for ledere - forklaringer for ikke-eksperter - lett å dele
d
Data (er ikke informasjon)
Tallmateriale. Tall som kan bekrefte fakta. NB! Data har ikke selvstendig mening, til forskjell fra informasjon som handler om hvordan du forstår fakta i en sammenheng.
1963 er for eksempel et tall (data) , men også fødselsåret til Effecto-partner Ræstad (informasjon), eller året for attentatet hvor Kennedy ble skutt og drept (informasjon). Tilsvarende kan 4 være et tall, det kan være karakter på en norskoppgave, det kan være karakteren til en innvandrer som ikke kunne et ord norsk for 6 måneder siden (grunn til feiring!), eller det kan være karakteren til en «stjerneelev» som bare har 5 og 6 på tidligere norskoppgaver (et lite feilskjær eller tegn på at noe ikke er i orden?). Vi ser at dataene gir svært ulik informasjon avhengig av hvilken kontekst vi tilfører.
Eksemplene over kan virke selvsagt, men i dagens datadrevne samfunn er det et utbredt problem hvordan slutninger gjøres og/eller beslutninger tas på bakgrunn av data med manglende eller utilstrekkelig kontekst, og gjerne også hvordan helt ulike oppfatninger hos de som betrakter dataene fører til helt ulike tolkninger av de dataene som foreligger. Det farlige med dette, er at det fortsatt omtales og behandles som faktabaserte konklusjoner/beslutninger og dermed får en legitimitet det ikke er grunnlag for.
Ordet data kommer fra det latinske datum som betyr «noe gitt». Ordet datum er strengt tatt den korrekte entallsformen av data, men er i praksis sjelden brukt.
DATSEAR-indikatorene for salgsstyring
[Eng: DATSEAR Sales Pipeline Indicators]
DATSEAR-indikatorene er et sett med indikatorer for overvåkning, vurdering og proaktiv styring av en salgspipeline. De er utviklet av partner i Effecto, Stein Ræstad, i forbindelse med utvikling av et salgsverktøy og et oppstartsinitiativ i USA i periode 2014-2018.
Modellen er primært tilpasset virksomheter med B2B-salg, typisk med en viss lengde på salgssyklusen, en viss kompleksitet i salget, vesentlige salgsbeløp per salg, noen ganger flere involverte i et salg, og gjerne lengre kundeforhold. Indikatorene er delt inn i følgende 7 indikatorgrupper:
- D – Deliverables. Indikatorer knyttet til produktet eller tjenesten som skal leveres: Tilgjengelighet. Modenhet. Kvalitet. Kritikalitet. Markedsrespons.
- A – Adoption. Indikatorer knyttet til stadiene i kundens adopsjonsprosess: Kvalifisert?
- T – Timing. Indikatorer knyttet til selgers tidsestimat. Relatert til selgerbehov eller kundebehov? Utsettelser? Aktualitet? Gått over tiden? Relatert til rapporteringsperiode? Avvik fra typisk salgsyklus?
- S – Strive. Indikatorer knyttet til selgers innsats og aktivitetsnivå. Siste aktivitet. Aktivitetsnivå over tid. Endring i aktivitetsnivå.
- E – Earnings. Indikatorer knyttet til beløp: Beløpsstørrelse. Rabatter. Avvik fra standard. Endringer i estimatene? Beløp sett i forhold til aktivitetsnivå.
- A – Account. Indikatorer knyttet til kunden/kjøper: Ny eller eksisterende kunde? Tidligere kjøpsvilje/-historikk? Innkjøpskomite? Budsjett? Innkjøpsregler. Forankring hos beslutningstaker.
- R – Rig. Indikatorer knyttet til selger/salgsteam: En eller flere? Endringer i ansvar underveis? Ny eller erfaren? Salgshistorikk. Presisjonsnivå i estimater.
