Jenis Umum Statistik Menyesatkan dalam Periklanan – Dan Cara Mengenalinya

Diperbarui Oktober 2023

Dalam beberapa tahun terakhir, contoh statistik yang menyesatkan semakin banyak ditemukan. Perusahaan dan pengiklan telah menyadari bahwa statistik dapat dimanipulasi untuk menampilkan produk mereka sebaik mungkin dan, sebagai akibatnya, konsumen sering kali disuguhi iklan palsu.

Salah satu alasan mengapa statistik yang menyesatkan tersebar luas dalam periklanan adalah karena banyak konsumen yang tidak mengetahui teknik yang digunakan untuk memanipulasi data.

Dalam postingan ini, kita akan melihat jenis statistik menyesatkan yang paling umum, industri yang paling sering menggunakan praktik buruk ini, dan memberi Anda gambaran tentang cara mengenalinya.

Kim Cooper

Direktur Pemasaran, Amazon Alexa

Single Grain memungkinkan kami meningkatkan dampak tanpa menambah jumlah karyawan

Bekerja Dengan Kami

Kekuatan dan Kesalahan Statistik dalam Periklanan

Konsumen mencari fakta saat berbelanja produk dan layanan, dan internet memudahkan orang biasa mengumpulkan data dan mempelajari wawasan tentang berbagai topik. Pada saat yang sama, internet adalah sarang informasi yang salah, iklan palsu, dan fakta yang menyesatkan.

Sayangnya, masih belum ada pengetahuan mengenai teknik yang digunakan untuk mengumpulkan data tersebut dan apakah perusahaan di balik iklan tersebut dapat dipercaya seperti yang diperkirakan. Itu sebabnya semua konsumen harus memahami mengapa iklan yang menyesatkan bisa berdampak serius.

Bagaimana Statistik Mempengaruhi Konsumen

Sebelum membeli suatu produk atau layanan, konsumen ingin melihat fakta untuk memastikan pembelian mereka akan bermanfaat bagi kehidupan mereka dan memecahkan masalah mereka.

Itu sebabnya banyak merek menyebutkan statistik dalam kampanye pemasaran dan periklanan mereka. Statistik menawarkan cara mudah bagi prospek untuk menggunakan dan membandingkan data; pengguna dapat memproses persentase dan grafik lebih cepat daripada narasi, dan mereka akan lebih mudah mengevaluasi efektivitas produk atau layanan.

Kita ambil contoh industri makanan dan minuman.

Menurut National Library of Medicine, informasi dan pelabelan produk merupakan faktor penting yang digunakan konsumen untuk memutuskan apakah akan mencoba suatu makanan atau minuman atau tidak. Perusahaan tidak hanya menggunakan fakta nutrisi untuk menyampaikan data ini, tetapi juga menyatakan manfaat kesehatan dari makanan atau minuman tersebut. Data ini penting bagi konsumen untuk menjaga pola makan yang sehat dan mengetahui bagaimana makanan tersebut dapat berdampak pada kesehatan mereka.

Melompat ke Kesimpulan Terlalu Dini

Meskipun menyebutkan statistik dan klaim mungkin efektif dalam periklanan, konsumen mengalami masalah besar: mengambil kesimpulan lebih awal.

Sebelum melakukan riset produk, orang mungkin sudah mengetahui apa yang mereka inginkan atau cari. Mereka masih akan merasa lebih nyaman melakukan penelitian sebelum membeli apa pun, namun sebagian besar konsumen akan melakukan proses ini dengan suatu tujuan.

Jika pengguna menemukan pelembab perawatan kulit anti penuaan yang menyatakan “90% pengguna mengalami lebih sedikit kerutan”, statistik ini akan cukup bagi konsumen untuk membeli produk tersebut. Mereka tidak akan menyadari atau bahkan peduli bahwa itu adalah klaim iklan palsu. Ketika angkanya begitu tinggi (dalam sudut pandang positif), orang tidak akan bertanya lagi pada diri mereka sendiri.

Misalnya, merek tersebut bisa saja melakukan survei terhadap mahasiswa dan bukan mereka yang memiliki gejala penuaan, sehingga menimbulkan bias dalam penelitian.

Ini membawa kita ke poin berikutnya.

Bias dalam Klaim – dan Konsumen

Perusahaan akan selalu bias terhadap produk atau layanan mereka sendiri. Namun tidak membantu jika konsumen memiliki biasnya sendiri ketika mencari produk dan layanan untuk digunakan. Jika orang ingin sesuatu menjadi kenyataan, mereka akan mencari semua sumber untuk membuktikan pendapat mereka.

Diet keto adalah contoh sempurna. Selama tahun 2010-an, diet ini sedang populer. Diet ini mendorong pengguna untuk makan lebih banyak lemak dan protein serta lebih sedikit karbohidrat.

Namun alasan sebenarnya mengapa orang mengikuti diet ini adalah untuk mengonsumsi lebih banyak daging berlemak favorit mereka, terutama bacon. Saat Anda membuka Google dan menelusuri “diet keto dan bacon”, Anda akan menemukan banyak situs web (terutama perusahaan daging dan situs keto) yang mendorong pengguna untuk memasukkan bacon ke dalam makanan mereka:

Pada saat yang sama, jika Anda menelusuri “apakah bacon sehat”, Anda akan menemukan sumber yang menyatakan bahwa bacon mengandung kolesterol dan natrium, yang masih meningkatkan risiko penyakit jantung.

Dalam contoh ini, kita melihat perusahaan daging dan makanan keto menggunakan iklan palsu untuk mendorong pengguna beralih ke keto agar makan lebih banyak bacon sambil menurunkan berat badan. Namun statistiknya terbatas; mereka tidak hanya mengabaikan masalah kesehatan tambahan dari makan bacon tetapi juga tidak menyebutkan cara berbelanja bacon dengan cara yang paling sehat (seperti memeriksa kadar natrium).

Garis Tipis Antara Persuasif dan Menyesatkan

Mendekati riset produk dengan bias dan langsung mengambil kesimpulan menghadirkan masalah utama dalam statistik dalam periklanan: tabir antara persuasif dan data yang menyesatkan.

