Decoy Effect: ทำไมการเพิ่มตัวเลือกที่ "ไม่มีใครเลือก" ถึงทำให้คนตัดสินใจซื้อตัวเลือกที่แพงกว่าได้ง่ายขึ้น

จุดกำเนิด: Huber, Payne, & Puto กับ "asymmetric dominance"

Joel Huber, John Payne, และ Christopher Puto ตีพิมพ์งานวิจัยชื่อ "Adding Asymmetrically Dominated Alternatives: Violations of Regularity and the Similarity Hypothesis" ใน *Journal of Consumer Research* ปี 1982 (เล่ม 9 ฉบับ 1 หน้า 90-98) โดยทดลองให้ผู้เข้าร่วมเลือกระหว่างสินค้าสองชนิดที่มีจุดเด่นคนละด้าน (เช่น กล้องราคาถูกแต่คุณภาพต่ำ กับกล้องราคาแพงแต่คุณภาพสูง) แล้วเพิ่มตัวเลือกที่สามเข้ามา ซึ่งด้อยกว่าตัวเลือกหนึ่งอย่างชัดเจนในทุกมิติ (เรียกว่า "decoy") แต่ไม่ได้ด้อยกว่าอีกตัวเลือกอย่างชัดเจนแบบเดียวกัน

ผลลัพธ์คือ การมี decoy อยู่ในชุดตัวเลือก ทำให้สัดส่วนคนเลือกตัวเลือกที่ decoy นั้น "ด้อยกว่าอย่างชัดเจน" เพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ ทั้งที่แทบไม่มีใครเลือก decoy เองเลย นักวิจัยเรียกปรากฏการณ์นี้ว่า "asymmetric dominance" เพราะ decoy มีความสัมพันธ์แบบ "ด้อยกว่า" กับตัวเลือกหนึ่งเท่านั้น ไม่ใช่กับทั้งสองตัวเลือก งานวิจัยนี้เป็นจุดกำเนิดของสายงานวิจัยเรื่อง decoy effect ที่ตามมาอีกหลายสิบปี

ทำไมตัวเลือกตรงกลางถึงดูน่าสนใจกว่า

Itamar Simonson และ Amos Tversky ขยายกรอบทฤษฎีนี้ในงานวิจัยชื่อ "Choice in Context: Tradeoff Contrast and Extremeness Aversion" ตีพิมพ์ใน *Journal of Marketing Research* ปี 1992 (เล่ม 29 ฉบับ 3 หน้า 281-295) โดยเสนอสองแนวคิดสำคัญ คือ "tradeoff contrast" ที่อธิบายว่าความน่าสนใจของตัวเลือกหนึ่งขึ้นอยู่กับว่าการแลกเปลี่ยน (tradeoff) ในชุดตัวเลือกนั้นเอื้อประโยชน์ต่อตัวเลือกนั้นแค่ไหน และ "extremeness aversion" ที่อธิบายว่าคนมักหลีกเลี่ยงตัวเลือกที่อยู่สุดขั้วของชุดตัวเลือก และมักเลือกตัวเลือกตรงกลางมากกว่า

แนวคิดทั้งสองนี้อธิบายได้กว้างกว่าปรากฏการณ์ decoy effect เพียงอย่างเดียว และยังทำนายปรากฏการณ์ใหม่ๆ ที่เกี่ยวข้องได้ เช่น "compromise effect" ที่คนมักเลือกตัวเลือกตรงกลางเมื่อมีตัวเลือกให้เลือก 3 ระดับราคา งานวิจัยนี้ช่วยวางกรอบความเข้าใจว่าทำไมการออกแบบชุดตัวเลือก (choice architecture) ถึงมีอิทธิพลต่อการตัดสินใจมากกว่าที่ทฤษฎีเศรษฐศาสตร์ดั้งเดิมคาดการณ์ไว้

กรณีศึกษาชื่อดัง: นิตยสาร The Economist กับสามราคาสมาชิก

Dan Ariely นักเศรษฐศาสตร์พฤติกรรมแห่ง Duke University เล่ากรณีศึกษาที่โด่งดังที่สุดของ decoy effect ในหนังสือ *Predictably Irrational* (2008) โดยยกตัวอย่างหน้าเว็บสมัครสมาชิกนิตยสาร The Economist ที่เสนอ 3 ตัวเลือก คือ สมัครเว็บอย่างเดียว 59 ดอลลาร์ สมัครนิตยสารกระดาษอย่างเดียว 125 ดอลลาร์ และสมัครทั้งนิตยสารกระดาษพร้อมเว็บ 125 ดอลลาร์ (ราคาเดียวกับตัวเลือกที่สอง)