Denne modellen kan benyttes for å stukturere enhver oppfølging av en salgspipeline, alt fra en bevisstgjøring av problemstillinger å følge opp til at man utvikler automatiserte varslinger basert på monitorering av salgsdataene.
Typiske gevinster vil være å rydde bort inkonistens, forbedre estimatene, avdekke risikoområder og behov for tiltak tidlig, trigge prestasjonsfremmende aktivitet samt kontinuerlig læring og prosessforbedring.
Delegering som virker
[Eng: Delegation]
«Delegering (av latin delega’re) vil si overføring av myndighet. Hensikten er avlasting av arbeidsoppgaver fra den som formelt innehar myndigheten, samt forenkling av beslutningsprosess» (Wikipedia)
Effektiv delegering går til den personen som gjør oppgaven best – ut fra et helhetsperspektiv. Unntak er når man delegerer i opplæringshensyn – det å lære en kollega å gjøre en oppgave, selv om en selv gjør den raskere eller bedre (på kort sikt). Dvs delegering er ikke begrenset til å gi videre/ned i organisasjonen.
Noen grunnleggende tips:
- Vit hvorfor du delegerer. Dersom hensikten er å lære opp andre, eller å skape eierskap hos andre, så vær forberedt på at det kan være mer jobb å delegere enn å gjøre jobben selv.
- Deleger i tide. Effektiv delegering skjer ikke på det tidspunkt du selv innser at du ikke har rukket å gjøre oppgaven. Ideelt sett skjer effektiv delegering i det du får oppgaven, hvor du da tenker over hvem som best gjør denne oppgaven nå.
- Sørg for at den du delegerer til har det han/hun trenger. Med oppgaven bør det følge en kort beskrivelse av hva oppgaven består i, samt gjerne noen tanker om hvordan den kan gjennomføres. En tidsfrist er ofte både relevant og effektivt.
- Vær tilgjengelig for spørsmål slik at mottakeren raskt kan avklare hva oppgaven består i. Det å legge igjen et notat på pulten til noen for så å sette seg på flyet til feriestedet med avslått mobil er ikke så heldig.
Den klassiske i-siste-liten-delegeringen med sparsom informasjon er en betydelige tidstyv for den som får oppgaven i fanget.
Til slutt: Husk at du kan delegere myndighet til å gjøre noe, men det betyr ikke at du delegerer ansvaret. Dersom noe går galt, er det fortsatt ditt ansvar, og om det går bra er det den du har delegert til som skal ha æren. Dette handler om motivasjon, verdier og bedriftskultur, men det har også en juridisk side i de tilfellene hvor noe har gått galt på en slik måte at det blir viktig med det formelle.
Delingsøkonomi
[Eng: Sharing Economy], shareconomy, share economy, collaborative consumption, collaborative economy, peer economy.
Delingsøkonomi er forretningmodeller hvor et likemannsnettverk (peer-to-peer, P2P) står for å anskaffe, tilby eller dele tilgang til varer og tjenester, formidlet gjennom digitale plattformer. Forretningsmodellene bygger ofte på å gjøre det enkelt å leie ut eiendeler som er ubrukt det meste av tiden.
Mennesker i ulike samfunn har delt på goder i tusener av år. Framveksten av internet har gitt dette en helt annen betydning, hvor stordata, nettsider, mobilapper mm. gir helt andre muligheter enn før: Det er lettere å finne hverandre (på tvers av geografi) og du har lave transaksjonskostnader.
Delingsøkonomien gjør det mulig å tjene penger på goder som er lite eller ikke i bruk, slik som parkerte biler eller ledige soverom. Du har da et fysisk gode som deles som en tjeneste. Ta for eksempel privatbiler. Ifølge data fra Brookings Institute er private kjøretøy ubrukt 95% av levetiden, og når de først kjører er sjelden alle setene i bruk. Hvorfor ikke la noen andre få tilgang på bilen? Her ser vi framveksten av samkjøringstilbud (ridesharing) som Uber og Lyft. Tilsvarende ser vi hvordan Airbnb drar nytte av mange huseieres ledige kapasitet til å tilby rom 30-60% rimeligere enn hotellrom. Huseieren tjener på noe som ellers ville stått ubrukt, den som leier bor billigere enn på hotell, og Airbnb tjener på gebyrer.
