数据从来不会说谎

2019/03/2321:19:32 1 2,913 views
逆境生存

海关出版社的马编辑问我,为什么要把多年积累的内部数据,花那么大力气整理分析,并且放在网上免费分享。

我居然一时语塞,其实我的想法很简单,对大家有用!

有什么用呢?

因为数据从来不会说谎。

绝大部分分享者或者称之为讲师,都是拿着自己的经历侃侃而谈,讲述自己的成功之道。

可是很明显,所有的讲师都会面临着同样的问题,说服工作非常难做,因为每个人都有自己的固有思维,尤其是曾经成功的人!

这是人性使然,下面的两个心理学原理可以非常完美的解释一切!

1.达克效应思维

这个思维模式是如何诞生的大家可以去百度,不再多解释,自从这个理论诞生就产生了大量的解读,我来说一下我自己的解读。

数据从来不会说谎

A.能力差的人往往意识不到自身的缺点

有句老话,一瓶子不满,半瓶子咣当,也就是这个意思。

能力欠缺的人往往不觉得自己能力有问题,他们认为之所以自己处境不佳,绝大部分不是因为自己,而是因为大环境不好,产品没卖点,价格不够好,付款方式不够好,等等。

有了这种思维,无论有什么好的思维模式,方法技巧,他们都听不进去。

王朔有句话叫做,无知者不畏;

达尔文说,无知比知识更让人产生自信;

莎士比亚说,愚者自以慧,智者自以愚;

都是说的这个道理。

B.眼界决定选择,能力决定眼界

举一个例子大家就会明白。

例如培训,大家根据自己的能力选择自己相信的内容。

我们自己的展会每次都能够实现当场签约甚至拿到定金,接待客户也是如此,很多展会能力差的人按照自己的判断认为这是不可能的,是在吹牛,意淫,后面我无论如何分享我的逻辑方法,他们可能也根本听不进去。

所有的选择都是根据自己的能力做出的。

回音室效应就是这出现的,能力差,眼界差,选择就差,难以接受更加先进的理念,始终在一个低纬度的圈子里循环。

C.任务难度提升的时候,大部分人还是拿着处理较低难度的思维考虑问题

这一条在有经验的业务员甚至老板身上体现的淋淋尽致。

这一条也是为什么成功过的人最难改变的根本原因。

拿着锤子的人,看什么都像是钉子,锤子思维也就是这样养成。

如果做外贸真的是把钉子砸到墙里,以前这堵墙是泥土墙,锤子一把就能解决问题,可是现在,已经是钢筋混凝土,还需要电钻配合。

还是拿展会举例,我03年第一次参加广交会,大爷一般坐在展位上,等着客户来送名片,要catalog,最关键问题是,并不是所有客户都能获取到catalog,因为我们有门槛。

有个老前辈告诉我,02年他们参加展会都是坐等客户来送定金,一届展会收定金可以收到100万美金。

可是,很明显,难度变了,我们不可能再拿着低难度的方法来处理问题,调整思路,调整方法,才能适应现在的难度。

2.幸存者偏差

直接借用网络上的文字给大家解析什么是幸存者偏差。

这个概念来自于二战,为了研究在哪个部位给飞机装护甲,专家们充分的分析了飞机在战斗中的中弹位置,发现飞机的机翼部分中弹较为密集,而机身和机尾部分则中弹较为稀疏,于是当时的盟军高层的建议是:加强机翼部分的防护。

但这一建议被小组中的一位来自哥伦比亚大学的统计学教授——沃德(Abraham Wald)驳回了,沃德教授提出了完全相反的观点——加强机身和机尾部分的防护。

那么这位统计学家是如何得出这一看似不够符合常识的结论的呢?沃德教授的基本出发点基于三个事实是:(1)统计的样本只是平安返回的战机;(2)被多次击中机翼的飞机,似乎还是能够安全返航;(3)而在机身机尾的位置,很少发现弹孔的原因并非真的不会中弹,而是一旦中弹,其安全返航的机率极小,即返回的飞机是幸存者,仅仅依靠幸存者做出判断是不科学的,那些被忽视了的非幸存者才是关键,他们根本没有回来!

军方采用了教授的建议,加强了机尾和机身的防护,并且后来证实该决策是无比正确的,盟军战机的击落率大大降低。

幸存者偏差随处可见,例如读书无用论,红颜多薄命等等,就是典型的幸存者偏差。

在外贸企业经营中也存在着大量的幸存者偏差。

例如,我们只知道客户为什么买我们的产品,因为已经合作可以问到,却几乎不知道客户为什么不跟我们合作。很多人说,因为价格高吧,未必,我们的订单都是让比我们价格低的供应商拿走了吗?数据显示,很明显不是!

例如,我们可能知道我们的同事为什么会跟我们呆那么久,却几乎不知道更多的同事为什么离职,因为他们走的时候,往往会是善意的谎言。

……

得到流失的结论,同样非常重要。

 

如果没有一定的数据支撑,不可能改变大家的达克效应思维,因为数据更有说服力,因为这些数据是来自于数量众多的外贸企业,极具代表意义。

而想要走出幸存者偏差,广阔的数据也是唯一途径。

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目前评论:1   其中:访客  1   博主  0

    • avatar reflx gauge glass 3

      数据从来都不会说谎,数据说话。