Ár-minőség kapcsolat, információhiány és a szelektív megfigyelés szerepe
Az emberek döntéseik során gyakran használnak olyan „rövidítéseket” (heurisztikákat), amelyek megkönnyítik a sokrétű információk feldolgozását. Ha meglátnak egy magasabb árcédulát egy borosüvegen, sokan automatikusan arra következtetnek, hogy az minőségibb is lesz. Ez egy példa arra az implicit elméletre, amely a korreláció-alapú következtetések egyik legfontosabb eszköze a fogyasztói magatartásban. A marketingkutatások szerint a vásárlók gyakran tévesen felülbecsülik vagy alulértékelik a terméktulajdonságok közötti kapcsolatokat (például az ár és a minőség összefüggését), és az ilyen következtetéseket sokszor még akkor is fenntartják, amikor az adatok ellentmondanak nekik. Cikkünk bemutatja, hogy miért olyan erősek ezek az implicit hiedelmek, hogyan befolyásolja az információk prezentálási formája a következtetések pontosságát, és mi történik akkor, ha valamilyen fontos tulajdonságról hiányzik az információ.
1. Implicit elméletek a jellemzők közötti korrelációkról
1.1 Mit is jelent az implicit elmélet?
Az „implicit elmélet” egy olyan háttértudást vagy feltételezést takar, amelyet a fogyasztó magától értetődőnek vesz. Például sokan hisznek abban, hogy a drágább termékek általában jobbak. Ha meglátnak egy borsos árú autót vagy egy drága mobiltelefont, könnyen arra következtetnek, hogy prémium minőséget kapnak. Ez a feltételezés akkor válik igazán érdekessé, ha a valós adatok (például független tesztek) nem mutatnak összefüggést ár és minőség között. A kutatások szerint (Broniarczyk & Alba, 1994; Cronley, Posavac, Meyer, Kardes & Kellaris, 2005; Kardes et al., 2004) a fogyasztók általában ragaszkodnak az ilyen implicit elméletekhez, még akkor is, ha azok ellentétben állnak a tényleges megfi gyeléssel.
1.2 Példa: ár-minőség és reklám-minőség
Broniarczyk és Alba (1994c) végzett egy kísérletet, ahol a résztvevőknek hangszórómárkákról adtak információkat az árukról, a minőségükről és a reklámköltésről (például hány dollárt fordít a cég reklámra). A résztvevők először adatokat kaptak, majd ítéletet kellett alkotniuk: vajon mennyire korrelál az ár és a minőség, illetve mennyire korrelál a reklámköltés és a minőség?
Az eredmények azt mutatták, hogy a résztvevők felülbecsülték az ár-minőség kapcsolatot (például erősebbnek gondolták a ténylegesnél), míg alulértékelték a reklám és a minőség közötti viszonyt – kivéve abban az esetben, ha a kísérleti adatok azt mutatták, hogy tényleg 0 vagy 1 a korreláció (tehát tökéletesen nincs vagy tökéletesen van összefüggés). Ez arra utal, hogy a fogyasztók hajlamosak a már meglévő implicit hiedelmüket (ár = minőség) fenntartani, amíg a kapott információk nem egyértelműen cáfolják azt.
2. Az információ bemutatásának formája: random vagy rendezett
2.1 Miért számít a prezentálási mód?
Egyik kulcstényező, hogy a fogyasztók hogyan és milyen sorrendben kapják az adatokat. Ha például az ár-minőség adatok „szépen, minőségi sorrendben” vannak rendezve, könnyebb azt a benyomást kelteni, hogy az ár és a minőség együtt mozog. Ám ha az információk össze-vissza (random) érkeznek, nagyobb a valószínűsége, hogy a vásárló belefut egy olyan példába (márka), amely drága, de nem jó minőségű, vagy olcsó, de meglepően jó teljesítményt nyújt. Ezek az ún. diszkonfirmáló esetek buktathatják meg a meglévő hiedelmet.
2.2 Kognitív terhelés, a bizonytalanságkerülés és a random hatás
Kardes és munkatársai (2004, 2005) kimutatták, hogy a random adatbemutatás bizonyos feltételek mellett ténylegesen növeli a korrelációs ítéletek pontosságát. Ha a formatum random, akkor nagyobb esélyed van találkozni olyan termékkel, amely cáfolja a „drága = jobb” sémát. Ezzel szemben a rendezett formátum könnyebben fenntartja az illúziót, hogy minden drága termék valóban minőségi. A meglepő eredmény az volt, hogy még az is előfordul, hogy a random sorrend, bár nehezebb feldolgozást igényel, összességében jobban segíti a pontosságot, mert a sémádat meggyőzőbben cáfolhatja.
