丹尼尔·卡尼曼教授因为研究个体消费者的非理性行为而获得了诺贝尔奖，他也因此写出了那本著名的《思考，快与慢》。

丹尼尔·卡尼曼教授告诉我们，我们在决策的时候有一个直觉的快思考系统1和一个理性的慢思考系统2。

系统1常常是在场景中根据场景当中出现的线索，迅速做出决策，是一种线索启示型决策方式；

而系统2则会根据以往发生的，很多很多的经验进行中总结归纳，建立一个多要素的模型，并据此预测未来做出决策。

后来在另外一本书《噪声》当中，卡尼曼还举了这样一个实际调研的例子。

这个例子就是问中国人，斯图加特和弗莱堡哪一个城市的人口更多?

当然,理性的决策是打开度娘搜索一下，斯图加特人口是 xxx，而弗莱堡的人口是xxy，两个数字相比谁更大，最后给出答案。

但是观众肯定不会这么复杂的去解决问题，大部分人在一两秒之内就会回答出来，他们能回答这个问题的原因，不是因为他们知道斯图加特和弗莱堡各自有多少万的人口，而是因为他们有另外一些基于快思考的逻辑推演方法。

比方说有的人说，我觉得应该是是斯图加特的人更多。你问他为什么的话,他会说，因为我喜欢足球，斯图加特足球队的成绩好像比弗莱堡好多了，所以而我觉得斯图加特应该人口更多一些。

另外一个人也是很快的回答了斯图加特，然后你如果问他为什么的话，他会说，因为我喜欢科技产品，我记得好像斯图加特有一个电子产品的展览会在全世界都挺有名的，但是我从来没听说过弗莱堡有这种国际的大展会。所以我想应该是斯图加特的人比弗莱堡多一些吧。

当然也有些人会说弗莱堡，因为他说好像德国以城堡而著名，这弗莱堡是不是德国的历史悠久的城市，所以人口是不是应该挺多的。

还有人选择斯图加特的原因是因为他喜欢大教堂，好像斯图加特的大教堂比起弗莱堡的大教堂要有名的多。

当然更多的选择斯图加特的人的原因是更简单的理由，因为他只听说过斯图加特，而没有听说过弗莱堡。

既然我只听说过斯图加特，而没有听说过弗莱堡，那么说明是不是斯图加特肯定比弗莱堡更大一些吧！

是不是很有道理？

所以当我们真正的还原消费者的决策过程的时候，我们发现，消费者总是在做出一些非理性的判断；但是最终当群体组合在一起的时候，整个统计结果是选择斯图加特大的人超过80%。也就是群体又呈现出一种理性的状态。

现在我们会惊喜的发现，个体的非理性最终导致了群体的理性，是不是觉得生活特别的奇妙？

事实上，很多的消费者在碰到类似的问题的时候，都在用着类似的非理性的解决方案，比方说，你渴了累了该喝点什么呢？

你不是去研究一下，我渴了要补充水，我累了要补充一点什么样的能量，而是立马选择了一个自己经常听说的品牌，并且迅速买了它，然后就解决了你渴了或者累了的问题。

这事在过去可能是红牛，在现在可能是东鹏特饮。因为东鹏特饮天天在不停的说，渴了累了就喝东鹏特饮。

事实上在去年12月疫情放开以后，无数的消费者都阳了，然后大家都用什么药呢？如果我们去统计，我们会发现大家并没有按照疫情期间卫生部门医院协会所制定的指南去用药，或者说专家院士推荐的做法虽然在互联网上处处可以查到，但是消费者依然是在非理性的进行选择。

而他到底选择什么样的药物，可能取决于他当时到底是觉得很恐惧，还是他有其他的事情需要去解决。

比方说他第二天要去跟老板汇报工作，这就是一种欲望。在这样的欲望当中，他就必须选择马上解决问题的产品，而不是在另外一种恐惧的氛围当中担心这些药品会吃坏自己的身体，然后尽量选择轻一点的、副作用小一点的等等。

是不是这样的行为很像买股票的时候，你到底是在欲望还是恐惧当中作出选择。

这是典型的消费者的非理性的行为，完全取决于场景和场景当中的线索所能引发的我们的情绪共振、情感共鸣。

但是当我们把所有的非理性消费者最后的决策做一个统合的时候，统计的结果会告诉我们——他符合群体理性。也就是最出名的、大家都用的，和指南也类似。

这样一个结果其实是告诉营销者，事实上营销工作的展开可以在个体的非理性的场景当中去安排相应的线索，从而引起他的决策向你所需要的目标方向转化。

而当你所做的影响非理性消费者决策过程的工作足够多、量级足够大以后，就会逐渐变成一个群体理性的事件，而这样的群体理性就意味着你的品牌建立成功了。

当然，这样的影响消费者决策的过程有长有短，所以群体理性的变化也有长有短。而真正错误的做法，就是在当前情况下去调研一个群体理性的结果，并且认为这样一个结果是一成不变的。然后用这样一个群体理性的结果去影响非理性的消费者的决策过程。

