class: profilo <h1>I processi decisionali</h1><h2 class="author">Stefano Bussolon</h2> --- layout: true <img src="https://www.bussolon.it/assets/logo_250.png" width="50px" height="50px" style="position:absolute;top:5px;left:5px;"/><div id="footer" style="position:fixed; bottom: 0px;left: 0px;height: 40px; padding:5px; width: 100%;display: flex;align-items: center;"></div> --- class: centraleArancio # Scegliere --- ## Trovare → scegliere Uno dei fini, forse il più importante, dell'architettura dell'informazione è rendere le informazioni facili da trovare. *Trovabili*, appunto. Ma se cercando una cosa, ne troviamo molte, cosa possiamo fare? Generalmente, dobbiamo *scegliere*. La scelta di un prodotto o un servizio in un ventaglio di scelte implica, cognitivamente, un **processo decisionale**. --- ## Cioccolata Immagina di aver voglia di cioccolata; in casa è finita, dovete andarla a comperare. Preferite un negozio con vasta scelta, o uno con un assortimento più ristretto? --- ## Meno prodotti Boatwright et. al. (2001) mostrano come: * ridurre fino al 55% di tipologie di prodotti in un supermarket, eliminando quelle che vendono meno, non modifica la **percezione di varietà** e di assortimento da parte dei consumatori; * la riduzione del numero di scelte, *eliminando i prodotti che vendono meno*, può portare ad un incremento del 10% delle vendite del supermercato; * eliminare le marche con market share minore del 5% porta ad un moderato aumento delle vendite; * ridurre le combinazioni marche x formati, mantenendo sostanzialmente inalterato il numero di marche, porta ad un significativo aumento delle vendite ### So, less is more? Questo dato metterebbe in discussione l'idea di *[long tail](http://en.wikipedia.org/wiki/Long_Tail)*. --- ## Consumatori e decisori In letteratura vengono identificate tre tipologie di consumatori in base alle strategie decisionali [Chernev (2003)]: 1. il consumatore che rimane fedele ad una **scelta presa precedentemente**, e che dunque evita un nuovo processo decisionale; 2. il consumatore che non ha già scelto, ma ha una **chiara rappresentazione** delle dimensioni dello spazio decisionale e della loro importanza relativa; 3. il consumatore che non ha già scelto e non ha una chiara rappresentazione delle dimensioni. --- ## Scopi dei 3 decisori * Il consumatore A non ha bisogno di scegliere, deve solo **trovare**; * Il consumatore B deve affrontare il **processo decisionale**, ma ha già presente i criteri di selezione * Il consumatore C deve prima **decidere su quali criteri** basare la sua scelta, e poi deve affrontare il processo decisionale. --- ## Less is more is more Attraverso alcuni lavori sperimentali, Chernev (2003) dimostra che: * Il consumatore A, che ha chiaro in mente il prodotto che vuole, è più soddisfatto se lo trova all'interno di un vasto assortimento; **more is better**; * il consumatore B, ma soprattutto il C, che non ha chiaro come scegliere, di fronte ad una vasta scelta si trova in difficoltà, e preferisce scegliere fra un numero minore di alternative; **less is better**. --- ## Come possiamo spiegarci questa differenza? * In sé, un maggior assortimento viene giudicato positivamente; i consumatori che già sanno cosa vogliono, hanno la sensazione di scegliere il loro prodotto fra un'ampia gamma di scelte, e questo rafforza la loro decisione. * I consumatori che non hanno già deciso, e che devono affrontare il processo decisionale al momento dell'acquisto, se si trovano costretti a scegliere fra molti prodotti si trovano in difficoltà, per l'eccessivo carico cognitivo. Ecco che, in questo caso, un numero minore di scelte rende più semplice il processo decisionale. --- class: centraleArancio # Il processo decisionale --- ## Il processo additivo ponderato Secondo il modello di **razionalità olimpica** (Simon, 1983) la decisione si basa su di un processo additivo ponderato (decisione compensatoria): vengono considerate tutte le alternative su tutte le dimensioni, e la somma viene pesata in base all'importanza relativa di ogni dimensione. --- ## Il processo dunque implica 1. l'identificazione delle **dimensioni** pertinenti 2. la stima della loro **importanza** 3. il calcolo della **somma aritmetica ponderata** di ogni alternativa su ogni dimensione (e dunque il richiamo in memoria di ogni alternativa e per ogni alternativa del valore su ogni dimensione) 4. ed infine la **scelta** dell'alternativa con il valore più alto --- ## Euristiche È evidente come un simile processo richieda un **carico cognitivo** notevole, spesso eccessivo, soprattutto quando la decisione dev'essere presa entro dei ristretti limiti di tempo. Per ovviare