เมื่อ Ariely ทดลองให้กลุ่มตัวอย่างเลือกจากทั้งสามตัวเลือกนี้ พบว่า 84 จาก 100 คนเลือกแพ็กเกจนิตยสารกระดาษพร้อมเว็บ (ตัวเลือกที่แพงที่สุด) และไม่มีใครเลือกแพ็กเกจนิตยสารกระดาษอย่างเดียวเลย แต่เมื่อตัดตัวเลือก "นิตยสารกระดาษอย่างเดียว" (ซึ่งทำหน้าที่เป็น decoy) ออกไป เหลือแค่ 2 ตัวเลือก สัดส่วนคนที่เลือกแพ็กเกจแพงที่สุดกลับลดลงเหลือเพียง 32 คน กรณีศึกษานี้แสดงให้เห็นว่าตัวเลือกที่ "ไม่มีใครเลือกเลย" ก็ยังมีอิทธิพลต่อการตัดสินใจของคนอื่นในชุดตัวเลือกได้อย่างมาก

ข้อเตือนจากผู้เขียนต้นฉบับเอง: ผลไม่ได้เกิดขึ้นเสมอไป

กว่า 30 ปีหลังงานวิจัยต้นฉบับ Joel Huber, John Payne, และ Christopher Puto กลับมาเขียนบทความชื่อ "Let's Be Honest About the Attraction Effect" ตีพิมพ์ใน *Journal of Marketing Research* ปี 2014 (เล่ม 51 ฉบับ 4 หน้า 520-525) เพื่อชี้แจงว่าปรากฏการณ์ที่พวกเขาค้นพบไม่ได้เกิดขึ้นแบบอัตโนมัติในทุกสถานการณ์

ผู้เขียนระบุปัจจัยสำคัญที่ทำให้ผล decoy effect อ่อนลงหรือหายไปได้ ได้แก่ decoy ต้องถูกมองว่าด้อยกว่าอย่างชัดเจนจนแทบไม่มีใครเลือกมันเลย (ถ้ามีคนเลือก decoy ในสัดส่วนที่มากพอสมควร แสดงว่ามันไม่ได้ด้อยกว่าจริงสำหรับทุกคน ผลลัพธ์จะอ่อนลง) ความสัมพันธ์แบบ "ด้อยกว่า" ต้องสังเกตเห็นได้ง่ายและรวดเร็ว กลุ่มตัวอย่างต้องมีความชอบที่ไม่แตกต่างกันมากเกินไประหว่างคนต่อคน และผู้บริโภคต้องรู้สึกลังเลใกล้เคียงกันระหว่างสองตัวเลือกหลักตั้งแต่ต้น หากเงื่อนไขเหล่านี้ไม่ครบ ผลของ decoy อาจไม่ปรากฏหรืออาจกลับทิศทางไปเลยก็ได้

ทดลองซ้ำ 91 ครั้ง เจอผลเสถียรแค่ 11 ครั้ง

Sybil Yang และ Michael Lynn ทดสอบความเสถียรของปรากฏการณ์นี้อย่างเข้มข้นในงานวิจัยชื่อ "More Evidence Challenging the Robustness and Usefulness of the Attraction Effect" ตีพิมพ์ใน *Journal of Marketing Research* ปี 2014 (เล่ม 51 ฉบับ 4 หน้า 508-513) ในฉบับพิเศษเดียวกับบทความของ Huber, Payne, & Puto ที่ถกเถียงเรื่องนี้โดยตรง

