J’ai récemment adopté un chaton et j’ai été confronté à la décision de souscrire ou non une assurance pour animaux de compagnie pour mon petit bébé à fourrure. Comme le chat ne pouvait pas fournir d’antécédents de santé familiaux, je considérais la probabilité qu’il ait un problème comme une inconnue : il n’y avait aucun moyen de prédire quand ou si quelque chose pourrait surgir et constituer une dépense importante. Cette incertitude a rendu la décision plutôt difficile : je pouvais économiser l’argent de mon assurance et espérer que mon chat reste en parfaite santé, mais si un problème de santé devait apparaître, je devrais peut-être dépenser des sommes exorbitantes pour le traitement. Après de longues délibérations, mon chat a maintenant sa propre couverture d’assurance.
L’achat de plans d’assurance est un excellent exemple de la théorie des perspectives à l’œuvre.
Définition : La théorie des perspectives décrit comment les gens choisissent entre différentes options (ou perspectives) et comment ils estiment (bien souvent de manière biaisée ou incorrecte) la probabilité perçue de chacune de ces options.
La théorie des perspectives a été proposée par les psychologues Daniel Kahneman et Amos Tversky en 1979, et plus tard, en 2002, Kahneman a reçu le prix Nobel d’économie pour cela. (Malheureusement, Tversky était décédé au moment de la remise du prix.)
L’un des biais sur lesquels les gens s’appuient lorsqu’ils prennent des décisions est l’aversion aux pertes : comme dans l’exemple de l’assurance ci-dessus, ils ont tendance à surpondérer les petites probabilités pour se prémunir contre les pertes. Même si la probabilité d’un événement coûteux peut être minuscule, nous préférons accepter une perte moindre et sûre – sous la forme d’un paiement d’assurance – plutôt que de risquer une dépense importante. La probabilité perçue d’un problème de santé majeur est plus grande que la probabilité réelle d’un tel événement.
Nous aimerions tous croire que nous sommes des décideurs logiques. Dans le domaine de l’expérience utilisateur, nous parlons souvent de la façon dont les utilisateurs pèsent l’utilité attendue de différentes alternatives pour déterminer quelle action entreprendre ou où aller ensuite. Cependant, lorsqu’il s’agit de prendre des décisions comme acheter quelque chose, faire un don ou choisir un niveau de service, les gens sont très sensibles aux biais cognitifs et ne font souvent pas le choix logique.
Par exemple, que choisiriez-vous : obtenir 900 $ ou prendre 90 % de chances de gagner 1000 $ (et 10 % de chances de gagner 0) ? La plupart des gens évitent le risque et prennent les 900 $, bien que le résultat attendu soit le même dans les deux cas. Cependant, si je vous demandais de choisir entre perdre 900 $ et prendre 90 % de chances de perdre 1 000 $, la plupart d’entre vous préféreraient probablement la deuxième option (avec les 90 % de chances de perdre 1 000 $) et adopteraient donc le comportement de recherche du risque dans l’espoir d’éviter la perte.
Ces types de comportements ne peuvent pas être facilement expliqués par l’approche de l’utilité attendue. Dans ces deux situations, l’utilité attendue des deux choix est la même (+/- 900 $) : la probabilité multipliée par le gain attendu. Pourtant, les gens préfèrent largement une option plutôt que l’autre.
La théorie de l’espérance explique les biais que les gens utilisent lorsqu’ils prennent de telles décisions :
- Certitude
- Effet d’isolement
- Aversion aux pertes
Nous discutons chacun de ces biais en détail ci-dessous.
Certitude
Les gens ont tendance à surpondérer les options qui sont certaines, et sont averses au risque pour les gains. Nous préférons obtenir un gain assuré, moins important, plutôt que de prendre le risque de gagner plus (mais aussi de risquer de ne rien obtenir). L’inverse est vrai lorsqu’il s’agit de pertes certaines : les gens adoptent un comportement de recherche de risque pour éviter une perte plus importante.