Ez persze nem mindig érvényes, nagyban függ attól, hogy mennyire motivált vagy keresni a „különutas” példákat (pl. egy drága, de rossz bor). Ha valaki erősen „kognitív lezárásra” törekszik (Kruglanski & Webster, 1996) – vagyis gyors választ akar, és kerüli a bizonytalanságot –, akkor kevésbé lesz nyitott a diszkonfirmáló esetekre, és erősebben ragaszkodik az implicit ár-minőség elképzeléshez.
3. Szelektív információfeldolgozás és az ár-minőség elmélet
3.1 Hogyan szelektáljuk az adatokat?
A kutatások arra mutatnak rá, hogy a fogyasztók hajlamosak „szűrve” látni a világból érkező információkat. Ha van egy feltevésük (például hogy az Apple termékek megbízhatóbbak), akkor előszeretettel emelik ki azokat az eseteket, amelyek ezt támogatják (Apple laptop 5 évig hibátlanul működik), és figyelmen kívül hagyják az ellentétes példákat. Egyedül akkor kezdenek gyanakodni, ha nagy, látványos ellentmondást tapasztalnak.
Kardes és társai kísérleteiben (Cronley et al., 2005) kimutatható volt, hogy az emberek mennyire változtatnak az ár-minőség hiedelmükön a tanulási fázis után. Ha random formátumban kapták az adatokat, és elegendően sok márkát láttak, hajlamosabbak voltak módosítani a kiinduló implicit elméletüket. Ellenben rendezett formátum esetén sokkal kisebb volt a változás, még akkor is, ha expliciten felszólították őket, hogy „figyeljenek minden részletre.”
3.2 A hatás a választásokra is kiterjed
Ha a fogyasztók továbbra is ragaszkodnak az ár-minőség teóriához, akkor a borkóstolópolcon is inkább a drágábbat választják, feltételezve, hogy az „biztosan finomabb”. Amikor viszont sikerül megtörni ezt a hiedelmet – például több véletlenszerű példán látták, hogy az olcsóbb bor is lehet jó –, akkor hajlandók lesznek kevésbé drága tételeket vásárolni (Cronley et al., 2005).
4. Más korrelációk: garancia, reklámköltség és terméktulajdonságok
Természetesen nemcsak az ár az egyetlen jel, amiből a fogyasztók minőséget következtetnek. Hasonló módon felállhat egy implicit elmélet: „Ha nagy összeget költenek reklámra, bizonyára erősek a termék értékei” – vagy épp ellenkezőleg, valaki azt gondolhatja, „Azért reklámozzák, mert gyenge a termék, és így akarják eladni.” A warranties (garanciák) vagy a csomagolás minősége is mind ilyen potenciális jelzés lehet: ha valaki hisz abban, hogy a hosszabb garancia „biztosan” minőséget takar, akkor annál erősebb lesz a pozitív megítélés.
A diagnoszticitás (Feldman & Lynch, 1988) szerint egy információ akkor lesz fontos a döntés során, ha (1) könnyen hozzáférhető (accessible), és (2) relevánsnak, megbízható jelnek tűnik a hiányzó tulajdonságra nézve. Például a garancia is ilyen: ha a márka hírneve kedvező, akkor a hosszabb garanciát jó jelnek fogják fel. De ha a gyártó híre rossz, hiába reklámoz hosszú jótállást, a fogyasztók esetleg gyanakodnak.
5. Ha hiányzik egy terméktulajdonság – a „missing information” jelenség
5.1 Hogyan reagálunk a hiányzó adatko(ka)t?
Gyakori, hogy egy reklám vagy csomagolás bizonyos tulajdonságokról beszámol, másokról nem. Mit tesz a fogyasztó, ha például a mosógép kapacitásáról nem esik szó, vagy a bortermelő vidékéről nincs információ? A kutatások szerint (Johnson & Levin, 1985; Kardes & Sanbonmatsu, 2003) ez jellemzően két dolgot eredményez:
1. Diszkontálás (negatív korrekció): A fogyasztók hajlamosak azt feltételezni, hogy ha valamit nem említenek, az valószínűleg nem jó. Vagy legalábbis bizonytalanabbak lesznek, így lejjebb értékelik az adott termék egészét.
2. Slope-effektus: Ha két jellemző közül csak az egyikről tudunk valamit, a másik hiányzó információ miatt a meglévő jellemzőn alapuló ítélet hatása (slope) gyengül. Vagyis nem merünk nagyon pozitívat feltételezni, mert a másik tulajdonság kimaradt.
