营销中的一致性悖论:当所有人都支持你时,你就错了

一致性悖论也适用于营销活动。

一致性悖论

当你感觉所有人都在支持你的决策时,反而令人怀疑,这就是“一致性悖论”。

当我们对决策不确定时,经常会寻求他人的意见。

比如公安部禁毒局在湄公河惨案之后抓捕嫌疑人,需要20个目击证人来指认罪犯。

如果有5个目击证人指认一个嫌疑人是罪犯,他很可能就是罪犯。

但是,如果20个目击证人都指认一人是罪犯,是不是这个人更有可能是真正的罪犯呢?

答案是否定的:这个人很可能不是罪犯。

这就是“一致性悖论”。

这可能和很多人的直觉相悖:越多人帮你确认的结论,不应该更靠谱吗?

这个问题的答案,早在古罗马时期就有所体现:在古罗马法中,如果所有法官都一致认为嫌疑人有罪,该嫌疑人反而会遭到赦免。

为什么嫌疑人反而会遭到赦免呢?

如果你看过电影《12 Angry Men》,就应该能初步理解“一致性悖论”所产生的原因。

《12 Angry Men》讲述的12个来自不同职业和不同社会地位的陪审团成员,聚集在一起商议一个车臣少年对其继父的一级谋杀指控。

剧情从最初投票结果1:11,11个人认为车臣少年有罪;到最后剧情反转,投票结果12:0,车臣少年宣判无罪。

为什么刚开始11个人会意见如此一致,都指认车臣少年有罪呢?

其实背后的原因跟案件本身不太相关:在他们看来,当公诉人已经控诉这个车臣男汉“有罪”,他的罪行就已经板上钉钉、毋庸置疑了。毕竟,专业人员比其他任何人都更加睿智和有能力,还有什么要讨论的呢?

而且嫌疑人来自车臣,一个与俄罗斯武装冲突了几百年的民族。这使得整个事件不仅仅是一个法律事件,更多的是关于这11个人在心理上对车臣男孩做不利证明的认知。

整个剧情的反转,也是因为所有人开始关注案件本身,而不是带着偏见审视这件事,最终让一个无辜男孩避免了死罪。

这是比较戏剧化的解释“一致性悖论”,那怎么从理论上来解释呢?

一致性悖论

澳大利亚研究者Derek Abbott在《The Royal Society》中的论文里写到:

“一致性通常被看作是可靠的象征,但很多人同时意见一致的概率是很小的,所以我们如此相信一致性,其实并没有根据。”

思考这个问题,我们可以先想象两种极端情况:

完全随机事件,比如抛硬币。

完全确定事件,比如区分一个水果是苹果,还是菠萝,基本上没有人会认错。

如果只是这两种事件发生了反常,基本上所有人都能够立刻意识到反常。

比如“完全随机事件”发生反常:连抛50次硬币都是正面,人们会立刻意识到反常,可能是硬币本身有问题。

再比如“完全确定事件”发生反常:把苹果当成菠萝,只要是智力正常的人都会意识到反常。

但是就在这两者之间,存在一种“可能性事件”。

比如之前所说的目击证人指认嫌疑犯,就是一种“可能性事件”。

如果“可能性事件”发生反常,人们往往会忽略这种反常现象,反而会更加认定原来的错误认知。

比如之前的案例,如果20个目击证人都指认某个嫌疑人是罪犯,其实这种情况很反常。

有一个现实的案例发生在1993-2008 年的欧洲,警方发现在法国、德国、奥地利发生的 15 件罪案的现场,都有同一个女性的 DNA,这位“神秘连环杀手”被称为“海尔布隆魅影(The Phantom of Heilbronn)”。

DNA 证据非常一致,极具说服力,但最终结果非常可笑——警方用来收集 DNA 样品的棉签被污染了,所有样品上都含有的 DNA 来自同一位女性,就是工厂里制造棉签的那位女工。

人们为什么容易忽略“可能性事件”的反常现象呢?有三种原因:

高估认知

样本偏见

乌鸦悖论

1. 高估认知

“高估认知”很容易理解:人们往往会高估自己判断的准确性。

举个例子。

普林斯顿大学研究者曾经做过一项实验,让实验参加者们目击一场模拟的犯罪现场,然后作为目击者来指认嫌疑人。

虽然目击者们只在犯人落荒而逃时匆匆瞥了犯人一眼,却非常相信自己的判断力:87%的目击者们非常确定自己的判断,认为自己指认出了真正的罪犯。

事实真的是这样吗?

