Jaewoo Joo의 모든 글

Jaewoo teaches and writes about design thinking, behavioral economics, and field experiment for customer experience. He is professor of marketing and participating professor of experience design at Kookmin University. Jaewoo is a visiting scholar at Stanford University since September 2024.

탈레스 테이셰이라, 디커플링이 만드는 혁신

탈레스 S. 테이셰이라 Thales S. Teixeira
전 하버드대 경영대학원 교수
Decoupling.co 대표
저서 <디커플링(2019)> 등

주재우
국민대 경영학부 교수
스탠퍼드대 방문학자

“진정한 시장 파괴자는 기술이 아니라 소비자다”

“고객은 자신의 니즈와 행동을 바꿔가며 더 빠르게, 쉽게, 저렴하게 원하는 서비스를 제공하라고 시장을 부추기고, 스타트업은 고객의 가치사슬 일부를 끊어내어 기회를 창출한다”

# 주재우 교수
클레이튼 크리스텐슨 교수님이 제안한 파괴적 혁신과 교수님께서 제안하신 디커플링은 어떻게 다른지 설명 부탁드립니다

# 탈레스 테이셰이라 교수
고객 가치사슬의 관점에서, 고객이 궁극적으로 얻고자 하는 가치가 무엇이고, 그 니즈를 충족하기 위해 거쳐야 하는 모든 단계를 과학적으로 이해해야 합니다. 고객 가치사슬의 한 부분에서 디커플링이 일어나면 새로운 기회를 창출할 수 있습니다

# 주재우 교수
기업이 고객 중심적 관점으로 혁신과 차별화를 이뤄내는 데 AI가 역할을 할 수 있을까요?

# 탈레스 테이셰이라 교수
항상 기술은 잘 정의된 문제와 고객의 어려움을 해결하기 위한 도구로 사용하는 것이 좋습니다

# 주재우 교수
혁신을 가로막는 장벽을 뛰어넘어 위기를 극복하기 위해 필사적으로 노력하고 있는 한국의 경영진에게 전하고 싶은 조언이 있을까요?

# 탈레스 테이셰이라 교수
하향식 의사결정과 엔지니어링 우선 문화에서 벗어나, 고객으로부터 배우고 마케터로부터 배울 수 있어야 합니다

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SERICEO

지식 그 이상의 가치
혁신과 변화를 주도하는 ‘초일류 리더’.
SERICEO가 추구하는 가치입니다. 초일류 리더의 선택과 집중, 혁신과 변화를 위해 필요한 지식이라면 분야 불문 발굴하여 최정상의 식견을 보좌할 수 있는 콘텐츠로 탄생시키기 위해 최선을 다합니다.

행동경제학의 한계와 도전 (Sludge)

행동경제학이 역효과가 날 때가 있나요?

“마음으로 원하지 않는데 머리로 생각하는 방식을 이용해서 행동을 유도하는, 악한 넛지를 슬럿지라고 합니다. 다크 패턴이라고도 불립니다. 슬럿지를 극복하기 위해서는 상대방의 마음과 생각과 행동을 정렬해야 합니다.”

*행동경제학개론
행동경제학의 한계와 도전
#소비자 행동의 유도, 성과, 역효과 등
– 행동경제학의 함정(#슬럿지 )와 #넛지 효과
– 행동경제학의 적용 주의점 등
#주재우 교수 (국민대학교 경영학과)
#kbs1라디오 #라디오 #KBS라디오 #시사라디오 #KBS1Radio #성공예감이대호입니다 #성공예감 #이대호 #경제 #투자 #오늘의경제뉴스브리핑 #핫이슈인터뷰 #행동경제학

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Reference

Thaler, R. H. (2018). Nudge, not sludgeScience361(6401), 431-431.

For some, the world is becoming increasingly complicated in that there are ever greater responsibilities, from selecting health insurance to figuring out how much to save for retirement. Ten years ago, my friend (and Harvard law professor) Cass Sunstein and I published a book called Nudge: Improving Decisions About Health, Wealth, and Happiness that offered a simple idea. By improving the environment in which people choose—what we call the “choice architecture”—they can make wiser choices without restricting any options. The Global Positioning System (GPS) technology on smartphones is an example. You decide where you want to go, the app offers possible routes, and you are free to decline the advice if you decide to take a detour. Sunstein and I stressed that the goal of a conscientious choice architect is to help people make better choices “as judged by themselves.” But what about activities that are essentially nudging for evil? This “sludge” just mucks things up and makes wise decision-making and prosocial activity more difficult.

나이들수록 ‘이 지능’은 더 발달한다 (Wisdom)

나이가 들수록 발달하는 기능은 없나요?

