Comment les outils numériques et l’économie comportementale sauveront la retraite

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Dans mon travail d’économiste du comportement, j’ai beaucoup réfléchi à la manière dont les nudges peuvent entraîner un changement de comportement durable. Dans le domaine de l’épargne-retraite, Richard Thaler, lauréat du prix Nobel, et moi-même avons conçu un programme intitulé Save More Tomorrow au milieu des années 1990, dans le but d’aider les gens à prendre de meilleures décisions à long terme. Ce programme invite les employés à augmenter progressivement leur taux d’épargne au fil du temps, et il a été un succès: selon mes dernières estimations, il a stimulé les taux d’épargne de jusqu’à 15 millions d’Américains.

Malheureusement, il nous a fallu 20 ans pour aider autant de gens. La lenteur de ce processus m’a amené à m’intéresser de plus en plus au nudging numérique, qui cherche à identifier des conceptions en ligne qui aident les gens à faire des choix plus intelligents. Les avantages du nudging numérique sont doubles. Premièrement, l’espace numérique nous permet d’effectuer des recherches beaucoup plus rapidement, car nous testons plusieurs modèles pour voir lequel fonctionne le mieux. Au lieu d’attendre des années pour voir si une intervention est efficace, nous pouvons souvent obtenir des résultats en jours ou en semaines. Deuxièmement, le monde numérique offre une échelle sans précédent: en corrigeant un seul site Web ou une seule application, nous pouvons potentiellement aider des millions de personnes à prendre de meilleures décisions financières.

D’où vient cette estimation du taux d’épargne?

Voici plus sur mon estimation du nombre d’Américains ont vu des taux d’épargne accrue à la suite du programme Save More Tomorrow ou des programmes similaires d’augmentation de l’épargne automatique.

Mon point de départ est le nombre de participants actifs dans les régimes à cotisations définies, en utilisant les dernières données disponibles du ministère du Travail, qui est de 75,4 millions de participants. Ce nombre est probablement surestimé, car la définition de participants actifs du ministère du Travail est plutôt large et comprend les employés qui reçoivent une contribution de l’employeur, mais qui ne contribuent pas leur propre argent. Steve Utkus de Vanguard a estimé pour moi que ce nombre est probablement surévalué d’environ 5%.

Ensuite, j’ai estimé le pourcentage de régimes qui offrent un programme Save More Tomorrow ou un programme similaire sur une base de non-participation, étant donné que les taux de participation sont beaucoup plus élevés dans le cas d’un opt-out que d’un opt-in. En utilisant les données les plus récentes du Plan Sponsor Council of America, 22,8% des plans augmentent automatiquement les taux d’épargne. Toutefois, ce chiffre sous-estime probablement le pourcentage de participants aux programmes de style Save More Tomorrow.Tout d’abord, la statistique de 22,8% moyenne pondérée des régimes dans l’échantillon de l’ACPS, et ne tient pas compte du fait qu’il y a plus de participants dans les grands régimes, et les grands régimes sont plus de deux fois plus susceptibles d’offrir le programme Save More Tomorrow que de petits régimes .

Deuxièmement, j’ai omis tous les régimes qui offrent le programme sur une base de participation, soit 29,9% des régimes. En supposant le taux de participation opt-in de 25,1%, comme indiqué dans ma recherche de 2012 avec Ehud Peleg et Richard Thaler, c’est un sous-déclaration de plus de cinq millions de participants (75,4 millions de participants x 25,1% taux d’adoption x 29,9% des plans.)

Enfin, j’estime que le pourcentage de participants qui acceptent l’épargne automatique augmente et ne l’exclut pas. À l’aide d’un rapport Vanguard récent, j’estime que ce pourcentage est de 90%.

Avec les hypothèses ci-dessus, environ 15,5 millions d’Américains bénéficient du programme Save More Tomorrow (75,4 millions de participants x 90% qui ne se retirent pas x 22,8% des plans). Ce nombre, cependant, devrait être considéré comme une estimation approximative et non un calcul précis.

Au cours des dernières années, mes collègues et moi-même avons fait plus de recherches pour explorer l’énorme potentiel et la rentabilité du nudging numérique. De l’utilisation du Big Data pour améliorer les résultats de la retraite à de petites modifications sur les écrans d’une application de robo-économie de premier plan, nous avons montré que l’amélioration de la conception du monde en ligne peut avoir un impact important sur notre bien-être financier.

