Lyktstolpe-effekten, eller fyllots sökprincip, är en term för att beskriva när människor bara söker efter något där det är lättast att titta. Termen utgår från ett klassiskt skämt:
En polis ser en berusad man som letar efter något under en gatlykta och frågar vad personen har tappat. Svaret blir att han tappat bort sina nycklar. Polismannen hjälper till och att de båda letar en lång stund under gatlyktan tillsammans.
Till slut frågar polismannen
– Är du säker på att du tappade nycklarna här?
– Nejdå. jag tappade dem i parken tvärs över gatan där borta.
Polisen frågar varför de då letar under lyktstolpen, varpå den berusade svarar,
– Det är här ljuset är
Ett överdrivet exempel, men människan är av naturen lat, och nog finns det anstrykningar av Lyktstolpe-effekten i mycket av vårt beteende. I den datadrivna marknadsföringens era kan finn risken att enbart använda sig av de data som är enkla att få tag på eller som vi redan har, medan man försummar andra relevanta data som kräver mer ansträngning att samla in eller tolka.
En sak vi lärde oss av Binet & Fields ” The Long and the Short of It” (som I år fyller 10 år!) var att ett överflöd av en viss typ ad data hade drivit marknadsföringen mot kortsiktighet vilket skadade effektiviteten över tid. Likt en tusen watts lyktstople flödade data över oss från nya digitala verktyg, och klick, interaktioner, lajks och köp skänkte en närmas bländande klarhet över sakernas tillstånd. Tyvärr fokuserade alla dessa mätetal på saker som bara hade koppling till kortsiktiga marknadsföringseffekter (eller inga effekter alls).
Dolt i skuggorna låg de där krångliga sakerna: varumärkespreferens, position, priselasticitet, marknadsandel.. Här krävdes enkäter, undersökningar, fokusgrupper och fältstudier. Krångligt och kostsamt hade det ju alltid varit, men relativt all den nya datan som flödade fritt på det digitala blev dessa saker nu än mer oklara. är krävdes enkäter, undersökningar, fokusgrupper, fältstudier. Lite krångligt och kostsamt hade det ju alltid varit, men relativt all den nya datan som flödade fritt på det digitala blev dessa saker nu än mer oklara.
Människan är av naturen lat, men också lättledd. Vem som helst som arbetar med UX eller interaktionsdesign kan berätta att vi tittar på de saker som är störst, färggladast och som rör sig mest. Har man 3-4 dashboards med taktisk data som rör sig i realtid, och sen ett par tråkiga datapunkter på varumärkespreferens som dyker upp någon gång per månad och sällan rör sig drastiskt från en månad till nästa, då kan det vara svårt att balansera var man fokuserar. (Betänker man dessutom att Binet & Field anser att arbetet som relaterar till den lilla tråkiga datapunkten skall dra 60% av budgeten, medan allt det övriga bara bör dra 40% blir det än mer obalanserat).
Mängden data tror jag också har gjort många skeptiska till empiri. Det finns ju mängder av forskning, modeller, samband och regler som bevisats över tid och som kan ge fantastiska grunder för ett marknadsarbete. Sedan kan data användas för att anpassa och förfina hur man applicerar dessa modeller på sitt eget varumärke och sin egen marknad. Men istället för att ta en startpunkt i de ramverk som finns, verkar många vilja börja från noll och hitta egna vägar framåt baserat på data. Även forskning verkar ha hamnat utanför lampans sken., vilket känns både trist och ineffektivt som arbetssätt.
Låt mig vara tydlig – data är ovärderligt och kan ge oss insikter som leder till smartare beslut. Men man bör vara medvetna om dess begränsningar och använda den med balans och försiktighet.
Annars riskerar man att fastna under lyktstolpen.