Az ügyfél mindig hazudik – és ez rendben van

A legtöbb vállalkozás valahol itt szúrja el a kutatást: megkérdezi az ügyfelet, „mit szeretnél?”, „mi alapján döntesz?”, majd a válaszokat készpénznek veszi. A kérdőívekben mindenki racionális, árérzékeny, tudatos, környezettudatos fogyasztó. A valóságban pedig ugyanaz az ember gondolkodás nélkül kifizeti a felárat a gyorsabb szállításért, a soronkívüliségért vagy a státuszt mutató márkáért. Ezt a szakadékot a pszichológia elég régen leírta: az emberek döntéseinek jelentős részét nem tudatos számolgatás vezérli, és utólag sokszor csak megmagyarázzuk magunknak, hogy „miért is döntöttünk jól”. A szervezet azonban hajlamos arra, hogy a kimondott mondatokat tekintse igazságnak – és ez az a pont, ahol a rendszer elkezdi önmagát tévútra vinni.

Ha egy kérdőívben az jön ki, hogy „az ár a legfontosabb”, a menedzsment gyakran ebből azt a következtetést vonja le, hogy mindent arra kell rátenni: költségcsökkentés, olcsóbb csomag, kevesebb szolgáltatás, vékonyabb garancia. Aztán amikor a piac mégsem a legolcsóbb opciót választja, hanem azt, ahol biztonságot, kiszámítható működést és emberi bánásmódot kap, akkor jön a tanácstalanság és a bűnbakkeresés. A gond nem az ügyféllel van, hanem azzal, ahogyan kérdeztük, és főleg azzal, ahogyan a válaszokat értelmeztük. Kérdőív helyzetben a válaszolónak semmi tétje nincs. Nyugodtan mondhatja, hogy „nekem a fenntarthatóság az első”, miközben az utolsó három vásárlásánál az olcsóbb, de kevésbé fenntartható megoldást választotta. Nem rosszindulatból „hazudik”, hanem azért, mert a társas elvárásokhoz, az önképéhez és a pillanatnyi hangulatához igazítja a mondatot.

A legnagyobb csapda az, amikor a szervezet a deklarált preferenciákat tényként kezeli, és megspórolja a valódi, trade-offokkal teli döntési helyzetek modellezését. Ha egy vezető azt mondja: „az ügyfeleink szerint az ár a legfontosabb, akkor erre optimalizálunk”, valójában egy véleményhalmazra építi a stratégiát, nem pedig viselkedésre. Ezzel nemcsak marketingpénzt éget, hanem lemond a prémium pozícióról, a kockázatcsökkentő elemek árazásáról és a hosszú távon fenntartható, egészséges fedezetről. A gondolkodásmód, amire érdemes átállni, így foglalható össze: a vélemény hipotézis, a választás adat. Amíg ez a sorrend nem tiszta, addig a kutatás inkább dísz a prezentációk végén, mintsem döntés-előkészítő eszköz.

Deklarált és kimért preferencia: mit tekints valódi adatnak?

A mindennapi gyakorlatban kétféle „igazság” kering egy cégen belül. Az egyik, amit az ügyfelek mondanak: „nekem a minőség számít”, „mindig a legjobb ár-érték arányt keresem”, „nem fizetek felárat státuszért”. A másik, amit az ügyfelek csinálnak: melyik csomagot választják, melyik garanciáért fizetnek felárat, mennyire gyorsan döntenek egy ajánlatról, ténylegesen váltanak-e egy olcsóbb alternatívára, vagy maradnak a megszokottnál. Az elsőt hívhatjuk deklarált, a másodikat kimért preferenciának. A különbség a kettő között nem elméleti finomság, hanem üzleti realitás: a számlát mindig a kimért preferencia írja, nem a kérdőív.

