Sheena Iyengar: How to make choosing easier

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TED


Por favor, faça duplo clique nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

Tradutor: Luiz Alexandre Gruszynski Revisor: Nadja Nathan
00:15
Do you know how many choices you make
0
15260
2000
Vocês sabem quantas escolhas vocês fazem
00:17
in a typical day?
1
17260
3000
em um dia comum ?
00:20
Do you know how many choices you make
2
20260
2000
Vocês sabem quantas escolhas vocês fazem
00:22
in typical week?
3
22260
2000
numa semana comum?
00:24
I recently did a survey
4
24260
2000
Eu recentemente fiz uma pesquisa
00:26
with over 2,000 Americans,
5
26260
2000
com mais de dois mil americanos,
00:28
and the average number of choices
6
28260
2000
e o número médio de opções
00:30
that the typical American reports making
7
30260
2000
que o americano médio declara fazer
00:32
is about 70 in a typical day.
8
32260
3000
é cerca de 70 em um dia comum.
00:35
There was also recently a study done with CEOs
9
35260
4000
Houve também um recente estudo feito com chefes executivos
00:39
in which they followed CEOs around for a whole week.
10
39260
3000
no qual eles seguiram chefes executivos durante uma semana.
00:42
And these scientists simply documented all the various tasks
11
42260
3000
E estes cientistas documentaram todas as tarefas
00:45
that these CEOs engaged in
12
45260
2000
nas quais os chefes executivos se envolveram
00:47
and how much time they spent engaging
13
47260
2000
e quanto tempo eles gastaram nesse envolvimento
00:49
in making decisions related to these tasks.
14
49260
2000
tomando decisões relacionadas àquelas tarefas.
00:51
And they found that the average CEO
15
51260
3000
E eles chegaram a conclusão que o chefes executivo normal
00:54
engaged in about 139 tasks in a week.
16
54260
3000
se envolve em cerca de 139 tarefas em uma semana.
00:57
Each task was made up of many, many, many sub-choices of course.
17
57260
4000
Cada tarefa era composta, sem dúvida, de muitas, muitas, muitas sub-escolhas.
01:01
50 percent of their decisions
18
61260
2000
50 porcento das decisões
01:03
were made in nine minutes or less.
19
63260
3000
eram feitas em nove minutos ou menos.
01:06
Only about 12 percent of the decisions
20
66260
3000
Somente cerca de 12 porcento das decisões
01:09
did they make an hour or more of their time.
21
69260
4000
eram feitas tomando uma hora ou mais de tempo.
01:13
Think about your own choices.
22
73260
2000
Pensem sobre suas próprias escolhas
01:15
Do you know how many choices
23
75260
2000
Vocês sabem quantas escolhas
01:17
make it into your nine minute category
24
77260
2000
se enquadram na sua categoria de nove minutos
01:19
versus your one hour category?
25
79260
2000
contra a sua categoria de uma hora?
01:21
How well do you think you're doing
26
81260
2000
Como é que vocês estão
01:23
at managing those choices?
27
83260
3000
no gerenciamento dessas escolhas?
01:26
Today I want to talk
28
86260
2000
Hoje eu quero falar
01:28
about one of the biggest modern day choosing problems that we have,
29
88260
3000
sobre um dos maiores problemas de escolhas dos dias modernos que nós temos,
01:31
which is the choice overload problem.
30
91260
2000
que é o problema da sobrecarga de escolhas.
01:33
I want to talk about the problem
31
93260
2000
Eu quero falar sobre o problema
01:35
and some potential solutions.
32
95260
2000
e algumas soluções potenciais.
01:37
Now as I talk about this problem,
33
97260
2000
Agora, à medida que eu falo sobre este problema,
01:39
I'm going to have some questions for you
34
99260
2000
eu vou fazer algumas perguntas a vocês
01:41
and I'm going to want to know your answers.
35
101260
3000
eu vou querer saber as suas respostas.
01:44
So when I ask you a question,
36
104260
2000
Então quando eu fizer uma pergunta,
01:46
since I'm blind,
37
106260
2000
como eu sou cega,
01:48
only raise your hand if you want to burn off some calories.
38
108260
3000
somente levantem a mão se vocês quiserem queimar algumas calorias.
01:51
(Laughter)
39
111260
3000
Risos
01:54
Otherwise, when I ask you a question,
40
114260
2000
De outra maneira, quando eu fizer uma pergunta
01:56
and if your answer is yes,
41
116260
2000
e se a sua resposta for sim,
01:58
I'd like you to clap your hands.
42
118260
2000
eu gostaria que vocês batessem palmas.
02:00
So for my first question for you today:
43
120260
3000
Então a minha primeira pergunta para vocês hoje:
02:03
Are you guys ready to hear about the choice overload problem?
44
123260
3000
Vocês estão prontos para ouvir sobre o problema da sobrecarga de escolhas?
02:06
(Applause)
45
126260
2000
Aplausos
02:08
Thank you.
46
128260
2000
Muito obrigada.