“나이가 들면 지혜가 생깁니다. 심리학자들은 지혜를 삶과 관련된 어렵고 불확실한 이슈에 대한 전문가 수준의 판단으로 정의합니다. 삶과 관련된 이슈는 주로 여러 사람의 건강, 가족, 대인관계 문제이기 때문에 판단을 내리기 어렵습니다.”

*행동경제학개론 나이 먹는 것
#나이#외로움 의 관계, 모험성의 축소
– 나이와 #행복 의 관계, #행동경제학 적 분석
– 나이 들수록 필요한 것은 지식이 아닌 지혜
#주재우 교수 (국민대학교 경영학과)
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Appendix

Staudinger, U. M., Maciel, A. G., Smith, J., & Baltes, P. B. (1998). What predicts wisdom‐related performance? A first look at personality, intelligence, and facilitative experiential contextsEuropean Journal of Personality12(1), 1-17.

Wisdom has long been suggested as a desired goal of development (see e.g. Clayton and Birren, 1980; Erikson, 1959; Hall, 1922; Staudinger and Baltes, 1994). Questions concerning the empirical investigation of wisdom and its ontogeny, however, are largely still open. It is suggested that besides person characteristics, certain types of experience may facilitate wisdom-related performance. A sample of clinical psychologists (n=36) and highly educated control professionals (n=54) ranging in age from 25 to 82 years responded verbally to two wisdom-related tasks involving life planning and completed a psychometric battery of intelligence and personality measures. Three primary findings were obtained. First, training and practice in clinical psychology was the strongest predictor of wisdom-related performance (26%) and, in addition, showed some overlap with personality variables in this predictive relationship. Second, 14% of the variance in wisdom-related performance was accounted for by standard psychometric measures of personality and intelligence. Personality variables were stronger predictors than variables of intelligence. Important personality predictors were Openness to Experience and a middle-range location on the Introversion–Extraversion dimension. Third, wisdom-related performance maintained a sizable degree of measurement independence (uniqueness). Predictive relationships were consistent with research on naive conceptions of wisdom and our own theoretical account of the ontogenesis of wisdom-related performance.

제대로 예측했는데 왜 항상 시간이 부족할까? (Planning fallacy)

계획 오류를 극복할 수 있는 두 번째 방법은 무언가요?

“사전 부검을 (Premortem) 할 수도 있습니다. 사전 부검이란, 일어날지 모르는 사건이 일어났다고 가정한 뒤에 그 사건과 관련된 주변 정보를 구체화하는 것입니다. 즉, 우리가 시간을 앞서가 있다고 가정을 해 보고, 타임머신을 타고 미래에 가서 현재를 되돌아보는 것입니다”

*행동경제학개론
계획의 오류
– 일의 종류와 양의 측정과 시간의 부족 현상
#오페라하우스 설립 등 계획 오류의 실제 사례
– 계획 오류를 극복하기 위한 행동경제학적 방법
#주재우 교수 (국민대 경영학과)
#kbs1라디오 #라디오 #KBS라디오 #시사라디오 #KBS1Radio #성공예감이대호입니다 #성공예감 #이대호 #경제 #투자

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Reference 1

Klein, G. (2007). Performing a project premortem. Harvard Business Review, 85(9), 18–19.

Premortem by Gary Klein @ Freakonomics Radio

Research conducted in 1989 by Deborah J. Mitchell, of the Wharton School; Jay Russo, of Cornell; and Nancy Pennington, of the University of Colorado, found that prospective hindsight—imagining that an event has
already occurred—increases the ability to correctly identify reasons for future outcomes by 30%. We have used prospective hindsight to devise a method called a premortem, which helps project teams identify risks at
the outset.

… Although many project teams engage in prelaunch risk analysis, the premortem’s prospective hindsight approach offers benefits that other methods don’t. Indeed, the premortem doesn’t just help teams to identify potential problems early on. It also reduces the kind of damn-the-torpedoes attitude often assumed by people who are overinvested in a project. Moreover, in describing weaknesses that no one else has mentioned, team members feel valued for their intelligence and experience, and others learn from them. The exercise also sensitizes the team to pick up early signs of trouble once the project gets under way. In the end, a premortem may be the best way to circumvent any need for a painful postmortem.

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Reference 2

Roger, B., Dale, G., & Michael, R. (1994). Exploring the “planning fallacy”: Why people underestimate their task completion times. Journal of Personality and Social Psychology, 67(3), 366–381.

