如何用數據說服對方

1. 職場必備技能：用數據說話

成功的溝通應該是「我說了，你懂了」。但是因為文化背景的差異或者個人閱歷的不同，即使我們講得是同樣的語言，仍然可能出現「我說了，你卻不懂」或者「我說了A，你卻理解成了B」的情況，這時候沒有比用數據來講話更直接且有效的方法了。舉個簡單的例子，醫生常常告誡我們要保持充足睡眠，因為睡眠不足對身體傷害很大。對於這樣的告誡絕大多數人都會左耳進右耳出，因為對醫生所說的「傷害很大」並沒有什麼概念。但是如果醫生說得是，研究指出：每晚睡眠不足4小時的成年人，其死亡率比每晚能睡七八個小時的人要高180%，而且睡不夠的人衰老速度是正常人的2.5-3倍。你是不是瞬間就能明白睡眠不足的傷害有多慘烈了？！

相較於語言，數據的存在更客觀且可視，所以往往會更有說服力，但是我們學會用數據說話的意義絕不僅限於如何更有說服力地去和我們客戶或者上司溝通。隨著網路的發展，數據開始變得泛濫，也變得如此唾手可及。如何將這些數據分類，找出其中含義和內在關聯，從而更好地做出決策或者為客戶提供更有價值的產品和服務才是我們職場力的重中之重。在此推薦托馬斯.達文波特和金鎮浩共著的《成為數據分析師》，雖然書名看起來很專業高深的樣子，其實是一本非常入門的書。書中內容的重點不是教你如何去分析某些具體的數據，而是教你怎樣像分析師一樣思考和利用數據解決問題。

書中提到，根據分析採用的方法以及收集和分析的數據類型可以將分析分為定性分析和定量分析。定性分析主要是深度了解某種特殊現象出現的根本原因和誘因，而定量分析則是通過統計、數學或計算的方法對現象進行系統的實證研究。簡單點來說，定性分析是從特殊案例中收集數據，然後分析這個特殊案例產生的原因；定量分析是從大量案例中收集數據，去進行統計分析，發現某些數據之間的關聯，然後再基於這些關聯去預測另一種現象出現的可能性（更簡單點說，定量分析就是基於過去的數據去預測未來）。

不管是定性分析還是定量分析，都可以分為3個階段，6個步驟。

階段一：構建問題

醫生治病，講得是對症下葯。其實職場人的工作也是一樣，想要解決一個問題，首先要做的就是弄清楚這個問題到底是什麼（也就是識別問題），之後你才能去對的地方收集數據，才有可能做出正確分析和提出正確解決方案。在識別問題的這個步驟中，作者提到一個很重要的點 ---注意利益相關者 。俗話說，一千個讀者，一千個哈姆雷特。同一個問題，站在不同的角度去看，很可能也會看出不一樣的結果。所以從一開始你就應該和這個問題的利益相關者站在同樣的角度去識別問題，這樣才能確保你最終得出的結果能夠被他們所接受。

另外，在確定了問題是什麼之後，不要馬上著手去解決問題，而是應該先回顧一下之前的發現。因為那些我們認為很特殊的問題，也有可能早有人已經遇到過並且解決過，那麼我們也就沒有必要再去做重復的工作了。

 

階段二：解決問題

這個階段要做的工作主要分為三步：1.構建模型或確定變數（是定性分析還是定量分析？定量分析的話要去分析的變數又是什麼？）2.收集數據 3.分析數據

很多數學不好的人到了這個階段可能就會開始發慫，然而正如作者所言，「數據並不是定量性思維的關鍵，將信息分類的方法才是」。當然，如果你真得覺得你拿不下這個階段，不如就直接找專業的數據分析師一起合作吧。術業有專攻，沒有必要把時間和精力過多地耗在自己不擅長的事情。但是你仍然需要清楚這個階段的操作流程，這樣你才能檢驗你的數據分析師給出的數據是否符合邏輯，才能在必要的時刻針對他們給出的數據提出進一步的問題。

階段三：傳達結果並採取行動

  曾有人說，不被使用的技能，都不算你真得擁有的技能，就像你會讀書而不讀書一樣，會不會讀其實沒有區別。你千辛萬苦地得出了一個正確的結果，如果不能成功地傳達給對方，那這個結果正不正確其實也沒有什麼意義了。所以，在這一階段也切莫掉以輕心，而是要和前兩個階段一樣的努力去完成哦。就像文章開頭說的一樣，我說了，你也真的懂了。

