1. 店裡明明沒人。我一排隊，人就莫名其妙變多了
店門口一個人都沒有。
「這麼空喔」，我想著，就一個人排了起來。
過了幾分鐘，回頭一看。
人。人。人。
換個日子，又是一家冷清的店。我排上隊，後面來了人，接著又來了人。
這種事發生幾次之後，難免會冒出一個疑問。
「我是不是根本不是客人，而是『排隊召喚師』？」
先講結論：離證明超能力還遠得很。不過，「店裡已經有人，後來的客人就更容易走進去」這件事本身，在消費者行為、行為經濟學和排隊理論的研究裡，是相當站得住腳的。
也就是說，不能全當成錯覺。
2. 先講結論：隊伍，真的會招來更多隊伍
把研究整理一下，大致是這樣。
| 假設 | 研究中的地位 | 目前的判斷 |
|---|---|---|
| 有人排隊的店，更容易吸引後來的客人 | 有實地研究和理論研究 | 相當有支持 |
| 越不了解這家店的人，越會參考別人排的隊 | 有實地研究 | 強力支持 |
| 就算只差1個人，長隊也可能比較占優勢 | 有數學模型 | 有條件成立 |
| 等待時間可以成為受歡迎、品質好的訊號 | 有多項實驗 | 有支持 |
| 如果先到的客人很有魅力，效果會更強 | 間接證據 | 有可能，但尚未證實 |
| 「我一排隊，就會特別容易排出長隊」 | 沒有個人數據 | 尚未證實 |
日常說「社會認同」（看別人怎麼選，自己也跟著選）大家大概就懂了。不過在研究裡，會再細分成觀察學習（observational learning）和資訊外部性（information externality），前者是看別人怎麼做來學習，後者是一個人的選擇無形中成了別人的參考資訊。
也就是說，後來的人未必只把隊伍當成障礙物。
「這些人，是不是知道什麼我不知道的事？」
他們有時會把隊伍當成一則免費的評價來讀。
3. 為什麼「0人變1人」，不只是多了一個人
沒有客人的店，有一種奇怪的資訊缺口。
「有在營業嗎？」
「在這裡等就可以嗎？」
「是不是不受歡迎？」
「可以進去嗎？」
「隔壁那家才是對的嗎？」
可是只要有一個人站在那裡，這個人就會自動把很多事說明白。
有在營業。這裡是入口。好像要在這裡等。有人選了這家店。
一個人同時兼任了招牌、指示牌、評價和動線標示。
在Veeraraghavan和Debo的排隊選擇模型裡，如果服務速度等條件相同，只要其中一條隊伍多一個人，選擇那條比較長的隊伍也可能是理性的。此外，當兩家店都沒人時，最先到的那位客人所掌握的私人資訊，還可能決定之後哪家店比較熱鬧。
這可是相當典型的「第一個人」問題。
從店家的角度來看，你不是客人。
你是啟動流動性。
4. 研究也發現：越不了解一家店，越會看別人
Raz和Ert觀察了相鄰的、類似的餐廳門口的隊伍，以及新客人怎麼選擇。隊伍長度和新加入的客人之間呈正相關，而且這種關係在不熟悉當地的遊客很多的觀光區特別明顯。
2019年，Fishman、Fishman和Gneezy在大學校園裡觀察了兩個相鄰、外觀相似的小吃攤。在新生多、對攤位了解很少的開學初期，新來的客人傾向選人比較多的那一家。可是等學生們熟悉了攤位，這種傾向就消失了。
這比單純的「大家都去，所以我也去」又多了一層有意思的地方。
正因為不了解，才把別人的選擇借來當資訊。
另外，Giebelhausen等人的四項實驗顯示，等待本身可以當作品質的訊號，在某些條件下還會提高購買意願和滿意度。
Munichor和Cooke也透過咖啡店的實地研究和實驗指出，當人們能把長時間的等待解讀成「別人也想要這個的結果」時，反而可能帶來更多的購買和消費。
所以，隊伍既是礙事的東西，也是一種廣告。
用人搭起來的、電費為零的電子看板。
5. 那麼，如果排頭的人很有魅力，效果會更強嗎？——從這裡開始只是假設
這部分很有趣，但得劃清界線。
「有魅力的人站在最前面，隊伍就會變長」，就我這次查到的範圍，沒有找到直接驗證這一點的有力研究。
不過，有相鄰領域的研究。
Langlois等人關於外貌吸引力的統合分析（meta-analysis）確認：被評為有魅力的人，平均而言會得到較正面的評價和較友善的對待。
此外，Argo、Dahl和Morales在實體店面裡做了三項實地實驗，提出了「正向消費者傳染」（positive consumer contagion）：被認為非常有魅力的人碰過的商品，在特定條件下會被評價得更高。不過這項研究也有條件，例如有魅力的人和評價者之間的性別關係，並不是什麼萬能的效果。
由此可以推想：如果第一個人，包括整潔感、穿著、氣質、大方自信等等，看起來就是個「值得參考的客人」，那他的選擇也許會成為稍強一點的訊號。
但這只是推論。
這並不是「帥哥一排隊，銷售額漲30%」那樣的研究結果。
所以，用科學的說法就是：
魅力加成說：有可能。但就排隊而言，尚未被直接證實。
店家：「能把有魅力的早期客人變成免費的活招牌嗎？」
研究：「我們可沒這麼說。」
店家：「嘖。」
6. 最大的反方假設：不是「召喚」，只是比人潮早到了30秒
忽略這一點，整件事就會立刻變成都市傳說。
人的到達並不是完全隨機的。
午休、晚餐時間、列車進站、電影或活動散場、紅綠燈、下雨、休息時間……客人往往是成批來的。
你想著「差不多該吃飯了」的那一刻，周圍的十個人可能也正看著同一個時鐘。
於是，
店裡0人 → 我去排隊 → 2分鐘後8人
看到這樣的情形，你會覺得「是我叫來了8個人」，但實際上，
可能只是需求的浪潮來臨前30秒，我剛好先到了浪潮的最前頭。
再說，我自己也可能在不知不覺中選了一家快要紅的店。如果是根據位置、味道、菜單、外觀、價格、店員的動作這些線索，搶先選了和別人一樣的店，那麼原因就不是「你」，而是「大家讀到了同樣的線索」。
而且，長隊也不總是加分項。等待成本太高，客人會跑掉；隊伍有時傳達的也不是「受歡迎」，而是「這家店太慢」。
隊伍是廣告，但太長的話，廣告就會進化成人身攻擊。
7. 「可是這種事已經發生過好幾次了」，能算多少證據？
如果發生過很多次，當然比一次巧合更值得玩味。
不過需要的不是命中的次數，而是分母。