Tested 3 hypotheses concerning people’s predictions of task completion times: (1) people underestimate their own but not others’ completion times, (2) people focus on plan-based scenarios rather than on relevant past experiences while generating their predictions, and (3) people’s attributions diminish the relevance of past experiences. Five studies were conducted with a total of 465 undergraduates. Results support each hypothesis. Ss’ predictions of their completion times were too optimistic for a variety of academic and nonacademic tasks. Think-aloud procedures revealed that Ss focused primarily on future scenarios when predicting their completion times. The optimistic bias was eliminated for Ss instructed to connect relevant past experiences with their predictions. Ss attributed their past prediction failures to external, transient, and specific factors. Observer Ss overestimated others’ completion times and made greater use of relevant past experiences.

“In 1871, the colony of British Columbia agreed to join the new country of Canada on the condition that a transcontinental railway reach the west coast by 1881. In fact, because of the intervention of an economic depression and political changes, the last spike was not driven until 1885, 4 years after the predicted date of completion. Nearly 100 years later, in 1969, the mayor of Montreal proudly announced that the 1976 Olympics would feature a state-of-the-art coliseum covered by the first retractable roof ever built on a stadium. According to mayor Jean Drapeau, the entire Olympic venture would cost $ 120 million and “can no more have a deficit than a man can have a baby” (Colombo, 1987, p. 269). Because of economic problems, strikes, and other construction delays, the stadium roof was not in place until 1989, 13 years after the predicted date of completion—and cost $120 million by itself! Many people consider the Sydney Opera House to be the champion of all planning disasters. According to original estimates in 1957, the opera house would be completed early in 1963 for $7 million. A scaled-down version of the opera house finally opened in 1973 at a cost of $102 million (Hall, 1980).” (pg. 366)

해외와 국내에 숨겨진 행동경제학 사례들

서초고등학교에서 학기별로 진행되는 외교 아카데미에 초대되었다. 각 학년별 약 15명의 학생들이 초대되는 행사로 고등학생들이 외부의 특강을 들으면서 국제화된 시야를 갖추는 것을 목표로 진행된다.

강연에서는 국가별 차이점에 관심이 많은 학생들을 대상으로, 행동경제학 사례를 공유했다. 고등학생들은 대학생들보다 더 창의적인 관점으로 세상을 바라보고 강연에 적극적으로 참여했다.

이번 강연에서는 국가별로 차이가 나는 상황이 사실은 인간의 공통된 본성 때문이라는 점을 집중적으로 소개했다. 즉, 같은 시대를 살아가는 인간이라면 편향을 (Bias) 공통적으로 보인다는 점을 소개했다.

예를 들어, 많은 나라에서 운전면허증을 새로 발급받거나 갱신할 때 장기기증을 선택할 수 있다. 그런데 이 확률이 국가별로 차이가 많이 난다. 2003년 조사에 따르면 독일과 영국은 15% 이고, 프랑스와 오스트리아는 100%이다. 이렇게 차이가 나는 것은 문화, 시스템, 의료체계 등에 의한 것이 아니라, 모든 인간이 현재유지편향을 (status-quo bias) 보이기 때문에 기본값에 (default) 따라서 선택 확률이 변하는 것이다.

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Reference

Johnson, E. J., & Goldstein, D. (2003). Do defaults save lives? Science, 302(5649), 1338–1339.

“If preferences concerning organ donation are strong, we would expect defaults to have little or no effect. However, as can be seen in the figure, defaults appear to make a large difference: the four opt-in countries (gold) had the lower rates than the six opt-out countries (blue)… One reason these results appear to be greater than those in our laboratory study is that the cost of changing from the default is higher; it involves filling out forms, making phone calls, and sending mail.” (pg. 1339)

목표 달성 쉽게 하려면, OO하세요 (Commitment)

헌신하기를 어떻게 활용하면 될까요?

“그리스 로마 신화에 따르면, 오디세우스는 세이렌의 노래에 유혹당하지 않기 위해서 스스로를 돛에 묶었습니다. 이와 똑같이, 유혹에 빠지지 않기 위해서 스스로를 헌신하기라는 (commitment) 기제에 묶어두면 고통을 조금 더 견딜 수 있습니다.”

*행동경제학개론
남은 하반기, 목표 달성법
– 계획대로 안 되는 이유
– 헌신하기와 유혹 번들링하기 등
#주재우 교수 (국민대 경영학과)
#KBS1라디오 #경제라디오 #성공예감이대호입니다 #성공예감 #이대호 #경제심층인터뷰 #성공예감심화학습 #성공예감인터뷰 #경제 #행동경제학개론

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Reference

Milkman, K. L., Minson, J. A., & Volpp, K. G. M. (2014). Holding the hunger games hostage at the gym: An evaluation of temptation bundling. Management Science, 60(2), 283–299.