ทีมวิจัยทดลองซ้ำการสร้าง decoy effect รวม 91 ครั้ง ครอบคลุม 23 หมวดสินค้าและชุดตัวเลือกที่มี decoy ต่างกัน 73 แบบ ผลลัพธ์คือพบผลลัพธ์ที่เสถียรและมีนัยสำคัญทางสถิติเพียง 11 ครั้งเท่านั้น ซึ่งน้อยกว่าที่ควรพบตามพลังทางสถิติของการทดลองมาก งานวิจัยนี้เป็นหลักฐานสำคัญที่เตือนว่า decoy effect ไม่ใช่ปรากฏการณ์ที่จะเกิดขึ้นได้ง่ายๆ ทุกครั้งที่เพิ่มตัวเลือกที่สามเข้าไป แต่ต้องอาศัยการออกแบบที่ถูกต้องตามเงื่อนไขที่ระบุไว้

กรอบสร้าง–เช็ค–ทดสอบ–โปร่ง

Decoy effect เป็นแนวคิดที่ทรงพลัง แต่พอต้องออกแบบชุดราคาจริง หลายคนไม่รู้จะเริ่มตรงไหนให้ได้ผลจริงโดยไม่หลอกลวงลูกค้า เราสังเคราะห์เป็นลำดับขั้นตอนเดียว สร้าง–เช็ค–ทดสอบ–โปร่ง ที่ร้อยงานวิจัยของ Huber, Payne & Puto, Simonson & Tversky และ Yang & Lynn เข้าด้วยกันเป็นกระบวนการที่ทำซ้ำได้ กรอบนี้เป็นเครื่องมือประยุกต์ของบทความ ไม่ใช่แบบจำลองที่ผ่านการทดสอบทางวิชาการแยกต่างหาก

1. สร้าง — สร้าง decoy ที่ด้อยกว่าตัวเลือกเป้าหมายอย่างชัดเจนในทุกมิติสำคัญ

ตามงานต้นฉบับของ Huber, Payne & Puto (1982) decoy ต้องด้อยกว่าตัวเลือกที่ต้องการผลักดันอย่างชัดเจน แต่ไม่ด้อยกว่าตัวเลือกอื่นแบบเดียวกัน เช่นราคาเท่ากันแต่ได้น้อยกว่าอย่างชัดเจน

2. เช็ค — เช็คเงื่อนไขที่จำเป็นตามคำเตือนของผู้เขียนต้นฉบับเอง

ตามที่ Huber, Payne & Puto (2014) เตือนไว้ ต้องเช็คว่า decoy ด้อยกว่าอย่างชัดเจนจนแทบไม่มีใครเลือกมันเลย ลูกค้ากลุ่มเป้าหมายมีความชอบไม่แตกต่างกันมากเกินไป และยังลังเลใจใกล้เคียงกันระหว่างสองตัวเลือกหลักตั้งแต่ต้น ถ้าเงื่อนไขเหล่านี้ไม่ครบ ผลอาจไม่เกิดขึ้นเลย

3. ทดสอบ — ทดสอบ A/B กับลูกค้าจริงก่อนใช้เป็นวงกว้าง

ตามหลักฐานของ Yang & Lynn (2014) ที่พบว่าปรากฏการณ์นี้เสถียรเพียง 11 จาก 91 ครั้งที่ทดลองซ้ำ อย่าคาดหวังว่าการเพิ่ม decoy จะได้ผลทุกครั้งโดยอัตโนมัติ ควรทดสอบกับกลุ่มลูกค้าจริงก่อนนำไปใช้จริงทั้งหมด

4. โปร่ง — ให้ทุกตัวเลือกมีมูลค่าจริงและโปร่งใส

ตามกรณีศึกษาของ Ariely (2008) การนำเสนอตัวเลือกหลายระดับราคาที่ทุกตัวเลือกยังมีประโยชน์ใช้งานจริง ไม่ใช่การหลอกลวง เป็นกลยุทธ์การตั้งราคาที่ช่วยจัดกรอบการเปรียบเทียบให้ลูกค้าตัดสินใจง่ายขึ้นเท่านั้น ไม่ใช่การสร้างตัวเลือกปลอมที่ไม่มีใครควรซื้อ

ลำดับนี้ใช้เวลาไม่นานตอนออกแบบหน้าราคา แต่ควรทำครบทั้งสี่ขั้นก่อนเปิดใช้จริง เพราะขั้นที่ขาดไปอาจทำให้ผลลัพธ์ไม่เป็นไปตามคาด

