Scegliere
Ti è mai capitato di entrare in un negozio - fisico o digitale poco importa - ed uscire senza aver preso quello che ti serviva, perché avresti dovuto scegliere fra troppe alternative e non riuscivi a deciderti? È il paradosso della scelta: troppe alternative rendono difficile (a volte impossibile) il processo decisionale. Il risultato è una pessima esperienza: tu sei rimasta a mani vuote, ed il venditore non ha venduto nulla pur avendo una vasta gamma di prodotti.
Uno scenario simile è molto frequente proprio nei servizi online. Se su Booking cerchi una stanza in "centro di Roma" il sito ti restituisce più di 2200 strutture. Se cerchi smartphone su Amazon il sito ti dice di aver trovato più di 7000 risultati. Prime Video ha 1418 risultati per thriller, Goodreads restituisce 15222 risultati per science fiction.
Il paradosso della scelta è un problema per gli utenti e per i provider. Secondo MarketWatch gli utenti di servizi come Netflix spendono 8, 9 minuti per scegliere cosa guardare, e quando non riescono a decidersi spesso abbandonano il servizio ed accendono la tv, che offre meno scelta e dunque semplifica la decisione.
Uno dei fini, forse il più importante, dell'architettura dell'informazione è rendere le informazioni facili da trovare. Trovabili, appunto. Ma nei numerosi scenari in cui l'utente trova troppe cose, come possiamo aiutarlo nella scelta?
Meno prodotti
Boatwright et. al. (2001) hanno condotto un esperimento in un e-grocery (un supermercato online). Nell'esperimento venivano eliminati (di fatto nascosti dalla ricerca e dalla navigazione) tutta una serie tipologie di prodotti, in base ad una serie di criteri (nascondendo i meno venduti, o riducendo le combinazioni marche*formati). Il risultato dell'esperimento fu che tagliare alcune tipologie di prodotti aumentava le vendite. Più in particolare gli autori riportano che:
- ridurre fino al 55% di tipologie di prodotti, eliminando quelle che vendono meno, non modifica la percezione di varietà e di assortimento da parte dei consumatori;
- la riduzione del numero di scelte, eliminando i prodotti che vendono meno, può portare ad un incremento del 10% delle vendite del supermercato;
- eliminare le marche con market share inferiore al 5% porta ad un moderato aumento delle vendite;
- ridurre le combinazioni marche x formati, mantenendo sostanzialmente inalterato il numero di marche, porta ad un significativo aumento delle vendite.
Apparentemente la soluzione sembra essere quella di offrire meno prodotti. In realtà la questione è più complessa, ed i fattori in gioco sono molteplici. Un aspetto importante è la strategia decisionale dei consumatori.
Consumatori e decisori
Chernev (2003) ha identificato tre tipologie di consumatori in base alle strategie decisionali :
A. il consumatore che rimane fedele ad una scelta presa precedentemente, e che dunque evita un nuovo processo decisionale; B. il consumatore che non ha già scelto, ma ha una chiara rappresentazione delle dimensioni dello spazio decisionale e della loro importanza relativa; C. il consumatore che non ha già scelto e non ha una chiara rappresentazione delle dimensioni.
Il consumatore A non ha bisogno di scegliere, deve solo trovare; il consumatore B deve affrontare il processo decisionale, ma ha già presente i criteri di selezione; infine il consumatore C deve prima decidere su quali criteri basare la sua scelta, e poi deve affrontare il processo decisionale.
Less is more is more
Attraverso alcuni lavori sperimentali, Chernev (2003) dimostra che:
- Il consumatore A, che ha chiaro in mente il prodotto che vuole, è più soddisfatto se lo trova all'interno di un vasto assortimento; more is better;
- il consumatore B, ma soprattutto il C, che non ha chiaro come scegliere, di fronte ad una vasta scelta si trova in difficoltà, e preferisce scegliere fra un numero minore di alternative; less is better.
Come possiamo spiegarci questa differenza?