Delingsøkonomien er i utvikling, og omfatter stadig nye områder, også ut over det vi normal har tenkt på som transaksjoner mellom privatpersoner. Eksempler er deling av arbeidsplass (Co-working space for grundere, freelancere, hjemmekontor-arbeidere), formidling av lån mellom private, og å la private selge eller leie ut klærne sine.
Delingsøkonomien spås en betydelig vekst i årene som kommer, men er også gjenstand for mye kritikk, ikke minst når det gjelder regulatoriske forhold. Hvorfor skal en privatperson kunne tjene penger på å leie ut et rom uten å ta kosten med å forholde seg til de samme regulatoriske krav som et hotell må? Det dras også fram problemstillinger som gjemte kamera i utleide rom, utnyttelse av de som har tilknyttet seg samkjøring (ridesharing), forsterkning av raseproblemer, mestringsutfordringer og utenforskap (vil ikke dele med personer med gitte karakteristika).
Delingsøkonomien assosieres ofte med plattformøkonomien. Fundamentet for plattformøkonomien er å tilrettelegge for sosial og økonomisk aktivitet, og er som sådann et fundament for delingsøkonomoien. Plattformøkonomien er imidlertid også fundamentet for andre modeller, som for eksempel gig-økonomien.
Her fra et ukeslangt opphold på Airbnb i Harlem, New York, for noen år siden. Verten var raus og ikke bare delte på leiligheten, men katten også. Det viste seg at katten satte stor pris på å bli delt.
Demokratisering av teknologi
[Eng: Democratization of technology]
Demokratisering av teknologi betyr å gi folk enkel tilgang til forrtningsmessig og teknisk ekspertise uten omfattende og dyr trening.
Demokratisering av teknologi innebærer for eksempel at en utvikler kan lage en datamodell ved hjelp av kunstig intelligens ute å ha ferdighetene til en som er trenet på å lage datamodeller. Et annet eksempel er de muligheten som i dag finnes for å utvikle nettsider ved hjelp av malsystemer og visuelle grensesnitt, uten å kunne programmering.
Vi ser også hvordan utvikling av teknisk sofistikerte produkter og tjenester til stadig lavere priser og med brukervennlige grensesnitt, gjør avansert teknologi stadig mere tilgjengelig på tvers av geografi, økonomisk handlekraft og teknisk ekspertise.
Her er et lite glimt av GarageBand for Mac som vi i Effecto brukte for å mikse musikken på musikkvideoen vi laget med lakseprodusenten Lerøy Midt. Dette er teknologi som tidligere var forbeholdt musikkstudioene
Diffusjon av innovasjoner – Rogers modell
[Eng: Diffusion of Innovations]
«Diffusjon i kommunikasjon er knyttet til Everett Rogers’ teori om spredning av nye ideer og ny praksis i et samfunn. Teorier om diffusjon betegner en prosess hvor en innovasjon blir kommunisert over tid gjennom en kanal blant medlemmer i sosiale systemer.» (Wikipedia)
Fenomenet diffusjon har vært studert siden slutten av 1800-tallet og fram til i dag. Likefullt referes det innen feltet i hovedsak til det rammeverket som ble gitt av publikasjonen «Diffusjon of Innovations» som Everett Rogers, professor i bygdesosiologi ved Ohio State University, gav ut i 1962.
Teorien tar utgangspunkt i at forskjellige individer vil motta og akseptere (adoptere) nye ideer på forskjellige tidspunkter.