Iklan yang baik bersifat persuasif. Hal ini memastikan bahwa prospek terhubung dengan iklan dan lebih terdorong untuk membeli produk. Saat pengiklan membuat kampanye, mereka berfokus pada satu atau beberapa kualitas berikut:

• Maksud
• Emosi
• Penampilan

Saat memanfaatkan satu atau lebih faktor ini dalam periklanan, prospek Anda akan menemukan kegunaan produk atau layanan Anda dan menambah nilai sentimental iklan Anda.

Namun di sisi lain, pengiklan dapat menggunakan faktor-faktor ini untuk mengetahui kerentanan, menggunakan statistik yang menyesatkan untuk mendorong tindakan dan bahkan menyebarkan informasi yang salah. Mereka mungkin juga melakukan hal ini dengan klaim dan iklan palsu.

Hal yang paling menakutkan adalah klaim ini tidak selalu dianggap palsu. Klaim seperti “produk perawatan kulit X dapat mengurangi kerutan” dan “bacon adalah bagian dari diet keto” memang benar, namun perusahaan tersebut gagal mengatasi tingginya niat penargetan dan bias seleksi yang mereka gunakan untuk mendapatkan keuntungan dari klaim iklan tersebut.

Kejujuran dalam Periklanan Sangat Penting untuk Kepercayaan Konsumen

Kepercayaan dan kredibilitas adalah dua faktor terpenting yang dibutuhkan bisnis untuk menarik dan mempertahankan pelanggan. Meskipun demikian, dibutuhkan waktu dan upaya untuk membangun hubungan jangka panjang dengan konsumen. Beberapa bisnis mungkin menggunakan statistik yang mempertajam bias dan pembelian impulsif, sehingga memastikan bahwa mereka mendapatkan penjualan cepat.

Meskipun konsumen dapat mengakses data dengan cepat secara online, reputasi merek yang negatif menimbulkan kerusakan serius di dunia digital kita. Inilah sebabnya mengapa membuat iklan online yang jujur ​​adalah salah satu cara utama untuk membangun kesuksesan. Selain itu, badan pengatur mempunyai banyak peraturan periklanan, dan mematuhinya akan menghindarkan Anda dari denda dan tuntutan hukum.

Bagaimana Merek Dapat Menggunakan Statistik Secara Etis

Meskipun beberapa merek telah menggunakan statistik yang menyesatkan untuk meningkatkan keuntungan (seperti yang akan kita bahas nanti), perusahaan juga harus mendukung efektivitas produk mereka dengan data. Kuncinya adalah melakukannya secara etis.

Pertama, berikan konsumen Anda wawasan yang cukup untuk melihat lebih dari sekedar angka. Dengan kata lain, tawarkan transparansi tentang cara Anda mengumpulkan data, demografi umum peserta penelitian, dan cara Anda mencapai kesimpulan.

Tetap terbuka tentang konteksnya juga penting. Jangan belajar tentang menjual produk; sebaliknya, biarkan data yang berbicara sendiri.

Hindari bias apa pun dalam penelitian Anda – bersikaplah terbuka jika ada kekurangan atau kekurangan yang Anda temukan. Jika Anda menawarkan visualisasi data apa pun, pastikan visualisasi tersebut mudah diinterpretasikan, memiliki data yang cukup sehingga konsumen Anda dapat mengikuti bagan atau grafik, dan selalu menyediakan sumber.

Bekerja Dengan Kami

Industri Paling Terkena Dampak Statistik yang Menyesatkan

Meskipun semua industri terkena dampak statistik yang menyesatkan, beberapa industri lebih rentan dibandingkan yang lain. Ini termasuk:

Manipulasi Data oleh Industri Tembakau

Industri tembakau memiliki sejarah panjang dalam memanipulasi data dan membuat statistik yang menyesatkan untuk meremehkan risiko yang terkait dengan merokok. Misalnya, pada tahun 1950-an, industri ini menugaskan sebuah komite penelitian yang menciptakan penelitian yang disponsori industri yang meremehkan hubungan antara merokok dan kanker:

“Taktik ini menawarkan beberapa keuntungan penting. Seruan untuk penelitian baru menyiratkan bahwa penelitian yang ada tidak memadai atau cacat. Hal ini memperjelas bahwa masih banyak hal yang perlu diketahui, menjadikan industri ini tampak sebagai partisipan yang berkomitmen dalam upaya ilmiah dibandingkan sebagai kritikus yang mementingkan diri sendiri… Program penelitian akan dikendalikan oleh industri namun dipromosikan sebagai program independen.”

Ini adalah kasus klasik dari data yang dipilih untuk mendukung klaimnya. “Penelitian” ini banyak dikritik oleh komunitas ilmiah, namun berhasil menimbulkan keraguan di benak konsumen tentang hubungan antara merokok dan kanker.

Keraguan ini memungkinkan industri tembakau untuk terus menjual produk mereka selama bertahun-tahun, bahkan ketika semakin banyak bukti mengenai bahaya merokok:

Selain melakukan penelitian, industri tembakau juga menggunakan statistik yang menunjukkan bahwa hanya sebagian kecil perokok yang terkena kanker paru-paru, tanpa menyebutkan bahwa merokok meningkatkan risiko banyak masalah kesehatan lainnya, seperti penyakit jantung dan stroke.

Dengan berfokus pada satu statistik, industri tembakau menciptakan kesan bahwa merokok tidaklah seberbahaya yang sebenarnya.

Produk Penurun Berat Badan dan Suplemen Diet

Pengiklan mungkin menggunakan ukuran sampel yang kecil atau memanipulasi grafik untuk membuat produk penurun berat badan mereka tampak lebih efektif daripada yang sebenarnya. Pengiklan mungkin melakukan penelitian dengan “peneliti” yang bias dan ukuran sampel yang kecil. Mereka mungkin menemukan bahwa produk mereka menghasilkan penurunan berat badan sebesar 50%, tanpa menyebutkan bahwa penelitian tersebut hanya melibatkan segelintir orang.

Atau, seperti dalam kasus bubuk penurun berat badan Sensa, mereka mungkin hanya menggunakan bahasa seperti “terbukti secara klinis” tanpa mengaitkannya dengan penelitian apa pun:

Sensa Products, CEO Adam Goldenberg dan endorser bayaran mereka Dr. Alan Hirsch diperintahkan untuk membayar $26,5 juta sebagai bagian dari keputusan $46,5 juta.