This study provides the first evaluation of a newly engineered type of commitment device—a temptation bundling device. It shows that in the setting explored, where exercise was bundled with tempting audio novels, this new type of commitment device is valued by a significant portion of the population studied. Further, we find that when temptation bundling is imposed on a population, it can increase gym attendance by 51% at low cost when it is initially instituted, although as in most exercise interventions This study provides the first evaluation of a newly engineered type of commitment device—a temptation bundling device. It shows that in the setting explored, where exercise was bundled with tempting audio novels, this new type of commitment device is valued by a significant portion of the population studied. Further, we find that when temptation bundling is imposed on a population, it can increase gym attendance by 51% at low cost when it is initially instituted, although as in most exercise interventions.

[특강] 비즈니스 모델 캔버스 실습

기업은 고객에게 필요한 ‘가치’를 발굴하고, 창출하여, 제공함으로써 이윤을 추구하는 집단이다. 눈에 보이지 않는 가치를 가시화하기 위해서는 수많은 문제를 해결하기 위해 끊임없이 변화해야 하고, 다양한 분야의 사람들과 협업해야 한다. 여기서 비즈니스 모델 캔버스는 비즈니스의 핵심영
역을 이해하기 쉽게 기술하여 변화와 협업 속 기업이 목적을 잃어버리지 않고, 나아갈 수 있도록 로드맵을 제공한다.

이 모델의 장단점을 비교하여 세부적인 특징들을 알아보고자 한다.

우선 비즈니스 모델 캔버스(이하 BM캔버스)를 작성하면 고객 세그먼트, 가치 제안, 수익원, 주요 활동, 핵심 파트너, 주요 리소스, 채널, 고객관계, 비용구조 등 비즈니스의 핵심 요소들을 명확하게 파악할 수 있다. 이를 통해 서로 다른 이해 관계자와의 의사소통 시 한눈에 볼 수 있는 BM 캔버스의 시각화 특성을 통해 오류 없이 수월하게 비즈니스와 관련된 정보를 전달할 수 있다. 또한 BM캔버스는 수정에 용이하기 때문에 실험을 통한 피드백을 반영하기 쉽다. ‘테스트 진행 후 BM캔버스 반영’을 하나의 반복적인 프로세스로 만든다면 완성도 높은 제품을 이끌어낼 수 있다. 마지막으로 9개의 핵심 영역을 구분하여 작성하면서 취약한 영역, 잠재적인 위험을 갖고 있는 요소를 파악할 수 있기 때문에 이에 대한 대처 전략을 개발하여 위험을 완화시킬 수 있다.

하지만 분명 한계도 존재한다. BM캔버스는 복잡한 비즈니스 모델을 간단히 요약했기 때문에 전체 세부적인 계획과 흐름을 파악할 수 없다. 또한 경쟁사 및 외부환경이 항목화 되지 않았기 때문에 비즈니스 모델만으로는 외부상황에 대처하기 어려워 추가적인 대비를 필요로 한다. 마지막으로 사회적 가치 영역의 배제되어 비영리단체나 기업의 ESG비전을 반영하기 어렵다.

이번 특강을 통해 비즈니스 모델 캔버스를 작성해보며 느낀 BM캔버스의 가장 큰 장점은 ‘고객가치’를 중점으로 기획 과정을 진행할 수 있다는 점이다. 실제로 기획을 하다 보면 후반으로 갈수록 처음에 설정한 기획 목적과 다르게 실행을 위한 수단, 전술에 매몰되는 경우가 있다. 하지만 BM캔버스를 작성하게 되면 고객 세그먼트와 제안하고자 하는 가치를 명확하게 설정하고 가시화할 수 있기 때문에 아이디어에 의문이 들 때마다 가장 중심이 되는 가치에 대한 고민으로 돌아갈 수 있는 점이 좋았다. 또한 이 점이 BM캔버스가 아이디어를 구체화하는데도 굉장히 유용한 도구라고 느낄 수 있게 했다. 각 요소를 채워가는 과정 속, 아이디어의 한계와 오류를 직면할 수 있고, 이를 개선해나가며 모든 항목을 다 채웠을 땐 더이상 아이디어가 아닌 하나의 비즈니스 모델을 마주할 수 있을 것이라고 생각했다.