Les mer om Adopsjonsprosessen og AIDA(R)
Rogers definerer fem idealtyper av mennesker for å beskrive hvor villig aktører er til å akseptere innovasjoner:
- Innovatørene (2-3%): Unge, høy utdanning, utadvendte, mange interesser.
- Tidlige brukere (13-14%): Opinionsledere, høy lokal status
- Tidlig majoritet (35%): Pragmatikerne, trenger tid.
- Sen majoritet (35%): Skeptiske til alt nytt.
- Etternølere (15%): Tradisjonsbundet, motstander av forandringer, aksepterer nye ideer først når de er mer å regne som tradisjon…
Les mer om Generasjoner med ulike referanserammer
Ved introduksjon av et nytt produkt vil du gjerne identifisere og komme i kontakt med innovatørene og de tidlige brukerne. Samtidig må du evne å engasjere den tidlige majoriteten for å oppnå den kritiske massen som kreves for å lykkes.
Geoffrey A. Moore tar i sin klassike bok Crossing the Chasm fra 1991 (revidert i 1999 og 2014) for seg utfordringen med å krysse kløften mellom nettopp de tidlige brukerne (teknologientusiaster og visjonære) og den tidlige majoriteten. Moore legger til grunn at det er stor forskjell i forventningene hos disse gruppene. Han peker på ulike teknikker for overkomme disse utfordringene og tar for seg områder som å velge tydelig (første) målgruppe, forstå helheten i tilbudet, posisjonering av produktet, utforming av markedsføringsstrategi, valg av distribusjonskanal og prising.
Les mer om Nettverkseffekt og kritisk masse
Digitalisering
[Eng: Digitalization]
Ordet digitalisering («digitalization») ble først brukt i 1971 av Robert Wachaal i et essay om den sosiale betydningen av digitalisering av samfunnet. Termen stammer fra det engelske digit, som igjen kommer fra latin for «finger, tå», og bruken av ordet digit er sannsynligvis knyttet til det å få oversikt over noe ved å telle på fingrene(!).
Begrepet digitalisering brukes i praksis i dag både om
- konvertering av analoge data til digitale
- innføring av digital teknologi som effektiviserer prosesser og endrer hverdagslivet.
Den første betydningen kan og kalles digitisering (digitization), men folk flest skiller ikke bevisst på dette, og derfor går også bruken av begreper om hverandre. Opprinnelig refererte det kun til tallgenerering, det vil si omforming av analog informasjon til diskrete tallstørrelser som var fysisk representert på en slik måte at de kunne bli behandlet av de nye maskinene.
Vi kan tenke på digitisering som for eksempel å ta en (digitalt) kopi av et gammel bilde for så å lagre det digitalt, men også at vi bruker digital teknologi der vi tidligere var analoge: Vi lager digitale dokument, tar digitale foto, har digital lydoverføring på telefonen etc. I 2017 ble også norsk radio digitalisert ved overgangen fra FM til DAB.
Når flere og flere av objektene vi skal håndtere blir digitale, åpner det også nye muligheter for digital styring og automatisering. Digitalisering (digitalization) i betydning 2 brukes om «å ta i bruk datatekniske metoder og verktøy for å erstatte eller effektivisere manuelle eller fysiske oppgaver», eller om «måten mange sider av vårt sosiale liv endres i møte med digital kommunikasjon».
I starten, og gjerne knyttet til det vi ser på som den tredje industrielle revolusjon, handlet det meste om å automatisere det vi allerede gjorde. Regnskapene lå på ei fil i stedet for i ei bok og vi skrev post som vi sendte elektronisk i stedet for å skrive på papir og sende med posten.
I dag har termen en fått en litt videre betydning. I tillegg til tallgenerering handler «digitalisering» nå også om det å benytte informasjonsteknologi til å endre måten vi gjør ting på og til å skape helt nye fenomener. Dette skyldes først og framst sammenfallet av mengden elementer og prosesser som finnes i digital form med samtidig modning av en rekke (digitale) teknologier med disruptiv kraft. Dette er den primære drivkraften i det vi ser på som den fjerde industrielle revolusjon.