A deklarált preferencia akkor születik, amikor megkérdezed: „Mennyit fizetnél ezért a szolgáltatásért?”, „Mennyire fontos neked a garancia?”, „Felárat vállalnál-e gyorsabb szállításért?”. A válaszoló a saját, idealizált képét próbálja megfogalmazni, miközben nincsenek előtte valódi alternatívák, nincs időnyomás, nincs tényleges anyagi következmény. A kimért preferencia viszont úgy keletkezik, hogy döntési helyzetbe teszed: több, összehasonlítható csomag közül kell választania, ahol mindegyik tartalmaz valamilyen lemondást. Vagy az áron, vagy a kényelemen, vagy a kockázaton engednie kell. Az, hogy végül melyik csomagot választja, mennyi idő alatt hozza meg a döntést, és később visszatér-e a drágább verzióra, sokkal többet elárul a valódi preferenciáiról, mint bármely szépen kitöltött kérdőív.

„Az ügyfél nem azért hazudik, mert rosszat akar, hanem mert a saját fejében sincs kész a döntés. A mi dolgunk az, hogy olyan helyzetet teremtsünk, ahol a választásából tanulhatunk.” – Dajka Gábor

A modern marketingkutatás lényege éppen az, hogy a véleményeket átfordítja kimért preferenciává. Nem dobja ki a deklarált válaszokat, de nem is engedi, hogy azok uralják a döntéseket. A vélemények jók arra, hogy hipotéziseket adjanak: mire érzékeny a vevő, mitől fél, miben akar biztosítékot. A döntés viszont már arról szól, hogy ezek közül mi az, amiért ténylegesen hajlandó fizetni, sorban állni, szerződést hosszabbítani, vagy akár belépni egy magasabb szintű szolgáltatási csomagba. Az Online Marketing és Pszichológia című könyvemben részletesen írok arról, hogyan kapcsolódik össze a fogyasztáslélektan, a buyer persona és a döntéshelyzetek tervezése; a lényeg ugyanaz: a kommunikáció és az ajánlat akkor működik, ha a kimért preferenciához igazítjuk, nem pedig a kérdőívben elhangzó szép mondatokhoz.

Diszkrét választásos kísérletek (conjoint): amikor a kérdőív döntési helyzetté válik

A diszkrét választásos kísérlet – vagy angol nevén conjoint – pont arra lett kitalálva, hogy a „mit szeretnél?” típusú kérdéseket lecserélje „melyik csomagot választod?” típusú helyzetekre. A módszer lényege, hogy több, egymással összehasonlítható ajánlatot mutatsz a válaszolónak, amelyek ugyanazon attribútumokból épülnek fel (például ár, garancia hossza, szállítási idő, dedikált támogatás, fizetési feltételek), de ezeknek a szintjei eltérnek. A válaszadó minden egyes feladatnál csak egyet választhat közülük. Nem mondhatja azt, hogy „legyen olcsó, legyen villámgyors, legyen örök garanciás, és legyen benne concierge szolgáltatás is” – pontosan úgy, ahogy a valóságban sem kérhet mindent egyszerre.

A conjoint ereje nem abban van, hogy „szép grafikonokat” gyárt, hanem abban, hogy kényszeríti a döntési kompromisszumokat. Ha például azt feltételezed, hogy a kockázatcsökkentő elemek (hosszabb garancia, gyors csere, 0–24-es support) bizonyos árprémiumot indokolnak, akkor olyan csomagokat kell tervezned, ahol kézzelfoghatóan látszik a különbség: mondjuk rövid garancia alacsony áron, közepes garancia közepes áron, és hosszabb garancia magasabb áron. Ha a válaszadók jelentős része a középső vagy a felső csomagot választja, akkor számszerűen is látszik, mekkora felárat hajlandóak vállalni a kisebb kockázatért. Ha viszont mindenki a legolcsóbb opcióra ugrik, akkor vagy a szinteket állítottad irreálisan, vagy tényleg olyan szegmensben mozogsz, ahol az árprémiumot más típusú értékajánlattal kell indokolni.

A módszer gyenge pontja, hogy „laborízű”: nincs valódi pénzmozgás, a döntés következménye képzeletbeli. Emiatt a conjoint eredményét soha nem szabad önmagában kezelni. A jó gyakorlat az, hogy a conjoint a terep feltérképezésére szolgál: megmutatja, mely attribútumok mozgatják a döntést, milyen irányban érdemes mozgatni az árat, mennyi plusz garanciaért fizetnének a legtöbben. Ezt követik azok a kísérletek, amelyek már közelebb visznek a valós viselkedéshez: árazási létra, fake door tesztek, A/B tesztek. Aki itt megspórolja a gondos conjoint-tervezést (reális szintek, világos hipotézis, értelmezhető attribútumok), az később a terepen fog drágán fizetni a hibákért.