그리고 혼자 작업할 때와 달리 팀으로 작업하였을 때 가장 크게 느낀 점은 ‘관점의 차이’였다. ‘콘바디’라는 하나의 비즈니스에 대해 모두가 채워온 내용이 달랐는데, 이를 통해 굉장히 독특한 컨셉을 갖고 있는 콘바디마저도 사람마다 핵심역량에 대해 생각하는 관점이 다르다는 것을 느꼈고, 그렇기 때문에 실제 작업시 공동의 목표를 명시화 하는 것은 정말 필요한 과정이라고 생각했다. 그리고 서술형 작성이 아닌 영역별 키워드 작성으로 항목별 비교가 가능하다는 점, 이를 통해 가장 적합한 아이디어를 고를 수 있는 것이 BM캔버스가 협업의 도구로도 매우 적합하다고 느끼게 해줬다. 실제 비즈니스 또한 다양한 전공과 분야를 가진 사람들이 하나의 비즈니스 모델을 완성하기 위해 끊임없이 노력하는데 이때 BM캔버스를 활용하여 상품 개발을 진행한다면 보다 효율적인 협업과 완성도 높은 비즈니스 모델을 만들 수 있을 것이라고 생각했다.

Written by 이지윤 (국민대학교 경영대학)


이번 혁신상품기획 수업은 비즈니스 모델 캔버스를 주제로 황수아 박사님께서 진행해 주셨다. 비즈니스 모델 캔버스의 개념에 대해 다른 전공 수업에서 얼핏 들은 적이 있는데 그때 당시에는 단순히 BM 모델의 개념과 구성 요소에 대해서만 설명을 들어서 오늘 특강이 굉장히 나로 하여금 큰 기대를 하게 만들었다. 또한 이 수업에서 진행하는 첫 팀프로젝트이다 보니 나에게 이 수업이 굉장히 특별하게 다가왔다.

수업은 처음에 팀원끼리 마시멜로를 높이 쌓는 활동을 진행한 다음, 박사님께서 BM Canvas 구성과 관련된 사례에 대해 구체적으로 설명해 주셨다. 그리고 마지막으로 박사님께서 제시한 사례를 바탕으로 비즈니스 모델 캔버스를 직접 작업해보는 시간을 가졌다.

우선, 비즈니스 모델 캔버스에 대한 설명과 작업을 하고 난 뒤 비즈니스 모델 캔버스의 장단점에 대해 다음과 같이 생각해보았다. 먼저, 비즈니스 모델의 장점은 다음과 같았다. 첫번째, 비즈니스 모델 캔버스의 각 9개 구성 요소가 한눈에 볼 수 있도록 시각적으로 잘 정리되어 있어 이해하기 쉽다는 점이다. 그러다 보니 모든 팀원들이 잘 정리된 캔버스 모형을 보고 편하게 논의할 수 있어 같이 프로젝트를 진행하는 과정이 굉장히 용이했다. 두 번째, 9개 구성 요소를 바탕으로 다양한 아이디어를 떠올리며 새로운 비즈니스 기회를 여러 차례 발견할 수 있다. 세번째, 캔버스 안에서 내용의 변경사항을 쉽게 반영할 수 있어 변화에 유연한 대응이 가능하다. 신제품 개발 초기 단계에서 필요한 이 비즈니스 모델 캔버스 안에 내용을 간소하게 작성하다 보니 팀원들과 이야기하며 새로운 아이디어가 떠오를 때마다 수정을 해야 하는 경우가 있었는데 이 비즈니스 모델 캔버스는 쉽게 내용을 변경할 수 있어 유연한 대처가 가능했다.

반면, 비즈니스 모델 캔버스는 구체성이 떨어진다는 단점이 있었다. 이 비즈니스 모델 캔버스를 통해 새로운 아이디어가 빠르고 쉽게 탄생되다 보니 사업계획서에 적혀 있는 아이디어만큼의 세부적인 내용 퀄리티를 완성시키는 데는 턱없이 부족했다. 또한 팀원들과 논의하는 도중에 아이디어의 방향성이 원래 아이디어와는 반대로 전환되는 경우가 있어 적응하기 조금 어려웠다. 비즈니스 모델 캔버스를 혼자 작성해보았을 때 아무래도 처음 작업을 하는 것이다 보니 주어진 사례를 바탕으로 내용을 굉장히 조심스럽게 작성해보기 시작했다. 특히 나는 어떤 일을 할 때 꼼꼼하게 작업을 하는 스타일이라서 내용 작성을 하며 마음에 들지 않은 부분은 여러 번 수정해야 겨우 한 칸을 채울 수 있었다. 이렇게 혼자 작성하는 시간이 끝나고 팀원들의 아이디어를 공유하며 이야기할 때, 나는 팀원들이 짧은 시간 안에 다양한 아이디어를 작성한 것을 보고 깜짝 놀랐다. 그리고 처음 마시멜로를 높게 쌓는 활동을 했을 때 박사님께서 해주신 말씀이 기억이 났다. “제품 개발을 할 때 철저하게 계획을 세워보는 것도 좋지만 그것보다는 초기 단계에 가설을 세운 다음 빨리 테스트를 해보고 이 테스트하는 과정에서 팀원들과 함께 최대한 많은 라운드를 돌고 실패를 경험하며 성공을 하기 위한 발판을 쌓는 것이 중요하다”는 말씀이었다.