Mens den første bølgen av digitalisering (digitisering og automatisering) i stor grad handlet om å mestre teknologiene i seg selv, handler den bølgen vi nå er inne i om menneskelige relasjoner, bransjeendringer, strategiske veivalg, atferdsmønstre, innovativ produktutvikling, paradigmeskifter mv. Da må vi ta inn over oss at digitalisering i dagens verden ikke er noe vi kan sette på ansvarsbeskrivelsen til teknologidirektøre eller IT-sjefen. Dagens digitalisering vrir og vrenger på DNA´et til virksomhetene og hører derfor hjemme både midt i toppledelse og gjennom hele organisasjonen. Det er et betydelig problem i mange virksomeheter i dag at nøkkelpersoner har svært ulike mentale bilder av hvoran digitaliseringen slår ut for egen virksomhet. I det ligger også vår grunnleggende og menneskelige hang til motstand mot endringer.
DISC får i gang praten om atferd
DISC-verktøy er atferdsvurderingsverktøy basert på DISC-teorien til psykolog William Moulton Marston, i boken «Behaviors of normal people» fra 1928. Teorien sentrerer seg om de fire atferdstrekkene dominans (D), innflytelse (i), stødighet (S) og samvittighetsfull/kvalitetssøkende (C).
Det er gjennom årene utviklet flere forskjellige DISC verktøy fra forskjellige leverandører, som også har forskjellig grad av kvalitet på såvel verktøy som på sertifiserte rådgivere. Everything DiSC® fra Wiley er i 2020 godkjent av Det Norske Veritas, og viser at verktøyet er i samsvar med The European Federation of Psychologists’ Association (EFPA) standarder og kan brukes til utviklingsformål.
I de senere årene er modellen også blitt kjent gjennom boken og foredragsserien «Omgitt av idioter», som er kritisert i seriøse fagkretser. Forfatteren Thomas Erikson fikk den tvilsomme utnevnelsen «Årets villeder» for sin useriøse bruk av modellen og ikke minst et overforenklet verktøy som tilnærming. Wiley tar sterk avstand fra slik bruk av DISC-modellen og DISC begrepet, noe som også vises gjennom Veritasgodkjenningen av Everything DiSC® i 2020.
Evertything DiSC® fra Wiley fremstår i dag som sannsynligvis det eneste seriøse DISC-baserte verktøyet.
Disruptive teknologier
[Eng: Disruptive technologies]
Disruptive technologier er inovasjoner som forbedrer eksisterende løsninger på en slik måte at de har en vesentlig påvirkning på hvordan kunder, bransjer eller virkomheter opererer, og på en måte som markedet ikke forventer.
Begrepet disruptiv teknologi ble første gang innført av Clayton M. Christensen i artikkelen «Disruptive Technologies: Catching the wave» (1995). Begrepet disruptiv teknologi kan oversettes til «forstyrrende teknologi». Dette benyttes i liten grad praksis, men kan gi et bilde av betydningen.
Noen eksempler fra de senere årene kan være: E-handel, nettaviser, samkjøringsapper (ridesharing) og GPS-systemer. Fra tidligere tider kan vi nevne eksmpler som bilen, tilgjengeliggjøring av elektrisitet og TV. Det de har til felles, er at de skapte fundamentale endringer på hvordan vi lever, på bransjer, for virksomheter mv.
I visjonsdrevne grunder-miljø som søker å appelere til de store massene, har disruptive teknologier blitt et moteord. Små selskap har også lettere for å komme opp med disruptive teknoologier enn de store selskapene. De store selskapene har som oftest mange hensyn å ta i forhold til eksisternde kunder, samt at de har mange interne motstandsfenomener som gjør det vanskeligere for dem å snu seg raskt.
