This article examines the Diderot Effect—a phenomenon where purchasing one item stimulates additional acquisitions to achieve harmony. Based on a questionnaire survey, findings indicate that the effect manifests more frequently online due to algorithms and peer reviews, while offline it relies on tactile experience and store atmosphere. Results show consumers trust user-generated content more than personalized recommendations, and rational motives often outweigh impulsive ones. The conclusions support

Keywords: Diderot Effect, consumer behavior, online shopping, offline retail, impulsive purchases, customer reviews, empirical research.

Эффект Дидро, названный в честь французского философа Дени Дидро, описывает ситуацию, при которой покупка одной вещи неожиданно запускает цепочку дополнительных приобретений, чтобы всё окружение выглядело гармонично и соответствовало обновлённому уровню. В XVIII веке Дидро получил в подарок роскошный бархатный халат и с удивлением обнаружил, что его старая мебель, ковры и книги на фоне новой вещи кажутся убогими, что в итоге привело к масштабному обновлению всего кабинета. В основе этого феномена лежал стремления к визуальной целостности, избегание когнитивного диссонанса и социальное давление, что подробно описано в работе Г. МакКракена «Культура и потребление» (1990) через концепцию «потребительских созвездий» — совокупности взаимосвязанных товаров, выражающих определённый образ жизни или статус. Согласно МакКракену, эффект проявляется в трёх режимах: консервативном (препятствует покупкам, нарушающим гармонию), радикальном (запускает трансформацию набора после «покупки-отклонения») и экспериментальном (используется для сознательного изменения идентичности). Сегодня этот психологический механизм активно используется в ритейле для увеличения среднего чека, однако его проявление кардинально различается в зависимости от того, где происходит покупка. Эти теоретические положения легли в основу настоящего исследования, целью которого стало выявление частоты и контекстов проявления эффекта Дидро в онлайн- и оффлайн-средах с опорой на эмпирические данные.

Рис. 1. Распределение респондентов по возрасту

Для проверки теоретических ожиданий было проведено количественное исследование, в котором приняли участие представители разных поколений. Поколение X (45–60 лет), поколение Y, их ещё называют миллениалами, (29–44 года) и поколение Z (18–28 лет). На рисунке 1 графически представлено процентное соотношение респондентов, принявших участие в анкетирование, в зависимости от возраста и принадлежности к определённому поколению, согласно теории поколений.

Результаты исследования выявили несколько важных закономерностей. Практически все опрошенные (95 %) совершали онлайн-покупки за последний месяц, причём большинство (около 70 %) относятся к возрастной группе 18–28 лет, что отражает высокую цифровую активность молодёжи. Доминирующим устройством для покупок является смартфон или мобильное приложение — более 80 % респондентов предпочитают именно этот способ, что подтверждает тренд на мобильный шопинг, описанный в исследованиях Ковалевой и Канке (2023). Частота покупок варьируется: около 40 % покупают 3–5 раз в месяц, 30 % — более 5 раз, остальные — 1–2 раза.

Рис. 2. Факторы, побуждающие к покупкам

При анализе факторов, побуждающих к покупкам, обнаружились неожиданные расхождения с теоретическими ожиданиями. Наиболее часто упоминаемым стимулом стали отзывы других покупателей — их отметили 114 из 254 респондентов как ключевой мотиватор. При этом 173 человек оценили влияние отзывов на шкале 4–5 баллов из 5, что подтверждает высокий уровень доверия к пользовательскому контенту. Этот результат согласуется с принципом социального доказательства, описанным Р. Чалдини: люди определяют правильность действий, наблюдая за тем, что делают другие. На втором месте оказались акции и скидки — их выбрали 94 респондентов, что указывает на ценовую чувствительность аудитории даже при наличии других стимулов. Персонализированные рекомендации, которые в теории считаются мощным инструментом влияния, упомянуты лишь 66 респондентами, и только 33 из них отметили их как основной фактор. Это свидетельствует о том, что алгоритмы работают, но не являются доминирующим триггером для реальных потребителей, что противоречит ожиданиям, основанным на данных о влиянии ИИ-рекомендаций в цифровой экономике (Церкасевич, 2024). Контент от блогеров и инфлюенсеров выбран 46 респондентами, что говорит об умеренном влиянии социального доказательства через лидеров мнений. Традиционная реклама практически не упоминалась, что подтверждает снижение эффективности баннерных форматов. Интересно, что 41 респондентов указали в графе «Другое» формулировки, связанные с практической необходимостью — «потребность в покупках», «необходимость конкретного товара», что подчёркивает рациональную составляющую даже в импульсивных сценариях и согласуется с теорией планируемого поведения, где компонент чувства контроля может ограничивать импульсивность. (рис. 2)