Ici, je présenterai de nouvelles recherches et des études de cas qui nous aident à comprendre le coup de pouce numérique encore plus profondément:

Premier cas: la puissance de l’encadrement d’un courriel

Dans un article récemment publié avec John Beshears, Katherine Milkman, Cass Sunstein, Richard Thaler, Maya Shankar, Will Tucker Ray, William Congdon et Steven Galing, nous avons examiné l’impact d’une intervention par courriel sur l’inscription à un programme d’épargne. envoyé à environ 800 000 membres du service militaire. (Un groupe de contrôle n’a reçu aucun email.) Nous avons fait l’étude en collaboration avec l’équipe de science sociale et comportementale de la Maison-Blanche, également connue sous le nom d’unité Nudge au sein de l’administration Obama. L’e-mail le plus efficace a presque doublé le taux d’inscription au programme par rapport au groupe témoin. Cet e-mail utilisait des suggestions simples, comme fournir des étapes pratiques pour s’inscrire au programme d’épargne et donner aux gens des exemples clairs de la façon dont les petites contributions peuvent conduire à des soldes de comptes importants, pour faire le choix responsable.

Parce que l’intervention par e-mail était relativement peu coûteuse – le ministère de la Défense ne devait dépenser que 5 000 dollars – le coup de pouce était environ 100 fois plus rentable que les interventions politiques traditionnelles, comme les incitations fiscales et les programmes d’éducation financière. Si un outil numérique de base comme le courrier électronique est si efficace, je suis optimiste que nous pouvons obtenir des résultats encore meilleurs en utilisant la messagerie texte, des vidéos personnalisées et des robots de discussion.

Deuxième cas: le pouvoir de la comptabilité mentale sur les écrans

Les travailleurs avaient l’habitude de compter sur leur employeur pour prendre leur retraite, qu’il s’agisse d’une pension à prestations définies ou de cotisations correspondantes à leurs comptes 401 (k). Mais selon le General Accounting Office, plus de 40% des travailleurs américains ne sont plus salariés: ce sont des travailleurs indépendants, des entrepreneurs indépendants, des pigistes, des travailleurs à temps partiel et d’autres travailleurs souvent qualifiés de travailleurs occasionnels. Peu importe qu’ils conduisent chez Uber ou qu’ils gèrent un café: ces personnes seront seules responsables de leur propre retraite et de leur bien-être financier. Si nous ne leur fournissons pas d’outils numériques faciles d’épargne, nous pourrions envisager une génération de travailleurs qui se battraient pour obtenir un semblant de sécurité financière à la retraite.

Mon collègue de l’UCLA, Hal Hershfield, Steve Shu de la City University de Londres, et moi travaillons avec Acorns, une application d’économie de robo, pour aider les utilisateurs à économiser plus d’argent. Grâce à des innovations comme Apple Pay et l’achat en un clic d’Amazon, il est plus facile que jamais de dépenser de l’argent en ligne. Robo-Saving a pour but de faire économiser de l’argent tout aussi facilement.

L’un des principaux problèmes que nous avons tenté de résoudre est la tendance des personnes à ne pas s’inscrire au programme de dépôt automatique, dans lequel une somme d’argent déterminée est transférée chaque mois dans un compte d’épargne. De tels dépôts automatisés sont de loin le moyen le plus efficace de constituer un pécule: si les gens doivent penser activement à épargner, ils ne le feront probablement pas.

Pour voir si nous pourrions aider davantage d’utilisateurs à s’inscrire au programme de dépôt automatique, Hal, Steve et moi-même avons expérimenté différentes versions de la même question. Sur l’écran d’inscription, les utilisateurs ont été assignés au hasard à l’une des trois catégories. On leur a demandé s’ils aimeraient économiser 5 $ par jour, on leur a demandé s’ils voulaient économiser 35 $ par semaine et on leur a demandé s’ils voulaient économiser 150 $ par mois. Alors que seulement 7% ont choisi d’économiser 150 $ par mois, près de 30% ont décidé d’économiser 5 $ par jour. C’est un énorme changement de choix, d’autant plus que les montants sont tous essentiellement équivalents. Économiser 5 $ par jour nous fait penser à sauter un café au lait Starbucks (ce qui semble faisable), alors que 150 $ par mois nous fait penser à des paiements de voiture, ce qui est un montant plus décourageant à abandonner.

Au 21ème siècle, la tradition du chèque mensuel ou bi-hebdomadaire est de plus en plus obsolète. Beaucoup de travailleurs ont un flux de revenu très variable. En conséquence, les gens ont besoin d’une solution numérique – comme l’application robo-saving décrite ci-dessus – qui lie directement et rapidement leurs économies à leurs revenus, même lorsque ces revenus apparaissent de manière incohérente. Nous devons faire en sorte qu’il soit aussi facile pour ces travailleurs d’épargner que de dépenser.