Vi ser imidlertid gjerne hvordan store selskap innoverer gjennom å kjøpe opp selskap som har lyktes med disruptive teknologier, tilfører kapital og synergier for å kunne vokse, og også en exit-mulighet for grundere og investorer som ønsker å at ut en gevinst på satsningen sin.
Dersom man selv ikke er i «gamet» med å utvikle disruptive løsninger, er det likevel viktig å ha et aktivt forhold til dette. I og med at disruptive teknologier har den egenskap at de endrer folks atferd, bransjer etc., så har de ringvirkninger som går langt ut over det rent teknologiske.
Hva om…?
Hva vil skje om man klarer å utvikle SAV-konseptet (Shared Autonomous Vehicle), altså selvkjørende biler som man deler på?: For bilforhandlere, forsikringsselskap, parkeringsproblematikk, behov for førerkort, veisikkerhet og ulykker, kollektivtrafikkk og drosjeselskap, energileverandører, batterifabrikker, utnyttelsen av boligareal, etc…
Hva skjer om hjemkjøring av varer tar av og blir «allemannseie» også for hverdagshandling? Hva skjer med butikker som i dag har kjempet om attraktive (dyre) tomter når man kan kjøre ut varer fra rimelige arealer i randsonen? Hva skjer med folks bevegelsesmønster og alle de som har basert seg på dette? Hva med kjøpesentre? Hva med bystrukturer? Hvordan vil det påvirke vareutvalg? Hvordan vil det påvirke maktforholdene i ulike bransjer?
Les mer om mentale modeller som gir hodepine
Det er lett å koble «disruptive teknologier» til dagens spennende digitale løsninger. Ta deg da tid til å høre på den svenske professoren og høyt skattede formidleren Hans Rosling argumentere for hvorfor vaskemaskinen er den største oppfinnelsen fra den (andre) industrielle revolusjonen.
Diversifisering
[Eng: Diversification]
Å engasjere seg på flere forretningsområder, eller å spre investeringer på flere ulike investeringsobjekter, som aksjer, obligasjoner, pengemarkedsinstrumenter, fast eiendom osv. Formålet er å redusere risikoen og/eller å øke avkastningsmulighetene.
En diversifiseringsstrategi i en virksomhet vil være en ekspensjonsstrategi hvor man beveger seg ut på både nye produkt- og markedsområder, altså et steg ut i det ukjente. Dette kan f.eks være motivert ut i fra stagnasjon på eksisterende produktmarkeder, store lønnsomhetspotensialer på et nytt område eller et ønske om risikospredning (spre seg på markeder med ulike etterspørselsforhold og konjunkturer).
Les mer om Ansoffs vekstmatrise
Man kan ta utgangspunkt i egenutvikling eller oppkjøp, og det er vanlig å skille mellom følgende diversifiseringsstrategier:
- Konsentrisk diversifisering: Utnytte synergier ved å tilføre bedriften nye produkter som har teknologiske eller markedsmessige berøringspunkter til eksisterende virksomhet, men kjøpes av andre kundegrupper
- Horisontal diversifisering: Tilføre produkter som er fjernt fra det man holder på med men som kan ha et marked hos eksisterende kundegruppe
- Konglomeratdiversifisering: Ingen berøring med ekisterende virksomhet, hverken teknologisk eller markedsmessig. Motivet kan være bruk av ledig kapital i marked med høyere fortjenestemulighet.
Les mer om konglomeratet Alphabet Inc, et av verdens høyest verdsatte selskap.
Diversity Icebreaker
Diversity Icebreaker (DI) er et verktøy og et spørreskjema (digitalt eller papir) med fokus på forbedret kommunikasjon og samhandling i team/organisasjoner.
Gjennom en slik analyse får den enkelte synliggjort egen preferanse i 3 farger
Rød – relasjonell
Blå – struktur/logisk
Grønn – endring/visjon/ideer
Modellen er utviklet av Bjørn Z. Ekelund i forbindelse med en MBA oppgave på slutten av 90-tallet. Modellen er senere forbedret og digitalisert. DI ble sertifisert av DNV GL i 2013 som team-test for utvikling.