Рис. 3. Основные беспокойства при онлайн-покупках

На вопрос о готовности покупать товары без предварительного осмотра 55 % респондентов ответили «Да» или «Да, но только для определённых категорий». Среди категорий, для которых допустима покупка без примерки, чаще всего упоминались гаджеты, электроника, косметика, продукты питания. Одежда, обувь и лекарства остаются категориями, где тактильный опыт критически важен. Основные беспокойства при онлайн-покупках распределились следующим образом: качество товара (несоответствие описанию) — 32 упоминания; скорость и надёжность доставки — 18 упоминаний; возврат и гарантии — 16 упоминаний; безопасность платежей — 14 упоминаний; высокие цены или скрытые комиссии — 10 упоминаний. Эти данные показывают, что потребители ценят прозрачность и предсказуемость процесса покупки больше, чем инновационные функции или персонализированные предложения, что согласуется с выводами о важности базовых удобств в цифровой среде (Казанская и др., 2022). На рисунке 3 упоминания представлены в процентном соотношении.

Рис. 4. Ранжирование функций онлайн-магазинов

При ранжировании четырёх ключевых функций онлайн-магазинов респонденты распределили приоритеты так: быстрая доставка чаще всего занимала первое место со средним рангом 1,8; наличие отзывов и фото от покупателей — средний ранг 2,3; удобный поиск и фильтры — средний ранг 2,7; личные рекомендации и персонализация — средний ранг 3,1. Это подтверждает, что для потребителей важнее базовые удобства и социальное доказательство, чем сложные алгоритмы подбора. Около 60 % респондентов используют мобильные приложения маркетплейсов «всегда» или «часто», что коррелирует с доминированием смартфонов как устройства для покупок. Индекс лояльности варьировался от 1 до 10, при этом 50 % респондентов поставили оценки 8–10, что указывает на умеренно высокий уровень удовлетворённости. (рис. 4)

Рис. 5. Предпочтения по каналам покупок

На вопрос о предпочтении канала покупок ответы распределились примерно поровну: 45 % выбрали «онлайн удобнее», 35 % — «одинаково часто использую оба», 20 % — «оффлайн удобнее». Это опровергает гипотезу о полном доминировании цифровой среды: значительная часть аудитории сохраняет гибридное поведение, переключаясь между каналами в зависимости от категории товара и ситуации, что согласуется с феноменом ROPO (Research Online, Purchase Offline), описанным в исследованиях потребительского поведения (Копылова, 2024). Полученные данные позволяют скорректировать первоначальные ожидания относительно проявления эффекта Дидро. Прямых вопросов о цепочках покупок («купили одно — захотели другое») в анкете не было, однако косвенные индикаторы указывают на умеренную частоту проявления эффекта. Высокая роль отзывов и акций как триггеров покупок говорит о том, что дополнительные приобретения чаще стимулируются внешними стимулами — социальным доказательством и экономической выгодой, — чем внутренним стремлением к гармонии или работой рекомендательных алгоритмов. (рис. 5)

В онлайн-среде ключевыми контекстами оказались социальный (доверие к отзывам и фотографиям реальных покупателей), экономический (чувствительность к скидкам и акциям) и технологический (удобство мобильного интерфейса и быстрая доставка). В оффлайн-среде, судя по ответам о предпочтении тактильного опыта для определённых категорий, эффект Дидро, вероятно, активируется через возможность примерки и визуальную оценку совместимости товаров, однако прямых данных по этому каналу в исследовании недостаточно. Вопреки ожиданиям, персонализированные рекомендации не стали ведущим фактором. Это может объясняться либо недостаточной релевантностью алгоритмов, либо осознанным сопротивлением пользователей манипулятивным механикам, что согласуется с теорией иррациональных поведенческих моделей в цифровой экономике (Церкасевич, 2024). Упоминания «практической необходимости» как мотива покупок и высокий приоритет возврата и гарантий указывают на то, что даже в импульсивных сценариях потребители сохраняют элемент рационального контроля, что может ограничивать масштаб эффекта Дидро.