02:11
So when I was a graduate student at Stanford University,
47
131260
2000
Quando eu era uma estudante de graduação na Universidade de Stanford,
02:13
I used to go to this very, very upscale grocery store;
48
133260
3000
Eu costumava ir a esta mercearia muito, muito chique,
02:16
at least at that time it was truly upscale.
49
136260
2000
pelo menos naquele tempo era verdadeiramente chique.
02:18
It was a store called Draeger's.
50
138260
3000
Era uma loja chamada Draeger's.
02:21
Now this store, it was almost like going to an amusement park.
51
141260
3000
Esta loja, era quase como que ir a um parque de diversões.
02:24
They had 250 different kinds of mustards and vinegars
52
144260
3000
Eles tinham 250 tipos diferentes de mostardas e vinagres
02:27
and over 500 different kinds
53
147260
2000
e mais de 500 tipos diferentes
02:29
of fruits and vegetables
54
149260
2000
de frutas, verduras e legumes
02:31
and more than two dozen different kinds of bottled water --
55
151260
3000
e mais de duas dúzias de diferentes tipos de água engarrafada -
02:34
and this was during a time when we actually used to drink tap water.
56
154260
4000
e isto era naquele tempo quando na verdade costumávamos beber água da torneira.
02:38
I used to love going to this store,
57
158260
3000
Eu adorava ir a esta loja.
02:41
but on one occasion I asked myself,
58
161260
2000
mas em uma ocasião eu perguntei a mim mesma,
02:43
well how come you never buy anything?
59
163260
2000
bem como é que você nunca compra nada?
02:45
Here's their olive oil aisle.
60
165260
2000
Aqui está o corredor dos azeites.
02:47
They had over 75 different kinds of olive oil,
61
167260
2000
Eles têm mais de 75 tipos diferentes de azeite,
02:49
including those that were in a locked case
62
169260
2000
incluindo aqueles que estão fechados em uma caixa
02:51
that came from thousand-year-old olive trees.
63
171260
4000
que vieram de oliveiras com mil anos de idade.
02:55
So I one day decided to pay a visit to the manager,
64
175260
2000
Então um dia eu decidi fazer uma visita ao gerente,
02:57
and I asked the manager,
65
177260
2000
e eu perguntei ao gerente,
02:59
"Is this model of offering people all this choice really working?"
66
179260
3000
"este modelo de oferecer tantas coisas aos clientes realmente funciona?"
03:02
And he pointed to the busloads of tourists
67
182260
2000
E ele apontou para os ônibus cheios de turistas
03:04
that would show up everyday,
68
184260
2000
que apareciam todos os dias.
03:06
with cameras ready usually.
69
186260
2000
com as câmeras geralmente prontas.
03:08
We decided to do a little experiment,
70
188260
3000
Nós decidimos fazer uma pequena experiência,
03:11
and we picked jam for our experiment.
71
191260
2000
e nós escolhemos a geléia para o nosso experimento.
03:13
Here's their jam aisle.
72
193260
2000
Aqui está o corredor da geléia.
03:15
They had 348 different kinds of jam.
73
195260
2000
Eles tinham 348 tipos diferentes de geléia.
03:17
We set up a little tasting booth
74
197260
2000
Nós aprontamos uma pequena cabine de testes
03:19
right near the entrance of the store.
75
199260
2000
bem próximo à entrada da loja.
03:21
We there put out six different flavors of jam
76
201260
2000
Nós colocamos seis sabores diferentes de geléia
03:23
or 24 different flavors of jam,
77
203260
3000
ou 24 sabores diferentes de geléia,
03:26
and we looked at two things:
78
206260
2000
e nós olhamos para duas coisas.
03:28
First, in which case
79
208260
2000
Primeira, em quais casos
03:30
were people more likely to stop, sample some jam?
80
210260
3000
as pessoas estavam mais propensas a parar e provar alguma geléia?
03:33
More people stopped when there were 24, about 60 percent,
81
213260
3000
Mais pessoas paravam quando havia 24, cerca de 60 porcento.
03:36
than when there were six,
82
216260
2000
do que quando havia seis.
03:38
about 40 percent.
83
218260
2000
cerca de 40 porcento.
03:40
The next thing we looked at
84
220260
2000
A próxima coisa que nós olhamos
03:42
is in which case were people more likely
85
222260
2000
era em quais casos as pessoas estavam mais propensas
03:44
to buy a jar of jam.
86
224260
2000
a comprar um pote de geléia.
03:46
Now we see the opposite effect.
87
226260
2000
Agora nós vemos o efeito oposto.
03:48
Of the people who stopped when there were 24,
88
228260
2000
Das pessoas que pararam quando havia 24,
03:50
only three percent of them actually bought a jar of jam.
89
230260
3000
somente três porcento delas compravam um pote de geléia.
03:53
Of the people who stopped when there were six,
90
233260
3000
Das pessoas que pararam quando havia seis,
03:56
well now we saw that 30 percent of them
91
236260
2000
agora nós vemos que 30 porcento delas
03:58
actually bought a jar of jam.
92
238260
2000
na verdade compraram um pote de geléia.