이를 다시 되짚어 보니 내가 처음에 비즈니스 모델 캔버스를 작업해볼 때 초기 단계에서 철저하게 계획을 세우려다 보니까 시간도 많이 들고 부담이 되어 아이디어가 바로바로 떠오르지 않았던 것 같다. 성격상 구체적인 계획이 없으면 새로운 것을 시도하기 굉장히 겁내는 스타일이라 항상 새로운 일을 하는 데까지 시간이 오래 걸려 도중에 포기하는 경우가 많았다. 따라서, 오늘 박사님께서 전해주신 말씀이 앞으로 내가 훗날 기업의 상품을 기획하는 일 혹은 새로운 것을 시도해야 하는 상황에 닥쳤을 때 큰 믿음이 될 것 같다고 생각했다.

Written by 김유진 (국민대학교 경영대학)

고객에게 싼값 구매가 상위목표? 구매 유도하는 진정한 동기를 캐라

Article at a Glance

우수한 고객 경험을 창출하기 위해서는 제품의 기술력이나 성능에 천착하기보다 ‘인간으로서의 고객’을 이해하는 게 중요하다. 인간의 동기를 인지적으로 접근하는 심리학 이론인 목표 시스템 이론(Goal Systems Theory)을 비즈니스에 접목하면 고객의 행동과 구매 동기를 이해하는 데 도움이 된다. 목표 시스템 이론에 따르면 인간의 목표(Goal)와 하위 목표(Subgoal), 수단(Means)은 인지적으로 연결돼 있다. 어떤 사람이 선택한 수단에 직접적으로 연결된 하위 목표보다 더 상위에 연결된 목표를 이해함으로써 그 수단을 선택한 진정한 동기를 이해할 수 있다. 일례로 독일 슈퍼마켓 체인 리들(LiDL)은 신선한 식재료를 싸게 구매하는 것은 단순한 하위 목표에 불과하며 진짜 목표는 “원하는 음식을 요리한다”라는 사실을 파악하고 요리 레서피에 따라 식료품을 분류하고 있다. 목표 시스템 이론이 제안하는 대로 소비자의 상위 목표를 파악해 나가면 구매 행동을 유도하는 진정한 동기를 이해하고 이를 제품 설계에 반영할 수 있다.

… 많은 경영 리더가 경영학과 공학의 한계를 느끼면서도 심리학을 받아들이기는 어려워한다. 심리학이 재무적 성과를 증명하는 데 무관심한 이유도 있겠지만 그보다는 기업 리더들이 보기에 심리학이 다루는 인간이란 존재가 이해하기 어렵고 예측 불가능하다는 선입견이 큰 장벽으로 작용한다. 인간은 세탁기처럼 설계도를 뜯어볼 수 없고 예상 매출 산식 같은 것도 없어 속마음을 도무지 가늠할 수 없기 때문이다. 현재의 행동을 이해하기도, 미래의 행동을 예측하기도 어려워 정답을 알 수 없는 인간에 관해 이야기 나누는 것을 불편해한다.

… 일반적으로 기업은 소비자의 동기를 이해하고 예측하기 위해 트렌드를 주로 파악했다. 연말, 연시에 발간되는 트렌드 리포트를 참고하면서 소비자의 구매 동기를 파악하고 예측하지만 트렌드 리포트는 소비 현상을 사후적으로 설명하는 일부 전문가의 주관적인 주장일 뿐 이론적 근거가 빈약하다는 한계가 있다. 소비자들의 어떤 구매 동기와 목표로 인해 제품이 흥행하는 것인지 논리적으로 검증하기도 어렵다. 앞서 제시한 목표 시스템은 이런 한계를 극복하는 대안이 될 수 있다. 인간의 동기를 파악하는 명확하게 정립된 이론 아래 특정 제품과 관련된 사용자의 행동과 목표를 파악한다면 진정 고객이 원하는 니즈를 반영한 제품을 설계할 수 있다.