5.2 Correlation-based magyarázat
Egy lehetséges ok: a fogyasztó a hiányzó infót korrigálja a meglévő alapján. Ha azt gondolja, hogy „Az ár és a minőség összetartozik,” akkor a minőségről hallgató reklám esetén sem „tippel” bűnrosszat, de van egyfajta k konstans büntetés (Johnson & Levin, 1985), hiszen „miért nem mondanak róla semmit?” – ez a gondolat is csökkenti a márkaértékelést.
5.3 Omission neglect és összehasonlítás
Gyakran előfordul, hogy a fogyasztók nem is veszik észre, hogy információk hiányoznak. Ez az omission neglect (Kardes & Sanbonmatsu, 2003). Ha azonban észreveszik – például mert több terméket összehasonlítva nyilvánvaló, hogy az egyiknél hiányzik egy fontos tulajdonság –, akkor mérsékeltebb ítéletet alkotnak. Ugyancsak fontos, hogy ha a fogyasztó magasabb tudással rendelkezik a kategóriáról, hamarabb feltűnik neki a hiány. Például egy tapasztalt borász azonnal megkérdezi: „Hol termett ez a szőlő?” Ha nincs infó, gyanakvóbb lesz.
Az is kiderül, hogy ha valaki rájön a hiányra, inkább középre igazítja a véleményét („nem tudom, lehet jó is, rossz is, nem vagyok biztos”). Ez a mérséklés csökkenti a szélsőséges vélemények kockázatát. Röviden: ha felismered a hézagokat, nagyobb valószínűséggel maradsz óvatos az ítéleteddel.
6. Összegzés, gyakorlati tanulságok
1. Az implicit hiedelmek ereje: A fogyasztók fejében erősen élhet az ár-minőség vagy a garancia-minőség korreláció. Ezeket nehéz megtörni, csak akkor változhatnak, ha a fogyasztók szembetalálják magukat egyértelmű, diszkonfirmáló példákkal. A random adatbemutatás segítheti ezt a felismerést.
2. Információ prezentációja és kontextus: A rendezett, logikus formatum sokszor erősíti a meglévő sémákat, míg a random megjelenítés – paradox módon – néha javítja a helyes ítéletet, mert előtérbe hozza a szokatlan, kontrasztos eseteket.
3. Hiányzó adatok („missing information”): A fogyasztók gyakran diszkontálják a terméket, ha valamilyen kulcsjellemző nem kerül említésre. Ezért a marketingkommunikációban célszerű gondoskodni arról, hogy a releváns tulajdonságokat ne hagyjuk ki, vagy ha kimarad, akkor magyarázzuk meg, miért. Különösen a szolgáltatóiparban fontos, hogy a fogyasztónak ne kelljen bizonytalanságban maradnia.
4. A hasonlítás jelentősége: Ha egymás mellett látsz két terméket, és az egyiknél bizonyos jellemzők teljesen hiányoznak, sokkal erősebben észleled az információhiányt, mint ha önmagában néznéd a terméket. Ez hozzájárulhat a visszafogottabb (kevésbé pozitív) véleményhez.
5. Véleményem szerint (Dajka Gábor, marketingszakértő) a marketingeseknek érdemes átgondolniuk, milyen implicit hiedelmeket erősítenek meg vagy cáfolnak. Ha a cég rájátszik az ár-minőség összefüggésre (például magas árazással szeretne prémium képet kialakítani), mindenképp ügyeljen arra, hogy a diszkonfirmáló példák ne kaphassanak túl nagy publicitást. Ugyanakkor, ha a termékünk épp az ellenkező üzenetet akarja közvetíteni („jó minőség elérhető áron”), akkor érdemes minél több, véletlenszerű példával bemutatni a termék pozitív tulajdonságait, nehogy a fogyasztók továbbra is a „drága=jobb” sablonhoz ragaszkodjanak.
Összefoglalás
A fogyasztók korreláció-alapú következtetései (például az ár és a minőség között) alapvetően alakítják a termékről alkotott véleményüket és végső döntéseiket. Sokszor azonban ezek az implicit elméletek kitartanak még akkor is, ha a valós adatok azt sugallják, hogy nincs ilyen erős kapcsolat. A diszkonfirmáció lehetősége (pl. random adatbemutatás, hiányzó információ tudatosítása) kulcsfontosságú a tévhitek lebontásában. Ugyanakkor a fogyasztók hajlamosak figyelmen kívül hagyni, ha valamiről nincs adat, és olyankor inkább negatívan vagy óvatosan ítélik meg a hiányzó jellemzőt. Ez a jelenség a marketingtevékenység szempontjából roppant jelentős, hiszen ha helytelen hiedelmek erősödnek fel, torzíthatják a piaci megítélést, viszont ha jól kezeljük, segíthetjük a pontosabb és hosszabb távon is elégedett vásárlói döntéseket.