杜伟宇:1年等于12个月吗?——消费者的数字效应

来源:华东理工大学MBA    作者:原编    责任编辑:王晓丽    11/03/2017

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      【中国MBA教育网讯】请想象如下场景:假设消费者A在一家购物网站上查询顾客对电视机的质量打分情况,他看到打分标准为满分10分,两台电视机的分数分别为7.4和9.4分;消费者B在另一家购物网站上看到两台同样的电视机,质量打分标准为满分100分,两台电视机的分数别为74分和94分。在上述场景中,哪个消费者觉得两台电视机的分数差异更大?


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      与消费者A相比,消费者B认为这两台电视的质量分数差异更大。这是因为消费者A认为两台电视机分数相差2分(9.4 - 7.4 = 2),消费者B认为这两台电视机分数相差20分(94 -74 = 20),20明显大于2,因此消费者B认为电视机的质量分数更大。实际上,两种情况下两台电视机的质量分数是一样的,两台电视机的质量分数差异也是相同的,都是满分的20%。因此,使用不同的满分标准会影响人们对产品质量分数差异的判断(Mario et al.,2011),这就是数字效应。数字效应是指消费者往往将大的数字与大的规模(价格、风险、分值等)联系在一起,而忽视表达数量信息的单位以及数字所代表的实际意义。数字效应发生在消费者对产品属性比较,食物热量比较、异地旅行价格比较、消费者忠诚度计划和风险评估中。


      产品属性差异的比较。例如,分别用“年”和“月”来表示两台洗碗机的保修期:以“年”为单位的情况下,两台洗碗机的保修期分别为1年和2年;以“月”为单位的情况下,两台同样的洗碗机,其保修期分别为12个月和24个月。哪种情况下人们认为两台洗碗机的保修期时长相差更大?研究结果表明,与以“年”为单位的情况相比,消费者认为以“月”为单位的保修期时间差异更大。实际上,前后两台洗碗机的保修时长完全相同,即1年等于12个月,2年等于24个月,但消费者认为12个月与24个月的时间差异大于1年与2年的时间差异。这是因为人们仅比较了时间差异的数值,即24-12=12 > 2-1=1,却忽略了使用的单位——“月”和“年”,因此会产生判断的偏差(Pandelaere et al.,2011)。作为销售洗碗机的商家,如果你的优势在维修保养上期限上,最好采用月的单位表示保修期。


      食物热量差异的比较。例如,一个苹果和一个士力架分别标识了热量,一种情况单位为千焦,即苹果的热量为247千焦,士力架的热量为1029千焦;另一种情况单位为千卡,此时苹果的热量为59千卡,士力架的热量费为246千卡(1千卡=4.184千焦)。研究结果表明,与千卡相比,在单位为千焦的情况下,选择苹果的人更多。这是因为单位为千焦时,苹果与士力架的热量差值(1029-247=782)明显大于单位为千卡时二者的热量差值(246-59=187),因此在千焦的条件下选择苹果的人更多(Pandelaere et al.,2011)。



      异地旅行消费价格的比较。例如,你在台湾旅游的过程中看到一件1200台币(约261元人民币)的衬衫,你可能会觉得这件衬衫在台湾的价格比内地同样的衬衫贵很多。反过来,台湾游客在内地购物看到这件相同的衬衫标价261元人民币时,他们可能会觉得比在台湾的销售价格便宜很多。其实衬衫的价格完全相同,仅使用的货币不同,但消费者并不这么认为。这是因为消费者仅关注了价格中的数字——“1200”与“261”,忽视了使用的货币种类。内地旅客去台湾购物的情况下,2100大于261,因此内地消费者认为这件衬衫在台湾的价格比内地贵;台湾旅客来内地购物的情况下,261小于2100,因此台湾旅客认为这件衬衫在内地的价格比台湾便宜,这种情况被称为面值效应。面值效应是指与外币汇率高于本地货币的情况相比,在外币汇率低于本地汇率的情况下,消费者花费会减少。在面值效应的情况下,消费者会以本地货币的金额数作为参考的基准点,在外地货币汇率比本地货币汇率低的情况下,同样的价值,外地货币的金额数会高于本地货币的金额数,因此导致消费者认为同样的东西在外地更贵,从而导致消费的减少(Raghubir & Srivastava,2002)。


      消费者忠诚计划。想象一下,你和你的朋友是一家超市的会员,这家超市的积分规则为每消费1元积10分,累积1000分可以获得5元折扣。此时你已经积累了80%的积分,即800分,你的朋友积累了20%的积分,即200分,你们的积分差异为600分。如果这家超市积分规则改为每消费1元积1分,累积100分可以获得5元折扣,这个规则与之前的规则在回报金额(均为5元)和回报步骤(均为100步)上相同。你依然积累了80%的积分(即80分),你的朋友积累了20%的积分(即20分),此时你们相差60分。以1000分为满分和100分为满分两种情况相比,哪种情况下你觉得你比朋友的积分进度更大?答案是1000分为满分的情况。在1000分为满分的情况下,你比朋友多600分;以100分为满分的情况下,你比朋友多60分。600明显大于60,因此在1000分为满分情况下,你对该计划更加忠诚,更愿意将计划分享给周围的人。而实际上,你和朋友在进度上的差异是一致的,均差60步((800-200)/ 10 = (80-20)/ 1 = 60)。由于你仅仅比较了800与200的差异(为600)和80与20的差异(为60),因此觉得自己的进展更大(Bagchi & Li,2011)。


      风险差异的比较。例如,一种新闻报道中的说法是“10000人中有1286人因患癌症A死亡”,如果表示方法换成“100人中有24.14人因患癌症B死亡”,人们认为前者的患病风险大于后者(Yamagishi,1997)。实际上,两种癌症的患病概率分别为12.86%与24.14%,癌症A的患病概率低于癌症B的患病概率。由于人们从癌症患病的绝对人数而不是患病比率对风险进行判断,因此产生了判断的偏差。