Due diligence
I forbindelse med ulike former for kjøp eller sammenslåing av selskap, benyttes ofte begrepet «due diligence». Begrepet kommer fra angloamerikansk rettspraksis. Det kan kanskje oversettes til norsk med «tilbørlig aktsomhet», selv om det ikke finnes noe tilsvarende norsk uttrykk i bruk. En due diligence er en systematisk gjennomgang for å verifisere de forutsetninger som ligger til grunn for verdivurdering av en bedrift, normal i en oppkjøpssammenheng (men også beslektede situasjoner). Due diligence innebærer ulike former for analyser av det forretnings- og driftsmessige fundament i en bedrift. Det er vanlig å dele opp i tre ulike hovedområder: 1) Kommersiell Analyse. 2) Finansiell Analyse 3) Juridisk Analyse. Ut over dette vil det kunne være aktuelt med egne detaljanalyser for områder som teknikk, organisasjon og miljø, avhengig av virksomhetens art samt fokus i verdivurderingen. En due diligence er ingen garanti for en vellykket sammenslåing, men godt gjennomført er den et viktig bidrag for at beslutninger fattes på et riktig grunnlag
Dulting
[Eng: Nudging]
De som av en eller annen grunn var på Schiphol-flyplassen i Amsterdam i 1999, og tilhører den den av befolkningen som er innom herretoilettene, kunne observere en irriterende flue i urinalene som ikke lot seg tisse eller skylle vekk. De hadde da ikke blitt vitne til et biologiske fenomen, men et av de meste kjente eksemplene på dulting. Fluen var ikke ekte, den var malt på for å gjøre en jobb, og det virket!. 80% av sølet rundt urinalene forsvant fordi de herrer som skulle late vannet, ikke kunne la være å sikte på den forbaskede fluen. Presisjonen økte betraktelig!
«Dulting er innen atferdsvitenskap små tiltak som har som mål å påvirke folks handlinger i ønsket retning uten bruk av tvang, straff eller økonomisk belønning.» (Wikipedia)
Fluen i urinalene er et eksempel på en dult. Den har og vært et favoritteksempel for den amerikanske økonomen Richard Thaler som i 2008 gav ut boken «Nudge» sammen med juristen Cass Sunstein. Boken bidra til å gi ytterligere økt oppmerksomhet til atferdsøkonomi som fagfelt. Thaler fikk i 2017 Nobelprisen i økonomi for sin innsats til utviklingen av fagfeltet, hvor han også er kjent for sitt samarbeid med en annen Nobelprisvinner, psykologen Daniel Kahneman.
Boken var i utgangpunktet skrevet i en politisk kontekst med blant annet fokus på hvordan myndigheten kan legge til rette for endring av folks atferd uten å bruke forbud og tvang.
Et eksempel på en dult er å få folk til å spise sunnere ved å plassere frukt i synshøyde, i motsetning til det å forby usunn mat, som ikke er en dult. Typiske måter å skape en dult er
- Gjøre noen valg enklere og tydeligere enn andre å velge, for eksempel ved bruk av standardvalg.
- Vise til hva andre gjør («Mest populært», «Flest velger dette alternativet» etc)
- Fremheve de samfunnsmessig gunstigste valgalternativene i valgsituasjonen.
Mye av dette er ikke nytt, f.eks i næringslivet, men økt oppmerksomhet og kunnskap om hvordan ulike justeringer på omgivelsene (fysisk/digitalt) påvirker folks beslutninger har gitt en mye større bevissthet om dette som virkemiddel. Poenget med å dra fram eksemplet med fluen og pissoiret, er også for å vise at man ikke sette for store begrensninger i forhold til hvilke typer problemer man kan se på, eller hvordan dult kan brukes for å få resultat.
