И все же результаты этой части исследования совсем не означают, что всякая похвала вредна. Для другой группы учеников исследователи выбрали иные формулировки. Вместо того чтобы сосредоточиваться на человеке и его качествах, они отмечали сложность процесса («Тебе пришлось немало потрудиться, чтобы справиться с задачами»).
В книге мы рассмотрели немало примеров, когда разница между двумя подходами кажется минимальной. Так же и в данном случае, ведь всем ученикам сказали, что они хорошо справились, разница в формулировках была незначительна, отличались всего два-три слова. Но это сыграло важную роль. Слова не подрывали мотивацию, не снижали интерес и не сводили на нет стремление усердно трудиться дальше. Напротив, мотивация повышалась, ученики лучше решали задачи и получали больше удовольствия от процесса. Они делали это потому, что им было просто интересно учиться, а не из желания получить высокую оценку за работу. В результате это изменение в мышлении привело к впечатляющим результатам.
Если вы говорите кому-то, что он умный, что он, например, хорошо
Когда мы говорим человеку, что он
Несколько (волшебных) слов способны все изменить.
Приложение
По большей части эта книга сосредоточена на понимании того, как наука о языке помогает усиливать влияние и добиваться успеха в личной и профессиональной сферах. Описанные методы могут быть в равной степени полезны как коммерческим компаниям, так и любым коллективам. Приведем лишь несколько примеров их использования.
Многие компании используют обработку языковой информации в аналитике потребительского поведения. Сказанное и написанное клиентами помогает предсказать их поступки и реакции или подтолкнуть к желаемым действиям.
Возьмем для примера сегментацию. У некоторых клиентов могут появиться замечания или жалобы – но как узнать, куда их направить? Анализ используемых клиентами слов позволяет лучше понять, что им нужно и с кем их лучше связать. Технология машинного обучения дает возможность получить прогноз того, кто с большей вероятностью откажется от услуги, что позволяет вовремя вмешаться и предотвратить отмену сделки.
Подходит этот метод и для работы с потенциальными клиентами. Социальные сети предоставляют массу информации о человеке, его качествах, интересах, устремлениях. Компании используют эту информацию для создания таргетированной рекламы. Исходя из запросов, они рассчитывают, какое объявление кому показывать. Например, нацеленность на похожую аудиторию позволяет найти людей, похожих на существующих клиентов. Это можно использовать для поиска потенциальных клиентов, с большой долей вероятности заинтересованных в продукте или услуге.
Компании используют язык, чтобы выяснить, что запустить на рынок и какие проблемы необходимо решить. Метод анализа общественного мнения позволяет изучить данные из социальных сетей, чтобы понять, как люди оценивают товар или услугу. Так, например, руководство отеля может узнать, что гости жаловались на качество матрасов, и заменить их. Производители лекарств могут выяснить, каковы были побочные действия препаратов и реакция пациентов.
Те же данные помогают в создании нового продукта. Понимая, какова реакция потребителя на уже существующие товары и каковы жалобы со стороны клиентов, компании могут улучшать имеющиеся товары и услуги и внедрять новые, которые могут пользоваться большим спросом. Запросы в интернете позволяют понять, где больше спрос и выше интерес на определенные группы товаров и услуг.
Верное использование языка приносит пользу в судебных разбирательствах. Допустим, фирму, производящую моющие средства, обвиняют в «зеленом пиаре». Обвинение настаивает на том, что марка безосновательно представляла свою продукцию как экологически чистую.
Стандартный подход заключается в запросе экспертного мнения. Например, эксперт со стороны истца может указать на рекламу, где изображены зеленое дерево или планета Земля, что должно означать, что товары не вредят окружающей среде.