all'impossibilità di adottare una decisione compensatoria dati i limiti cognitivi e temporali, vengono adottate delle strategie *non compensatorie*, attraverso l'uso di euristiche. Le euristiche sono metodi che utilizzano principi di **riduzione del carico cognitivo** e di semplificazione, in quanto devono permettere al decisore di elaborare l'informazione in maniera meno dispendiosa di quanto sarebbe chiesto da un approccio compensatorio di ricerca ottimale. --- ## Euristiche: principi Le differenti euristiche si basano su principi simili [Shah et. al. (2008)]: * esaminare un *minor numero di attributi*; * ridurre la difficoltà associata al *richiamo e alla memorizzazione* delle alternative e degli attributi; * semplificare il processo di *ponderazione* delle dimensioni; * integrare *meno informazioni*; * esaminare *meno alternative*. --- ## Razionalità, caso, euristica Secondo Payne et. al. (1988) nel processo decisionale possono essere usate numerose strategie. Come abbiamo visto, la più razionale è il processo additivo ponderato. La meno razionale è la scelta casuale. L'utilità di una strategia è data dall'utilità attesa della scelta operata attraverso quella strategia, meno l'utilità attesa della scelta casuale. Il costo di una strategia è dato dalle risorse (cognitive) utilizzate, e dal tempo di elaborazione impiegato (di nuovo, meno le risorse ed il tempo impiegato per operare la scelta casuale). Una volta identificate le dimensioni ed il loro peso, il processo compensatorio costituisce il metodo capace di massimizzare l'utilità della scelta. --- ## Esclusione per caratteristica Esclusione per caratteristica (elimination by aspects): il decisore pone un livello di soglia per la dimensione più importante, ed elimina le alternative sotto soglia. Poi decide una soglia per la seconda dimensione più importante, elimina le alternative sotto soglia, iterativamente fino a che non arriva alla soluzione scelta. L'esclusione per caratteristica è facilmente implementabile attraverso l'uso di filtri. Nell'esempio della macchina fotografica, posso filtrare analogica - digitale, poi reflex - compatta. A questo punto, probabilmente, il range di scelta diventa più trattabile. ---  --- ## Majority of confirming dimensions Nella majority of confirming dimensions si confrontano 2 alternative su tutte le dimensioni, si elimina l'alternativa perdente, e si ripete il confronto fra la vincente e una nuova alternativa. Questa euristica - a quanto ne so - raramente viene implementata dalle interfacce, e viene spesso realizzata *a mano* dagli utenti, che quando trovano un elemento interessante lo aprono in un nuovo tab del browser. <!----> Potrebbe essere implementata permettendo all'utente di salvare fra una lista di preferiti gli elementi che gli paiono più interessanti, e poi permettergli di confrontare i preferiti attraverso un confronto diretto. ---  --- ## Euristica satisficing Nella satisficing le alternative vengono analizzate ad una ad una. Per ogni alternativa si valuta se, per ogni dimensione, l'alternativa supera un livello di soglia. Se non lo supera viene eliminata e si procede all'analisi dell'alternativa seguente. Il processo termina quando una alternativa supera la soglia in ogni dimensione. Usiamo la tecnica satisficing quando comperiamo un melone al supermercato: ne prendiamo in mano uno, lo annusiamo; se ci pare buono lo prendiamo, altrimenti ripetiamo l'operazione finché ne troviamo uno che ci soddisfi. Usiamo l'euristica satisficing anche quando usiamo google: diamo un occhio ai risultati proposti, e clicchiamo sul primo che ci sembra utile. <!--- [](http://www.flickr.com/photos/melissa_ape/1127267475/ "meloni by melissa.ape, on Flickr") ---> ---  --- ## Strategia lessicografica Nella strategia lessicografica il primo passaggio consiste nel definire l'ordine di importanza delle dimensioni. Il secondo passaggio consiste nell'ordinare le alternative in base alla dimensione più importante e scegliere la prima. In caso di pareggio (o di differenza trascurabile) fra due o più alternative, si valuta l'ordine della seconda dimensione più importante. La strategia lessicografica viene implementata utilizzando la funzione "ordina per" <!