Statistik yang menyesatkan seperti ini bisa sangat berbahaya, karena dapat membuat konsumen percaya bahwa suatu produk aman dan efektif, padahal sebenarnya tidak:

Selain memanipulasi statistik, pengiklan produk penurun berat badan juga kerap menggunakan foto sebelum dan sesudah dalam iklannya. Foto-foto ini dapat dimanipulasi dengan berbagai cara, seperti menggunakan pencahayaan atau sudut kamera yang berbeda, untuk membuat produk tampak lebih efektif daripada yang sebenarnya.

Ngomong-ngomong, ada baiknya melihat daftar klaim penurunan berat badan yang luar biasa ini, termasuk satu iklan untuk “krim pelangsing yang terinspirasi dari lobster…yang menyimulasikan kemampuan lobster untuk mengecilkan tubuhnya” (!?):

Klaim Kesehatan Makanan dan Minuman yang Menyesatkan

Perusahaan di industri makanan dan minuman sering menggunakan iklan online untuk mengklaim produk mereka sehat atau rendah kalori tanpa memberikan data akurat untuk mendukung klaim tersebut. Sebuah perusahaan mungkin mengklaim bahwa produknya “rendah lemak” atau “rendah kalori” tanpa menyebutkan bahwa produk tersebut juga tinggi gula atau natrium.

Daging deli Maple Leaf Foods menyatakan pada kemasannya “tanpa bahan pengawet tambahan” meskipun sebenarnya mengandung nitrit, yaitu bahan pengawet yang dikaitkan dengan kanker. Meskipun perusahaan tersebut menyangkal bahwa labelnya ditulis dengan cara yang menyesatkan, perusahaan tersebut kemudian mengubah kemasannya dengan menyatakan bahwa daging delinya memang mengandung nitrit setelah penyelidikan CBC Marketplace:

Selain klaim yang menyesatkan mengenai kandungan nutrisi produknya, perusahaan makanan dan minuman juga sering menggunakan statistik dalam iklan online dan cetaknya untuk menciptakan kesan bahwa produknya lebih populer atau lebih sehat dari yang sebenarnya.

Misalnya, sebuah merek mungkin mengklaim bahwa produknya adalah “pilihan nomor satu” konsumen tanpa menyebutkan bahwa klaim tersebut didasarkan pada survei kecil terhadap sekelompok orang terpilih.

Industri lainnya meliputi:

• Industri kecantikan: Studi dapat dilakukan pada partisipan dengan jenis kulit tertentu, sehingga mengganggu hasil studi. Sampel yang kecil atau tidak tepat dapat digunakan dan akan menghasilkan hipotesis yang tidak akurat.
• Media arus utama: Media arus utama modern menerapkan bias ketika memberitakan, seperti memihak partai politik tertentu dibandingkan partai politik lainnya. Hal ini menyebabkan arus utama memberitakan informasi palsu atau fakta yang dilebih-lebihkan. Banyak media juga menyukai status quo dan mungkin memilih untuk melaporkan berita tertentu dibandingkan berita lainnya.
• Industri kesehatan alternatif: Beberapa produk dalam kategori pengobatan “alternatif” dan “pelengkap” (seperti suplemen, jamu, dan minyak atsiri) sering kali tidak memiliki penelitian yang diperlukan untuk menjalani pengobatan konvensional. Artinya, konsumen mungkin kurang memiliki pengetahuan penting tentang produk tersebut, seperti efek samping, informasi alergi, dan interaksi obat.

Catatan: Ini tidak berarti bahwa suplemen didukung oleh klaim palsu. Berbeda dengan obat-obatan, yang dirancang untuk mengobati atau menyembuhkan penyakit, suplemen makanan dimaksudkan untuk menyediakan nutrisi yang mungkin hilang dari makanan seseorang. Oleh karena itu, peraturannya berbeda. FDA tidak meninjau suplemen makanan untuk keamanan dan efektivitas sebelum dipasarkan, namun memantau keamanannya setelah dipasarkan.

Konten Terkait: 187 Statistik Periklanan Online: Privasi, Dalam Aplikasi, PPC, Sosial, dan Lainnya

Teknik yang Digunakan untuk Memanipulasi Data dalam Periklanan

Ada berbagai teknik yang digunakan untuk memanipulasi data dalam periklanan, dan memahami teknik ini sangat penting bagi konsumen untuk membuat keputusan yang tepat mengenai produk dan layanan yang mereka pilih untuk dibeli. Dengan menyadari teknik-teknik ini, konsumen dapat terhindar dari penipuan oleh statistik iklan palsu.

Berikut adalah jenis iklan palsu yang paling umum – dan cara mengenalinya.

Data Pemetikan Ceri

Hal ini melibatkan penggalian data dan hanya memilih data yang mendukung klaim tertentu, sementara mengabaikan tanggapan lain yang bertentangan dengannya. Hal ini dapat memberikan gambaran informasi yang tidak tepat dan memberikan representasi hasil yang tidak akurat.

Misalnya: Sebuah perusahaan mungkin hanya menampilkan ulasan positif suatu produk dan mengabaikan ulasan negatif. Hal ini dapat membuat konsumen percaya bahwa produk tersebut diterima dengan baik secara universal padahal, pada kenyataannya, mungkin terdapat sejumlah besar pelanggan yang tidak puas.

Cara mengenali teknik ini:

• Carilah gambaran lengkapnya: Periksa apakah statistik yang disajikan memberikan pandangan komprehensif tentang topik atau hanya berfokus pada satu titik data.
• Carilah sumber tambahan: Jangan hanya mengandalkan informasi yang diberikan dalam iklan. Temukan sumber independen, seperti studi penelitian atau laporan industri terkemuka, untuk mengumpulkan perspektif yang lebih luas.
• Evaluasi ukuran sampel dan keterwakilannya: Pertimbangkan apakah ukuran sampel yang digunakan dalam statistik cukup dan mewakili populasi sasaran.
• Periksa sumber statistik: Tentukan kredibilitas dan keahlian sumber penyedia statistik. Jika sumbernya mempunyai kepentingan atau kurang objektif, teliti apakah iklan tersebut menyediakan referensi untuk memvalidasi statistik.
• Carilah konteks dan bukti pendukung: Carilah informasi kontekstual yang membantu Anda memahami relevansi dan signifikansi statistik. Statistik tunggal tanpa konteks yang tepat dapat menyebabkan salah tafsir.
• Percayai insting Anda dan bersikap skeptis: Kembangkan skeptisisme yang sehat ketika menghadapi klaim dan statistik periklanan. Jika sesuatu tampak terlalu bagus untuk menjadi kenyataan atau kurang transparan, validitas data yang disajikan perlu dipertanyakan.