Для ритейлеров и маркетплейсов эти выводы имеют прямое практическое значение. Поскольку отзывы и фотографии покупателей оказывают наибольшее влияние на решения, стоит стимулировать пользователей делиться опытом, модерировать контент и визуально выделять пользовательские материалы в карточках товаров. Быстрая доставка, прозрачные условия возврата и удобный поиск важнее сложных персонализированных подборок — улучшение этих элементов даст больший эффект, чем доработка алгоритмов рекомендаций. Для категорий, где важен тактильный опыт (одежда, обувь), стоит развивать гибридные модели: онлайн-выбор с возможностью примерки в пункте выдачи или оффлайн-шоурумы с цифровым дополнением. Прозрачность в описании товаров, честные сроки доставки и простые процедуры возврата уменьшают беспокойство и повышают готовность к дополнительным покупкам.

Для потребителей осознание триггеров — первый шаг к финансовой грамотности. Понимание того, что отзывы, акции и визуальный контент могут стимулировать незапланированные траты, помогает принимать более взвешенные решения. Установка лимитов на траты, планирование покупок заранее и проверка отзывов перед покупкой снижают риск импульсивных приобретений. Вопрос «Нужна ли мне эта вещь или она просто сочетается с предыдущей покупкой?» помогает отделить эффект Дидро от реальной потребности. Эффект Дидро — это не ловушка, а особенность нашего восприятия. Им можно управлять, превращая его из источника лишних трат в инструмент для взвешенных и радующих покупок.

Перспективы дальнейших исследований включают расширение выборки по регионам и возрастным группам для повышения репрезентативности; добавление вопросов о конкретных кейсах покупок, где одна вещь повлекла за собой другие, для прямой оценки частоты эффекта Дидро; сравнение данных онлайн- и оффлайн-каналов в рамках одного исследования для более точного сопоставления контекстов; использование поведенческих данных (анализ корзин, история покупок) для объективной оценки влияния триггеров на реальные траты.

В заключение можно сказать, что эмпирическое исследование показало: в цифровой среде потребители в первую очередь ориентируются на отзывы других покупателей, акции и базовые удобства (доставка, поиск), тогда как персонализированные рекомендации играют второстепенную роль. Это указывает на то, что эффект Дидро в онлайн-среде активируется не столько алгоритмами, сколько социальным доказательством и экономической выгодой. В оффлайн-среде, судя по предпочтениям респондентов, тактильный опыт остаётся критически важным для определённых категорий, что создаёт потенциал для проявления эффекта через визуальную и функциональную совместимость товаров. Для бизнеса ключевой вывод заключается в необходимости баланса: стимулировать дополнительные покупки через доверие и удобство, а не через манипулятивные механики. Для потребителей — в развитии осознанности и инструментов контроля, позволяющих отличать гармоничное обновление окружения от импульсивных трат. Дальнейшие исследования с расширенной методологией позволят глубже понять механизмы эффекта Дидро и разработать более точные стратегии для обеих сторон потребительского взаимодействия.

Литература:

1. МакКракен Г. Д. Культура и потребление. — США: Indiana University Press, 1990. — 174 с.
2. Чалдини Р. Психология влияния. — 7-е изд. — Санкт-Петербург, Москва: Бомбора, 2022. — 528 с.
3. Церкасевич Л. В. Иррациональные поведенческие модели личных финансов и их эволюция в цифровой экономике // Экономика и управление. — 2024. — Т. 30, № 3. — С. 282–290.
4. Ковалева И. А., Канке А. А. Современные тренды потребительского поведения или почему покупатели выбирают онлайн? // Вестник евразийской науки. — 2023. — Т. 15, № 3.
5. Казанская И. В., Ямщиков С. В., Ромашкина А. П. Потребление и потребительское поведение в цифровую эпоху // Гуманитарные, социально-экономические и общественные науки. — 2022. — № 1.
6. Зюрина О. А., Климова В. В., Сметанина Д. Д. Изменения потребительских предпочтений и поведения граждан в цифровой экономике // Экономика и предпринимательство. — 2025. — № 5.
7. Тюлюгунова О. Г., Семикин Д. В. Исследование проблем формирования потребительской корзины в современной России // Актуальные социально-экономические проблемы развития общества в России и за рубежом. — Волгоград, 2023. — С. 293–296.
8. Амриева Ш. Ш., Джумаев Д. М. Сущность и особенности поведенческой экономики // JMBM. — 2025. — № 9.
9. Обеспечение рациональных моделей потребления и производства // Организация объединённых наций. — URL: https://sdgs.un.org/ru/goals/goal12