2. 怎麼才能用數據說話

學會用數據說話
前段時間，應邀參加了一個企業的月度生產經營分析會。在會上，我明顯的感受到該企業的管理幹部對數據極端不敏感。在將近兩個小時的會議中，我基本上沒有聽到幾個關於生產經營方面的數據，而大部分幹部的總結發言都是類似於該企業質量部經理的發言：8月份，在公司領導的正確帶領下，在各車間主任的共同努力下，我們在產品質量方面取得了很大進步，產品合格率比上月有很大提高，質量事故有所下降，客戶對我們的服務基本滿意，認為我們的產品質量比較穩定……
會議將要結束的時候，該企業領導請我對這次生產經營會進行點評。我說：在座的各位好象都是學文科出身的，都喜歡用形容詞來表述我們的管理問題。但是這些話語顯然只適合外交辭令，對於我們搞企業管理的來說卻只有百害而無一利！……
其實，這種情況在國內很多的民營中小企業都普遍存在。很多企業的管理工作還停留在感性認識上，企業管理也還處於粗放式管理階段。表現在管理過程中的一個特徵就是喜歡用形容詞，就象上面的那位質量部經理的發言——我們在產品質量方面取得了很大進步，產品合格率比上月有很大提高，質量事故有所下降，客戶對我們的服務基本滿意——用的都是諸如：不錯啊，有提高，有下降，有進步，基本滿意，良好等等之類的詞語。
這些話，說沒有講嘛，也講了；說講了嘛，又什麼也沒講到。反正聽的人肯定是一頭霧水！因為這些對於搞管理的來說全都是廢話！
如果企業還停留在這個階段，必然會導致管理工作停留在「感性」層面上，致使大量的問題沒有得到及時、准確的暴露，當然也就不會得到及時、有效的解決了。久而久之，就會使企業潛在的問題越來越多，最終導致積重難返。
要改變這種局面，我們必須學會用數據來說話。所謂用數據說話，就是在管理過程中使用諸如：合格率，增長率，百分比，同比，利潤率，完成率，銷售額等等數學詞語。比如說我們用數據來表述上面的那位質量部經理的發言：本月質量合格率是84.7%，比上月提高了5.3%；本月質量事故2起，比上月下降了30%；客戶對我們的滿意度為84%，比上月提升了3%……
我們會發現用數據來表述比用形容詞來描繪更清晰、更直觀。從管理的角度來講，就很容易發現問題和暴露問題，而這正是解決問題的良好開端！
重視數據，運用數據是企業邁向精細化管理的第一步！很多企業的幹部在以前的粗放式管理模式下都習慣了用形容詞，現在到了該改變的時候了。
（馬駿七）

3. 在文案中怎麼用數據增加說服力

在文案中，數據是非常有力的武器，自帶嚴謹理性的說服力。但是要把數據用好卻並不容易，因為不是所有人都會做數據分析啊，你的數據需要是分析好的，能夠體現出結論的，而這個結論是支持和利於產品的。

3、如果想把話說大，就說總數，如果想把話說小，就拆分總數。

解釋一下就是，如果你想讓別人知道我們的產品銷量很大、賣得好，你就要說「五年銷售額XXX（嚇死人的數字）」，但如果你想讓客戶不要覺得產品很貴，那你就要說「平均每天只要XX元，一杯咖啡的價格買下一年的方便/健康/快樂」。比如一個人做自我介紹，你們感受下哈，是說「每天朋友圈變現300+」更有力量呢，還是「朋友圈變現月入1萬+」更有力量呢？

4. 在文案中怎麼用數據增加說服力

事實和數據因為是客觀存在的，因此在文案寫作中，用數據來加強論點力度是非常必要的。可是真正寫起來，很多小夥伴不知道該怎麼用數據說話，很怕使用過多的復雜數據，反而誤導了消費者，起不到應有的作用。所以說，用數據來增加說服力，還是要講究方式方法的。那麼應該怎麼巧用數據呢？

第一個方法，（數字及單位）+（你的產品）=（數字）熟知事物。這里的等號也可以是大於號或者小於號。我來分別舉個例子。

等於號：7粒大白兔奶糖等於1杯牛奶。

小於號：7個賽百味漢堡不到6克脂肪。

大於號：1粒小魚牌膠囊，勝過吃30個檸檬。

怎麼樣，大家領會了沒？

第二個方法，（數字）+問題或者（數字）+對策。再舉幾個例子。

奧妙洗衣粉：去除99種頑固污漬，1種解決方案。

歐萊雅洗發：5大受損，1個對策。

第三個方法，使用常用句式。比如這種「成分含量50%，歷經30天，經過101道工序。」

怎麼樣？三種方法你掌握了嗎？

葉小魚，《新媒體文案創作與傳播》作者，微信公眾號：葉小魚跑跑跑（talkto520）

5. 職場中，如何通過數字思考、決策和說服別人

一是要學會用數字來思考和表達。職場中，運用數字思考和表達，能夠提高你的說服力，同時讓你表達更加清晰和有邏輯性。對於初入職場的新人，因為年紀輕、資歷淺，說話很容易沒分量。這時如果你運用職場數字力，用數字說話，就能夠提高你的說服力，獲得領導的認可。