Salah Mewakili Ukuran Sampel

Salah menggambarkan ukuran sampel adalah teknik statistik lain yang digunakan untuk memanipulasi data dalam periklanan. Perusahaan mungkin menggunakan ukuran sampel yang kecil, sehingga menyebabkan analisis kuantitatif terdistorsi. Alternatifnya, mereka mungkin menggunakan ukuran sampel yang tidak mewakili populasi sasaran, sehingga dapat mengakibatkan representasi data yang tidak akurat.

Saat merek mengirimkan produknya ke laboratorium pihak ketiga, mereka sering kali menguji sampel berukuran kecil. Pada kenyataannya, konsumen akan mendapatkan lebih banyak manfaat dari suatu produk daripada jumlah yang kecil – khususnya, dalam jangka waktu tertentu. Oleh karena itu, pengujian produk dengan ukuran sampel yang kecil akan memberikan hasil yang menyesatkan.

Hal ini juga dapat terjadi dalam bentuk pengujian lainnya, seperti survei. Sebuah perusahaan hanya boleh mensurvei 20 pengguna, yang pendapatnya sangat berbeda dari masyarakat umum.

Misalnya: Sebuah perusahaan mungkin mengklaim bahwa 90% pelanggannya puas dengan produknya tetapi hanya mensurvei 10 orang. Ukuran sampel ini tidak cukup besar untuk secara akurat mewakili pandangan seluruh basis pelanggan dan mungkin tidak signifikan secara statistik.

Cara mengenali teknik ini:

• Carilah pengungkapan ukuran sampel: Periksa apakah iklan memberikan informasi tentang ukuran sampel yang digunakan untuk menghasilkan statistik. Sumber yang transparan dan dapat dipercaya biasanya mengungkapkan ukuran sampel untuk memberikan kredibilitas terhadap klaim mereka. Kurangnya informasi ukuran sampel atau referensi yang tidak jelas terhadap “suatu penelitian” tanpa rincian spesifik dapat menimbulkan kecurigaan.
• Evaluasi ukuran sampel sehubungan dengan klaim: Pertimbangkan apakah ukuran sampel yang digunakan dalam penelitian atau survei sesuai dengan klaim yang dibuat. Jenis klaim yang berbeda mungkin memerlukan ukuran sampel yang lebih besar atau lebih representatif untuk menghasilkan hasil yang dapat diandalkan secara statistik. Klaim luar biasa berdasarkan ukuran sampel yang kecil harus diperiksa lebih kritis.
• Menilai keterwakilan: Tentukan apakah sampel yang digunakan dalam penelitian atau survei mewakili populasi sasaran. Sampel yang benar-benar representatif harus mencerminkan karakteristik demografi, geografis, atau karakteristik lain yang relevan dari populasi yang lebih luas. Jika sampel tidak cukup representatif, maka hasilnya mungkin tidak dapat digeneralisasikan atau diterapkan pada populasi yang lebih besar.

Menggunakan Istilah yang Ambigu atau Tidak Jelas

Teknik lain yang digunakan untuk memanipulasi data dalam periklanan adalah penggunaan istilah yang ambigu atau tidak jelas.

Misalnya: Pengiklan dapat mengklaim suatu produk “terbukti secara klinis” tanpa menyebutkan studi atau uji coba mana yang mereka rujuk. Hal ini dapat menimbulkan kebingungan bagi konsumen dan representasi kemanjuran produk yang tidak akurat.

Demikian pula, klaim seperti “alami” atau “organik” adalah setengah kebenaran; kata-kata tersebut mungkin tidak mempunyai arti yang baku dan dapat digunakan oleh perusahaan untuk membuat produk mereka tampak lebih sehat atau ramah lingkungan dibandingkan sebenarnya.

Cara mengenali teknik ini:

• Cermati kata-katanya: Perhatikan baik-baik istilah dan frasa spesifik yang digunakan dalam statistik atau klaim. Carilah bahasa yang terlalu umum atau ambigu sehingga kurang jelas dan tepat. Istilah yang tidak jelas dapat mencakup kata-kata seperti “banyak”, “sebagian besar”, “beberapa”, atau “sejumlah besar”.
• Carilah angka-angka yang konkrit atau spesifik: Carilah informasi yang spesifik dan dapat diukur dalam statistik. Iklan yang menyesatkan sering kali mengandalkan istilah yang tidak jelas untuk menghindari memberikan angka yang konkret atau detail yang bermakna. Angka konkrit atau persentase tertentu memberikan gambaran yang lebih jelas dan memungkinkan evaluasi yang lebih baik.
• Carilah informasi kontekstual: Evaluasi apakah iklan tersebut memberikan konteks yang memadai dan detail pendukung untuk menjelaskan statistik. Istilah yang ambigu atau tidak jelas dapat menimbulkan kesan penting atau superior tanpa bukti yang kuat. Kurangnya contoh spesifik, referensi atau sumber data dapat menunjukkan kurangnya kredibilitas.
• Pertimbangkan tidak adanya tolok ukur atau perbandingan: Iklan yang menyesatkan mungkin menggunakan istilah yang ambigu untuk menghindari perbandingan atau tolok ukur langsung terhadap standar yang relevan. Cari referensi yang tidak jelas mengenai standar industri, kinerja pesaing, atau tolok ukur relevan lainnya. Kurangnya perbandingan ini menyulitkan evaluasi signifikansi statistik.
• Analisis pesan keseluruhan: Menilai pesan yang lebih luas yang disampaikan oleh iklan. Iklan yang menyesatkan sering kali menggunakan istilah yang ambigu untuk menciptakan kesan positif tanpa memberikan bukti substantif. Jika statistik disajikan dengan cara yang tampak lebih fokus pada persuasi daripada memberikan informasi faktual, maka ada baiknya untuk menyelidiki lebih lanjut.
• Evaluasi sumber dan kredibilitas: Pertimbangkan kredibilitas dan keahlian entitas atau sumber yang menyajikan statistik. Iklan yang menyesatkan mungkin mengandalkan istilah yang tidak jelas untuk menutupi kurangnya data yang dapat diandalkan atau untuk membesar-besarkan klaim. Selidiki apakah sumber tersebut memiliki reputasi baik dan dikenal karena informasinya yang akurat.
• Referensi silang dengan sumber terpercaya: Carilah informasi atau data tambahan dari sumber independen dan terpercaya. Jika iklan gagal memberikan informasi spesifik, sumber terpercaya dapat membantu memverifikasi atau menyangkal klaim tersebut. Berbagai sumber dengan informasi yang jelas dan konkrit meningkatkan kredibilitas statistik.