Árazási létra: amikor a vevő saját magát árazza be

Az árazási létra olyan módszer, amely már közelebb visz a valódi pénzügyi döntéshez. Ahelyett, hogy megkérdeznéd: „mennyi a maximum, amit fizetnél?”, egyszerűen azt kéred az ügyféltől, hogy egyre magasabb árak mellett döntse el: kéri-e még a terméket vagy szolgáltatást, vagy már visszafordul. Ezt meg lehet csinálni kontrollált kísérletben (például egy kutatási panelen, ahol valós kosárba rakás történik), de akár éles értékesítési helyzetben is, szűk mintán, előre meghatározott határokkal. A létra lényege, hogy minden ügyfél a saját toleranciaszintjéig haladhat, és a rendszer rögzíti, hol mondja azt, hogy „eddig és ne tovább”.

Ez a módszer több szempontból is hasznos. Egyrészt eloszlatja azt az illúziót, hogy „van egy reális ár”, amit csak ki kell találni. Valójában ár-eloszlás van: vannak, akik egy bizonyos szintig gondolkodás nélkül elfogadják az ajánlatot, vannak, akik a határon vacillálnak, és vannak, akik már az első lépésnél visszafordulnak. Másrészt kiderülnek a pszichológiai töréspontok: hol ugrik nagyot a lemorzsolódás? Egy-egy jól eltalált árküszöb, kiegészítő értékajánlat vagy garancia-szint sokkal többet javít a bevételen, mint az, ha „érzésből” belövöd a termék árát. A létrát persze nem lehet ész nélkül használni: ha túl nagy lépcsőkben emeled az árat, torzul az eredmény; ha túl sűrűn változtatod, összezavarod a visszatérő vevőket. Érdemes ezért az árazási létrát időben és mintában is korlátozni, és kifejezetten arra használni, hogy a prémium szintet és az ahhoz tartozó extra szolgáltatásokat beállítsd.

Az árazási létra ott válik igazán értékessé, ahol már van egy előzetes kép a vevő kockázatérzékenységéről (például conjointból vagy kvalitatív interjúkból), és ezt konkrét döntési helyzetben akarod finomhangolni. Ha a létra azt mutatja, hogy az ügyfelek jelentős része gond nélkül elfogad egy bizonyos árprémiumot a hosszabb garanciáért vagy a gyors csere miatt, akkor bátran beépítheted ezt a prémiumot a csomagjaidba. Ha viszont már kis felárnál is tömeges visszafordulást látsz, akkor vagy az értékajánlatod nincs rendben, vagy rossz szegmensnek kínálod a szolgáltatást. Mindkét esetben olcsóbb a tanulás egy árazási létra keretében, mint egy félresikerült, országos kampányban.

Fake door tesztek: gyors validálás, szigorú etikai kerettel

A fake door teszt – szó szerint „álajtó” – arról szól, hogy egy még nem létező opciót felkínálsz a vevőnek, és megnézed, mennyire erős a valós érdeklődés. Tipikus példa, amikor a weboldalon megjelenik egy új csomag („soron kívüli ügyintézés”, „24 órán belüli csere”, „dedikált kapcsolattartó”), a vevő rákattint, majd egy oldalra jut, ahol tájékoztatod: a funkció fejlesztés alatt van, de kérhet értesítést a bevezetésről. Ebből azonnal látszik, hányan kattintanak kíváncsiságból, hányan vállalnának ténylegesen felárat, és mely szegmensekben lenne érdemes prioritást adni a fejlesztésnek.