04:00
Now if you do the math,
93
240260
2000
Agora se vocês fizerem o cálculo,
04:02
people were at least six times more likely to buy a jar of jam
94
242260
3000
as pessoas estavam pelo menos seis vezes mais propensas a comprar um pote de geléia
04:05
if they encountered six
95
245260
2000
se elas encontrassem seis
04:07
than if they encountered 24.
96
247260
2000
do que se elas encontrassem 24.
04:09
Now choosing not to buy a jar of jam
97
249260
2000
Agora, escolher não comprar um pote de geléia
04:11
is probably good for us --
98
251260
2000
é provavelmente bom para nós --
04:13
at least it's good for our waistlines --
99
253260
2000
pelo menos é bom para a nossa cintura --
04:15
but it turns out that this choice overload problem affects us
100
255260
3000
mas acontece que este problema de sobrecarga de escolha nos afeta
04:18
even in very consequential decisions.
101
258260
3000
mesmo nas decisões de consequência.
04:21
We choose not to choose,
102
261260
2000
Nós escolhemos não escolher,
04:23
even when it goes against our best self-interests.
103
263260
3000
mesmo quando isto vai contra o nosso melhor interesse.
04:26
So now for the topic of today: financial savings.
104
266260
3000
Então agora para o tópico de hoje, poupança financeira.
04:29
Now I'm going to describe to you a study I did
105
269260
4000
Agora eu vou descrever para vocês um estudo que eu fiz
04:33
with Gur Huberman, Emir Kamenica, Wei Jang
106
273260
3000
com Gur Huberman, Emir Kamenica, Wei Jang
04:36
where we looked at the retirement savings decisions
107
276260
4000
onde nós olhamos para as decisões de poupança para a aposentadoria
04:40
of nearly a million Americans
108
280260
3000
de quase um milhão de americanos
04:43
from about 650 plans
109
283260
3000
de cerca de 650 planos
04:46
all in the U.S.
110
286260
2000
todos nos Estados Unidos.
04:48
And what we looked at
111
288260
2000
E o que nós olhamos
04:50
was whether the number of fund offerings
112
290260
2000
era se o número de fundos oferecidos
04:52
available in a retirement savings plan,
113
292260
2000
disponíveis em um plano de poupança de aposentadoria,
04:54
the 401(k) plan,
114
294260
2000
o plano 401(k) (Plano de investimento para a aposentadoria),
04:56
does that affect people's likelihood
115
296260
2000
afeta o padrão de vida das pessoas
04:58
to save more for tomorrow.
116
298260
2000
para economizar mais para o futuro.
05:00
And what we found
117
300260
2000
E o que nós encontramos
05:02
was that indeed there was a correlation.
118
302260
3000
foi que de fato havia uma correlação.
05:05
So in these plans, we had about 657 plans
119
305260
3000
Então nesses planos, nós tínhamos cerca de 657 planos
05:08
that ranged from offering people
120
308260
2000
que variavam no que ofereciam às pessoas
05:10
anywhere from two to 59 different fund offerings.
121
310260
3000
algo desde 2 a 59 ofertas de diferentes fundos.
05:13
And what we found was that,
122
313260
2000
E o que nós encontramos foi que
05:15
the more funds offered,
123
315260
2000
quanto mais os fundos ofereciam,
05:17
indeed, there was less participation rate.
124
317260
3000
na verdade, havia menor taxa de participação.
05:20
So if you look at the extremes,
125
320260
2000
Então se vocês olharem os extremos,
05:22
those plans that offered you two funds,
126
322260
2000
aqueles planos que ofereciam dois fundos,
05:24
participation rates were around in the mid-70s --
127
324260
3000
as taxas de participação estavam ao redor dos meados de 70 --
05:27
still not as high as we want it to be.
128
327260
2000
ainda não tão altas como nós gostaríamos.
05:29
In those plans that offered nearly 60 funds,
129
329260
3000
Naqueles planos que ofereciam quase 60 fundos,
05:32
participation rates have now dropped
130
332260
3000
as taxas de participação agora cairam
05:35
to about the 60th percentile.
131
335260
3000
a cerca de 60 por cento.
05:38
Now it turns out
132
338260
2000
Agora verifica-se
05:40
that even if you do choose to participate
133
340260
3000
que mesmo que você escolha participar
05:43
when there are more choices present,
134
343260
2000
quando existem mais escolhas presentes,
05:45
even then, it has negative consequences.
135
345260
3000
mesmo assim, isto tem consequências negativas
05:48
So for those people who did choose to participate,
136
348260
3000
Então, para aquelas pessoas que decidiram participar,
05:51
the more choices available,
137
351260
2000
quanto mais escolhas disponíveis
05:53
the more likely people were
138
353260
2000
mais propensas as pessoas ficam
05:55
to completely avoid stocks or equity funds.
139
355260
3000
a evitar completamente fundos de ações ou da equidade.
05:58
The more choices available,
140
358260
2000
Quanto mais escolhas disponíveis,
06:00
the more likely they were
141
360260
2000
mais propensas elas estão
06:02
to put all their money in pure money market accounts.