结果是,目击者认错人的概率高达 48%。

当我们高估自己的认知时,容易忽略反常现象,很多“可能性事件”都是“too good to be true”,也就是所谓“好得过头了”,这在心理学中叫做一个“乌比冈湖效应(Lake Wobegon Effect)”。

为什么要叫“乌比冈湖效应”呢?

美国有一个广播小说节目A prairie home companion,这个节目有一个很受欢迎的单元叫做"News from Lake Wobegon",其形式是由主持人报道一周来美国小镇"Lake Wobegon"又发生了哪些有趣的事。

Lake Wobegon是一个在美国中部的小镇,镇上的"女人都很强,男人都长的不错,小孩都在平均水平之上"。不过听过几次节目就可以知道,小镇上各种可笑的事情层出不穷,镇上的居民其实也没有聪明到哪去。

现在我们知道了人们往往会高估自己判断的准确性,接下来讲讲“样本偏见”。

2. 样本偏见

什么是“样本偏见”呢?

我们不只是倾向选择“支持自己的信息”,更倾向选择“对自己利益最大化的样本,并且支持自己的信息”,这就会造成“样本偏见”。

什么意思呢?

举个例子,2015年著名的“大众排放门”事件,美国环保局指控大众汽车所售柴油车安装了专门应对尾气排放检测的软件,可以识别汽车是否处于被检测状态,继而在车检时秘密启动,从而使汽车能够在车检时以“高环保标准”过关。

在平时行驶时,这些汽车却大量排放污染物,最大可达美国法定标准的40倍。

违规排放涉及的车款包括2008年之后销售的捷达、甲壳虫、高尔夫、奥迪A3等等。

为什么时隔7年之后,美国环保局才发现大众公司的作弊现象呢?

在最初几年,检测人员过于关注新车尾气的检测结果,因为检测新车是对自己利益最大化的(包括检测新车能挣更多钱,检测过程更容易等等),从而忽略了一个漏洞:使用2年以上的汽车,不可能所有汽车都能通过尾气检测。事实上,连大众汽车自己也没有发现作弊时存在的漏洞。

直到过了7年,美国环保局开始对大众汽车产生怀疑,就是因为他们发现不管是大众的新车,还是开了2年的车,排放的污染物都在同一个水平线上,这种可疑的一致性,暴露了由作弊软件带来的系统偏差。

再举个例子。

管理学大师Clayton M. Christensen在著作《the innovator's dilemma》里讲的“破坏性创新理论(Disruptive Innovation Theroy),也是和“样本偏见”有关。

为什么很多大公司一直认为自己“擅长听取用户的建议”,并且一直在创新,却最终失败呢?

因为很多大公司是过度满足了为自己带来最大利润的客户,所以给“破坏性技术”带来了可乘之机。

什么意思呢?

市场中存在两部分用户:

第一部分是高端市场用户(高利润),需要好的产品性能。

第二部分是低端市场用户(低利润),只需要普通的产品性能。

面向高端市场的大公司认为自己“听取用户的建议”,一直在创新,其实只是听取了高端市场用户(高利润)的建议,也就是存在“样本偏见”。

这会造成什么结果呢?

大公司“延续性技术”带来的技术进步,造成了大公司通常会“过度满足”市场的需求。

什么意思呢?

