AI
- 書名：AI驗證！最強PPT製作法：照做就對了！提案成功率94%
- 作者：越川慎司
- 譯者：黃詩婷
- 出版社：如何出版社
- 出版日期：2020年10月01日
【書摘】
＜序章＞
如何使用AI進行分析？
本次調查運用了四種AI程式。
訪談方面在獲得許可後進行了錄音、錄影，並以Google的Speech API將錄音檔轉成文字。錄影檔則使用Microsoft Azure Cognitive API來分析情緒。文字檔使用IBM Watson的文字挖掘功能來分析種類、傾向。投影片資料手動轉換為圖片，以Microsoft Azure分析圖片、並使用Amazon Web Service的Deep Learning來導出獲勝模式。
藉由使用多家不同公司的AI來提高分析的精確度，藉此精粹出「能夠一次讓人說出OK的簡報」之特徵及傾向。以下介紹實際進行AI分析時的三步驟。
＜AI分析步驟1＞
首先要收集各式各樣的投影片資料。接下來根據訪談決策人員的情報，來為資料標上可打動人心、可驅使人行動，或者非此類資料的標籤。另外，在訪談的發言中也會將表示開心或怒氣的語言區分出來。
＜AI分析步驟2＞
挑選出標上成功標籤的資料，找出其特徵、共通點（文字數、經常使用的關鍵字、色彩數量、圖片使用頻率、圖片及圖示用量多寡等）。除了「可打動人心的資料」外，也會分析在訪談當中經常被提及的話語，以及提及該詞句時的情緒。
＜AI分析步驟3＞
比較「可打動人心的資料」與「無法達成目標的資料」這類分析，例如，「能夠打動人心的資料當中，1張投影片的文字量平均在無法達成目標的資料之1/3以下」。要了這個分析法則（演算法），就可以簡單判斷出作好的資料是否能夠打動人心。
什麼是使用AI導出的「獲勝模式」？
依據此調查及分析的結果，得知決策人員會採用「與製作者不同的觀點」來看資料，製作者耗費時間、費工夫處理的部分還可能得到反效果。也就是說，大多數耗費時間作出來的資料都無法打動對方，也無法留下成果。
整理後得出以下三大重點。
＜訪談調查與AI分析後得到的真相＞
- 難以理解的資料10秒就會被丟在一邊
- 不同職位者重視的要點也不相同
- 數字與簡潔的用色能震撼人心
接下來依序說明。
1.難以理解的資料10秒就會被丟在一邊
我在微軟擔任PowerPoint事業部負責人的時候，經常需要回答客戶提出的問題，像是「我想要製作讓人容易理解的投影片，應該怎麼做才好？」「這份資料是哪裡不妥了？」等，在透過訪談了826位決策人員後，我重新了解「難以理解的資料」的特徵。
極端一點來說，「難以理解的資料」，就是「資訊量過多」的資料。
除了文字以外，如果將顏色、圖示、箭號等製作者覺得還不錯的大量資訊都放到資料上，反而會造成反效果。
資料上的訊息會透過五感進入大腦，而五感當中最具魄力的便是「視覺」帶來的訊息。就算我在演講時拚了命講到喉嚨都沙啞，聽的人仍會忘記我說了些什麼。也就是說，最好先思考以視覺讓資訊進入對方頭腦的戰略比較妥當。
另一方面，被舉出是「資料難以理解」的案例，有69%以上都是15秒內就被指正。
因此我們可以提出一個假設，就是無法在10秒內判斷是「容易理解」或「難以理解」的，就是「難以理解的資料」。
根據此假設，我們請4,513人進行實驗，結果「容易理解的資料」與提交對象讚許的資料，對比其他資料的成交率，約有2.2倍的差異。
在此調查中我們得知，只要在看到資料的最初10秒進行判斷，若是「容易理解的資料」，那麼打動人心的機率就會上升。
- 不同職位者重視的要點也不相同
在訪談上至社長下至課長等各階層的人員時，發現不同職位看待資料的方式、判斷的方法也各有不同。
此外，職位相同但業種不同的人，他們的決策方式傾向一致。
下圖顯示的是經營者至工程人員的決策方式及興趣喜好。
舉例來說，最上面的經營者其實並非以邏輯，而是以情感來判斷事物的。
在公司這艘船上掌舵的經營者，目的當然是要追求利益，使股東能夠回收成本。
但是，他們在決定事物的時候，並不一定是針對投資效果等進行判斷。由於比起其他職位的人員，經營者要以更加長遠的觀點來看待事物，因此會更重視那件事（提案）能帶來什麼改變，也就是它未來能創造出什麼樣的價值。
經營者重視的是「情感價值」，這與去除痛苦、解決問題的探究不同，而是放眼在未來的喜悅能夠有所增加。
也就是說，若資料要提交給經營者，就必須考量：
‧與其從1到10完整說明邏輯，不如增加能深刻影響情感的事物
‧由於多半是為年長者所製作，所以字體要大、字數要少
這樣比較容易「一次OK」。
採用以上手法，就可以配合對方來做有效的準備，比方說「高級董事是理論派，因此採用數據與事例的邏輯解說來進攻」「開發者喜歡白紙（技術文件），因此投影片上只簡單說明，然後引導他們『詳細資訊在補充資料裡』會比較好」。這類手法會在106頁詳細說明。
另外，若是每次都要根據對方的屬性而變更製作資料的方式，會導致效率下降。
因此最好的辦法，就是打造出所有屬性都能有所迴響的規則，並且依該規則來製作資料。
舉例來說，不管是哪個屬性，都傾向討厭投影片資訊量過多。
這就是方才已經說明過的，這種情況會被定義為「難以理解的資料」。若是對方看見文字量多的投影片，非常遺憾的，這會令他覺得疲憊，並不想再繼續看下去，結果自然無法讓對方了解內容。
能夠打動所有屬性的獲勝模式，會在第1章中詳細說明。
- 數字與簡潔的用色能震撼人心
要打動決策人員的心，重點在解決課題與感情價值。
課題解決是指消除目前感受到的疼痛；而感情價值則是實現未來的理想樣貌，感受到這兩項魅力就能做出決策。為了使對方能夠接受，可想而知使用數字將會是有效的作法。
為了檢驗此一假設，在以4,513人為對象的實驗中，也請參與者盡可能使用數字來展現業績及調查結果。
雖然無法證實有直接的因果關係，但畢竟最後結果中成交率確實提升了22%，想來數字造成的影響可能性頗高。
尤其是在開頭的自我介紹（公司簡介）中，如果能以數字來說明業績獲取信賴，然後再根據說明用數字來表示將提供對方的價值（利益或效果），對方通常都能接受，最後再整合說明，如此一來打動對方的可能性又更高了。
另外，決策者通常會在剛開始說明資料時，就決定其方向性。接下來會確認他的想法是否正確，或者其實並不正確。而在對方的確認作業中，最需要的就是接受度。也就是想要客觀性確認自己的認知正確。
因此最有效的三大關鍵就是：
（1）數字、（2）再現性、（3）可信賴的第三者意見
對方就是在找這些資料。因此只要這三項在開頭與後半出現的話，即可確知能增加對方的接受度。
另外，使用AI的Computer Vision這個功能，調查了「打動對方的資料」內的配色，結果發現投影片中使用的顏色數量偏少，平均為3.5種顏色，意思就是每張投影片大概只用了3色或4色。
配色的詳細使用方法會在第1章當中說明。
延伸閱讀:客戶需求分析 Sales Power 銷售力編輯研究中心 B2B銷售專家吳育宏