A fake door teszt nagy előnye, hogy gyors és olcsó jelzést ad: nem kell hónapokig fejleszteni egy szolgáltatást, majd kideríteni, hogy a piacot valójában csak mérsékelten érdekli. Viszont itt lép be az etika kérdése. Ha az ügyfelet úgy vezeted végig a folyamaton, hogy azt hiszi, azonnal megkapja a szolgáltatást, majd hidegzuhanyként közlöd vele, hogy „ez még nincs kész”, akkor rövid távon lehet, hogy megkapod a mért adatot, hosszú távon viszont rombolod a bizalmat. Én azt tartom elfogadhatónak, ha a fake door tesztben az ügyfélnek nem kerül pénzébe a kattintás, azonnal tájékoztatást kap a funkció állapotáról, és választási lehetőséget is adsz: kér-e értesítést, visszalép-e a korábbi csomaghoz, vagy választ-e másik elérhető opciót.

A fake door különösen hasznos akkor, amikor több lehetséges fejlesztési irány között vacillál a cég: új prémium csomag, extra garanciális szolgáltatás, gyorsított szállítás, dedikált support, stb. Ahelyett, hogy házon belül vitatkoznál arról, „szerintem erre lenne igény”, egyszerűen kirakod az opciókat, és megnézed, mire reagál a piac. Fontos, hogy a fake door tesztet nem önmagában, hanem egy módszertani sor részeként kezeld: conjoint és kvalitatív kutatás után jöjjön, és utána kövesse A/B teszt vagy pilot projekt, ahol már ténylegesen nyújtod is a szolgáltatást. Így lesz a fake doorból nem olcsó trükk, hanem felelős döntés-előkészítő eszköz.

Lista-kísérlet és projektív technikák: amit a vevő szégyell bevallani

Vannak témák, amelyeknél az ügyfél egyszerűen nem mondja el az igazat, bármilyen ügyesen kérdezel. Ilyen például a státuszért fizetett felár, a „soron kívüliség” iránti vágy, vagy az, hogy valaki mennyire támaszkodik mások véleményére egy döntésnél. Ha megkérdezed: „fizetnél-e plusz pénzt csak azért, hogy előbb kerülj sorra?”, a legtöbb válaszoló azt mondja, hogy nem – mert ezt várja el magától, és ezt várja el tőle a társas környezete. Ilyenkor jönnek jól a lista-kísérletek és a projektív technikák, amelyek csökkentik a társas elvárások torzító hatását, és közvetettebb módon próbálják feltárni a preferenciákat.

A lista-kísérlet alapja egyszerű: két csoportot hasonlítasz össze. Az egyiknek megmutatsz egy listát több állítással (például milyen szempontok alapján választanak szolgáltatót), és csak azt kéred, mondja meg, hány állítás igaz rá. A másik csoport ugyanezt a listát kapja, de hozzáadsz egy kényes elemet, például azt, hogy „fizetnék felárat, ha soron kívül szolgálnának ki”. Ha a második csoport átlagos válasza magasabb, mint az elsőé, akkor a különbség egy közelítő becslést ad arra, mekkora arányban igaz a kényes állítás. Egyetlen válaszadóról továbbra sem tudod biztosan, mit gondol, de populációs szinten tisztább képet kapsz, mint egy direkt kérdésnél.

A projektív technikák – például a „Mit gondol, mások mennyit fizetnek felárként…?”, „Mesélje el, hogyan dönt egy tipikus ügyfél ebben a helyzetben…” – szintén arra szolgálnak, hogy a válaszadó ne saját magáról beszéljen, hanem „másokról”. Ilyenkor leegyszerűsödik az érzelmi védekezés: könnyebb őszintén beszélni arról, hogy „sokan azért választanak prémium csomagot, mert szeretnek különlegesnek látszani”, mint bevallani, hogy „én is ezért fizetek felárat”. Ezek a módszerek nem helyettesítik a viselkedés mérését, de segítenek megérteni, milyen motívumok állhatnak a kimért preferenciák mögött. Ha a lista-kísérlet és a projektív válaszok azt mutatják, hogy a státusz igenis fontos, akkor érdemes ezt tudatosan beépíteni a csomagstruktúrába és a kommunikációba – még akkor is, ha a direkt kérdőívekben az jön ki, hogy „csak az ár-érték arány számít”.

