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CHAPTER
07

预测他人的喜好、渴望与需求

美国游戏节目《新婚夫妻大考验》(Newlywed Game)最初播出是在1966年,内容是让新婚夫妇回答一系列跟对方有关的问题,而且难度逐渐加深,为的是看看他们对彼此有多么了解(或是不了解)。鉴于将近50年后,这档节目还在联合电视网中不断重播,足见它确实是掌握了某种制胜秘诀。

预测他人的喜好、渴望和需求的能力并不局限于《新婚夫妻大考验》这样的电视节目。它也是任何一个影响策略的重要组成部分。这种事做起来也相当难,尤其是在一段关系刚刚形成的时候,你可能对影响目标的好恶了解得相当少。幸运的是,虽然我们会因为不够了解新客户而感到忧虑,但我们对老客户是相当了解的,也就是那些一直跟我们保持联系、不断有生意来往的人,想到这一点,不安的感觉就减轻多了。与他人建立起长期关系并定期沟通的一大好处就是,算准他们的喜好和需求好像挺容易的。

可实际情况并不是这样。即便对方是我们认识了很久的人,而且我们自以为能猜出他们的好恶和需求,有些时候我们也会错得离谱。其实,有证据显示,我们认识某人的时间越长,就越不大可能猜准他们的喜好。

在行为科学家本杰明·沙伊贝翰(Benjamin Scheibehenne)、贾塔·玛塔(Jutta Mata)和彼得·托德(Peter Todd)所做的一组研究中,受试者在1分~4分的范围内对118项事物进行了评估打分,1分是完全不喜欢,4分是非常喜欢。此外,这些人还需要预测一位自己的熟人对这些事物会如何打分。有些受试者只能选择认识时间比较短的人(平均相识年数是2年);另外一些需要选择认识时间长得多的人(平均相识年数为10年以上)。

在这个研究中,4档的分值设定很重要,因为它意味着,如果打分的是一个彻头彻尾的陌生人,那么按照概率,此人猜中的比率大约是25%。幸运的是,实验结果让大家都松了一口气,这两组受试者对熟人喜好的预测准确度都比纯粹陌生人的结果高。

可是……也没有高到哪儿去。

为相识大约两年的熟人做预测的那组人,准确度是42%。令人惊讶的是,为相识十年以上的熟人做预测的那组人,准确度竟然只有36%。

但最说明问题的是,所有的受试者都没意识到,自己对别人的了解竟然如此之少。在研究者们做的预备测试中,两组人都认为自己起码能说准60%。当然,我们在此处要问的问题是,为什么会这样?

原来,导致对老熟人的喜好的预测准确度不升反降的潜在原因有很多。一个很明显的解释是,我们与他人之间绝大多数的了解与信息交换都发生在交往的初期,此时相互了解的热情相当高。随着时间过去,这种热情劲儿慢慢降温了,新信息的交换也随之变得没那么频繁。因此,我们可能没有注意到对方的喜好发生了变化。

猜不准老熟人喜好的另一个可能原因是,因为相处的时间很长了,所以双方都认为关系相当密切,因此他们会自以为十分了解对方,所以就不大去注意对方在态度和喜好上的变化,如果这些变化是逐渐发生的,或是比较细微,那就更加注意不到了。

还有证据表明,在某些情况下,认识了很久的人或许会彼此说一些善意的谎言,或是避免坦诚直率地交谈。这种行为有保护关系的重要功能,在这种情况下是可以理解的。然而,这个原本是想保护长期关系的方法会让人们渐渐疏于了解,反而有可能破坏这段关系。因此,虽然在某些领域里,年纪渐长或许会让我们变得更加睿智,但这种智慧未必会延伸到人际关系中去,除非我们采取一些手段,确保双方能够一直坦诚地沟通,交流彼此的好恶。这样的手段不仅有道理,也是健康的。

此类方法对工作中的沟通也有帮助。试想一个在业务拓展部门工作的人,他的职责是把公司的服务销售给其他企业的采购经理;再比如,一个在服务机构里任职的客户经理。在这两个例子中,这些角色很可能已经投入了大量的时间和精力,跟客户建立起能够带来丰厚利润的业务关系。也很有可能的是,他们更愿意成为唯一一个跟这些客户接触的人。毕竟他们对客户的了解最深。

但这项研究显示,偶尔邀请一个对客户没那么了解的同事参与会议,有可能会发掘出一些巨大的新机会,因为这位同事可能会问出一些崭新的问题,而出于信誉度的考虑,经验丰富的经理人或管理者可能不方便提出这种问题,因为在对方看来,他们应该知道答案。

同样,在以顾客为中心的组织中,培训部门在安排新员工学习时,不仅应该让他们跟着业绩最优秀的那批同事,也应该安排他们跟着那些在组织中工作时间最长的员工。这样做有两个好处:新人能够在与客户打交道的过程中学到宝贵的经验,老员工们也能从认识了许多年的客户那儿得到一些有价值的新东西。本章中的“四两拨千斤”策略就是,无论你是在跟一个认识多年的老客户打交道,还是跟一个合作了很久的工作搭档相处,要跟他们定期交换新资讯,安排一些非正式的沟通机会,增进彼此的了解,这样做的重要性怎么强调也不为过。 +c8wCXRpNezFvvXYRkMuvtNVpALlfKKmN2oml/X77kej5gJQJzzNPQTjiEUWlBpI

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