142
362260
2000
a colocar todo o seu dinheiro em contas do mercado financeiro.
06:04
Now neither of these extreme decisions
143
364260
2000
Agora nenhuma dessas decisões extremas
06:06
are the kinds of decisions
144
366260
2000
são o tipo de decisões
06:08
that any of us would recommend for people
145
368260
2000
que qualquer um de nós recomendaria às pessoas
06:10
when you're considering their future financial well-being.
146
370260
3000
quando você está considerando o futuro bem estar financeiro delas.
06:13
Well, over the past decade,
147
373260
2000
Bem, durante a década passada,
06:15
we have observed three main negative consequences
148
375260
3000
nós observamos três principais consequências negativas
06:18
to offering people more and more choices.
149
378260
3000
em oferecer as pessoas mais e mais escolhas.
06:21
They're more likely to delay choosing --
150
381260
2000
Elas estão mais propensas a retardar a escolha --
06:23
procrastinate even when it goes against their best self-interest.
151
383260
3000
procrastinar mesmo quando isto vai contra o seu melhor interesse.
06:26
They're more likely to make worse choices --
152
386260
2000
Elas estão mais propensas a fazer a pior escolha -
06:28
worse financial choices, medical choices.
153
388260
3000
piores escolhas financeiras, escolhas médicas.
06:31
They're more likely to choose things that make them less satisfied,
154
391260
3000
Elas estão mais propensas a escolherem coisas que as deixam menos satisfeitas,
06:34
even when they do objectively better.
155
394260
3000
mesmo quando elas sucedem objetivamente.
06:37
The main reason for this
156
397260
2000
A razão principal para isso
06:39
is because, we might enjoy gazing at those giant walls
157
399260
4000
é porque, nós poderíamos ter satisfação em contemplar aquelas paredes gigantes
06:43
of mayonnaises, mustards, vinegars, jams,
158
403260
2000
de maionese, mostardas, vinagres, geléias,
06:45
but we can't actually do the math of comparing and contrasting
159
405260
3000
mas nós não podemos na verdade fazer os cálculos de comparação e contraste
06:48
and actually picking from that stunning display.
160
408260
4000
e na verdade comprar daquela deslumbrante exposição.
06:52
So what I want to propose to you today
161
412260
2000
Então o que eu quero propor a vocês hoje
06:54
are four simple techniques --
162
414260
3000
são quatro técnicas simples --
06:57
techniques that we have tested in one way or another
163
417260
3000
técnicas que nós temos testado de uma maneira ou de outra
07:00
in different research venues --
164
420260
2000
em diferentes locais de pesquisa -
07:02
that you can easily apply
165
422260
2000
que vocês podem facilmente aplicar
07:04
in your businesses.
166
424260
2000
nos seus negócios.
07:06
The first: Cut.
167
426260
2000
A primeira. Corte.
07:08
You've heard it said before,
168
428260
2000
Vocês ouviram isto antes,
07:10
but it's never been more true than today,
169
430260
2000
mas isto nunca foi mais verdadeiro do que hoje,
07:12
that less is more.
170
432260
2000
o menos é mais.
07:14
People are always upset when I say, "Cut."
171
434260
3000
As pessoas sempre ficam chateadas quando eu digo, "Corte."
07:17
They're always worried they're going to lose shelf space.
172
437260
2000
Elas estão sempre preocupadas que irão perder espaço nas prateleiras.
07:19
But in fact, what we're seeing more and more
173
439260
3000
Mas na verdade, o que nós temos visto mais e mais
07:22
is that if you are willing to cut,
174
442260
2000
é que se você está disposto a cortar,
07:24
get rid of those extraneous redundant options,
175
444260
2000
fuja daquelas supérfluas e redundantes opiniões,
07:26
well there's an increase in sales,
176
446260
2000
bem há um aumento nas vendas,
07:28
there's a lowering of costs,
177
448260
2000
há uma baixa nos custos,
07:30
there is an improvement of the choosing experience.
178
450260
4000
há uma melhoria da experiência de escolha.
07:34
When Proctor & Gamble
179
454260
2000
Quando a Proctor & Gamble
07:36
went from 26 different kinds of Head & Shoulders to 15,
180
456260
2000
mudou dos 26 tipos diferentes de Head & Shoulders para 15,
07:38
they saw an increase in sales by 10 percent.
181
458260
3000
eles viram um aumento nas vendas de 10 porcento.
07:41
When the Golden Cat Corporation
182
461260
2000
Quando a Golden Cat Corporation
07:43
got rid of their 10 worst-selling cat litter products,
183
463260
2000
se livrou dos seus 10 piores produtos de areia para gatos,
07:45
they saw an increase in profits
184
465260
2000
eles viram um aumento nos lucros
07:47
by 87 percent --
185
467260
2000
de 87 porcento --
07:49
a function of both increase in sales
186
469260
2000
uma função tanto de aumento nas vendas
07:51
and lowering of costs.
187
471260
2000
e baixa nos custos.
07:53
You know, the average grocery store today
188
473260
2000
Vocês sabem, os supermercados médios hoje
07:55
offers you 45,000 products.