A/B teszt: a terep, ahol végleg eldől, mi működik

Az A/B teszt az a pont, ahol a kutatás kilép a laborból, és találkozik a valós forgalommal. Itt már nem hipotetikus csomagokról, nem kutatási panelekről, hanem éles landing oldalakról, valódi kampányokról és tényleges vásárlásokról beszélünk. Az A/B teszt lényege, hogy két (vagy több) változatot futtatsz párhuzamosan, hasonló körülmények között, és megnézed, melyik hozza a jobb viselkedési mutatókat: magasabb konverziót, nagyobb prémium-csomag választási arányt, rövidebb döntési időt, alacsonyabb lemorzsolódást. A módszer egyszerűnek tűnik, de nagyon könnyű elrontani. Ha nincs előre rögzített hipotézis, célmetrika és visszavonási pont, akkor az A/B tesztből könnyen lesz olyan játék, ahol addig nézegeted a számokat, amíg valami véletlen különbségre rá nem fogod, hogy „ez működik”.

A jó A/B teszt a korábbi kutatásokra épít. A conjoint és az árazási létra megmutatta, hogy milyen kombinációk tűnnek vonzónak a vevőknek; a fake door jelezte, mely opciókra van tényleges érdeklődés; a lista-kísérlet és a projektív technikák feltárták a rejtett motivációkat. Az A/B teszt ezekből az eredményekből kiindulva már konkrét megoldásokat hasonlít össze: például kétféle garancia-szöveget, két csomagstruktúrát, két státuszt jelző elemet (pl. soron kívüli ügyintézés kommunikációját). Előre eldöntöd, mi az, amit mérni fogsz (például prémium csomag választási arány, döntési idő, kosárelhagyási arány), mekkora mintát vársz, és milyen eredmény fölött tekinted sikeresnek a tesztet. Ha ez megvan, akkor az A/B teszt tényleg döntési eszköz lesz, nem pedig végtelenített kísérletezgetés.

Magyar KKV-knál gyakori kifogás, hogy „nincs akkora forgalmunk, hogy érdemi A/B tesztet fussunk”. Tény, hogy havi pár tucat vásárlás mellett nem lehet finom statisztikai különbségeket kimutatni. De még ilyen helyzetben is lehet okosan használni az A/B szemléletet: például úgy, hogy nem csak a konverziós arányt nézed, hanem a döntési időt, az ajánlat elutasításának okait, a beérkező kérdések típusát. Ha egy új garancia-kommunikáció után azt látod, hogy gyorsabban döntenek, kevesebb kérdéssel, kevesebb visszakozással, akkor már van okod arra, hogy ezt tartsd iránynak – még akkor is, ha a minta kicsi. A lényeg: az A/B teszt nem „nagyvállalati luxus”, hanem olyan gondolkodásmód, amelyben a szervezet nem érvelésekkel, hanem összehasonlítható viselkedési adatokkal dönt.

A fő kutatási módszerek összehasonlítása

Érdemes ezeket nem egymás helyett, hanem egymás után használni. A conjointtal feltérképezed a terepet, az árazási létrával beállítod a fájdalompontokat, a fake doorral validálod a valós érdeklődést, a lista-kísérletekkel és projektív kérdésekkel értelmezed a motivációkat, az A/B teszttel pedig ellenőrzöd, hogy mindez hogyan állja meg a helyét a valós forgalomban. Így lesz a kutatásból összehangolt rendszer, nem pedig szétszórt adathalmaz.

B2B vs. B2C: ugyanaz a „hazugság”, más védőrétegek

Gyakori tévhit, hogy B2B-ben a vevők „racionálisabbak”, ezért ott jobban lehet hinni a deklarált preferenciáknak. A valóság az, hogy B2B-ben is emberek döntenek, csak több védőrétegen keresztül. A beszerzés formalizált (ajánlatkérések, vendor listák, auditált beszállítói feltételek), a döntés több szereplős (szakmai döntéshozó, pénzügy, üzemeltetés, jog), a hibaköltség pedig nemcsak pénzben, hanem reputációban és karrierkockázatban is megjelenik. Emiatt a kimondott preferenciák gyakran „compliance-nyelven” érkeznek: ISO, SLA, audit, határidők, ár. A tényleges választásban viszont sokszor olyan „puha” jelek döntenek, mint a gyors reagálás, a baj esetén mutatott méltányosság, a first-time-fix arány vagy az, hogy mennyire kiszámítható a kommunikáció.