Pour persuader les utilisateurs de prendre une action, pensez à utiliser le biais de certitude à votre avantage : les gens préfèrent accepter une récompense petite mais certaine plutôt qu’une simple chance d’obtenir un gain plus important. Si vous offrez une récompense aux utilisateurs qui écrivent une critique de produit, par exemple, envisagez de donner à tous les critiques un coupon de 10% pour leur prochain achat. Ce coupon (qui ne vous coûterait de l’argent que s’ils reviennent acheter d’autres articles) serait plus attrayant et plus efficace qu’un sweepstake pour 1000 $ – une récompense importante, mais hautement improbable.
Ce biais peut également expliquer pourquoi les gens restent souvent fidèles à un produit, un service, un site Web ou un autre outil spécifique. Nous pouvons soit risquer d’utiliser quelque chose d’autre qui a la possibilité d’être meilleur que notre méthode actuelle, soit continuer à utiliser notre outil éprouvé.
Effet d’isolement
L’effet d’isolement fait référence à la tendance des gens à ne pas tenir compte de tout élément commun aux deux options, dans un effort de simplification et de concentration sur ce qui diffère.
Se souvenir de tous les détails de chaque option individuelle crée une charge cognitive trop importante, il est donc logique de se concentrer sur les éléments différenciateurs. Le fait d’écarter les éléments communs allège la charge de comparaison des alternatives, mais peut également conduire à des choix incohérents selon la façon dont les alternatives sont présentées.
Daniel Kahneman et Amos Tversky ont présenté aux participants 2 scénarios. Dans les deux scénarios, les personnes recevaient une somme d’argent initiale, et devaient ensuite choisir entre deux alternatives.
Scénario 1 : les participants ont commencé avec 1000 $. Ils pouvaient ensuite choisir entre :
- Gagner 1000 $ avec une probabilité de 50 % (et gagner 0 $ avec une probabilité de 50 %), ou
- Avoir 500 $ de plus à coup sûr.
Scénario 2 : Les participants ont commencé avec 2000 $. Ils pouvaient alors choisir entre :
- Partir de 1000 $ avec une probabilité de 50% (et perdre 0 $ avec une probabilité de 50%), ou
- Partir de 500 $ à coup sûr.
Parce que les montants initiaux étaient différents dans les deux scénarios, il s’avère que les deux scénarios étaient en fait équivalents : s’ils choisissaient l’option B dans le premier scénario ou l’option D dans le second, le montant d’argent qu’ils auraient à la fin serait le même. (Les options A et C sont de même équivalentes.) Cependant, les gens ont fait des choix opposés dans les deux scénarios : la majorité a choisi l’option B, averse au risque, dans le scénario 1 et l’option C, averse aux pertes, dans le scénario 2.
Changer le cadrage du problème (en ajustant le cadeau initial et les options en conséquence) a conduit les gens à une décision différente.
Lorsque vous créez du contenu pour persuader les gens de faire un certain choix, tenez compte de la façon dont il est cadré. Les gens peuvent réagir très différemment à des messages formulés de manière négative et à des messages formulés de manière positive. Préféreriez-vous utiliser un service dont le taux de satisfaction est de 95 % ou un service dont le taux de plainte est de 5 % ? La formulation négative incite les gens à penser à la « perte » ou au résultat négatif possible et à agir en conséquence.
Vous devez également tenir compte de la manière dont les informations sont affichées pour aider les utilisateurs à identifier les éléments communs qui peuvent être ignorés sans risque pour se concentrer sur les différenciateurs clés. Par exemple, présenter un configurateur de produits plutôt que de demander aux utilisateurs de choisir parmi différents produits dans leur ensemble. Voir toutes les permutations finales possibles de produits ou de services peut amener les clients potentiels à prendre une décision différente (ou simplement les submerger et les amener à abandonner la tâche) que si on leur présentait un ou deux produits et qu’on leur donnait ensuite la possibilité de les personnaliser en ajoutant des fonctionnalités.
