三層次說服術

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無論是在工作場合、社交場合,還是在日常生活中,我們都希望運用說服的藝術來達成目標、解決問題或是影響他人。然而,真正有效的說服並非單純的利益交換或情感煽動,而是需要一種更全面、更深入的策略。在羅振宇的《羅輯思維(認知篇)》一書中,講解了一個實用的說服模型,為我們揭示了說服的本質,也提供了一個全新的視角來理解說服技巧。

羅振宇在書中引用了胡長白先生的一篇文章《如何成為大唬弄》,文章中提到了一個非常精妙的說服模型,這個模型包含了三個層次的主題:最高主題、最低主題和中間主題。讓我們先來看看這三個主題分別是什麼。

最高主題指的是那些最崇高、最普世的價值觀,比如和平、正義、平等、自由等。這些價值觀通常不需要論證,一旦被提出,就會自然而然地得到認同。最低主題則指那些最基本、最樸素的情感和價值觀,如誠實、忠貞、愛、友誼等。這些是人性深處的底線,不需要特別的教育就能理解和認同。中間主題則是直接訴諸行動或利益的部分,比如「買這個產品可以省錢」或「參加這個活動可以獲得獎品」等。

這個理論的精妙之處在於,它指出真正高明的說服應該同時包含這三個層次的主題。讓我們來看一個具體的例子來理解這個理論。

在春秋時期,有一次齊國和魯國的國君舉行了一場高峰會談。齊國國君齊景公原本打算趁機劫持魯國國君魯定公。孔子在保護魯定公撤退的同時,對齊景公說:「你這件事不能做,有三個原因:於神為不祥,於德為愆義,於民為失禮。」這短短的一句話,巧妙地運用了三個層次的主題:「於神為不祥」訴諸最高主題,「於德為愆義」訴諸最低主題,「於民為失禮」則是中間主題。結果,齊景公聽完這番話後,立即放棄了原本的計劃。

這個例子生動地展示了三個層次主題結合的威力。最高主題訴諸人們對超越性價值的追求,最低主題激發人們內心深處的情感共鳴,而中間主題則提供了具體的行動指引或利益訴求。當這三個層次的主題巧妙結合時,就能產生強大的說服力。

在現代社會中,我們也能看到這種說服策略的運用。比如,一些成功的廣告campaign就經常運用這三個層次的主題。以某知名運動品牌的廣告為例,它可能會這樣設計:

最高主題:「挑戰自我,超越極限」(訴諸人們對自我提升的追求)

最低主題:「每個人都是運動員」(激發人們內心的自信和歸屬感)

中間主題:「買我們的產品,享受專業運動裝備」(具體的行動呼籲)

這種多層次的訴求比單純強調產品優點或價格優惠要有效得多。

那麼,我們如何在工作中運用這個理論呢?以下是一些具體的建議:

  1. 在進行簡報或提案時,不要只關注具體的數據和利益(中間主題),也要適當提及更高層次的價值和意義(最高主題),以及如何影響團隊或個人的情感和成長(最低主題)。
  2. 在進行團隊激勵時,除了談論具體的目標和獎勵(中間主題),也要強調團隊的使命和願景(最高主題),以及團隊成員之間的情感聯繫(最低主題)。
  3. 在進行客戶溝通時,除了介紹產品或服務的具體優勢(中間主題),也要談論你的公司如何為社會創造價值(最高主題),以及如何真誠地關心客戶的需求(最低主題)。
  4. 在進行談判時,除了討論具體的條款和利益(中間主題),也要強調雙方合作對行業或社會的積極影響(最高主題),以及建立長期信任關係的重要性(最低主題)。

值得一提的是,這個三層次說服理論與Simon Sinek的黃金圈理論有異曲同工之妙。黃金圈理論包含Why(為什麼)、How(如何)和What(做什麼)三個層次,強調從「Why」開始的重要性。兩個理論都提出了三層結構,並強調從抽象到具體的過渡。然而,三層次說服理論更側重於溝通和說服技巧,明確包含了情感因素(最低主題),而黃金圈理論則更多應用於組織管理和品牌建設。在實際應用中,這兩個理論可以相互補充,幫助我們創造出更有力、更全面的溝通方式。

然而,在運用這個理論時,我們也要注意避免兩個常見的誤區。第一個誤區是只關注中間主題,只談利益和行動,這樣的說服會顯得沒有靈魂和溫度。第二個誤區是只談最高主題和最低主題,沒有具體的行動呼籲,這樣容易流於空洞和煽情。真正高明的說服應該是三個層次的主題有機結合,相互支撐。

值得一提的是,這個理論不僅適用於說服他人,也可以用來指導個人成長和服務業的品質提升。比如,一個人的全面發展應該包括:有正確的價值觀(最高主題),有良好的情商(最低主題),以及有效率地完成工作(中間主題)。再如,日本服務業提升品質的三個方向:鄭重程度(最高主題)、速度(中間主題)和親切程度(最低主題),也與這個理論不謀而合。

胡長白先生三層次的說服理論為我們提供了一個全新的視角來理解和運用說服技巧。它告訴我們,真正有效的說服不僅要訴諸利益,還要觸動情感,更要喚起人們對崇高價值的追求。在日常工作和生活中,如果我們能夠靈活運用這個理論,相信不僅能提高我們的說服能力,還能幫助我們建立更深厚的人際關係,實現更大的個人和職業發展。

圖片來源: Dall.E生成

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