B2C-ben a státusz, az identitás és a kényelem az a három motívum, amit ritkán vallanak be nyíltan a fogyasztók. B2B-ben ugyanez a mechanizmus a felelősség-megosztásban és a reputációvédelemben jelenik meg: senki sem akarja aláírni azt a döntést, amelyik később látványos hibának bizonyul. Ezért B2B-ben sokkal erősebben dolgozik az „olcsóbb, de rizikósabb” opció elleni belső ellenállás, még akkor is, ha papíron minden feltétel teljesül. A marketing és az értékesítés feladata itt nem az, hogy „meggyőzze” a döntéshozót, hanem az, hogy olyan bizonyítékokat tegyen az asztalra, amelyek átmennek a védőrétegeken: üzemeltetési logok, pilot projekt eredmények, SLA-teljesülési arányok, független referenciák.

A lényeg: nem az a kérdés, hogy B2C-ben vagy B2B-ben „őszintébbek-e” a vevők, hanem az, hogy mennyi védőrétegen kell átvinni ugyanazt az üzenetet. A marketing feladata mindkét közegben az, hogy a deklarált mondatokat lefordítsa kimért preferenciává, és ezt összehangolja azzal, amit a pénzügy lát a számokban. Aki ezt megteszi, az nem a szavakra, hanem a viselkedésre építi a stratégiát.

Viselkedési mutatók és a P&L összekötése

Minden szép insight, minden conjoint-modell, minden A/B teszt csak addig ér valamit, amíg nem kötöd rá a pénzügyi eredménykimutatásra. A „szavak helyett tettek” filozófia akkor válik valódi üzletté, ha világosan látod, mely viselkedési mutató hogyan jelenik meg a bevételben, a fedezetben, a cashflow-ban. Ha például csökken a döntési idő, az a konverziós cső gyorsulását hozza; ha nő a prémium csomagot választók aránya, az az átlagos rendelési értéket és a bruttó árrést növeli; ha javul az elsőre megoldás aránya a supportban, az csökkenti a hibaköltséget és a lemorzsolódást. Ezeket a kapcsolódásokat nem elég „érezni”, explicit módon kell megrajzolni.

Ha minden viselkedési hipotézis mellé hozzárendeled a hozzá tartozó pénzügyi csatornát, akkor a marketing, az értékesítés, az operáció és a pénzügy végre közös nyelvet beszél. Nem az lesz a vita tárgya, hogy „tetszik-e a kampány”, hanem az, hogy a konkrét döntés mennyivel csökkentette a kockázatot, mennyivel rövidítette a döntési időt, mennyivel növelte a prémiumválasztást. Ahol ez a gondolkodás beépül, ott a szervezet kevésbé lesz kiszolgáltatva a belső hangulatoknak, és sokkal kiszámíthatóbban tud árprémiumot érvényesíteni.

Működési protokoll: döntési napló a mindennapi munkában

Szép dolog a módszertan, de a végén minden azon múlik, hogyan dönt a csapat hétfő reggel a megbeszélésen. Ha ott még mindig az hangzik el, hogy „szerintem tegyük olcsóbbá”, „szerintem írjuk át a landinget”, „szerintem ez az ügyfélnek sok”, akkor a legjobb kutatási eszköztár is csak háttérzaj marad. Én azt szoktam javasolni, hogy vezess be egy egyszerű „döntési napló” protokollt, amit mindenki használ: marketing, értékesítés, termék, ügyfélszolgálat és pénzügy. A napló öt kérdésből áll, és bármilyen komolyabb döntés előtt kötelező végigmenni rajta.