In sé, un maggior assortimento viene giudicato positivamente; i consumatori che già sanno cosa vogliono, hanno la sensazione di scegliere il loro prodotto fra un'ampia gamma di scelte, e questo rafforza la loro decisione.
I consumatori che non hanno già deciso, e che devono affrontare il processo decisionale completo al momento dell'acquisto, se si trovano costretti a scegliere fra molti prodotti si trovano in difficoltà, per l'eccessivo carico cognitivo. Ecco che, in questo caso, un numero minore di scelte rende più semplice il processo decisionale.
Il processo decisionale
Il processo additivo ponderato
Ma come fanno le persone a decidere? Secondo il modello di razionalità olimpica (Simon, 1983), che è alla base del modello economico neoclassico, la decisione si basa su di un processo additivo ponderato (Weighted sum model - Wikipedia, detto anche decisione compensatoria): vengono considerate tutte le alternative su tutte le dimensioni, e la somma viene pesata in base all'importanza relativa di ogni dimensione.
Il processo dunque implica:
- l'identificazione delle dimensioni pertinenti
- la stima della loro importanza soggettiva
- il calcolo della somma aritmetica ponderata di ogni alternativa su ogni dimensione (e dunque il richiamo in memoria di ogni alternativa e per ogni alternativa del valore su ogni dimensione)
- ed infine la scelta dell'alternativa con il valore più alto
Ad esempio, se vuoi scegliere un nuovo smartphone, devi identificare le dimensioni (ram, spazio di archiviazione, fotocamera, versione del sistema operativo, luminosità dello schermo, risoluzione dello schermo e così via), definire quanto ognuna di queste dimensioni è importante per te, e per ogni possibile smartphone attribuire un valore ad ogni dimensione (quanta ram, quanti giga di archiviazione, la risoluzione della fotocamera), e trasformare tutto questo in un punteggio; devi sommare quel punteggio e, alla fine, sceglierai quello con il punteggio più alto. Come dici? Non è così che fai di solito? Ti confesso che la cosa non mi sorprende.
Euristiche
È evidente come un simile processo richieda un carico cognitivo notevole, spesso eccessivo, soprattutto quando la decisione dev'essere presa entro dei ristretti limiti di tempo.
Per ovviare all'impossibilità di adottare una decisione formalmente razionale, dati i limiti cognitivi e temporali, vengono adottate delle strategie non compensatorie, attraverso l'uso di euristiche.
Le euristiche sono metodi che utilizzano principi di riduzione del carico cognitivo e di semplificazione, in quanto devono permettere al decisore di elaborare l'informazione in maniera meno dispendiosa di quanto sarebbe chiesto da un approccio compensatorio di ricerca ottimale.
Principi
Le differenti euristiche si basano su principi simili [Shah et. al. (2008)]:
- esaminare un minor numero di attributi;
- ridurre la difficoltà associata al richiamo e alla memorizzazione delle alternative e degli attributi;
- semplificare il processo di ponderazione delle dimensioni;
- integrare meno informazioni;
- esaminare meno alternative.
Razionalità, caso, euristica
Secondo Payne et. al. (1988) nel processo decisionale possono essere usate numerose strategie. Come abbiamo visto, il processo additivo ponderato è considerato l'approccio più razionale: una volta identificate le dimensioni ed il loro peso, il processo compensatorio costituisce il metodo capace di massimizzare l'utilità della scelta. Il meno razionale (ma anche quello cognitivamente meno costoso) è la scelta casuale.
L'utilità di una strategia è data dall'utilità attesa della scelta operata attraverso quella strategia, meno l'utilità attesa della scelta casuale. Detto in altri termini: con l'approccio razionale dovrei riuscire a fare la scelta migliore, ma impiegando molte risorse. Quanto buona potrà comunque essere una scelta frutto di una euristica?
Il costo di una strategia è dato dalle risorse (cognitive) utilizzate, e dal tempo di elaborazione impiegato (di nuovo, meno le risorse ed il tempo impiegato per operare la scelta casuale).