… 포도송이처럼 복잡한 목표 시스템을 그리는 일이 지난한 과정일 수 있다. 적지 않은 시간과 노력이 들겠지만 그 과정 자체 만으로도 의의가 크다. 목표 시스템을 그려 나가는 과정을 통해 제품과 기술에 맞췄던 초점이 자연스레 고객으로 옮겨가는 것을 체감할 수 있기 때문이다. 대기업 B사의 한 엔지니어는 건조기 관련 목표 시스템을 구축하는 프로젝트를 마친 후 “진정 고객 중심으로 사고한다는 게 무엇인지 알게 됐다. 지금까지 우리가 제품의 기능, 기술, 속성에만 파묻혀 있었단 사실을 깨달았다”고 말했다. 중요한 교훈이다.

… 목표 시스템의 복잡한 결과물만 보고는 ‘이렇게 까지 해야 하나’라는 의문이 들 수 있지만 직접 그려본다면 생각은 달라질 것이다. ‘인간은 이렇게 생각하고 행동하는구나’를 직접 느끼고 깨달으면서 제품과 기술에 대한 애정은 어느새 고객에 대한 관심으로 바뀌고, 여기서부터 진정한 고객 가치 창출이 시작될 것이다.

사람같은 AI 서비스, 소비자가 진짜 좋아할까? (AI aversion)

소비자가 AI 서비스를 사용할 때 다 좋아하는 것은 아니다, 만족도가 천차만별이라고 하셨어요. 어떤 의미인가요?

“데이트 충고처럼 취향이 관련되거나 음식 추천처럼 감각이 동반되는 경우, 사람들은 AI 서비스를 받는 것을 불편해합니다. 또한 최종 의사결정이 AI에 의해서 내려지는 것도 받아들이지 못합니다.”

*행동경제학개론
기업의 AI 활용법
– 기업의 #AI 활용 시 소비자 행동 분석
– AI의 의인화가 가져오는 역효과
– AI 서비스의 만족도와 활용법
#주재우 교수 (국민대 경영학과)
#kbs1라디오 #라디오 #KBS라디오 #시사라디오 #KBS1Radio #성공예감이대호입니다 #성공예감 #이대호 #경제 #투자

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Reference 1

Longoni, C., & Cian, L. (2022). Artificial intelligence in utilitarian vs. hedonic contexts: The “word-of-machine” effect. Journal of Marketing, 86(1), 91–108.

Rapid development and adoption of AI, machine learning, and natural language processing applications challenge managers and policy makers to harness these transformative technologies. In this context, the authors provide evidence of a novel “word-of-machine” effect, the phenomenon by which utilitarian/hedonic attribute trade-offs determine preference for, or resistance to, AI-based recommendations compared with traditional word of mouth, or human-based recommendations. The word-of-machine effect stems from a lay belief that AI recommenders are more competent than human recommenders in the utilitarian realm and less competent than human recommenders in the hedonic realm. As a consequence, importance or salience of utilitarian attributes determine preference for AI recommenders over human ones, and importance or salience of hedonic attributes determine resistance to AI recommenders over human ones (Studies 1–4). The word-of machine effect is robust to attribute complexity, number of options considered, and transaction costs. The word-of-machine effect reverses for utilitarian goals if a recommendation needs matching to a person’s unique preferences (Study 5) and is eliminated in the case of human–AI hybrid decision making (i.e., augmented rather than artificial intelligence; Study 6). An intervention based on the consider-the-opposite protocol attenuates the word-of-machine effect (Studies 7a–b).

“We assessed choice on the basis of the proportion of participants who decided to chat with the human versus AI Realtor by using a logistic regression with goal, matching, and their two-way interaction as independent variables (all contrast coded) and choice (0 = human, 1 = AI) as a dependent variable. We found significant effects of goal (B = 1.75, Wald = 95.70, 1 d.f., p < .000) and matching (B = .54, Wald = 24.30, 1 d.f., p < .000). More importantly, goal interacted with matching (B = .25, Wald = 5.33, 1 d.f., p = .021). Results in the control condition (when unique preference matching was not salient) replicated prior results: in the case of an activated utilitarian goal, a greater proportion of participants chose the AI Realtor (76.8%) over the human Realtor (23.2%;z = 8.91, p < .001), and when a hedonic goal was activated, a lower proportion of participants chose the AI (18.8%) over the human Realtor (81.2%;z = 10.35, p < .001). However, making unique preference matching salient reversed the word-of-machine effect in the case of an activated utilitarian goal: choice of the AI Realtor decreased to 40.3% (from 76.8% in the control; z = 6.17, p < .001). That is, making unique preference matching salient turned preference for the AI Realtor into resistance despite the activated utilitarian goal, with most participants choosing the human over the AI Realtor. In the case of an activated hedonic goal, making unique preference matching salient further strengthened participants’ choice of the human Realtor, which increased to 88.5% from 81.2% in the control, although the effect was marginal, possibly due to a ceiling effect (z = 1.66, p = .097).