Az öt kérdés a következő: 1) Mi az a konkrét döntési akadály, amit csökkenteni akarunk? (Például túl hosszú a döntési idő, alacsony a prémium csomag választási aránya, magas a kosárelhagyás.) 2) Mi a hipotézisünk, és melyik módszerrel fogjuk tesztelni? (Conjoint, árazási létra, fake door, A/B teszt, kvalitatív interjúk.) 3) Mi lesz a vezető viselkedési mutató, és mi lesz a követő pénzügyi mutató? (Például döntési idő és fizetett médiaköltség / forgalom.) 4) Mi a visszavonási pont? (Hol mondjuk azt, hogy ez az irány nem működik, visszaállunk az eredeti ajánlatra vagy új hipotézist állítunk fel.) 5) Mi az etikai keret? (Mit vállalunk garanciában, visszavásárlásban, adatkezelésben, tájékoztatásban.) Ha ez az öt kérdés nincs kitöltve, a döntés nem mehet tovább.

Dajka Gábor tapasztalata szerint ahol ezt a fajta rendet sikerül bevezetni, ott nagyon gyorsan eltűnik a „miért nem azt csináljuk, amit az ügyfelek mondanak?” típusú panasz. Nem azért, mert lebecsülnénk az ügyfelek véleményét, hanem mert helyére tesszük: inspirációként kezeljük, nem utasításként. Az ügyfél elmondja, mit gondol; mi ebből hipotézist formálunk; a döntési helyzetben pedig hagyjuk, hogy a választása beszéljen. Aki ebben a keretben gondolkodik, annak a marketing már nem „színes-szagos kiegészítő”, hanem a döntésarchitektúra része lesz. Ehhez persze hosszú távú tanulás kell – éppen erről szól az Online Marketing és Pszichológia is: hogyan tud a vállalkozó saját magán kezdeni a gondolkodásmód fejlesztését, hogy utána jobban értse és mérje a vevőit.

Ajánlott magyar videó/podcast

Ha mélyebben érdekel, hogyan torzíthatják az esettanulmányok és a felületes statisztikák a döntéseidet, érdemes megnézned az alábbi videót, ahol erről beszélek részletesebben:

Dajka Gábor marketingszakértő, business coach és befektető szerint

Az „ügyfél mindig hazudik” nem pimasz mondat, hanem alázatos kiindulópont. Azt jelenti, hogy belátjuk: az emberek – köztük mi magunk is – nem laboratóriumi pontossággal látják át a saját döntéseiket. Helyzetekben döntenek, nem Excel-táblákban. Időnyomás, félelem a hibától, önkép, társas elvárások és múltbeli sérelmek együtt mozgatják őket. Ha ezt komolyan vesszük, akkor nem sértődünk meg egyetlen kérdőív-válaszra sem, hanem úgy tervezzük a rendszerünket, hogy a választás beszéljen. A felnőtt üzlet ott kezdődik, ahol a vezető nem véleményeket gyűjt, hanem bizonyítékot: döntési időt, prémiumválasztást, first-time-fix arányt, késleltetett visszahívást. A márka ott lesz stabilan prémium, ahol az árprémium nem duma, hanem kockázatcsökkentő működés: garancia, csere, reagálás, fegyelem. A szervezet ott nyugszik meg, ahol a marketing nem „szép”, a pénzügy nem „fék”, a termék nem „költség”, hanem mind ugyanannak a döntésarchitektúrának a része. Én ebben a rendben dolgozom, és ezt javaslom neked is: ne kérd az ügyféltől, hogy jós legyen. Engedd, hogy válasszon. És vállald, hogy tanulsz abból, amit választ – még akkor is, ha az első körökben kényelmetlen. A piac végül nem arra reagál, amit mondasz róla, hanem arra, ahogyan viselkedsz vele szemben. Minden más csak háttérzaj.

Szakértő válaszol – gyakori kérdések

Miért mondom azt, hogy az ügyfél „mindig hazudik” – nem túl erős ez?

A mondat szándékosan erős, de nem erkölcsi ítélet. Nem arról szól, hogy az ügyfél rosszindulatú, hanem arról, hogy korlátozottan lát rá a saját döntéseire. A kutatások régen megmutatták, hogy az emberek sokszor utólag gyártanak magyarázatot a döntéseikre, és közben őszintén elhiszik, hogy ez volt az ok. Ezért mondom, hogy a deklarált válasz hipotézis, a viselkedés adat. Ha ezt elfogadod, kevésbé fogsz csalódni az ügyfeleidben, és inkább azon kezdesz el dolgozni, hogy jobb döntési helyzeteket teremts nekik – ahol kimérhető, hogy mit választanak valójában.

