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40化整为零
假设你正要出差。在飞机上你有几个小时的时间可以看书,所以你到附近的书店里去逛一逛,看看有什么有趣的好书。正当你在商业畅销书的架子前浏览的时候,你发现了一本看起来很有意思的书,说的是“50多种提升影响力的方法,让你成为更高效的沟通者”。你这趟出差的目的就是去见一位新客户,你知道这里面需要不少的说服工作,所以你觉得这50多种说服策略应该会很有帮助,你打算买一本。
在收银台前,你发现这本书的价签没有了,而且店主说书店里的电脑也坏掉了,你觉得这本书值多少钱,就给多少钱吧。如果你先想的是“我愿意为1个说服策略付多少钱”,那么,你会为这本包含了52个说服策略的书付更多的钱吗?
行为科学家们认为,这个问题的答案是肯定的。有趣的是,当你想说服对方答应一个较大的请求时,让他们先想想这个请求中单个的、较小的个体,这个看似微不足道的举动会对结果产生巨大的影响。这个“四两拨千斤”的策略叫作“化整为零法”,除了用来确定你愿意花多少钱买一本书(且不论这本书有多么伟大)之外,它还有着广泛的用途。
咱们来看一个慈善募捐的例子,看他们是如何运用这个“四两拨千斤”的策略来筹集到更多善款的。筹款人面临的一个普遍问题就是,捐助者们往往意识不到需要帮助的人有多少。因此,无论需要帮助的人是一个人,一百人,甚至是成千上万人,他们捐出的钱数都差不多。研究者奚恺元(ChristopherHsee)、张郊(JiaoZhang)、佐伊·卢(ZoeLu)和徐飞(FeiXu)认为,在募集善款的时候,如果先请捐助人想一想,要是救助一个人他们愿意捐多少钱,那大家最后捐出的钱数应该会更多。
奚恺元和同事们在一家有800名员工的中国中型企业里做了一个实验。员工们收到了老板发来的倡议信,号召大家参与一个募捐活动,帮助40名来自低收入家庭的学生。愿意参加的员工需要在收到信的一周之内登录一个专门为筹款而设计的网站,把钱汇出去。有320名员工响应了倡议并登录了网站。然而,他们不知道的是,一半人登录到了标准版的页面上,另一半人则被引导到了一个“化整为零”版的网页上。
进入标准版网页的员工看到的是:“请想一想这40名学生。为了帮助这40名学生,你愿意捐多少钱?请把你的捐款数额填写在这里______元。”
输入捐款金额后,员工们有一个选择:修改捐款金额,或是提交。
除了一个重要差异之外,“化整为零版”网页跟标准版的模样完全相同。员工们被问到愿意为40名学生捐多少钱之前,需要先假设一下,如果只帮助一个学生,他们愿意捐多少。
“化整为零版”网页的具体措辞是这样的:“在决定‘要帮助40名学生该捐多少’之前,请先假设一下,假如你只帮助一个学生,你会捐多少?请把你的捐款数额填写在这里:______元。”
捐款人填写了金额之后,网站会问,如果要帮助全部40名学生,他们会捐多少。
这个“化整为零”的简单方法显著提升了捐款金额。进入标准版网页的捐助者平均捐出了315元人民币(折合50美元),而进入化整为零版网页的捐助者平均捐出了600元(折合95美元还多)。此处把捐款数额提高了90%的“四两拨千斤”的做法,就是先提出一个“化整为零”式的问题。
到目前为止,一切都很合理。可是,这个方法会不会有缺点?比如说,提出化整为零式的问题之后,由于一些人不愿意回答这种奇怪的问题,所以中途离开了网站。捐款人数会不会因此降低?研究者们考虑到了这个可能性,观察结果是,多出来的这个问题对登录网站捐款的人数没有显著影响。
对于筹款人来说,这里面的启示相当清楚。发起倡议活动时,人们很容易强调需要救助的人群有多么庞大,借此让捐助者明白问题的严重性。其实,这么做反而会降低大家的平均捐款数额,而不是提升它。你应该先把捐款人的注意力引导到“如果救助一个人,你愿意捐多少”的问题上,然后再吁请大家帮助更大的群体。
除了筹款和慈善活动之外,“化整为零”这个“四两拨千斤”的方法也可以运用在其他领域,帮你取得想要的结果。比如某个经理想给团队争取更多的年度出差预算,那么他可以先请部门领导想一想,公司愿意为单次的出差资助多少钱。同样,老师想要说服家长和赞助方为学校提供急需的课本,那么,在呼吁大家为全班解决课本问题之前,应该先请这些赞助人想一想,如果是资助一个孩子的阅读费用,他们愿意出多少。卖套装商品(比如玻璃器皿、套装DVD影碟、行李箱等)的eBay卖家可以在产品说明旁边写上“如果只买一个,你愿意花多少钱?”,总的成交价可能就会提高了。
然而,有一个重要问题需要注意:虽然化整为零的方法适用于许多场合,但有一个特殊的情况不行:当群体数量特别大的时候。例如,奚恺元和同事们建议,如果某个慈善活动想要帮助成千上万的人,化整为零的方法多半就没什么用场了,因为人们倾向于把成千上万这样的大数目简单地等同于“很多”。
这是不是意味着,如果需要帮助的对象有成千上万人,筹款人就无计可施了呢?当然不是。在这种情况下,筹款人需要采取另一个策略。和这本书中讲到的所有方法一样,这个策略只需对平常的做法做一个小小的调整。我们在下一章中就会仔细讲到它。
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