189
475260
2000
oferecem 45 mil produtos.
07:57
The typical Walmart today offers you 100,000 products.
190
477260
3000
Um típico Walmart hoje oferece 100 mil produtos.
08:00
But the ninth largest retailer,
191
480260
5000
Mas o nono maior varejista,
08:05
the ninth biggest retailer in the world today
192
485260
2000
o nono maior varejista no mundo hoje
08:07
is Aldi,
193
487260
2000
é Aldi,
08:09
and it offers you only 1,400 products --
194
489260
3000
e ele oferece apenas 1.400 produtos --
08:12
one kind of canned tomato sauce.
195
492260
3000
um tipo de lata de molho de tomate.
08:15
Now in the financial savings world,
196
495260
2000
Agora, no mundo da poupança financeira,
08:17
I think one of the best examples that has recently come out
197
497260
3000
eu penso que um dos melhores exemplos que recentemente apareceram
08:20
on how to best manage the choice offerings
198
500260
3000
de como melhor gerenciar a oferta de escolhas
08:23
has actually been something that David Laibson was heavily involved in designing,
199
503260
3000
foi na verdade algo que David Laibson estava muito envolvido em projetar,
08:26
which was the program that they have at Harvard.
200
506260
2000
que era o programa que eles tinham em Harvard.
08:28
Every single Harvard employee
201
508260
2000
Cada empregado em Harvard
08:30
is now automatically enrolled
202
510260
2000
está agora automaticamente fazendo parte
08:32
in a lifecycle fund.
203
512260
2000
em um fundo de ciclo de vida.
08:34
For those people who actually want to choose,
204
514260
2000
Para aquelas pessoas que na verdade querem escolher,
08:36
they're given 20 funds,
205
516260
2000
são oferecidos 20 fundos,
08:38
not 300 or more funds.
206
518260
2000
não 300 ou mais fundos.
08:40
You know, often, people say,
207
520260
2000
Vocês sabem, frequentemente as pessoas dizem,
08:42
"I don't know how to cut.
208
522260
2000
"Eu não sei como cortar.
08:44
They're all important choices."
209
524260
2000
Todas são escolhas importantes."
08:46
And the first thing I do is I ask the employees,
210
526260
3000
E a primeira coisa que eu faço é perguntar aos empregados,
08:49
"Tell me how these choices are different from one another.
211
529260
2000
"Digam-me como estas escolhas são diferentes uma das outras.
08:51
And if your employees can't tell them apart,
212
531260
2000
E se os seus empregados não puderem diferenciá-las,
08:53
neither can your consumers."
213
533260
3000
os seu consumidores também não poderão."
08:56
Now before we started our session this afternoon,
214
536260
3000
Agora, antes que nós começarmos nossa sessão nesta tarde.
08:59
I had a chat with Gary.
215
539260
2000
eu tive uma conversa com Gary.
09:01
And Gary said that he would be willing
216
541260
3000
E Gary disse que ele estaria disposto
09:04
to offer people in this audience
217
544260
2000
a oferecer as pessoas nesta audiência
09:06
an all-expenses-paid free vacation
218
546260
3000
umas férias com todas as despesas pagas
09:09
to the most beautiful road in the world.
219
549260
4000
à estrada mais bonita do mundo.
09:13
Here's a description of the road.
220
553260
3000
Aqui está a descrição da estrada.
09:16
And I'd like you to read it.
221
556260
2000
E eu gostaria que vocês a lessem.
09:18
And now I'll give you a few seconds to read it
222
558260
2000
E agora eu vou lhes dar alguns segundos para lê-la
09:20
and then I want you to clap your hands
223
560260
2000
e então eu quero que vocês batam palmas
09:22
if you're ready to take Gary up on his offer.
224
562260
2000
se vocês estão prontos a aceitar a proposta de Gary.
09:24
(Light clapping)
225
564260
2000
(Leves palmas)
09:26
Okay. Anybody who's ready to take him up on his offer.
226
566260
3000
OK. Alguém que esteja pronto a aceitar a oferta.
09:29
Is that all?
227
569260
2000
isto é tudo?
09:31
All right, let me show you some more about this.
228
571260
3000
Está certo, deixe-me mostrar-lhes um pouco mais sobre isto
09:34
(Laughter)
229
574260
3000
Risos
09:37
You guys knew there was a trick, didn't you.
230
577260
3000
Vocês sabiam que era um truque, não sabiam?
09:44
(Honk)
231
584260
2000
(Buzina)
09:46
Now who's ready to go on this trip.
232
586260
3000
Agora, quem está pronto a ir nesta viagem.
09:49
(Applause)
233
589260
2000
(Aplausos)
09:51
(Laughter)
234
591260
2000
(Risos)
09:53
I think I might have actually heard more hands.
235
593260
3000
Eu acho que eu deveria ter ouvido mais palmas.
09:56
All right.
236
596260
2000
Está certo.