Mekkora cégmérettől érdemes conjointot vagy összetett kutatást futtatni?

A „nagy” conjoint-kutatások tipikusan közepes és nagyvállalatok játszótere, mert komoly mintaszámot és szakértői elemzést igényelnek. De a gondolkodásmód elemei kisebb magyar KKV-knál is alkalmazhatók. Már az is fél siker, ha nem egyetlen „mit szeretnének az ügyfelek?” kérdőívre bízod a döntést, hanem több, egymást kiegészítő módszert használsz: egyszerűbb választásos feladatokat, árazási létrát szűk mintán, fake door teszteket egy-egy új opcióra, és tudatos A/B tesztelést a jelenlegi forgalmadon. Nem a címke a lényeg (hogy „conjointot futtatsz-e”), hanem az, hogy ne a vélemény legyen az egyetlen bemenet a döntéseidhez.

Etikus-e a fake door teszt a magyar piacon?

Etikus, ha betartasz néhány egyszerű szabályt. Nem kérsz pénzt olyan szolgáltatásért, ami még nem létezik. A kattintás után azonnal, őszintén tájékoztatod az ügyfelet, hogy a funkció fejlesztés alatt áll. Választási lehetőséget adsz: visszaléphet, kérhet értesítést, választhat másik csomagot. Nem használod tömegesen és folyamatosan ugyanazon az ügyfélbázison, mert az már átverésnek hat. A magyar piac érzékeny a tisztesség kérdésére; ha korrektül kommunikálsz, inkább értékelni fogják, hogy mielőtt hatalmas projektbe fognál, megkérdezed a valós érdeklődést.

Mit tegyen egy magyar KKV, ha nincs saját kutatócsapata?

Nem kell akadémiai kutatólabort építeni ahhoz, hogy viselkedésalapú döntéseket hozz. Kezdheted azzal, hogy rendbe teszed a mérésed: pontosan lásd a döntési időt, a csomagok közötti választás megoszlását, a garancia-igénybevételt, az elsőre megoldás arányát. Ezeket már most is gyűjtöd – csak lehet, hogy senki nem nézi rendszerben. A következő lépés az egyszerűbb tesztek bevezetése: A/B a fő landingeken, egy-két jól átgondolt fake door teszt, kis mintás árazási létra. Ha ehhez hozzáolvasol – például az Online Marketing és Pszichológia segítségével – a döntéslélektan alapjaiból, akkor máris magasabb szinten fogsz kutatni, mint a magyar KKV-k többsége, akik még mindig kizárólag kérdőívekre és megérzésekre támaszkodnak.

Miért fontos külön kezelni a viselkedési és a pénzügyi mutatókat?

Azért, mert ha összemosod a kettőt, nem fogod érteni, miért változik a pénzügyi eredményed. A viselkedési mutató megmutatja, hogy a vevő mit csinál (gyorsabban dönt, többen választják a prémium csomagot, kevesebb a reklamáció). A pénzügyi mutató azt mutatja, hogy mindez hogyan csapódik le a bevételben, a fedezetben, a cashflow-ban. Ha mindkettőt tudatosan figyeled, akkor világosan látod, mely marketing- vagy termékdöntés hozott valódi értéket, és melyik volt csak látványos, de pénzügyileg üres. Így lesz a kutatás nem költség, hanem befektetés.

Források

Nisbett, R. E., & Wilson, T. D. (1977). Telling More Than We Can Know: Verbal Reports on Mental Processes. Psychological Review, 84(3), 231–259. Elérhető: https://doi.org/10.1037/0033-295X.84.3.231

Johansson, P., Hall, L., Sikström, S., & Olsson, A. (2005). Failure to Detect Mismatches Between Intention and Outcome in a Simple Decision Task. Science, 310(5745), 116–119. Elérhető: https://doi.org/10.1126/science.1111709

Fisher, R. J. (1993). Social Desirability Bias and the Validity of Indirect Questioning. Journal of Consumer Research, 20(2), 303–315. Elérhető: https://doi.org/10.1086/209304