      综上,在产品属性差异的比较、食物热量差异的比较、异地旅行消费价格的比较、消费者忠诚度计划以及风险差异的比较等方面消费者容易受到数字效应的影响。为什么出现数字效应现象?一种原因是锚定效应。锚定效应是指,在不确定的情况下,人们会以一个初始值为“锚”作为判断的标准,然后进行一定区间内上下不充分的调整,并得出最终结论。例如,在面值效应例子中,虽然内地和台湾旅客知道人民币和台币之间有一定的汇率,但他们仍然受到自己当地价格的影响,将当地的价格数额与旅游地的价格数额进行比较。也就是说,他们已经意识到了货币种类的不同,但依然无法避免数字效应。这是因为不同地区的旅客将自己当地的衬衫价格数量设定为“锚”,然后根据汇率进行调整,然而这种调整是不充分的,因此内地游客认为在台销售的衬衫更贵,而台湾旅客认为内地销售的衬衫更便宜。


      另一种原因是数字启发式。人们对数字特别敏感,并将其作为判断数量或可能性的线索,而不去充分考虑影响数量的其他重要因素(譬如单位的大小),这就是数字启发式(王晗蔚等人,2014)。例如在前文的洗碗机保修期例子中,人们认为“12个月”与“24个月”的时间差异大于“1年”与“2年”的时间差异,这是因为人们仅比较了两种情境下数字的差异,而忽略了其使用的单位。如果提醒人们该信息中所使用的单位,那么上述两种情境下人们感知到的时间差异没有显著差别,数字效应就会消失。

      还有一种原因是对基础概率的忽略。基础概率是指人们在进行直观概率判断的时候,倾向于使用具体信息(当这种具体信息存在的时候)而忽略掉一般信息的现象。一般信息是关于事件的发生频率的信息,例如患病概率例子中,一般信息就是癌症A和B在人群中的发病率。具体信息是关于事件的一些具体情况的信息,即癌症A和B的患病的绝对人数。人们在对偶然事件进行判断时,倾向于使用具体信息,即“10000人中有1286人因患癌症A死亡”与“100人中有24.14人因患癌症B死亡”两种说法中的具体患病人数“1286”和“24.14”。患病人数的具体信息使人们更容易在大脑中想象和模拟罹患相应疾病的情形(王晗蔚等人,2014)。 


      为什么有些人对苹果和士力架的热量差异判断没有受到数字效应的影响?这是因为他们对热量单位的换算比较熟悉。不论是在千焦还是千卡的情况下,消费者都能够准确地反映苹果和士力架的热量差异,而不会受到数字的影响。因此,消费者对单位的熟悉程度会影响数字效应的强度。当人们熟悉单位间的换算时,更不易受到数字效应的影响。对于不熟悉单位换算的消费者来说,他们更可能根据数字大小进行判断。同理,在面值效应中,当旅客对人民币和台币的换算比较熟悉时,不论使用的货币种类是什么,他们对两种价格的感知没有差异,不会影响他们的购买。


      我们可以用哪些方法避免数字效应的影响?消费者可以关注数字后面的单位,理解在不同单位条件下数字的含义;或者将外地货币价格转换为自己熟悉的货币,使用统一的货币种类进行比较;还可以通过明确数字所在的总体范围或者满分标准,从整体角度比较二者的差异。这些方法都可以规避数字效应的影响。


参考文献

[1] 王晗蔚, 王方华, 厉杰. 数字效应在消费者行为领域的应用研究综述[J]. 外国经济与管理, 2014, 36(5):23-31.

[2] Bagchi R, Li X. Illusionary Progress in Loyalty Programs: Magnitudes, Reward Distances, and Step-Size Ambiguity[J]. Journal of Consumer Research, 2011, 37(5):888-901.

[3] Pandelaere M, Briers B, Lembregts C. How to Make a 29% Increase Look Bigger: The Unit Effect in Option Comparisons[J]. Journal of Consumer Research, 2011, 38(2):308-322.

[4] Monga A, Bagchi R. Years, Months, and Days versus 1, 12, and 365: The Influence of Units versus Numbers[J]. Journal of Consumer Research, 2012, 39(1): 185-198.

[5] Raghubir P, Srivastava J. Effect of Face Value on Product Valuation in Foreign Currencies[J]. Journal of Consumer Research, 2002, 29(3):335-347.

[6] Adaval R. Numerosity and Consumer Behavior[J]. Journal of Consumer Research, 2013, 39(5):xi-xiv.

[7] Yamagishi K. When a 12.86% Mortality is More Dangerous Than 24.14%: Implications for Risk Communication[J]. Applied Cognitive Psychology, 1997, 11(6):495-506.

[8] 李章吕. 论主观概率判断中的基础概率谬误[J]. 理论与现代化,2013,(01):10-15.


杜伟宇:华东理工大学商学院副教授,上海市徐汇区梅陇路130号,邮编200237,邮箱weiyudu@163.com

方頔:华东理工大学商学院硕士研究生,上海市徐汇区梅陇路130号,邮编200237,邮箱fangdi1995@hotmail.com


作者简介


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 杜伟宇   副教授

【简历/背景】
2005.7至今      华东理工大学商学院副教授
2002.9-2005.7   华东师范大学博士研究生
2009.10-2009.11 丹麦奥尔堡大学企业研究系访问学者
2010.03-2011.2  耶鲁大学管理学院访问学者


【研究方向】
市场营销
组织行为
消费行为


【教授课程】
本科:市场营销,消费者行为
MBA:市场营销,消费者行为,组织行为
研究生:管理决策,市场营销


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