กรณีจำลอง: คอร์สออนไลน์ที่ปรับราคาสามระดับ

ลองนึกถึงเจ้าของคอร์สออนไลน์สอนถ่ายภาพที่เดิมขายแค่สองแพ็กเกจ คือแพ็กเกจวิดีโอเรียนอย่างเดียว 990 บาท กับแพ็กเกจวิดีโอพร้อมพี่เลี้ยงให้คำปรึกษา 2,990 บาท ซึ่งคนส่วนใหญ่เลือกแพ็กเกจถูกกว่า

เจ้าของคอร์สลองปรับตามกรอบนี้ เขา สร้าง แพ็กเกจที่สามคือ "วิดีโอพร้อมเอกสารประกอบ" ราคา 2,990 บาทเท่ากับแพ็กเกจพี่เลี้ยง แต่ได้แค่เอกสารเพิ่มโดยไม่มีพี่เลี้ยง ทำให้ด้อยกว่าแพ็กเกจพี่เลี้ยงอย่างชัดเจนในราคาเดียวกัน จากนั้น เช็ค เขาสำรวจความคิดเห็นลูกค้าเก่าก่อนว่าส่วนใหญ่ลังเลระหว่างสองแพ็กเกจเดิมอยู่แล้วหรือไม่ พบว่าใช่ ต่อมา ทดสอบ เขาเปิดหน้าราคาใหม่ให้ลูกค้าครึ่งหนึ่งเห็นก่อน เทียบกับอีกครึ่งที่ยังเห็นหน้าราคาเดิม สุดท้าย โปร่ง เขาตรวจสอบว่าแพ็กเกจเอกสารประกอบยังมีประโยชน์จริงสำหรับคนที่อยากได้แค่เอกสารอ้างอิง ไม่ใช่แพ็กเกจหลอกที่ไม่มีใครควรซื้อเลย

หลังทดสอบหนึ่งเดือน สัดส่วนคนเลือกแพ็กเกจพี่เลี้ยงเพิ่มขึ้นชัดเจนกว่าหน้าราคาเดิม กรณีนี้เป็น สถานการณ์จำลองเพื่อสาธิตวิธีคิด ไม่ใช่ร้านหรือยอดขายจริง

ลองเอาไปปรับใช้ดู

1. ออกแบบชุดตัวเลือกให้มี 3 ระดับเมื่อต้องการผลักดันตัวเลือกกลางหรือตัวเลือกที่แพงกว่า ตามหลักการของ Simonson & Tversky (1992) ตัวเลือกตรงกลางมักดูน่าสนใจกว่าตัวเลือกสุดขั้วเสมอ 2. ตรวจสอบว่า decoy ด้อยกว่าตัวเลือกเป้าหมายอย่างชัดเจนในทุกมิติที่สำคัญ ตามเงื่อนไขที่ Huber, Payne, & Puto (2014) เตือนไว้ หาก decoy ไม่ด้อยกว่าอย่างชัดเจนพอ ผลลัพธ์อาจไม่เกิดขึ้นเลย 3. น่าจะช่วยได้ถ้าไม่คาดหวังว่าการเพิ่ม decoy จะได้ผลทุกครั้ง ตามหลักฐานของ Yang & Lynn (2014) ลองทดสอบ A/B กับกลุ่มลูกค้าจริงก่อนนำไปใช้เป็นวงกว้างดูไหมครับ เพราะผลลัพธ์ขึ้นอยู่กับบริบทสินค้าและกลุ่มลูกค้ามาก 4. ใช้ในสถานการณ์ที่ลูกค้ายังลังเลใจระหว่างสองตัวเลือกหลักอยู่แล้ว ตามเงื่อนไขของ Huber, Payne, & Puto (2014) decoy effect เห็นผลชัดเจนที่สุดเมื่อลูกค้ายังไม่มีความชอบที่ชัดเจนตั้งแต่ต้น 5. ระวังการใช้ในเชิงเจรจาต่อรอง เมื่อเสนอทางเลือกให้อีกฝ่ายในการเจรจา การใส่ตัวเลือกที่ด้อยกว่าอย่างชัดเจนเข้าไปหนึ่งตัว อาจช่วยให้ตัวเลือกที่ต้องการผลักดันดูน่าสนใจขึ้นได้ ตามหลักการเดียวกับกรณีศึกษาของ Ariely (2008)