---  ---> ---  --- ## Somma non ponderata Somma non ponderata (equal weight): si assume che le dimensioni considerate abbiano la stessa importanza. Cognitivamente, la somma non ponderata ha il vantaggio che permette di saltare la valutazione di importanza delle dimensioni. Ciononostante il processo cognitivo di valutare un gran numero di opzioni in base ad una somma non ponderata rimane estremamente oneroso. La somma non ponderata può essere applicata nella scelta di un numero ristretto di alternative, ad esempio a seguito della majority of confirming dimensions. ---  --- ## Interfacce decisionali L'interfaccia deve assistere l'utente nel processo decisionale. La progettazione dell'interfaccia deve tener conto di queste variabili: * le differenti attitudini decisionali (i tre tipi di clienti); * le loro differenti esigenze e preferenze; * gli aspetti cognitivi del processo decisionale, anche alla luce dei limiti temporali: la scelta avviene nell'arco di pochi minuti, spesso anche meno. --- ## Utente A Per la prima tipologia di consumatori (il cliente che ha già deciso e che sa precisamente cosa vuole) spesso il *motore di ricerca* può essere la soluzione più semplice. In ogni caso, l'interfaccia deve permettere all'utente di convergere il più velocemente possibile sul prodotto (o sull'oggetto) cercato. Allo stesso tempo, però, è utile lasciar intendere all'utente che ha scelto fra una *vasta gamma di possibilità*. <!---  ---> --- ## Utente B Il cliente B ha una rappresentazione piuttosto chiara delle dimensioni e degli attributi in base a cui scegliere, ma non ha ancora scelto. Il suo compito è quello di trovare quel sottoinsieme di oggetti che possiede gli attributi desiderati, e **circoscrivere la scelta** su questi. Può dunque essere opportuno offrire un'interfaccia che permetta al cliente B di separare i due processi: <!---  ---> * **selezionare un sottoinsieme** di oggetti, magari attraverso l'euristica di esclusione per caratteristica; * scegliere fra gli oggetti selezionati, magari attraverso la majority of confirming dimensions, la lessicografica (ad esempio sul prezzo), o la satisficing. --- ## Utente B e navigazione a faccette Il cliente B può trovarsi a suo agio con una navigazione a faccette o con l'uso di filtri. L'uso di una navigazione a faccette può essere implementata a patto che (Peter Boersma, 2010): * vengano rappresentati gli attributi distintivi * nel database, gli attributi siano mappati su ogni record (metadati) * si possa supporre che l'utente abbia una chiara rappresentazione delle dimensioni e delle faccette Rimane necessario permettere altri tipi di navigazione (search, browse); inoltre è necessario gestire gli attributi opzionali --- ## Utente C Nel caso dell'utente C, la situazione è più complessa. Da un lato, è fondamentale l'**information scent**, per permettergli di intuire lo spazio multidimensionale di scelta D'altro canto, va aiutato nel processo decisionale, per evitare che il sovraccarico informativo lo porti a rinunciare o ad essere insoddisfatto della sua scelta. È necessario ricordare che l'utente C deve portare a termine 3 compiti: * definizione dei criteri di scelta; * riduzione del numero di alternative; * la scelta fra alternative rimaste. --- ## Utente C: approcci La definizione dei criteri di scelta è un processo potenzialmente lungo ed oneroso: imparare significa sapere quali sono i criteri importanti. Per evitare overload cognitivo, possiamo immaginare diversi approcci: * ridurre il numero delle scelte by design (**less is more**): decide l'esperto, o gli altri utenti (best sellers); * creare un **tutorial**, per permettere all'utente C di farsi un'idea, e magari di approfondire; * creare un **wizard**, dove l'utente viene assistito, passo passo, nella scelta degli attributi. ---  --- ## Utenti e interfacce Riassumendo (e semplificando) potremmo immaginare diverse interfacce per diversi tipi di utente: * utente A: motore di ricerca * utente B: navigazione attraverso filtri - faccette * utente C: less is more, tutorial, wizard * utente D? serendipity <!---  ---> --- ## Processi decisionali e personaggi? Possiamo immaginare i profili decisionali sopra descritti come una base per costruire i personaggi? Creare un personaggio A, che sa già cosa vuole, un personaggio C, che ha bisogno di essere guidato, ed eventualmente un personaggio B, che conosce gli attributi ma non ha ancora scelto. <!---  ---> --- <h2>Testi citati</h2><div class="reference">Boatwright, Peter and Nunes, Joseph C (2001). Reducing assortment: An attribute-based approach; The Journal of Marketing</div><div class="reference">Chernev, Alexander (2003). Product assortment and individual decision processes; Journal of Personality and Social Psychology</div><div class="reference">Shah, Anuj K and Oppenheimer, Daniel M (2008). Heuristics made easy: An effort-reduction framework; Psychological bulletin</div><div class="reference">Payne, John W and Bettman, James R and Johnson, Eric J (1988). Adaptive strategy selection in decision making; Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition</div>