爆款的套路
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作者(澳)伯纳黛特·吉娃|译者:柳林
出版社四川人民
ISBN9787220114700
出版时间2019-12
装帧平装
开本其他
定价35元
货号1202814543
上书时间2024-06-28
商品详情
- 品相描述：全新
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作者简介
伯纳黛特？吉娃，商业创新和品牌营销领域的世界权威，曾出版五本关于营销和品牌故事的图书，均畅销一时，本书是其代表作。为世界众多著名企业和商业领袖提供咨询服务，在墨尔本、纽约以及世界各地均有广泛业务。
目录
\\\\\\\\\\\\\\\"引言
第一部分：什么阻碍了你
第二部分：从每日的领悟到突破性创新
第三部分：谁、什么，以及怎样
总结
预感日志？
致？谢？
出版后记
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内容摘要
\\\\\\\\\\\\\\\"爆款创意从哪里来？
大数据分析？头脑风暴会议？还是大规模调研客户需求？
更奏效的方法其实更简单，那就是跟随自己的直觉，从日常生活中领悟出来。
了不起的创想不会以冰冷的技术助产，而是隐藏在真实的生活和鲜活的生命中。任何人在好奇心、同理心和想象力的驱动下，都会用直觉感知到围绕在身边的灵感。从灵感到创意，这层窗户纸一点就破，你只需使用本书提供的“预感日志”，用四个步骤将灵感一一转化，爆款创意将一目了然。
本书提供了大量成功的案例和反思练习，帮助你不断完善自己的爆款创意生成工具箱，让你的每一天都充满创意。
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精彩内容
\\\\\\\\\\\\\\\"你知道的比你想象的多我相信直觉和灵感。我有时觉得自己是对的。我并不了解自己。
——阿尔伯特?爱因斯坦从小时候百科全书销售员到我居住的街区敲门到现在，似乎没有过去多长时间。他们提供灵活多样的付款方式，就是为了把厚厚的皮面多卷本百科全书销售给工薪阶层的父母。这些父母通常不知道书里写了什么，更不用说付钱购买了。当时只有9岁的我，对每一个推迟出现在新大英百科全书上的答案持怀疑态度。
1975年印上去的世界人口信息怎么可能在一年之后我读膝盖上那本厚厚的书时仍旧准确？
40年很快就过去了。iPhone仅问世十年就改变了一切。得益于互联网和数字媒体，维基百科和谷歌，我们用指尖瞬间获取的知识要比我们过去消费的多得多。
有人认为事实、图表和发现传达了全部的真相，并掌握着解锁未来所有机遇的钥匙。这种想法可以理解。新的数字工具和技术不仅向我们提供了有关我们和他人的周围世界的更多信息，也帮助我们增进了对自己的了解。我们甚至可以监控我们走的每一步、消耗的每一个卡路里。我们希望，如果能搜集足够的数据，我们就有能力改变我们想要改变的东西，而不用忍受对不确定性的恐惧。
我们能够轻易测算的数据，似乎会让我们更聪明，但我不得不说，它们并不总能让我们更明智。我们有许多行为和反应可以被观测和量化，但这些数据并不总能揭示我们为什么那样做。如果数据能做到这些，我们就有办法让人们停止吸烟、暴食、赌博和酗酒。科学家用来说服我们改变自身行为的健康数据并不一定真有什么效果。硬事实只讲述了事情的一部分。
评估创意的潜能时，数据并不能做什么。哪些数据预测出了谷歌、脸谱网、iPhone的需求量以及它们后来的成功？预测出柯达、黑莓、橙汁衰落的数据又在哪里？哪位分析师预见到美国过去五年杏仁奶的销量会增长250%？谁又能预料在大众文化中瑜伽裤会撼动牛仔裤的地位，发动一场运动服革命，并帮助全球运动服装市场在2019年扩张到1780亿美元？还有成人涂色书，2015年仅在美国就有1200万册售出——谁预见了这种席卷之势？