09:58
Now in fact,
237
598260
2000
Agora de fato,
10:00
you had objectively more information
238
600260
2000
vocês tiveram objetivamente mais informações
10:02
the first time around than the second time around,
239
602260
2000
na primeira vez do que na segunda vez,
10:04
but I would venture to guess
240
604260
2000
mas eu vou me arriscar a supor
10:06
that you felt that it was more real the second time around.
241
606260
4000
que vocês sentiram que era mais real na segunda vez.
10:10
Because the pictures made it feel
242
610260
2000
Porque a fotografia faz sentir
10:12
more real to you.
243
612260
2000
mais real para vocês.
10:14
Which brings me to the second technique
244
614260
2000
O que me trás a segunda técnica
10:16
for handling the choice overload problem,
245
616260
2000
para lidar com o problema da sobrecarga de escolhas,
10:18
which is concretization.
246
618260
2000
que é a concretização.
10:20
That in order for people to understand
247
620260
2000
Para as pessoas entenderem
10:22
the differences between the choices,
248
622260
2000
as diferenças entre as escolhas,
10:24
they have to be able to understand
249
624260
2000
elas tem que ser capazes de entender
10:26
the consequences associated with each choice,
250
626260
3000
as consequências associadas com cada escolha,
10:29
and that the consequences need to be felt
251
629260
3000
e que as consequências precisam ser sentidas
10:32
in a vivid sort of way, in a very concrete way.
252
632260
4000
de uma forma viva, de uma maneira concreta.
10:36
Why do people spend an average of 15 to 30 percent more
253
636260
3000
Por que as pessoas gastam uma média de 15 a 30 porcento mais
10:39
when they use an ATM card or a credit card
254
639260
2000
quando usam um cartão de banco ou um cartão de crédito
10:41
as opposed to cash?
255
641260
2000
do que quando usam dinheiro?
10:43
Because it doesn't feel like real money.
256
643260
2000
Porque não parece como se fosse dinheiro real.
10:45
And it turns out
257
645260
2000
E acontece
10:47
that making it feel more concrete
258
647260
2000
que fazendo isto parecer mais concreto
10:49
can actually be a very positive tool
259
649260
2000
pode na verdade ser uma ferramenta muito positiva
10:51
to use in getting people to save more.
260
651260
2000
para usar fazendo as pessoas economizarem mais.
10:53
So a study that I did with Shlomo Benartzi
261
653260
2000
Então um estudo que eu fiz com Shlomo Benartzi
10:55
and Alessandro Previtero,
262
655260
2000
e Alessandro Previtero,
10:57
we did a study with people at ING --
263
657260
4000
nós fizemos um estudo com pessoas no ING - (Grupo Financeiro Holandês)
11:01
employees that are all working at ING --
264
661260
3000
empregados que estão trabalhando para a ING --
11:04
and now these people were all in a session
265
664260
2000
e agora estas pessoas estão em uma sessão
11:06
where they're doing enrollment for their 401(k) plan.
266
666260
3000
fazendo sua inscrição para o seu plano 401(k).
11:09
And during that session,
267
669260
2000
E durante esta sessão,
11:11
we kept the session exactly the way it used to be,
268
671260
2000
nós a mantivemos exatamente da maneira que ela costuma ser,
11:13
but we added one little thing.
269
673260
3000
mas nós acrescentamos uma pequena coisa.
11:16
The one little thing we added
270
676260
3000
A pequena coisa que nós acrescentamos
11:19
was we asked people
271
679260
2000
foi que pedimos as pessoas
11:21
to just think about all the positive things that would happen in your life
272
681260
3000
para apenas pensar sobre todas as coisas positivas que aconteceriam em suas vidas
11:24
if you saved more.
273
684260
2000
se elas economizassem mais.
11:26
By doing that simple thing,
274
686260
3000
Fazendo esta coisa simples,
11:29
there was an increase in enrollment by 20 percent
275
689260
3000
houve um aumento de 20 por cento nas inscrições
11:32
and there was an increase in the amount of people willing to save
276
692260
3000
e houve um aumento na quantidade de pessoas dispostas a economizar
11:35
or the amount that they were willing to put down into their savings account
277
695260
3000
ou no total que elas estavam dispostas a colocar nas suas contas de poupança
11:38
by four percent.
278
698260
2000
de quatro por cento.
11:40
The third technique: Categorization.
279
700260
3000
A terceira técnica. Categorização.
11:43
We can handle more categories
280
703260
3000
Nós podemos lidar com mais categorias
11:46
than we can handle choices.
281
706260
2000
do que nós podemos lidar com escolhas.
11:48
So for example,
282
708260
2000
Então por exemplo,
11:50
here's a study we did in a magazine aisle.
283
710260
2000
aqui está um estudo que fizemos num corredor de revista.
11:52
It turns out that in Wegmans grocery stores
284
712260
2000
Acontece que nas lojas de conveniência Wegmans
11:54
up and down the northeast corridor,
285
714260
2000
para cima e para baixo no corredor nordeste
11:56
the magazine aisles range anywhere
286
716260
2000
os corredores de revista variam
11:58
from 331 different kinds of magazines
287
718260
2000
de 331 tipos diferentes de revistas
12:00
all the way up to 664.