Memanipulasi Grafik dan Visual

Grafik yang menyesatkan dalam periklanan dapat menjadi teknik lain yang digunakan untuk memanipulasi data dalam periklanan. Pengiklan mungkin menggunakan grafik yang menyesatkan atau alat bantu visual lainnya yang tidak mewakili data secara akurat atau membuat perubahan pada skala grafik agar hasilnya tampak lebih mengesankan daripada yang sebenarnya.

Misalnya: Sebuah grafik mungkin dirancang untuk memperbesar perbedaan antara dua titik data, sehingga tampak seolah-olah terdapat kesenjangan yang lebih besar daripada yang sebenarnya. Alternatifnya, sebuah grafik mungkin mempunyai sumbu y yang dimulai dari angka yang lebih besar dari nol, sehingga membuat perbedaan kecil tampak jauh lebih besar daripada yang sebenarnya.

Cara mengenali teknik ini:

• Periksa sumbunya: Perhatikan baik-baik sumbu grafik atau representasi visualnya. Iklan yang menyesatkan dapat memanipulasi skala atau rentang pada sumbu untuk membesar-besarkan atau meminimalkan dampak data. Perhatikan satuan pengukuran dan interval antar nilai.
• Menilai proporsinya: Evaluasi apakah proporsi dan ukuran elemen dalam grafik secara akurat mewakili data yang disajikan. Iklan yang menyesatkan mungkin memanipulasi ukuran batang, potongan kue, atau elemen visual lainnya untuk mengubah persepsi nilai atau persentase relatif.
• Periksa data yang terpotong atau dihilangkan: Cari tanda-tanda titik data yang terpotong atau dihilangkan pada grafik. Iklan yang menyesatkan mungkin secara selektif menghapus titik data atau memotong sumbunya untuk membuat perbedaan antara titik data tampak lebih signifikan atau mengesankan secara visual.
• Pertimbangkan garis dasar: Evaluasi pilihan garis dasar atau titik awal pada grafik. Iklan yang menyesatkan mungkin memanipulasi data dasar untuk menciptakan ilusi perubahan yang lebih besar atau dramatis. Dengan memilih garis dasar tertentu secara selektif, pengiklan dapat mendistorsi persepsi tentang pertumbuhan, peningkatan, atau penurunan.
• Menilai penggunaan efek 3D: Berhati-hatilah terhadap efek 3D yang berlebihan atau tidak perlu dalam grafik atau visual. Meskipun elemen 3D dapat membuat grafik menarik secara visual, elemen tersebut juga dapat menimbulkan distorsi yang salah dalam menggambarkan data. Perhatikan apakah efek 3D meningkatkan pemahaman atau sekadar berfungsi sebagai trik visual.
• Pertimbangkan narasi keseluruhan: Evaluasi narasi atau pesan yang disampaikan iklan. Iklan yang menyesatkan mungkin menggunakan grafik atau visual yang dimanipulasi untuk mendukung alur cerita yang telah ditentukan atau untuk menekankan poin tertentu tanpa secara akurat mencerminkan data yang mendasarinya. Nilai apakah visualnya selaras dengan kredibilitas dan transparansi iklan secara keseluruhan.

Pertanyaan Bias

Untuk mengekstrak data dari partisipan, analis sering kali mengajukan pertanyaan untuk mengukur opini dan wawasan mereka. Namun, pertanyaan-pertanyaan ini bisa jadi bersifat bias, sering kali disebut “pertanyaan yang sarat muatan”.

Misalnya: Katakanlah sebuah kelompok sedang menguji alat pemasaran. Di akhir masa uji coba, analis data dapat bertanya “Apakah materinya bermanfaat dan terorganisir?” dan pertanyaan-pertanyaan positif lainnya, dibandingkan dengan membiarkan peserta menyampaikan pemikiran jujurnya. Dengan cara ini, penelitian ini tidak akan mengekstraksi data yang berguna, hanya opini yang bias:

Pertanyaan yang tidak bias atau netral dalam hal ini adalah “Apakah materinya bermanfaat?”

Cara mengenali teknik ini:

• Lihatlah pertanyaan yang diajukan: Di sebagian besar survei, merek akan menyebutkan pertanyaan yang mereka ajukan kepada peserta. Lihat apakah mereka meminta umpan balik negatif/konstruktif atau menawarkan ruang bagi peserta untuk mengungkapkan perasaan jujur ​​mereka.
• Persentase: Banyak contoh statistik yang menyesatkan dalam periklanan akan menampilkan hasil dalam persentase, yaitu 75% pemasar menganggap alat ini efektif. Hal ini menunjukkan bahwa analis data menanyakan pertanyaan yang sama kepada peserta dan kemungkinan besar memberi mereka pilihan ganda sebagai jawabannya.
• Respons emosional: Pengiklan sering kali menangkap prospek dengan emosi, sehingga survei mungkin menunjukkan hubungan emosional yang dimiliki peserta dengan suatu produk; yaitu, 60% anak-anak menyukai rasa selai kacang kami. Ini tidak menunjukkan kritik atau wawasan yang membangun terhadap produk.

Rata-rata yang Menyesatkan

Banyak pengiklan akan menyatakan “rata-rata” untuk menghindari bias. Kenyataannya, angka tersebut bisa saja dilebih-lebihkan dan dilebih-lebihkan. Hal ini terutama terjadi ketika peneliti menggunakan data fishing (atau data dredging).

Misalnya: Sebuah perusahaan yang mempromosikan kursi mobil dengan pesan seperti “rata-rata orang tua baru menyukai kursi mobil kami karena keamanan dan kemudahan pemasangannya.” Pada kenyataannya, perusahaan mungkin tidak mengetahui berapa banyak orang tua baru yang lebih memilih kursi mobil mereka dibandingkan kompetitor, atau hanya segelintir orang yang menjawab survei mereka. Namun, menyatakan “rata-rata” daripada memberikan data konklusif terlihat lebih baik dalam periklanan.

