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损失规避原则
在这个信息爆炸的世界里,就算当时没有意识到,我们的许多选择其实都是在“懒得选”的状态下做出的。政府的政策制定人,401(k)储蓄计划,还有汽车销售商等等都明白“默认选项”的强大力量,并利用它来影响我们的行为。
例如,如果雇主在表格中把“参加税收优惠的401(k)公司储蓄计划”列为默认选项,而不是主动勾选,同意参加的员工数目就会多出50%。如果“同意捐赠器官”是自动默认选项(除非某人特意声明不愿意),那么民众愿意捐赠并随身携带器官捐赠卡的人数就会高出4倍。许多网络营销公司也会运用这个手段,先把推广资讯发给你,除非你主动声明拒收。
由于“默认选项”符合我们的惯性,而不是与之抵触,所以它在影响人们的决策和行为方面是一个非常好用的工具。如果对默认设置做个小小的调整,就能让他们想也不想就做出改变,那还何必自找麻烦,让他们去想是否需要改变的问题?但是,虽然这个方法无处不在,力量也十分强大,但它也不是一点儿毛病都没有。
它的缺点之一就是,默认选项是被动的,而不是主动的。在前面的章节中我们已经看到,当我们想要说服他人遵守承诺时,被动的选择可能会引发问题。另一个缺点就是,默认选项最适合单一最佳选项的情况,如果我们想让别人在做决定之前多衡量几个选择,或者至少是根据他们的自身需求来量身订做选项,默认选项的方法就不适用了。
那么,我们是不是应该放弃它,换成其他更有效果的方法?显然不必。行为科学家们发现了几个小小的做法,无需耗费任何额外的时间成本和资源,就可以提升默认策略的效用。
研究人员普纳姆·凯勒(PunamKeller)和同事们经过一系列的研究后发现,通过一个两步走的方法,就能够增强默认策略的效果。他们把这个方法叫作“增强版主动选择”。
“增强版主动选择”的第一步是对默认设置做个小调整:人们面对的不再是“要么接受,要么放弃”,而是可以在两个选择中真正挑选出一个。在一个实验中,凯勒和同事们把一组教职员工分成两个小组。两组人都得到了一个打流感疫苗的机会,这不仅能保护他们的健康,还能替他们节省每个月的健康保险费用。
第一组(“接受或放弃”组)面对的要求很简单:“如果今年秋天你想打流感疫苗,就在此处打钩儿。”
但第二组面对的不是一个替他们做好了的默认选择,而是一个主动二选一的机会:“今年秋天我要打流感疫苗”,或者“今年秋天我不打流感疫苗”。
结果显示,比起“接受或放弃”组(愿打疫苗的人占42%),主动选择组中有更多的人(62%)愿意打疫苗。这个实验提供了明确的证据:虽然接受或放弃的方法有道理而且有效,但再做一个小小的调整——请人们主动做出选择——能够带来更大的成效。
但研究者们并不满足。他们还想知道,能否把主动选择的方法再升级一下?他们在说服科学的另一个基本原则中找到了答案,这个原则就是损失规避(lossaversion)。也就是说,人们有避免失去的强烈倾向。研究者们把这个倾向运用起来,测试了主动选择的升级版:向人们指出,如果他们不采取行动,就会损失什么。
这一组的受试对象需要在以下两个选项中挑一个:
“今年秋天我会打流感疫苗,因为我想降低得流感的风险,并且节省50美元。”或者,“今年秋天我不打流感疫苗,即便这意味着我得流感的风险可能会提高,而且无法节省50美元。”
把主动选择跟具体的损失结合起来,这么一个小小的举动造成了极大的差异:75%的人要求打疫苗。如此显著的结果让凯勒和同事们到实验室外去测试类似的方法,其中包括一项规模很大的实地测试,对象是11000名参加药品福利(PharmacyBenefit)项目的成员。每一次实验都能证明,他们的“增强版主动选择”更富成效。
尽管这些研究都是在公共健康领域进行的,目标都是劝说人们打流感疫苗,但“增强版主动选择”的方法在其他情况下也会十分见效。例如,如果软件开发商希望用户们放弃功能受限的免费版本,转而购买功能齐全的收费版本,那么他们就应该把弹出窗口上标准的默认方式给改掉,让用户在两个选项中主动做出选择,同时要记得,把这个方法再升级一下,向用户们指出,如果他们继续使用免费版本,就会失去什么(例如,更迅速的下载速度与其他功能)。
想说服客户转用另一个储蓄账户的金融机构可以这样做:当客户登录网上银行页面时,给他们提供一个选择机会:在现有账户和升级版账户中选一个。同样,也别忘了指出,如果他们不改用升级版账户就会失去什么。学校校长如果希望能说服更多家长让孩子参加“走路上学”的活动,就可以让他们在以下选择中挑一个:在某个特定的日子,是愿意开车来上学,还是走路来。同样,一定要向家长们指出,如果他们选择不走路,孩子们大概就享受不到新鲜的空气、额外的运动机会以及融入群体的机会了。
无论你的目的是什么,两步法的关键都是一样的。首先迈出一小步,构思两个选择,让受众从中主动挑一个。然后,再多往前迈一小步,把你想让他们选的那个选项包装一下——向他们指出,如果不这么做的话就会损失什么。
这两个小小的改变会让结果大不一样。
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