Overall, whereas the word-of-machine effect replicated in the control condition when unique preference matching was salient, participants preferred the human Realtor over the AI recommender both in the hedonic goal conditions (human = 88.5%,AI = 11.5%;z = 12.40, p < .001) and in the utilitarian goal conditions (human =59.7%,AI = 40.3%;z = 3.24, p = .001; Figure 3), corroborating the notion that people view AI as unfit to perform the task of matching a recommendation to one’s unique preferences.

These results show that preference matching is a boundary condition of the word-of-machine effect, which reversed in the case of a utilitarian goal when people had a salient goal to get recommendations matched to their unique preferences and needs. The next study tests another boundary condition.” (pp. 99-100)

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Reference 2

Puntoni, S., Reczek, R. W., Giesler, M., & Botti, S. (2021). Consumers and artificial intelligence: An experiential perspective. Journal of Marketing, 85(1), 131–151.

Artificial intelligence (AI) helps companies offer important benefits to consumers, such as health monitoring with wearable devices, advice with recommender systems, peace of mind with smart household products, and convenience with voice-activated virtual assistants. However, although AI can be seen as a neutral tool to be evaluated on efficiency and accuracy, this approach does not consider the social and individual challenges that can occur when AI is deployed. This research aims to bridge these two perspectives: on one side, the authors acknowledge the value that embedding AI technology into products and services can provide to consumers. On the other side, the authors build on and integrate sociological and psychological scholarship to examine some of the costs consumers experience in their interactions with AI. In doing so, the authors identify four types of consumer experiences with AI: (1) data capture, (2) classification, (3) delegation, and (4) social. This approach allows the authors to discuss policy and managerial avenues to address the ways in which consumers may fail to experience value in organizations’ investments into AI and to lay out an agenda for future research.

선물, 주는 사람과 받는 사람 입장이 이렇게 다릅니다 (Gift giving)

선물을 주는 사람과 선물을 받는 사람이 선물의 가치를 다르게 평가하나요?

“선물을 주는 사람은 선물을 받는 사람이 기뻐하고 감동하는 순간에서 가치를 찾지만, 선물을 받는 사람은 받은 선물이 얼마나 쓸모있을지에서 가치를 찾습니다. 결국, 선물을 주는 사람은 선물 받는 사람이 느낄 감동을 과대 평가할 가능성이 높습니다.”

*행동경제학
선물 고르기와 행동경제학
#선물 에 대한 동서양 인식 차이
#현금 과 선물에 대한 인식과 평가
– 선물 만족도 끌어올리기 등
#주재우 교수 (국민대 경영학과)
#KBS1라디오 #경제라디오 #성공예감이대호입니다 #성공예감 #이대호 #경제심층인터뷰 #성공예감심화학습 #성공예감인터뷰 #경제 #트렌드팔로우

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Reference

Baskin, E., Wakslak, C. J., Trope, Y., & Novemsky, N. (2014). Why feasibility matters more to gift receivers than to givers: A construal-level approach to gift givingJournal of Consumer Research41(1), 169-182.

This article looks at the trade-offs that gift givers and gift receivers make between desirability and feasibility using construal level theory as a framework. Focusing on the asymmetric distance from a gift that exists within giver-receiver dyads, the authors propose that, unlike receivers, givers construe gifts abstractly and therefore weight desirability attributes more than feasibility attributes. Support for this proposition emerges in studies examining giver and receiver mind-sets, as well as giver and receiver evaluations of gifts. Furthermore, givers do not choose gifts that maximize receiver happiness or other relationship goals even though givers believe they are doing so. Finally, the authors demonstrate that while givers are sensitive to their distance from the receiver, receivers are not sensitive to this distance.

We recruited 425 US-based participants from Amazon.com’s Mechanical Turk. However, 365 were left after removing those who clicked to enter but did not finish the study, failed the IMC, or incorrectly answered whether they were in the giver or receiver condition. Participants were divided into a 2 (participant role: giver vs. receiver) X 2 (perspective: control vs. own preference) between-subjects design. First, participants imagined a specific friend and wrote down that friend’s initials. Then they imagined either giving that friend a gift or receiving a gift from that friend for a birthday occasion. Each participant was asked to imagine a choice between a highly feasible gift (a photo-editing program with few features that was easy to use) and a highly desirable gift (a high-quality photo-editing program that was hard to learn) and to give their relative preference on a 1–7 bipolar scale anchored at “prefer Gift A” and “prefer Gift B,” where Gift B was the high-desirability option. Right before answering, half of the participants were asked to take a moment to think about which software they would prefer for themselves.