英國的一份研究材料顯示，有數字力的人，工資比一般人多30%。沒有數字力的人，失業率是一般人的2倍。著名的期刊《經濟學人》曾經指出，導致2008年的國際金融風暴一個重要的原因就是因為投資人缺乏數字力，數字力的重要性，由此可見一斑。

6. 學會用數據說話

        在遇到問題的時候我們會陳述問題，尋找解決問題的答案。但是答案我們很容易找到，怎樣能順利的傳達出去讓對方接受，這是我們要學習的。其中一種重要的方法就是讓數據說話。不論是創業者還是工作者，我們都應該學會用數據說話。這是為什麼呢？假設我們在如下的一個場景里：

a. 一家24小時營業的特色書店裡因為經營困難，股東決定取消24小時制度，改成早晨10點到晚上10點的工作時間。你作為一個年輕的店長持反對意見，應該怎樣把情況反映給管理層？

b.一家初創公司陷入困境，你作為團隊里的重要成員，應該如何激勵同伴並化解內部矛盾？

        在場景a中，年輕的店長如果從品牌、理想等方面和管理層談，最後只會失敗而歸。因為管理層關注的核心問題是企業如何盈利，在盈利的基礎上再談理想和情懷。作為一個最了解實際店面經營狀況的店長，假如我們這樣做：

        先統計一個月內正常的收支狀況，在數據中區分出日間支出和夜間支出，然後統計出日間員工工作量和夜間員工工作量，再統計出每種產品的盈利狀況，最後引入外部變數如氣候環境、節假日、外部競爭等整理出2組數據，一組營收最高時的數據狀況，一組營收最低時的數據狀況；再然後把與夜間營業相關的定量去掉，把產生的變化再進行統計如：夜間工作量轉移到日間，日間員工數不變的情況下在額定的工作時間內能否完成工作；工作量加大的情況下工資是否有變動；外部環境中夜間營業是個特色，去掉後店面要重塑特色，顧客是否會買賬，之前的品牌宣傳全部作廢等這些隱形的成本要如何解決？

        統計結束後我們就會發現，我們每做的一個決定都會引申出很多的變化，通過數據我們就能發現這些隱藏在背後的問題。所以這時候我們在和管理層去談就不僅僅是24小時營業的盈利問題了，而是之後所產生的一系列的成本問題，在這種情況下作為一線店長的你，給出的建議就會更加容易讓管理層接受。

        在場景b中也是一樣，每個人作為初創團隊的一員一定會頂著巨大的壓力，每天在挫折和質疑中前行。在一定時間段內沒有成果的話團隊就會面臨士氣低落，內部矛盾重重，有可能團隊會鬧到分崩離析的地步。在這種情況下，與畫大餅般的雞湯激勵相比，團隊更需要的是希望。拿出實際的業務進展數據，或者是產品比對數據，只要能用實實在在的數據去證明事業在一點點變好，即使現在依然沒有取得巨大的成果，團隊也會產生巨大的動力去繼續推進項目進展下去。

        問題暫且到這兒先容我講個故事，我常去的一家書店裡有這樣一位店長，年紀輕輕、干勁滿滿、任勞任怨，對事業充滿希望，這樣的人應該是企業最願意吸收的員工了；但是對於店面的經營管理她卻只有基本的培訓技能，缺乏深入的專業知識，雖然對店面的實際經營情況非常了解，卻很難把情況反映到公司管理層去，作為一個店長就有些不稱職了。在我和她聊天的過程中，她跟我坦露了現在店面經營面臨的困境：書店因為季節環境的因素，導致這個時期來店裡看書的顧客會比正常情況下要少得多，這就導致了現在營收上出現了虧損；管理層為了彌補虧損決定停止夜間營業，想降低經營支出。作為店面的實際經營者，她很清楚夜間營業所產生的成本支出其實非常的小的，又因為夜間有大把的時間，她可以把正式員工數量減少，把很多工作放給夜間僱傭的part-time job的大學生就行，這樣經營成本還低。但是她和管理層多次反應情況後都不是很理想，於是我就建議她試著用數據來說話，把情懷與理想變成實實在在的數據。結果她在用數據統計的過程中又發現了很多之前沒有發現的問題，最後在和管理層聯系的過程中，她又聯合了其他幾家分店的店長也做出每個店的數據統計以支持她的觀點。最後值得高興的是她通過這種方法終於說服了公司的管理層。 我也很高興能用自己的知識幫助了他人。

        所以話說到此，我們的核心觀念就是用數據去說話，用數據去思考，用數據去發現問題。當我們建立起這樣一個思維過程，就會避免很多因沖動或陷阱做出的錯誤決定了。