Payne et. al. (1988) hanno elencato alcune euristiche che le persone adottano nei processi decisionali. Nel descriverle, proverò ad identificare come le interfacce possono implicitamente implementarle.
Esclusione per caratteristica
Esclusione per caratteristica (elimination by aspects): il decisore pone un livello di soglia per la dimensione più importante, ed elimina le alternative sotto soglia. Poi decide una soglia per la seconda dimensione più importante, elimina le alternative sotto soglia, iterativamente fino a che non arriva alla soluzione scelta.
L'esclusione per caratteristica è facilmente implementabile attraverso l'uso di filtri.
Nell'esempio dello smartphone, posso filtrare (e dunque escludere) i device con meno di 3gb di ram e che abbia una risoluzione della fotocamera di almeno 12 MP. A questo punto, probabilmente, il range di scelta diventa più trattabile.
Majority of confirming dimensions
Nella majority of confirming dimensions si confrontano 2 alternative su tutte le dimensioni, si elimina l'alternativa perdente, e si ripete il confronto fra la vincente e una nuova alternativa.
Questa euristica viene spesso realizzata a mano dagli utenti, che quando trovano un elemento interessante lo aprono in un nuovo tab del browser. Amazon a volte permette di confrontare un prodotto con 3, 4 prodotti simili.
Potrebbe essere implementata permettendo all'utente di salvare fra una lista di preferiti gli elementi che gli paiono più interessanti, e poi permettergli di confrontare i preferiti attraverso un confronto diretto.
Majority of confirming dimensions
Euristica satisficing
Nella satisficing le alternative vengono analizzate ad una ad una. Per ogni alternativa si valuta se, per ogni dimensione, l'alternativa supera un livello di soglia. Se non lo supera viene eliminata e si procede all'analisi dell'alternativa seguente. Il processo termina quando una alternativa supera la soglia in ogni dimensione.
L'idea alla base della satisficing è che molto spesso trovare l'elemento migliore in assoluto ci importa poco: quello che conta è trovarne uno buono abbastanza per soddisfare i nostri bisogni.
Usiamo la tecnica satisficing quando comperiamo un melone al supermercato: ne prendiamo in mano uno, lo annusiamo; se ci pare buono lo prendiamo, altrimenti ripetiamo l'operazione finché ne troviamo uno che ci soddisfi.
Usiamo l'euristica satisficing anche quando usiamo google: diamo un occhio ai risultati proposti, clicchiamo sul primo che ci sembra utile. Se i contenuti ci soddisfano abbandoniamo la ricerca, altrimenti passiamo al prossimo risultato che sembra interessante.
Strategia lessicografica
Nella strategia lessicografica il primo passaggio consiste nell'identificare la dimensione più importante.
Il secondo passaggio consiste nell'ordinare le alternative in base alla dimensione più importante e scegliere la prima.
In caso di pareggio (o di differenza trascurabile) fra due o più alternative, si valuta l'ordine della seconda dimensione più importante.
La strategia lessicografica viene implementata utilizzando la funzione "ordina per".
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Somma non ponderata
Somma non ponderata (equal weight): si assume che le dimensioni considerate abbiano la stessa importanza.
Cognitivamente, la somma non ponderata ha il vantaggio che permette di saltare la valutazione di importanza delle dimensioni.
Ciononostante il processo cognitivo di valutare un gran numero di opzioni in base ad una somma non ponderata rimane estremamente oneroso.
La somma non ponderata può avere senso nella scelta di un numero ristretto di alternative, ad esempio a seguito della majority of confirming dimensions.
Una soluzione che di fatto costituisce una somma non ponderata viene proposta da siti come Booking: nel valutare una struttura, vengono considerati parametri come servizi, pulizia, confort, e il punteggio totale costituisce la media (non ponderata) delle varie dimensioni.
Conclusioni
Scegliere a volte non è semplice, soprattutto se le alternative sono molte.
Aiutare le persone a scegliere può avere un impatto molto positivo nel livello di UX di un servizio.