Cara mengenali teknik ini:

• Tidak bersedia menceritakan keseluruhan cerita: Sebuah merek dapat menggunakan “rata-rata” dalam iklannya, namun tanpa data yang konklusif, klaim mereka menyesatkan.
• Carilah kesenjangan: Saat membahas “rata-rata”, beberapa perusahaan mungkin menyesuaikan diri dengan bias atau asumsi. Dengan menggunakan contoh kursi mobil, sebuah merek mungkin mengatakan “rata-rata ibu” daripada “rata-rata ayah” atau “rata-rata orang tua”.

Konten Kami vs. Mereka

Merek mungkin membandingkan produk dan layanan mereka dengan pesaing untuk menawarkan diri mereka sebagai alternatif. Namun karena mereka mempromosikan diri mereka sebagai pilihan yang lebih baik dibandingkan merek lain, argumen mereka cenderung terdengar sepihak dan bias.

Misalnya: Sebuah perusahaan pemasaran generasi pemimpin mungkin menulis blog yang membandingkan layanan mereka dengan pesaing. Alih-alih menawarkan wawasan berharga mengenai kedua layanan tersebut, merek mungkin menjadikan blog sebagai bagian promosi dan menjatuhkan perusahaan lain.

Cara mengenali teknik ini:

• Kritik yang tidak jelas: Karena merek yang memposting blog mencoba menarik klien, mereka akan menggunakan argumen yang tidak jelas untuk menjelaskan mengapa mereka tidak boleh berbisnis dengan perusahaan lain dan menawarkan alasan yang lebih rinci untuk menggunakan layanan mereka.
• Menarik kesimpulan dengan cepat: Perusahaan utama akan mengkritik perusahaan lain tanpa memberikan tangkapan layar, video, atau bukti bahwa mereka menggunakan produknya.
• Tautan afiliasi: Sekalipun sebuah perusahaan tidak menerbitkan blognya sendiri, perusahaan tersebut mungkin bermitra dengan blogger yang akan memposting konten untuk mereka – berpihak pada perusahaan yang berbisnis dengan mereka.

Persentase Licik

Persentase adalah cara mudah bagi konsumen untuk melihat data. Namun ketika persentase disajikan tanpa disertai informasi tentang cara pengumpulan data, sulit untuk menilai keakuratan dan keandalan angka-angka tersebut. Tanpa mengetahui ukuran sampel, demografi responden, atau metodologi yang digunakan dalam pengumpulan data, angka persentase dapat menyesatkan.

Misalnya: Sebuah perusahaan periklanan mungkin merilis studi kasus yang mengatakan bahwa mereka mengonversi prospek untuk “80% klien.” Meskipun angka ini terlihat menjanjikan, namun angka ini sangat tidak jelas. Apakah angka tersebut mewakili keseluruhan pelanggannya atau hanya sebagian kecil saja? Dan cara apa yang digunakan perusahaan untuk mengumpulkan data tersebut?

Cara mengenali teknik ini:

• Persentase yang tidak jelas: Beberapa merek mungkin menemukan bahwa 3 dari 8 klien memberikan tanggapan negatif terhadap produk mereka tetapi mungkin tidak menyatakan persentase tersebut sebesar 37,5%. Sebaliknya, mereka mungkin membulatkannya menjadi 38% atau mengatakan “hampir 40%).
• Carilah angka mentah: Meskipun demikian, merek juga dapat menyatakan “3 dari 8” dan bukan persentase.

Nomor Buatan

Dan, tentu saja, ada kalanya sebuah merek merilis statistik yang menunjukkan efektivitas produknya… bahkan tanpa melakukan penelitian. Mereka mengarang angka untuk digunakan dalam kampanye periklanan guna menarik orang agar membeli.

Misalnya: Sebuah perusahaan makanan sehat dapat mengatakan bahwa 55% pelanggannya mengalami tekanan darah rendah saat makan, tanpa ada data yang mendukung klaim ini. Dan karena hanya sedikit orang yang melakukan penelitian sendiri dan melihat klaim tersebut, mereka hanya akan mempercayainya karena hal tersebut tercetak pada kemasan produk.

Cara mengenali teknik ini:

• Pemasaran yang terlalu bagus untuk menjadi kenyataan: Membuat klaim seperti “satu kali makan dapat menurunkan tekanan darah Anda” adalah tidak realistis. Gunakan naluri terbaik Anda untuk mengidentifikasi mana yang asli dan mana yang minyak ular.
• Periksa sumber daya yang berbeda: Jika suatu merek membuat klaim palsu, merek tersebut akan menerima denda dari FTC. Lakukan riset, atau setidaknya penelusuran cepat di Google, untuk melihat apakah bisnis tersebut telah menerima peringatan dan denda di masa lalu.

Bekerja Dengan Kami

7 Contoh Statistik yang Menyesatkan dalam Periklanan

Ada banyak studi kasus mengenai penyalahgunaan statistik dalam periklanan, dan studi ini dapat memberikan wawasan berharga mengenai bagaimana teknik ini digunakan dalam praktiknya. Di sini kita akan melihat beberapa contoh umum statistik yang menyesatkan.

Sephora dan Iklan Kecantikan Bersih

Dengan banyaknya produk kecantikan, konsumen ingin merasa nyaman mengetahui apa yang mereka kenakan pada kulitnya. Itu sebabnya gerakan “kecantikan bersih” menarik perhatian konsumen, membuat mereka merasa lebih percaya pada produk tanpa bahan berbahaya, bahan kimia keras, atau pewangi.

Namun, perdebatan muncul di industri kecantikan, banyak yang bertanya “Apa itu kecantikan bersih?” Hanya ada sedikit pengawasan terhadap produk-produk ini dan standar “bersih” yang harus dipatuhi. Itu sebabnya merek kecantikan besar Sephora mendapat masalah dengan iklan “kecantikan bersih”, dan kini menghadapi tuntutan hukum karena iklan palsu:

Sephora mempromosikan produk mereka sebagai produk yang “bersih”, namun masih mengandung bahan sintetis dan berbahaya. Penggugat menyatakan bahwa hal ini menipu karena perusahaan tidak hanya melakukan iklan palsu, namun juga mengenakan biaya lebih untuk produk tersebut.