Une autre façon de soutenir ce processus de simplification dans les comparaisons de produits est de présenter les informations importantes côte à côte plutôt que seulement à travers chaque page de produit individuel. Les tableaux de comparaison qui mettent en évidence les différences fonctionnent bien, tant que des niveaux de détail cohérents sont inclus pour tous les articles. L’une des activités les plus courantes sur le web implique que les utilisateurs comparent et choisissent entre plusieurs produits ou services, de sorte qu’un soutien adéquat de cette tâche est essentiel.
Aversion aux pertes
La plupart des gens se comporteront de manière à minimiser les pertes parce que les pertes se profilent plus grandes que les gains, même si la probabilité de ces pertes est infime. La douleur de perdre explique également pourquoi, lors d’un jeu d’argent, gagner 100 $ puis perdre 80 $ donne l’impression d’une perte nette, même si vous êtes en fait en avance de 20 $. La réaction des gens à la perte est plus extrême que leur réaction au gain. (L’ordre ici est également important – si nous devions d’abord perdre 80 $, puis revenir et gagner 100 $, cela changerait notre point de référence et donnerait l’impression d’un gain net !)
Les informations incluses sur les sites web peuvent jouer sur les préjugés des gens afin de les persuader de faire un achat ou de prendre une autre décision. Par exemple, les sites Web d’assurance affichent fréquemment une longue liste de résultats improbables, mais coûteux, que nous pourrions rencontrer si nous n’achetions pas d’assurance. Cette liste nous incite à éviter ces pertes importantes et nous fait oublier le paiement minime mais régulier que nous ferions indéfiniment pour nous assurer une couverture d’assurance.
Pour les produits ou services qui ne protègent pas intrinsèquement contre de grosses pertes, nous pouvons convaincre les utilisateurs de prendre certaines mesures en comprenant quelles peuvent être leurs inhibitions. Si nous pouvons découvrir les préoccupations des gens grâce à des recherches sur les utilisateurs, nous pouvons leur fournir des informations pour les aider à surmonter ces craintes ou ces objections. Par exemple, les utilisateurs potentiels peuvent être réticents à entamer une procédure de demande en ligne parce qu’ils craignent que cela prenne trop de temps ou qu’il faille obtenir des informations qui ne sont pas facilement accessibles. Si un site web est conscient de cette perception, il peut tenter de la modifier, par exemple en indiquant combien de temps la demande prend en moyenne, et quels éléments d’information seraient nécessaires pour la compléter.
Garder les utilisateurs contre les expériences négatives
La théorie des perspectives peut également être étendue pour s’appliquer aux expériences utilisateur globales des gens. Nous réagissons plus fortement aux moments de perte – sous forme de frustration ou de confusion qui peuvent survenir lors d’une interaction avec un site web ou une appli. Lorsque tout fonctionne comme prévu, les gens considèrent que c’est la norme. En revanche, dès que quelque chose va un peu mal, les gens rechignent et se souviennent beaucoup plus longtemps de ces mauvaises expériences. C’est pourquoi il est si important de tout tester et de travailler dur pour résoudre tous ces petits problèmes. Nous concevons pour des utilisateurs qui sont difficiles à satisfaire.
Conclusion
La théorie du prospect explique plusieurs biais sur lesquels les gens s’appuient pour prendre des décisions. Comprendre ces biais peut aider à persuader les gens d’agir.
Pour en savoir plus sur la théorie des prospects et d’autres biais de prise de décision des gens, envisagez notre formation d’une journée complète sur L’esprit humain et l’utilisabilité. Pour en savoir plus sur les principes d’influence et les techniques de persuasion pour le web, envisagez notre formation d’une journée sur la conception de sites web persuasifs.
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