在预测创意的成败时，我们常常忘记我们只能使用过去和现在的信息做出判断或预测未来。我们不（能）知道那些我们得不到信息、没想过要测量、不确知的东西的意义何在。
我们渴求确定性，所以把越来越多的信任建立在数据之上。这种信任已经破裂，并被最近的政治事件击得粉碎。《纽约时报》的史蒂夫?洛尔（Steve?Lohr）?和娜塔莎?辛格（Natasha?Singer）指出，所有的数据（量很大）都显示希拉里?克林顿赢得2016年美国总统大选的概率是70%～99%。众所周知，由紧盯着每一个微小数据的专家做出的预测远称不上可信。洛尔和辛格写道：“那些越来越依赖数据、数据的价值以及用数据节省成本和赚取利润的行业正在发生深层的变革。”当然，他们也提醒我们：“数据科学是一种需要取舍的技术进步。它能发现我们以前不可能了解的东西，但也是一把钝刀，会砍掉背景和细节。”该论断已在2016年的总统选举中得到验证。预测人们说自己会选谁很容易，但要预测人们在心里会选谁就难得多了。
由于我们喜欢测量和量化，西方教育中充斥着标准化的测验。这些测验号称能揭示有关智力和未来潜力的真相——用具体的数值表示谁可能成功，谁又可能失败。我们从小就会因为知道正确答案而得到奖励。所以，我们学着给出正确答案。因为如果一直给出错误或者不能满足期待的答案，你就会在学校和之后的人生中陷入不利的境地。在这个考试分数最高就能获得最优评价的世界里，想上好大学、得到顶尖的职位、成为人生赢家，你最好要学会确证事实。于是我们就掉入了一个陷阱：不愿说出最难说出口的三个字——“不知道”。
将这种教育训练与前面讨论过的“只有他们能做到”的文化叙事结合在一起，我们就会发现另一个问题：如果我们不相信自己能够想出或评价好创意，如果我们认为创新和才华是给别人准备的，我们就会不由自主地更多地依赖数据。
这里有个显而易见的问题，那就是我们对于任何事情都不可能100%地确定，所以我们需要学会在不确定的情况下采取行动。
还有个问题不那么显而易见：我们越是仅仅依靠硬数据来发现真相，我们就越会丧失机会去培养自己内在的好奇心、发展自己的情商、激发自己的想象力。
知识和智慧并不必然是完全相同的东西。如果真像弗朗西斯?培根所说的“知识就是力量”，那么如何对发现的真相（我们的理解，以及由此产生的选择和行动）提问、从中学习、解读它们并采取行动，就是让我们无比强大的东西。在这个数据饱和（和过量）的世界里，数据和逻辑居于顶端，而直觉受到贬低。作家迈克尔?刘易斯（Michael?Lewis）描述了这种“不信任人类直觉而对算法俯首称臣的强大趋势”，而这种趋势正是以丹尼尔?卡尼曼和阿莫斯?特沃斯基为先驱的行为经济学研究带来的恶果。
这些科研证据让我们捡了芝麻丢了西瓜，无视直觉在开创性发现和创新中的重要作用。即便是在先用直觉构建假设，再用实验方法对其进行检验的科学界，情况也是一样。此外，正如凯西?奥尼尔（Cathy?O’Neil）在《算法霸权》（WeaponsofMathDestruction）中所说，算法的流行“有赖于人们对算法客观性的信念，但是，为数据经济提供动力的算法，建立在会犯错的人类所做出的选择之上”?。尽管如此，我们很少质疑相信事实的必要性，但却经常质疑从自身的观察和经验中收集的领悟。我们面临着这样的危险——更愿意从表面看问题，而不愿去调查和探索；更满足于证明，却更少地对发现持开放态度；更愿意消费而不是创造；更害怕不确定性，而不是开放地对待可能性。
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