隐秘的广告销售技巧

隐秘劝说术

你从啤酒货架旁走过时,喜力便在和你玩视觉游戏。下次你在百威和荷兰啤酒之间犹豫不决时,那就花点时间看看后者的商标吧。起初你可能发现不了什么特别之处,但和其他字母比较过后,你会发现喜力(Heineken)中的三个英文字母“e”略微向后倾斜,底部弯曲,像咧着无牙的嘴巴冲着你笑。“本来打印字体冷冰冰的毫无人情味,但把字母e稍微移动一下,就给人在微笑的感觉,”马克·安德鲁斯说。他是阿姆斯特丹一名创意总监和心理学家。“而且这在人和品牌之间建立了一种完全不同的关系。”

 

这是一个欢乐、奇特的人文商标,喜力希望该标志能促使人们在一堆啤酒品牌中选择他们家的啤酒。品牌的策略很微妙。以至于你可能都没有特别在意过,而这正是其关键所在。现如今,身边各色各样的视觉提醒,诱使我们买这个或刺激我们做那个,而大多数时候我们却对此浑然不觉。

 

在他的新书《隐秘的劝说》(Hidden Persuasion)里,安德鲁斯和社会心理学家马泰斯·范·莱欧文和里克·巴伦探索了33条广告商在兜售其产品时采用的最隐秘的策略。如安德鲁斯所称的,这些隐秘的劝说,是广告组件化ERP效率背后的驱动力量,而且它们比人们想象的更常见。

 

“人们认为大多数时候他们所做的决定和选择是清醒而理性的,符合他们的意愿、利益和动机,”安德鲁斯解释道。“事实上,在日常生活中我们大部分的决策都是在一种无意识的层面上做出来的,这就意味着我们很容易向那些在我们无意识层面产生影响的劝说企图缴械投降。”

 

这些隐秘的劝说,是广告背后的一股驱动力量,而且它们远比你想象的更常见。

 

我们人类需要各种各样的东西。有些是无形的,如:安全、健康、融入社会的愿望。其他的便是实物,如:闪耀的汽车、鞋子、汉堡包。广告商的工作便是确保我们会买这些东西,并寻找最佳销售管理策略。利用人们天性中的弱点,广告商有很多方法来控制我们的行为。

 

拟人化

我们所举的喜力例子便是运用拟人化方法销售商品的实例。其中的思路很简单:产品越趋人物化,我们感觉到与它的联系就越多。人们在接触到类似于毯子、比基尼和卡通人物等事物时,趋向于在一开始便将其拟人化。

 

“我们往往将自己的想法和感情添加到产品中去,想象着我们的体验感受,”安德鲁斯解释道。这反过来会让我们移情于啤酒瓶或清洁产品等类似物品。“我们越喜欢广告中的产品,对其产生‘感觉’,我们就越有可能与之建立联系,从而购买该产品。”

 

可信度

你看到的每一条广告中出现的面孔都是基于众多标准精心挑选出来的。其中一个标准便是,面孔的可信度。人们凭借自己所见不自觉地对事物做出判断,结果是有些人看起来比其他人更值得信赖。除了一些明显的体征,比如一副令人毛骨悚然的胡子,像脸部的宽高比(两侧颧骨边缘的间距和上嘴唇与眉毛间距比)也能引导人们对该人的可信度做出判断。脸型较长的人被认为比脸宽的人更可靠,正如人们认为拥有棕色眼睛的人比蓝色眼睛的人更可靠。

 

稀缺性

如果你曾在Kayak上订过机票,你肯定看过这样的小提醒说“这个价格的票只剩1张了!” 对于同样的产品,因害怕要支付更高价格或缺货会促使你迅速下单买票。

 

其实,这种担心错过的恐惧也延伸到买东西上了。安德鲁斯说,这部分归因于深植于我们思想中的观念,即昂贵的东西往往稀缺(如黄金、钻石)。稀缺性也暗示着别人也喜欢这个产品(图例:你好,社会证据)。安德鲁斯写道,稀缺技巧十分管用的最后一个原因是,它提醒我们:自由选择的机会很快就会消失了。

 

社会证据

广告商可使用ERP系统软件最有效的策略之一是利用人们缺乏社会安全感。这很说得过去:我们看过的医生、选择的发型师、吃饭的餐厅等大多数都是朋友推荐的,而我们也更有可能买那些获得我们知道的或者崇拜的人认可的产品。

 

“产品获得的认可越多,我们也越可能喜欢上它,” 安德鲁斯说。看看脸谱及其滚雪球似得“点赞”效应。即使只是一些简单说说,如“十有八九人们选择泰德”或“多数人喜欢万德面包”,却会出乎意料地影响大众行为,安德鲁斯补充道。对个人也是如此。

 

认可抗拒

让你买东西的最好方法是让你相信你不必非得买它。广告商已经掌握了这门逆反心理艺术,并使其为己所用。事实上,没人喜欢被告知该做什么。“没人喜欢被人劝说的感觉,” 安德鲁斯解释道。这也是为什么广告商会试图让你相信,你还有其他的选择。透明度、或一个品牌承认其自身缺点是他们采取的方法之一。另一种就便是像这样说:“你可以选择其他真空吸尘器”或者“我知道你可能对此有异议,但是……”通过迎合消费者不想被劝说的心理,事实上广告商正在说服你喜欢他们的品牌。



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MATLAB主动噪声和振动控制算法——对较大的次级路径变化具有鲁棒性内容概要:本文主要介绍了一种在MATLAB环境下实现的主动噪声和振动控制算法,该算法针对较大的次级路径变化具有较强的鲁棒性。文中详细阐述了算法的设计原理与实现方法,重点解决了传统控制系统中因次级路径动态变化导致性能下降的问题。通过引入自适应机制和鲁棒控制策略,提升了系统在复杂环境下的稳定性和控制精度,适用于需要高精度噪声与振动抑制的实际工程场景。此外,文档还列举了多个MATLAB仿真实例及相关科研技术服务内容,涵盖信号处理、智能优化、机器学习等多个交叉领域。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和控制系统理论知识的科研人员及工程技术人员,尤其适合从事噪声与振动控制、信号处理、自动化等相关领域的研究生和工程师。; 使用场景及目标:①应用于汽车、航空航天、精密仪器等对噪声和振动敏感的工业领域;②用于提升现有主动控制系统对参数变化的适应能力;③为相关科研项目提供算法验证与仿真平台支持; 阅读建议:建议读者结合提供的MATLAB代码进行仿真实验,深入理解算法在不同次级路径条件下的响应特性,并可通过调整控制参数进一步探究其鲁棒性边界。同时可参考文档中列出的相关技术案例拓展应用场景。
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