不是说这样一件工作没有意义，而是说这其实不符合消费者决策的逻辑过程，从而有可能效率偏低，甚至有时候因为你脱离了消费者具体的非理性的决策过程，而导致劳而无功。

当然这样一个做法在某些品类、某些时间段里面也是有机会的，这机会主要取决于你所用的群体理性的那部分内容能不能引起用户或者是消费者的共鸣，如果可以引起也没关系，你也可以成功。

但是还是那个道理，我们需要还原消费者非理性决策的过程，然后在这样的一个消费者正常的非理性决策的过程当中，去安排影响他决策的线索、场景。

如果有可能，你甚至可以去分析消费者的任务，这样你就会有着更高的效率，关于任务、场景、线索、多元需求这部分的内容，在过去的文章里面已经提过好多次。不太熟悉的读者可以参考相关文章，谢谢。

现在回到群体理性，当我们对当前的群体理性进行调研的时候，我们看到的是一些结果性的、标签化的、概念性的东西。

而这更容易让我们产生做出差异化定位的判断。因为当群体理性以某种统计学的方式呈现的时候，他必然是差异化的，而且是相对可区隔的。

也就是看起来是一种差异化、定位成功的状态，但记住这只是结果，或者说当我们需要品牌产生口碑的时候，我们需要这样一个结果，这样一个群体理性的结果去影响另外的消费者。

同样在这里我们要记住的是，即便是差异化的、看起来像定位的这种品牌口碑，其实也比不上品牌的独特性更能够影响非理性消费者的决策过程。

消费者进行非理性决策的时候，最容易进行问题匹配。消费者在看如何解决这个问题的时候，哪一个品牌是第一个能跳到大脑里的，或者是最知道的、最熟悉的、最了解的或者是身边的人最常用的等等。

其实基本上是因为足够的独特、足够的独特、足够的独特，因为消费者处在那种非理性的决策状态，而不是理性的去研究差异化定位。

所以在这些营销的实际操作当中，不是说当我们强调独特性的时候，差异化就没有意义，而在说真正的迎合消费者非理性决策的过程，其实独特性是更好的选择，而不是去一味的追求那种差异化。

或者说这两个追求的核心目的，其实也只是为了让消费者可以有更好的进行传播的品牌口碑。

就像渴了累了喝什么什么一样，还可以被大家称之为差异化的定位，也可以被大家称之为独特性的资产，但是它的关键在于消费者足够熟悉，总能第一时间想到，而且以为大家都在这样想，大家都在这样用。

在接下来的世界中，假如每一个人都拥有一个人工智能的AI，那么我们的决策行为会不会发生了彻底的改变呢？因为对于一个进行或者叫输出人工智能服务的大公司而言，他可以帮助你训练两种类型的AI。

一种是纯粹理性的 AI，比方说什么是最好的感冒药？他纯粹从理性框架建立模型的角度，去对药物的成分、生产过程、价格、消费者使用后的疗效等等方面建模并且得出最后的结论。

当然也可以训练另外一种AI，而这样另外一种AI走的是跟我们过去差不多的路，比方说最多的人在使用销量最大、大家的口碑最好等等。

请问如果有这样两种AI，你会选择 AI 1还是AI 2呢？

是不是事实上，AI公司是按照卡尼曼的系统1和系统2在帮你训练AI？

换句话说，当我们面临复杂情况，而且需要在很短时间内进行决策的时候，我可能会选择快思考的系统1。

而当我时间充裕，并且预算充足的时候，我可以选择系统2进行慢决策。

这其实是基于人脑的思考，因为人脑工作的太慢了，但是对于真正的AI而言，即便你大概也就只有几秒钟做出决策的时候，对于AI而言，整个决策过程依然是长的太可怕了。他其实只需要1/10000秒就可以搞定所有的事情，想一想那个自动驾驶系统大概就是这个道理吧。

所以现在选择AI 1或者AI 2的原因，依然是在于我们各自每个人到底是什么样的性格？有着什么样的意志？追求什么样的幸福感？

其实我们总是在说消费者是非理性的，其实大量的营销者或者管理者其实同样也是非理性的。

原因很简单，就是我们也很少真正的运用模型去进行决策。也是在决策过程当中，根据场景当中的线索做出重要的决策。这也是卡尼曼在《噪声》这本书里面重点论述的部分。

《噪声》的书中也给出了大量的建议，但是一个公司要想建立那样的慢决策的流程确实不容易。即便接下来有大量的人工智能的公司，帮助训练出那样的慢思考的AI，我估计在公司当中营销者和管理者依然会按照自己的意志、性格、情绪、产品线索进行“类人式”的管理。

这词用的真不好，但想起胶原蛋白有类人胶原蛋白，现在还有人源胶原蛋白，我觉得用类人这种词也挺有意思的。

反正，人工智能的出现总归是让我们更好的认识了我们人本身。

好了，让我们开开心心的做一个非理性的人吧！