you the opportunity to completely custom make your car.
328
804000
3000
کە بە تەواوەتی دەرفەتی ئەوەت ئەیاتێ
ئوتومبێلەکەت بەدڵی خۆت بێت.
13:42
You've got to make 60 different decisions,
329
807000
2000
پێویستە ٦٠ هەڵبژاردنی جیاواز بکەیت،
13:44
completely make up your car.
330
809000
2000
بە تەواوەتی ئوتومبێلەکەت درووستکەیت.
13:46
Now these decisions vary
331
811000
2000
ئێستا ئەم بڕیارانە دەگۆڕێن
13:48
in the number of choices that they offer per decision.
332
813000
3000
لە ژمارەی ئەو هەڵبژاردنانەی
کە بۆ هەر بڕیارێک ئەییەن.
13:51
Car colors, exterior car colors --
333
816000
2000
ڕەنگی ئوتومبێل، ڕەنگەکانی
دەرەوەی ئوتومبێل --
13:53
I've got 56 choices.
334
818000
2000
٥٦ هەڵبژاردنم هەیە.
13:55
Engines, gearshift -- four choices.
335
820000
3000
مەکینە، شەفتی گێڕ -- چوار هەڵبژاردن.
13:58
So now what I'm going to do
336
823000
2000
کەواتە ئەوەی ئێستا ئەیکەم
14:00
is I'm going to vary the order in which these decisions appear.
337
825000
3000
گۆڕینی ڕیزبەندی دەرکەوتنی
ئەم بڕیارانە دەبێت.
14:03
So half of the customers
338
828000
2000
نیوەی کڕیارەکان
14:05
are going to go from high choice, 56 car colors,
339
830000
2000
لە هەڵبژاردنێکی زۆرەوە، ٥٦ ڕەنگی ئوتومبێل،
14:07
to low choice, four gearshifts.
340
832000
3000
دەچنە سەر هەڵبژاردنی کەم،
چوار جۆر شەفتی گێڕ.
14:10
The other half of the customers
341
835000
2000
نیوەکەی تری کڕیارەکانیش
14:12
are going to go from low choice, four gearshifts,
342
837000
2000
لە هەڵبژاردنی کەمەوە،
چوار شەفتی گێڕ، دەچن
14:14
to 56 car colors, high choice.
343
839000
3000
بۆ ٥٦ ڕەنگی ئوتومبێل،
هەڵبژاردنی زۆر.
14:17
What am I going to look at?
344
842000
2000
ئێستا سەیری چی ئەکەم؟
14:19
How engaged you are.
345
844000
2000
چەندێک هەڵیدەسەنگێنیت.
14:21
If you keep hitting the default button per decision,
346
846000
3000
ئەگەر بەردەوام بۆ هەر هەڵبژاردنێک
دووگمەی ئاساییەکە لێبەیت،
14:24
that means you're getting overwhelmed,
347
849000
2000
واتا هەڵبژاردنەکان ئێجگار زۆرن،
14:26
that means I'm losing you.
348
851000
2000
واتە خەریکە لەدەست ئەیەم.
14:28
What you find
349
853000
2000
ئەوەی دۆزیمانەوە ئەوەبوو
14:30
is the people who go from high choice to low choice,
350
855000
2000
کەسەکانی لە هەڵبژاردەی زۆرەوە
ئەچن بۆ هەڵبژاردەی کەم،
14:32
they're hitting that default button over and over and over again.
351
857000
3000
دووبارە و دووبارە پەنجە بەو
دووگمەی ئاساییەدا دەنێن.
14:35
We're losing them.
352
860000
2000
ئەوانە لەدەست ئەیەین.
14:37
They go from low choice to high choice,
353
862000
2000
ئەگەر لە هەڵبژاردەی کەمەوە
بچن بۆ هەڵبژاردەی زۆر،
14:39
they're hanging in there.
354
864000
2000
زیاتر دەمێننەوە.
14:41
It's the same information. It's the same number of choices.
355
866000
3000
هەمان زانیارییە. هەمان
ژمارەی هەڵبژاردنەکانە.