288
720260
3000
até 664.
12:03
But you know what?
289
723260
2000
Mas vocês sabem?
12:05
If I show you 600 magazines
290
725260
2000
se eu lhes mostrar 600 revistas
12:07
and I divide them up into 10 categories,
291
727260
3000
e eu dividi-las em 10 categorias,
12:10
versus I show you 400 magazines
292
730260
2000
contra eu lhes mostro 400 revistas
12:12
and divide them up into 20 categories,
293
732260
3000
e as divido em 20 categorias,
12:15
you believe that I have given you
294
735260
2000
vocês acreditam que eu lhes dei
12:17
more choice and a better choosing experience
295
737260
2000
mais escolhas e uma melhor experiência de escolha
12:19
if I gave you the 400
296
739260
2000
se eu lhes der as 400
12:21
than if I gave you the 600.
297
741260
2000
do que se eu lhes der as 600.
12:23
Because the categories tell me how to tell them apart.
298
743260
3000
Porque as categorias me dizem como distingui-las.
12:28
Here are two different jewelry displays.
299
748260
3000
Aqui estão duas estantes diferentes de joalheria.
12:31
One is called "Jazz" and the other one is called "Swing."
300
751260
3000
Uma é chamada "Jazz" e a outra é chamada "Swing."
12:34
If you think the display on the left is Swing
301
754260
3000
Se vocês pensam que a estante à esquerda é Swing
12:37
and the display on the right is Jazz,
302
757260
3000
e a estante à direita é Jazz,
12:40
clap your hands.
303
760260
2000
batam palmas.
12:42
(Light Clapping)
304
762260
2000
(Leves palmas)
12:44
Okay, there's some.
305
764260
2000
Ok, vamos de novo.
12:46
If you think the one on the left is Jazz and the one on the right is Swing,
306
766260
2000
Se vocês pensam que a da esquerda é Jazz e a da direita é Swing,
12:48
clap your hands.
307
768260
2000
batam palmas.
12:50
Okay, a bit more.
308
770260
2000
Ok, um pouco mais.
12:52
Now it turns out you're right.
309
772260
2000
Agora, vocês estão certos.
12:54
The one on the left is Jazz and the one on the right is Swing,
310
774260
2000
A da esquerda é a Jazz e a da direita é a Swing.
12:56
but you know what?
311
776260
2000
mas vocês sabem que?
12:58
This is a highly useless categorization scheme.
312
778260
3000
Isto é um sistema de categorização altamente ineficiente.
13:01
(Laughter)
313
781260
2000
(Risos)
13:03
The categories need to say something
314
783260
3000
As categorias precisam dizer alguma coisa
13:06
to the chooser, not the choice-maker.
315
786260
3000
para quem vai escolher, não para quem programa a escolha.
13:09
And you often see that problem
316
789260
2000
E vocês frequentemente vêem este problema
13:11
when it comes down to those long lists of all these funds.
317
791260
3000
quando olham para as longas listas de todos estes fundos.
13:14
Who are they actually supposed to be informing?
318
794260
4000
Quem na verdade eles supõem estar informando?
13:18
My fourth technique: Condition for complexity.
319
798260
3000
Minha quarta técnica. Condição para complexidade.
13:21
It turns out we can actually
320
801260
2000
Acontece que nós na verdade
13:23
handle a lot more information than we think we can,
321
803260
2000
lidamos com mais informações do que somos capazes de pensar,
13:25
we've just got to take it a little easier.
322
805260
2000
nós temos apenas que pegá-las um pouco mais fácil.
13:27
We have to gradually increase the complexity.
323
807260
3000
Nós temos que aumentar gradualmente a complexidade.
13:30
I'm going to show you one example of what I'm talking about.
324
810260
3000
Eu vou lhes mostrar um exemplo do que eu estou falando.
13:33
Let's take a very, very complicated decision:
325
813260
2000
Vamos tomar uma decisão muito, muito complicada,
13:35
buying a car.
326
815260
2000
comprar um carro.
13:37
Here's a German car manufacturer
327
817260
2000
Aqui está uma montadora de carros da Alemanha
13:39
that gives you the opportunity to completely custom make your car.
328
819260
3000
que lhes dá a oportunidade de customizar a montagem total do seu carro.
13:42
You've got to make 60 different decisions,
329
822260
2000
Você tem que tomar 60 decisões diferentes,
13:44
completely make up your car.
330
824260
2000
para fazer o seu carro.
13:46
Now these decisions vary
331
826260
2000
Agora estas decisões variam
13:48
in the number of choices that they offer per decision.
332
828260
3000
no número de escolhas que eles oferecem por decisão.
13:51
Car colors, exterior car colors --
333
831260
2000
Cores do carro, cores exteriores do carro -
13:53
I've got 56 choices.
334
833260
2000
Eu tenho 56 escolhas.
13:55
Engines, gearshift -- four choices.
335
835260
3000
Motores, engrenagens -- quatro escolhas.