Apa yang Sephora katakan? Di situs web mereka, mereka menyatakan bahwa produk dalam lini bersih mereka tidak mengandung paraben, minyak mineral, ftalat, formaldehida, atau sulfat SLES dan SLS. Pada saat yang sama, penggugat mengatakan hal ini tidak sesuai dengan pandangan konsumen tentang kecantikan “bersih”, yang menyatakan bahwa produk tersebut bebas dari semua bahan sintetis.

Gugatan ini merinci masalah besar: pemahaman kita tentang kecantikan yang bersih. Jika Anda melakukan penelusuran Google untuk “kecantikan bersih”, banyak situs web yang memiliki klaim berbeda – beberapa menyatakan bahwa kecantikan bersih bebas dari bahan-bahan yang dirinci oleh Sephora, sementara yang lain menyatakan bahwa produk tersebut hanya terbuat dari bahan-bahan alami.

Sebelum badan pengawas memberikan definisi spesifik tentang kecantikan “bersih”, merek harus memberi label produk mereka sebagai “bersih” dengan hati-hati, jika tidak, mereka akan menghadapi tuntutan hukum palsu serupa.

Teami dan Manfaat Kesehatan yang Tidak Didasarkan

Saat Teami pertama kali dibentuk pada tahun 2013, tampaknya Teami merupakan merek yang menjanjikan. Mereka menggunakan postingan media sosial yang menyenangkan dan trendi serta kolaborasi influencer yang mengesankan untuk mempromosikan teh sehat mereka. Atau apakah ada lebih dari yang terlihat pada perusahaan ini?

It only takes a quick glance at this blog to see Teami making serious medical claims:

In the first paragraph alone, they state that you have toxins lining the inside of your colon walls. Tapi apakah ini benar? What facts and sources do they have to back up this claim?

This wasn't enough for the FTC. They sued Teami, LLC, the company's CEO, Adi Halevy, and Yogev Malul, an officer of Teami. In the lawsuit, numerous influencers who branded with Teami, who failed to mention they were being paid to advertise these teas, were also mentioned.

The lawsuit centered around their deceptive ads and touting the health benefits of their products. In the lawsuit, they point out specific teas and the medical claims each makes in their advertising, such as how the Teami Profit tea unclogs arteries and fights cancer cells.

In 2022, the FTC refunded Teami consumers with a check worth no more than $45 each, totaling a payout of more than $930,000.

Bang Energy Super Creatine Ad

Since so many of us live busy lives, there are always plenty of brands and products emerging to keep us on the go. Bang Energy is one example. With plenty of caffeine and over 40 “fun flavors”, Bang Energy promises to provide an “explosive boost of energy.”

However, the energy drink market is oversaturated. Bang Energy had to get creative with its advertising to separate itself from competitors. And their tactic was taking advantage of the fitness industry and the nutrients workout enthusiasts use to enhance gym performance.

Bang Energy started promoting their drinks as containing “super creatine“:

The problem is that super creatine doesn't exist. Creatine is a naturally made compound that supplies energy to your muscles and is also found in protein-rich foods.

This claim caught the attention of competitor Monster Energy, who sued Bang over false advertising laws in 2023. Monster's argument was that Bang used this misleading claim to take away business from them, and Monster was awarded $293 million. As a result, Vital Pharmaceuticals, Inc., Bang's parent company, filed for Chapter 11 bankruptcy. A few months later, Monster agreed to buy Bang. However, the FTC still must review this deal.

Hey Dude Shoes Suppressed Negative Customer Reviews

Customer reviews are an essential way for consumers to research products. So when a brand removes their negative reviews, they don't have an unbiased product research method.

That's why Hey Dude Shoes was fined when they suppressed 80% of reviews with less than four-star ratings in 2020-2022. Hey Dude Shoes did this by relying on a third-party review platform, where they rejected or didn't post less favorable reviews.

In addition, Hey Dude Shoes failed to cancel customer orders, never issued shipping delay notices, and gave gift cards instead of refunding the order to the original form of payment.

The FTC stated that this violated the Mail, Internet, and Telephone Order Rule, and Hey Dude Shoes were fined $1.95 million. These funds will be used to refund customers.

Activia Yogurt Overstated Its Health Benefits

We would like to think healthy food products are being honest about the health benefits they're touting, but that isn't always the case. This happened to Activia Yogurt and its parent company, Dannon:

The company faced a class-action lawsuit in California, and the plaintiff alleged the company used false advertising to make unsupported health claims in their marketing, exaggerating the benefits of their yogurt.

Some of their statements include “regulate one's digestive system” and using a false name of a probiotic bacterium (Activia used different variations of this term throughout the US, Canada, and UK).

This lawsuit also alleged that because of the false advertising statistics, the company inflated the price of their yogurt. As a result of the lawsuit, Dannon agreed to change its ad copy and drop the health claims.

Low-Level Light Therapy Device Claims It Treats Chronic Pain

Living with chronic pain is unbearable, and many patients are finding alternatives to pharmaceuticals. This caused many companies to tout non-conventional treatments to target vulnerable patients, including new technologies like low-level light therapy (LLLT).

An example is Willow Curve, an LLLT device that claimed it treated severe pain. Ever since it was developed in 2014, the marketing stated this was a “smart device” that that “clinically proven” to reduce pain and inflammation.

The FTC challenged this claim as false advertising since it lacked scientific data to support its “clinically proven” status. In addition, Willow Curve falsely stated the FDA approved it, used deceptive native ads in their campaign, and had a bogus money-back guarantee.

The FTC imposed a $22 million judgment on Physician Technology, LLC and Willow Labs, LLC.

Sobriety Supplement Relied on Paid Endorsements and Fake Reviews

Recovering from alcohol addiction is difficult, and those wanting to enjoy a sober life may rely on products to help them curb their cravings. Unfortunately, this vulnerability can attract fraudulent companies.

Sobrenix is an example. This supplement is made by Rejuvica and targets those recovering from alcohol addiction. They used deceptive advertising to claim their supplements reduced alcohol cravings – with no evidence to back it up. In reality, the supplement is made of kudzu root and various vitamins and minerals.

Not only that, but Rejuvica promoted the supplement using paid endorsements, though the endorsements failed to address their collaborations with the brand. In addition, Rejuvica created fake review websites and the company staff members left ratings on these bogus sites (the image below is tongue-in-cheek):

As a result, Rejuvica must pay $650,000 to the FTC, which they will use to refund customers.

