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有效的沟通者

纽约—很久以前,我曾经办过一个叫做PC论坛的会议。人们会对我说,“要是能坐在比尔·盖茨旁边就好了……”上周,一位朋友在一次会议上把我拉到一旁询问:“有什么好办法让会议更有利于人们会面?”他问,“这和营销一样,好像只有50%的效率。”

他问错了问题。互动必须是双向的:其他人真的想和他会面吗?

 1972 Hoover Dam

Trump and the End of the West?

As the US president-elect fills his administration, the direction of American policy is coming into focus. Project Syndicate contributors interpret what’s on the horizon.

为了帮助我朋友精心安排的会议将以失败告终,因为所有人都想会面的人不会前来。事实上,我朋友有权利要求他们的时间吗?他对我说,他其实曾跻身于一个20人的小团体,其中的每个人都是他想见的,但他只设法与其中两人说上了话。我有些担心。难不成我在帮助的这位仁兄是个跟踪骚扰者?

他想要的是一套工具,可以让他与每一位他选定清单中的人联系上。这或许是个合理的目标——他贩卖的东西相当好——但这个世界的现实是关系并不一定是对称的,甚至围绕所谓的共同利益的关系也是如此。

希望与比尔·盖茨和玛丽莎·梅耶(Marissa Mayer)会面的人比后两者希望会面的人更多。如果我们要创造一个真正的市场,这个市场将具有令人不快的商业性——这有点像慈善拍卖,名人或大佬以共进午餐招徕竞价者——除了最后的钱流向了VIP的腰包以外。

在另一个会议上,我被谷歌的梅根·史密斯(Megan Smith)引见给Werqit公司的丽莎·安德森(Lisa Anderson),那一刻,我对如何有效地引见某人而又不显得市侩产生了兴趣。这是个有用的信号。安德森不但让自己接近了我;她是被引见给我的。

似乎安德森正是引见中的不对称性这一问题的答案。技巧在于不仅要找到正确的目标(即一个人),这一点LikedIn等社交网络和搜索工具就可以做到,还要列出盟军,并设法动员全面帮助以实现具体目的。没错,要动员目标的全面帮助。Werqit的工作流解决方案长于通过社会活动发现谁可能帮助你以及同样重要的谁可能冷落你。

换句话说,她的创业公司的所寻找的行为并不是购买行为(如同各种“社交”工具那样),而是实际社交行为。Werqit的计划是不仅着眼于帮助或合作的能力,也要着眼于意愿指标,以此创造“合作图表”。

意愿反映了影响何时、何人以及如何帮助的复杂的激励组合,也反映了潜在盟军或目标有多繁忙。(和在市场中一样,你需要考虑的不仅仅是你的目标,也要考虑谁在和你争夺目标的注意力。)意愿指标可以包括某人接触某个具体人物的频率、被要求(或不堪要求重负)帮助的频率、他们所接受的要求的类型、他们参与和谁的什么话题;以及他们提供了何种帮助。

Werqit使用这些指标找出在你的人脉网络中谁有可能在某个特定任务或目标上最有帮助,你可以把他们列入盟军名单。接着,Werqit帮助你找出定位于谁来实现目标——可以是为创业公司找融资、为自己找工作、销售你的产品、出版你的书或任何你可以定义的东西(包括众包收集)。

这项服务(目前还处在贝塔版阶段)并不是一项应用;它是一套全功能工作流工具,使用机器学习长期改进。它的假设是帮助意愿的影响因素不但在于人际关系,还在于人际关系的种类以及需求者构造明确具体的要求的能力。显然,Werqit既是对LinkedIn的直白致敬(以及补充!),也是LinkedIn只是部分涉足的领域的竞争对手。LinkedIn提供“引见”工作流,但Werqit包括具体任务模板和组织好的合作图表以便找到盟军。

当前,Werqit依赖于它能从公共数据和用户本人的Facebook、Twitter和LinkedIn互动中所抓取的信息。假以时日,它将开发出自己的用户数据库。

我第一次发现这种新工具:它的创造者明白问题不仅仅在于找对人;而在于通过正确的过程成功地在这些人的帮助下完成具体任务。

Fake news or real views Learn More

就拿我自己与安德森的互动来说吧。我经常建议不经引见就接近我的人应该从认识他们的人开始,而不是从他们想认识的陌生人开始。

即使在会议上,这也是一个好建议。我的朋友在他的20人小团体中只和两人说上了话,这或许是种幸运。Werqit公司的安德森知道,最有效的引见是通过他人进行。