14:44
The only thing that I have done
356
869000
2000
تەنیا شت کە کردوومە
14:46
is I have varied the order
357
871000
2000
ئەوەیە کە ڕیزبەندییەکانم گۆڕیوە
14:48
in which that information is presented.
358
873000
2000
ڕیزبەندی نیشاندانی زانیارییەکان.
14:50
If I start you off easy,
359
875000
2000
ئەگەر لە ئاسانەوە دەستپێکرێت،
14:52
I learn how to choose.
360
877000
2000
فێردەبیت هەڵبژێریت.
14:54
Even though choosing gearshift
361
879000
3000
هەرچەندە هەڵبژاردنی
شەفتی گێڕەکە
14:57
doesn't tell me anything about my preferences for interior decor,
362
882000
3000
هیچی وام نایاتێ لەسەر ئەوەی
کام دیکۆری ناوەوە باشترە،
15:00
it still prepares me for how to choose.
363
885000
3000
هێشتا ئامادەم دەکات
بۆ شێوەی هەڵبژاردنەکەم.
15:03
It also gets me excited about this big product that I'm putting together,
364
888000
3000
هەروەها واملێدەکات بە پەرۆش بم
بۆ ئەم بەرهەمە گەورەیەی پێکییەوە ئەنێم
15:06
so I'm more willing to be motivated
365
891000
2000
زیاتر هانم ئەیات
15:08
to be engaged.
366
893000
2000
بۆ ئەوەی بیربکەمەوە.
15:10
So let me recap.
367
895000
2000
کەواتە با کورتەیەک بەم.
15:12
I have talked about four techniques
368
897000
3000
باسی چوار تەکنیکم کرد
15:15
for mitigating the problem of choice overload --
369
900000
3000
بۆ کەمکردنەوەی کێشەی
زۆربوونی هەڵبژاردنەکان --
15:18
cut -- get rid of the extraneous alternatives;
370
903000
3000
بڕین -- لابردنی هەڵبژاردنە ناپێویستەکان
15:21
concretize -- make it real;
371
906000
3000
بیرلێکردنەوە و هێنانەبەرچاوی ڕاستییەکان؛
15:24
categorize -- we can handle more categories, less choices;
372
909000
4000
پۆڵێنکردن -- دەتوانین باشتر مامەڵە
لەگەڵ پۆڵێنی زیاتر و هەڵبژاردنی کەمتر بکەین؛
15:28
condition for complexity.
373
913000
3000
هەلومەرج بۆ ئاڵۆزی.
15:31
All of these techniques that I'm describing to you today
374
916000
3000
هەموو ئەم تەکنیکانە کە من ئەمڕۆ
بۆ ئێوەم باسکرد
15:34
are designed to help you manage your choices --
375
919000
3000
بۆ ئەوە کراون یارمەتی ئێوە بەن
لە ئاسانکردنی هەڵبژاردنەکانتان --
15:37
better for you, you can use them on yourself,
376
922000
3000
باشترن بۆتان، دەتوانن
لەسەر خۆتان بەکاریان بێنن،
15:40
better for the people that you are serving.
377
925000
2000
باشتریشە بۆ ئەو کەسانەی
کە یارمەتیان ئەیەن.
15:42
Because I believe that the key
378
927000
2000
چونکە باوەڕم وایە کلیلی
15:44
to getting the most from choice
379
929000
2000
هەڵبژاردنی باشترین
15:46
is to be choosy about choosing.
380
931000
3000
ئەوەیە وریابیت لە هەڵبژاردندا.
15:49
And the more we're able to be choosy about choosing
381
934000
2000
تا زیاتریش وریابین بۆ هەڵبژاردن
15:51
the better we will be able
382
936000
2000
باشتر ئەتوانین
15:53
to practice the art of choosing.
383
938000
2000
هونەری هەڵبژاردن پەیڕەوکەین.
15:55
Thank you very much.
384
940000
2000
زۆر سوپاس بۆ ئێوە.
15:57
(Applause)
385
942000
2000
(چەپڵەلێدان)
Translated by Hiwa Foundation
Reviewed by Hiwa Foundation II

▲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