Related Content (with Sources!) :
* 75+ Statistik CRO yang Akan Membantu Anda Meningkatkan Penjualan di Tahun 2023
* 100 Statistik SEO yang Akan Membantu Anda Mendominasi Peringkat Pencarian di tahun 2023

Combating False Advertising Statistics

The use of misleading statistics in advertising has a significant impact on consumer trust and decision-making.

When consumers are presented with misleading information, they may make an uninformed decision, ultimately harming their health or finances. This can lead to a loss of trust in the advertising industry, and consumers may become skeptical of any advertising claims they encounter.

As consumers become more aware of data fishing and other techniques used to manipulate advertising, they are demanding more transparency and honesty from companies. This has led to the rise of several organizations that play a role in regulating advertising to provide consumers with accurate information about products.

Advertising Standards Authority (ASA)

The Advertising Standards Authority (ASA) is the UK's independent advertising regulator across all media. Its role is to ensure that advertising is legal and only makes truthful statements. The ASA has specific guidelines on using statistics in advertising and actively monitors ads to ensure they comply with them.

Komisi Perdagangan Federal (FTC)

The Federal Trade Commission (FTC) is the US's consumer protection agency. It can take legal action against companies that engage in deceptive practices, including using false advertising statistics.

The FTC takes a proactive approach to protecting consumers and takes action against companies that use false advertising claims.

Consumer advocacy groups often have close relationships with these regulatory bodies, which allows them to advocate for consumer rights and raise awareness of deceptive advertising practices.

You can report fraudulent product claims and misleading online and print ads to:

• The FTC at ReportFraud.ftc.gov
• Or to your state attorney general's consumer protection site

Independent Product Reviews

Independent product reviews are conducted by impartial experts or everyday consumers who test and evaluate products based on various criteria such as performance, quality, durability, and value for money. These reviews offer valuable insights into the strengths and weaknesses of products, allowing potential buyers to weigh their options objectively.

Numerous independent product review sites provide unbiased assessments and evaluations of a wide range of products, including:

• Consumer Reports : This reputable nonprofit organization conducts extensive testing and research on various consumer products. They provide in-depth reviews, ratings, and buying guides to help consumers make informed decisions.
• Wirecutter : This site, owned by The New York Times , offers expert reviews and recommendations on various products. Their team of experienced journalists and experts thoroughly researches and tests products to provide unbiased and reliable information.
• CNET : This is a trusted technology and consumer electronics review site. They provide comprehensive reviews, ratings, and buying advice on products ranging from smartphones and laptops to home appliances and smart gadgets.
• Good Housekeeping : This popular magazine and website features independent product reviews across various categories, including home appliances, beauty products, and household items. Their experts rigorously test products to assess their performance, safety, and overall value.
• TripAdvisor : This well-known platform for travel-related reviews and recommendations allows users to share their experiences and provide feedback on hotels, restaurants, attractions, and more, helping travelers make informed choices.
• Yelp : This is a widely used platform that allows consumers to review and rate local businesses, including restaurants, retail stores, and service providers. It provides a community-driven platform where people can share their experiences and opinions.

It's worth noting that while these sites strive to provide unbiased information, it's always a good idea to consider multiple sources and reviews to form a well-rounded perspective.

Consumer Watchdog Groups

A consumer watchdog group is an organization or entity that actively monitors and investigates business practices, products, and services to protect consumers and ensure fair and ethical practices in the marketplace.

They scrutinize false advertising claims and practices to identify instances of misleading statistics or deceptive marketing techniques in an effort to hold companies accountable and enhance public interest.

The most common consumer watchdog groups include:

• Federasi Konsumen Amerika : CFA adalah organisasi nirlaba yang mengadvokasi hak dan perlindungan konsumen. Mereka melakukan penelitian, pendidikan, dan kampanye advokasi mengenai isu-isu konsumen, seperti keamanan produk, layanan keuangan, dan privasi konsumen.
• Warga Negara : Ini adalah organisasi nirlaba yang berfokus pada advokasi konsumen dan akuntabilitas perusahaan. Mereka berupaya melindungi kepentingan konsumen di berbagai bidang seperti layanan kesehatan, keamanan produk, dan regulasi keuangan, sekaligus mendorong transparansi dan praktik perdagangan yang adil.
• Better Business Bureau : BBB adalah organisasi nirlaba yang bertindak sebagai perantara antara bisnis dan konsumen. Mereka menyediakan layanan pemeringkatan, ulasan, dan penyelesaian sengketa untuk membantu konsumen membuat pilihan yang tepat dan mengatasi keluhan terhadap bisnis.

Meningkatnya permintaan akan transparansi dan ketersediaan sumber daya independen telah mendorong perusahaan untuk lebih berhati-hati dalam praktik periklanan mereka. Banyak bisnis kini menyadari pentingnya membangun kepercayaan dan kredibilitas dengan pelanggan dengan memberikan informasi yang akurat dan andal.

Akibatnya, beberapa perusahaan telah menerapkan inisiatif transparansi, seperti mengungkapkan metode pengadaan, proses produksi, atau sertifikasi pihak ketiga, untuk menunjukkan komitmen mereka terhadap kejujuran dan keaslian.

Kata Terakhir tentang Statistik Menyesatkan dalam Periklanan

Statistik yang menyesatkan dan iklan palsu sepenuhnya salah dan dapat berdampak signifikan terhadap kepercayaan konsumen dan pengambilan keputusan.

Salah satu dari sedikit kesalahan yang dapat dilakukan konsumen saat membeli adalah tidak mempertanyakan iklan. Penting bagi konsumen untuk menyadari teknik-teknik ini untuk membuat keputusan yang tepat mengenai produk dan layanan yang mereka pilih untuk dibeli.

Dengan memahami teknik yang digunakan untuk memanipulasi data numerik dalam periklanan dan peran badan pengatur dalam mengatasi masalah ini, konsumen dapat membantu memastikan bahwa klaim iklan akurat dan tidak menyesatkan.

Jika Anda siap meningkatkan bisnis Anda dengan kepercayaan dan transparansi, pakar iklan berbayar Single Grain dapat membantu!

Bekerja Dengan Kami

Konten tambahan disumbangkan oleh Stephanie Jensen.