只記得
- 我一排隊，來了10個人
- 我一排隊，來了5個人
- 我一排隊，又排起了長隊
是不夠的。
同時還需要有這些的次數：
- 我排了隊，但沒人來
- 就算我沒排隊，人也自己變多了
心理學家Tversky和Kahneman研究過可得性捷思：人們會根據容易想起來的例子，去判斷某件事發生的頻率或機率。
「又是我一排隊後面就有人了哈哈」，這種事會留在記憶裡。
「我買完東西就走了。後面0個人」，這種會立刻被從腦內的影片資料夾裡刪掉。
所以，如果真想驗證，不妨做個簡單的N=1實驗（只拿自己當研究對象的實驗）。
- 只記錄先到的客人大約有0到1人的店。
- 一半的情況馬上排隊，另一半的情況離開2到3分鐘，在旁邊觀察。
- 記下時間、星期幾、周圍路人的數量、是不是剛有活動散場、天氣等等。
- 數一數5分鐘後、10分鐘後跟上來的人數。
- 比較「我排了隊的情況」和「我還沒排隊的情況」下，每分鐘新增的客人數。
就算只有20到30次，當成個人觀察也已經相當有意思了。雖然算不上嚴謹的因果推論，但比起「只憑我的記憶」，已經是很大的進步。
要是真的出現了差別，你大概就忍不住想開張帳單給店家了。
項目：啟動流動性提供費。
8. 最終判定：是客人，還是免費的行銷人員？
目前最合理的判斷是這樣的。
「隊伍招來下一批客人」這種現象是真實存在的。
「第一個人」為什麼有用，也有道理可講。
如果你已經經歷過很多次，也不必斷定那完全是自己的錯覺。
另一方面，
「某個人憑獨有的能力召喚出隊伍」，目前還沒有得到證明。
至於魅力，一般的光環效應和消費場景裡的擴散效應是存在的，但還沒有人在隊伍的最前頭直接驗證過。
所以，暫時的頭銜就這麼定吧。
免費的啟動流動性供應者。
店家：「今天怎麼沒客人啊。」
你：「我要買這個。」
3分鐘後：「隊伍尾巴在這邊！」
你：「我只是來買個飯而已啊？！」
是不是超能力，還不好說。
但至少，人類比我們想像的更會留意「有人已經先選了」這件事。
9. 出處
- Raz, O. & Ert, E. (2008). “Size Counts”: The Effect of Queue Length on Choice between Similar Restaurants. Advances in Consumer Research, 35, 803–804. https://www.acrwebsite.org/volumes/13349/volumes/v35/NA-35
- Veeraraghavan, S. & Debo, L. (2009). Joining Longer Queues: Information Externalities in Queue Choice. Manufacturing & Service Operations Management, 11(4), 543–562. https://doi.org/10.1287/msom.1080.0239
- Fishman, A., Fishman, R. & Gneezy, U. (2019). A tale of two food stands: Observational learning in the field. Journal of Economic Behavior & Organization, 159, 101–108. https://doi.org/10.1016/j.jebo.2019.01.004
- Giebelhausen, M. D., Robinson, S. G. & Cronin, J. J. (2011). Worth waiting for: increasing satisfaction by making consumers wait. Journal of the Academy of Marketing Science, 39(6), 889–905. https://doi.org/10.1007/s11747-010-0222-5
- Munichor, N. & Cooke, A. D. J. (2022). Hate the wait? How social inferences can cause customers who wait longer to buy more. Frontiers in Psychology, 13, 990671. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2022.990671
- Argo, J. J., Dahl, D. W. & Morales, A. C. (2008). Positive Consumer Contagion: Responses to Attractive Others in a Retail Context. Journal of Marketing Research, 45(6), 690–701. https://doi.org/10.1509/jmkr.45.6.690
- Langlois, J. H. et al. (2000). Maxims or myths of beauty? A meta-analytic and theoretical review. Psychological Bulletin, 126(3), 390–423. https://doi.org/10.1037/0033-2909.126.3.390
- Tversky, A. & Kahneman, D. (1973). Availability: A heuristic for judging frequency and probability. Cognitive Psychology, 5(2), 207–232. https://doi.org/10.1016/0010-0285(73)90033-9