简单地说就是大公司为客户提供的产品,超出了客户的实际需求或客户最终愿意支付的价格。

“破坏性技术”的出现,短期内会导致产品性能的降低,很可能刚开始会让大公司感到不屑一顾。

随着时间的延续,“破坏性技术”会逐渐抢占高端用户(高利润)的市场,使得大公司原本的高利润市场逐渐遭到侵蚀,这就是“样本偏见”所带来的不良后果。

“样本偏见”是很多大公司曾经犯过的错,包括IBM,柯达,微软等等。

(ps. 更多Disruptive Innovation Theroy内容,可以去看Christensen的书籍。)

当你感觉“仿佛全世界都在支持你”时,可以想想美国作家马克·吐温说过的一句话:

“每当你发现自己和大多数人站在一边,你就该停下来反思一下。”

接下来讲讲“乌鸦悖论”。

3. 乌鸦悖论

什么是“乌鸦悖论”?

“乌鸦悖论”是二十世纪四十年代德国逻辑学家卡尔·古斯塔夫·亨佩尔(Carl Gustav Hempel)为了说明“归纳法违反直觉”而提出的一个悖论。

悖论是什么呢?

假如原命题是:所有乌鸦都是黑色的。

我们上中学的时候都学过,原命题=逆否命题。

它的逆否命题是什么呢?

逆否命题是:不是黑的,都不是乌鸦。

但是“乌鸦悖论”提出一个“信任度”的问题,什么是“信任度”?

“信任度”就是提出一些论据,来增加命题的可信程度。

比如增加原命题“乌鸦是黑的”的“信任度”,可以提出论据:中国的乌鸦是黑的,美国的乌鸦是黑的,非洲的乌鸦也是黑的。

如何增加逆否命题“不是黑的,都不是乌鸦”的“信任度”?

可以提出论据:苹果不是黑的,所以苹果不是乌鸦;或者菠萝不是黑的,所以菠萝不是乌鸦。

问题是:如果关于“逆否命题”增加信任度的论据,真的能增加“原命题”的“信任度”吗?

“乌鸦悖论”的答案是:不能。

你可以简单想一想:“苹果不是黑的,所以不是乌鸦”,并不能增加原命题“乌鸦是黑的”这句话的“信任度”,乌鸦黑不黑跟苹果没什么关系。

这种情况在生活中很常见,再举个例子。

比如原命题是“小丹尼爱读书”,逆否命题是“不爱读书的,不是小丹尼”。

如果我说“隔壁老王家孩子不爱读书,不是小丹尼”,真的可以增加“小丹尼爱读书”的“信任度”吗?

当然是不能的,隔壁老王家孩子爱不爱读书,跟我爱不爱读书没什么关系。

那么如何增加“小丹尼爱读书”的“信任度”呢?

可以说小丹尼在书房里读书,小丹尼在地铁里读书等等。

虽然“原命题”等于其“逆否命题”,但是我们并不能拿“逆否命题”的论据,增加原命题的“信任度”,这就是“乌鸦悖论”。

再举个例子。

营销中经常看到“讽刺对手”的案例,但是为什么有些广告让人摸不清头脑,感觉“怪怪的”呢?

比如Moto在iPhone 7发布会之后,为了“蹭热点”,紧跟着发布了以下广告:

联想集团董事长兼CEO杨元庆也进行了微博转发,但是为什么这个广告让人感觉“怪怪的”,摸不清头脑呢?

也是因为“乌鸦悖论”:你光说“逆否命题”的论据,提高了“逆否命题”的信任度,但是跟你的原命题没什么关系。

这就造成了很多用户感到莫名其妙:你说iPhone 7代不是“未来手机”,就能证明moto Z是“未来手机”吗?

那么如何增加原命题的信任度呢?

至少你需要在同一张海报里提出原命题的论据:比如Moto Z是模块化手机,Moto Z比iPhone 7还薄等等。

这是营销中经常遇到的问题:你光说别人不好,那么如何证明你自己好呢?别人即使不好,凭什么你就是好产品中的第一选择呢?

不是简单的一句“我定义未来手机”就能回答的。

一张图总结

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