Cea mai citată cercetare despre cumpărături din ultimul sfert de secol are în centru niște borcane de gem. Psihologii Sheena Iyengar și Mark Lepper au montat, în 2000, un stand de degustare într-un supermarket din Menlo Park, în California, și au alternat două variante: una cu 24 de sortimente, alta cu doar șase. Masa mare a atras mai mulți curioși, 60% dintre trecători față de 40%. Dar dintre cei care s-au oprit la masa cu 24 de borcane, doar 3% au cumpărat ceva. La masa cu șase, proporția a fost de 30%.
Studiul, publicat în Journal of Personality and Social Psychology, a devenit baza unei idei pe care o repetă de atunci orice manual de marketing: prea multe opțiuni paralizează. Barry Schwartz i-a dat și un nume ușor de ținut minte, paradoxul alegerii, iar formula a intrat în vocabularul curent.
Mai puțin cunoscut e ce s-a întâmplat după. În 2010, o echipă condusă de Benjamin Scheibehenne a adunat într-o meta-analiză, publicată în Journal of Consumer Research, rezultatele a 50 de experimente similare. Efectul mediu a ieșit aproape zero: în unele studii, alegerea largă descuraja cumpărarea, în altele o încuraja, iar în multe nu conta deloc. Paradoxul alegerii, în forma lui simplă, nu rezista la verificare.
Cinci ani mai târziu, Alexander Chernev, Ulf Böckenholt și Joseph Goodman au reluat problema în Journal of Consumer Psychology și au pus întrebarea mai utilă: în ce condiții apare, totuși, blocajul? Au găsit patru factori. Setul de opțiuni e complex și greu de comparat. Sarcina de decizie e dificilă. Cumpărătorul nu știe exact ce preferă. Iar scopul lui e să aleagă concret un produs, în loc să răsfoiască.
Frumusețea pe ecran, cazul-școală
Dacă pui cele patru condiții una lângă alta, descrii aproape perfect cumpărătura de cosmetice online. Un magazin mare de beauty listează astăzi peste 100.000 de produse, iar o categorie banală precum crema hidratantă sau fondul de ten înseamnă sute de variante, cu formule care se deosebesc prin detalii pe care puțini le pot evalua. Preferința e nesigură prin definiție: nimeni nu știe dinainte cum va arăta nuanța 2N pe pielea lui la lumina zilei sau cum evoluează un parfum după o oră pe încheietură. Iar produsul nu poate fi atins, mirosit sau încercat.
Ecommerce-ul a rezolvat în douăzeci de ani problema accesului. Orice produs din orice colț al Europei ajunge în două-trei zile. Problema alegerii a rămas pe loc, ba chiar s-a agravat odată cu catalogul.
Primele soluții au fost filtrele: preț, brand, tip de ten, ingredient. Au ajutat, dar au mutat doar o parte din efort, fiindcă după bifarea a trei filtre rămân tot zeci de produse. Au urmat recenziile, care au adus experiența altor cumpărători, însă și ele au crescut până la sute pe produs, iar acum trebuie și ele citite și cântărite. Algoritmii de recomandare au făcut următorul pas, alegând în locul tău ce să vezi primul, fără să explice întotdeauna de ce.
Generația cea mai nouă de instrumente lucrează direct pe factorul pe care Chernev îl identifica drept decisiv, incertitudinea preferinței. Notino, retailerul de beauty prezent în 27 de țări europene, oferă câteva exemple bune ale acestei logici. Shade Finder pune câteva întrebări despre tonul și subtonul pielii și recomandă nuanțe de fond de ten pe baza răspunsurilor. Virtual Try On folosește camera telefonului pentru a arăta cum ar arăta un ruj, un fond de ten sau un fard pe fața ta. Fragrance Finder pornește de la întrebarea pentru cine e parfumul, apoi de la ingredientele sau parfumurile pe care le iubești deja, și propune arome apropiate. Diagnosticarea tenului aplică același principiu pe zona de îngrijire, iar recenziile verificate completează logica.
Toate au în comun același mecanism. Pornesc de la catalogul întreg și îl reduc la câteva opțiuni potrivite pentru o persoană anume, răspunzând tocmai uneia dintre dificultățile identificate în cercetare: situația în care cumpărătorul nu știe clar de unde să înceapă.
Ce rămâne de discutat
Instrumentele acestea ridică și întrebări legitime. Un sistem care îți restrânge opțiunile decide, implicit, și ce nu vezi. Pentru cumpărător contează să înțeleagă pe ce criterii se face recomandarea, cât cântăresc răspunsurile lui și cât cântăresc alte considerente comerciale. Transparența asupra acestor criterii va deveni probabil una dintre temele importante ale comerțului online în anii următori, pe măsură ce inteligența artificială preia tot mai mult din munca de selecție.
Mai e și o limită practică. Un chestionar despre subton funcționează doar dacă știi să răspunzi la el, iar mulți oameni întâlnesc termenul pentru prima dată chiar atunci, pe ecran, și aleg varianta care li se pare cea mai probabilă. Precizia recomandării depinde, în cazul lor, de o estimare făcută în câteva secunde, ceea ce explică de ce aceleași platforme păstrează în paralel mostrele, recenziile și posibilitatea de retur.