13:58
So now what I'm going to do
336
838260
2000
Então o que eu vou fazer agora
14:00
is I'm going to vary the order in which these decisions appear.
337
840260
3000
é eu vou variar a ordem na qual estas decisões aparecem.
14:03
So half of the customers
338
843260
2000
Então metade dos clientes
14:05
are going to go from high choice, 56 car colors,
339
845260
2000
irão de um alto escore de escolhas, 56 cores para o carro
14:07
to low choice, four gearshifts.
340
847260
3000
para uma baixa escolha, quatro engrenagens.
14:10
The other half of the customers
341
850260
2000
A outra metade dos clientes
14:12
are going to go from low choice, four gearshifts,
342
852260
2000
irão de uma baixa escolha, quatro engrenagens
14:14
to 56 car colors, high choice.
343
854260
3000
para 56 cores para o carro, alta escolha.
14:17
What am I going to look at?
344
857260
2000
O que é que eu vou olhar?
14:19
How engaged you are.
345
859260
2000
O quanto vocês estão envolvidos.
14:21
If you keep hitting the default button per decision,
346
861260
3000
Se vocês continuarem pressionando o botão padrão por decisão
14:24
that means you're getting overwhelmed,
347
864260
2000
isto significa que vocês estão saturados,
14:26
that means I'm losing you.
348
866260
2000
isto significa que eu estou perdendo vocês.
14:28
What you find
349
868260
2000
O que vocês encontram
14:30
is the people who go from high choice to low choice,
350
870260
2000
são pessoas que vão de uma alta escolha para uma baixa escolha,
14:32
they're hitting that default button over and over and over again.
351
872260
3000
elas estão pressionando o botão padrão várias vezes seguidas.
14:35
We're losing them.
352
875260
2000
Nós as estamos perdendo.
14:37
They go from low choice to high choice,
353
877260
2000
Elas vão de baixas escolhas para altas escolhas,
14:39
they're hanging in there.
354
879260
2000
elas estão persistindo.
14:41
It's the same information. It's the same number of choices.
355
881260
3000
É a mesma informação. É o mesmo número de escolhas.
14:44
The only thing that I have done
356
884260
2000
A única coisa que eu fiz
14:46
is I have varied the order
357
886260
2000
é que eu variei a ordem
14:48
in which that information is presented.
358
888260
2000
na qual aquela informação é apresentada.
14:50
If I start you off easy,
359
890260
2000
se eu começar com vocês de forma fácil,
14:52
I learn how to choose.
360
892260
2000
eu aprendo como escolher.
14:54
Even though choosing gearshift
361
894260
3000
Mesmo que escolher engrenagens
14:57
doesn't tell me anything about my preferences for interior decor,
362
897260
3000
não me diga nada sobre minhas preferências para a decoração interior
15:00
it still prepares me for how to choose.
363
900260
3000
isto ainda me prepara para como escolher.
15:03
It also gets me excited about this big product that I'm putting together,
364
903260
3000
E também me mantém animada sobre este grande produto que eu estou colocando junto,
15:06
so I'm more willing to be motivated
365
906260
2000
então eu estou mais propensa a ficar motivada
15:08
to be engaged.
366
908260
2000
a ficar envolvida.
15:10
So let me recap.
367
910260
2000
Então deixem-me recapitular
15:12
I have talked about four techniques
368
912260
3000
Eu falei sobre quatro técnicas
15:15
for mitigating the problem of choice overload --
369
915260
3000
para diminuir o problema da sobrecarga de escolhas --
15:18
cut -- get rid of the extraneous alternatives;
370
918260
3000
corte - livre-se das alternativas irrelevantes;
15:21
concretize -- make it real;
371
921260
3000
concretize -- torne isto real;
15:24
categorize -- we can handle more categories, less choices;
372
924260
4000
categorize -- nós podemos lidar com mais categorias, menos escolhas;
15:28
condition for complexity.
373
928260
3000
condições de complexidade.
15:31
All of these techniques that I'm describing to you today
374
931260
3000
Todas estas técnicas que eu estou descrevendo para vocês hoje
15:34
are designed to help you manage your choices --
375
934260
3000
foram projetadas para ajudar-lhes a administrar suas escolhas --
15:37
better for you, you can use them on yourself,
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937260
3000
para o melhor para vocês, vocês também podem usá-las,
15:40
better for the people that you are serving.
377
940260
2000
para melhorar para as pessoas que vocês estão atendendo.
15:42
Because I believe that the key
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942260
2000
Porque eu acredito que o fator chave
15:44
to getting the most from choice
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944260
2000
para conseguir o melhor das escolhas
15:46
is to be choosy about choosing.
380
946260
3000
é ser exigente nas escolhas.
15:49
And the more we're able to be choosy about choosing
381
949260
2000
E quanto mais nós formos capazes de ser exigentes nas escolhas
15:51
the better we will be able
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951260
2000
melhor nós poderemos ser
15:53
to practice the art of choosing.
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953260
2000
na prática da arte de escolher.
15:55
Thank you very much.
384
955260
2000
Muito muito obrigada.
15:57
(Applause)
385
957260
2000
Aplausos
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