Troisième cas: la puissance de la rétroaction mobile juste-à-temps

Les consommateurs font des choix plus éclairés lorsqu’ils ont la bonne information au bon moment. La technologie numérique et mobile rend ce processus réalisable à grande échelle. Avec Yaron Levi, maintenant économiste comportemental chez USC, nous avons entrepris de tester l’impact de l’application mobile Personal Capital sur ses utilisateurs. (Personal Capital offre un service d’agrégation de comptes qui regroupe tous vos comptes financiers.) L’attraction vedette du site Web et de l’application est le tableau de bord, qui permet aux gens de suivre leur rendement en matière de placement et de dépenses. Par exemple, le tableau de bord se décompose, par catégorie, où va l’argent; il vous montre combien vous dépensez dans les magasins de vêtements et le pourcentage du revenu consacré au remboursement de l’hypothèque. L’application a permis aux utilisateurs d’obtenir cette information sur leurs appareils mobiles. Alors que les mêmes informations étaient auparavant disponibles pour les utilisateurs sur leurs ordinateurs de bureau et portables, l’application les rendait facilement accessibles aux personnes qui prenaient des décisions d’achat.

Cet accès mobile a-t-il changé la façon dont ils ont dépensé leur argent? L’application a eu un impact énorme, l’utilisateur moyen diminuant ses dépenses mensuelles de 15,7%. Il n’est pas étonnant que la presque totalité de cette diminution ait pris la forme de dépenses discrétionnaires, les utilisateurs dépensant beaucoup moins pour des choses comme les sorties au restaurant. Les résultats concordent avec les enquêtes récentes du gouvernement, qui constatent que la majorité des consommateurs ayant accès à leurs informations financières sur les téléphones mobiles vérifient leurs soldes avant de faire de gros achats. Parmi ceux qui vérifient, 50% décidentne paspour acheter un article à cause des commentaires.

D’autres études montrent que l’éducation financière traditionnelle est généralement inefficace, souvent parce que les gens ont du mal à appliquer les leçons apprises en classe à la vie réelle des mois ou des années plus tard. Cependant, l’information financière juste-à-temps fournie par une bonne application peut résoudre ce problème de timing, nous fournissant des informations cruciales lorsque nous en avons le plus besoin.

L’avenir du Digital Nudging

Les études ci-dessus impliquaient l’expérimentation de différents coups de pouce numériques sur le terrain. Cependant, l’avenir du Digital Nudging devrait également inclure un ensemble d’outils plus large, y compris le Big Data et la personnalisation.

Un projet dont je suis très enthousiaste est dirigé par l’Institut Voya Behavioural Finance pour l’innovation, où je suis conseiller pédagogique principal. Le projet consiste à utiliser le Big Data pour évaluer si une personne prend des décisions financières en utilisant son instinct rapide ou en réfléchissant attentivement aux alternatives. Nous faisons cela en mesurant les aspects fondamentaux de leur visite sur leur site Web de retraite, comme le temps qu’ils ont passé sur le site et s’ils ont exploré ou non les divers compromis dans leurs décisions. Nous constatons une forte corrélation entre le style décisionnel en ligne et le revenu de retraite projeté, les personnes qui s’engagent dans plus de réflexion économisant également plus d’argent. En outre, une fois que nous savons comment une personne prend ses décisions, nous pouvons adapter nos nudges en conséquence. Par exemple, une personne qui a passé moins de 10 secondes sur le site Web des inscriptions à la retraite et dont le déficit devrait être important pourrait bénéficier d’un plus grand coup de pouce numérique. Heureusement, les logiciels intelligents peuvent identifier ceux qui ne pensent pas beaucoup à leur avenir financier et suggèrent des nudges efficaces.

De plus, je travaille également sur le développement d’outils d’évaluation courts qui permettent de mesurer les tendances d’une personne à travers une variété de traits comportementaux, allant de l’aversion aux pertes au biais actuel. Cela nous permet de créer des recommandations financières hautement personnalisées. Par exemple, quelqu’un qui a une aversion extrême pour les pertes devrait probablement se voir offrir une combinaison différente de fonds d’investissement, ou de couverture d’assurance, qu’une personne ayant une tolérance plus élevée aux pertes. Lorsque vous visitez Amazon.com, le site Web vous propose une liste de produits basée sur vos préférences et vos besoins. Je crois que nos vies financières pourraient bénéficier d’un niveau de personnalisation similaire.

Ces nudges numériques ne doivent pas seulement s’appliquer au domaine financier – des principes similaires peuvent s’appliquer aux décisions concernant la santé, la durabilité et l’éducation. Quelle est la meilleure façon de pousser les gens à faire de l’exercice? Quel type de rétroaction numérique encourage les gens à consommer moins d’énergie? Comment pouvons-nous personnaliser l’éducation en ligne?

La conception du monde numérique façonne notre comportement d’innombrables façons. Plus nous pourrons comprendre les utilisations les plus positives de la science du comportement combinée au numérique, mieux ce sera le monde.