“兩害相權取其輕”，面對確定的損失和“賭一把”將損失降到最低之間，多數人會選擇“賭一把”。

為什么面對損失，人們似乎更偏向于冒險？

因為多數人一旦處于虧損狀態時，會極不甘心，寧愿承受潛在的更大的風險來賭一把。這種非理性的堅持背后，可以用「損失厭惡」心理來解釋。

一、人性的本能：趨利避害

趨利避害是生物的本能，也是人性的本能?！笓p失厭惡」可以說是在人性本能的驅使下誕生的。百度百科這樣解釋「損失厭惡」：人們面對同樣數量的收益和損失時，認為損失更加令他們難以忍受。同量的損失帶來的負效用為同量收益的正效用的2.5倍。

簡單來說，「損失厭惡」反映出人們的風險偏好并不是一致，當涉及的是收益時，人們表現為風險厭惡；當涉及的是損失時，人們則表現為風險尋求。

例如，國人熱衷于打麻將，而我們會發現，讓一個贏了200塊的人不玩，貌似比較容易；反之，很難讓一個輸了200塊的人不玩。

商業社會中，我們比較熟悉的就是炒股了，股神巴菲特一直強調他的投資理念很簡單：“買進一支好股票，不要輕易拋出，你只要等著股價上漲就好啦！行情下跌時不要過于恐慌，股市大漲時不要過于貪婪，就已賺到相當高的回報?！?/p>

但是顯然，絕大多數的人面對損失無法做出這種更為明智的選擇。

除此之外，「損失厭惡」心理同樣會在不知不覺中滲透到銷售工作中，影響著我們的決策。

二、從數據中發現真相

什么是客戶意向判斷？

在某CRM系統中有一個功能——銷售在錄入完行動紀錄之后，AI智能引擎會根據行動內容的文字自動判斷該客戶的意向，分為：

• 正向：客戶跟進順利進行；
• 負向：客戶跟進遇到困難；
• 模糊：目前沒有明顯推動或者變化。

當然，AI本身就是以大量的數據作為基礎，我們從系統中隨機抽取了30萬條行動數據，結果顯示，在30萬條數據中，負意向占比5%，正意向占比33%，模糊意向占比61%。

從正向與負向的數據對比中，可以明顯看出，銷售對于跟進行動的主觀判斷更偏向于積極的情緒；再比較模糊意向，可以看出多數銷售面對困難，更偏于保守記錄。

行動記錄本質上已經可以反映出銷售后期采取的行動。

例如，銷售在CRM系統內記錄行動：之前和客戶聊的挺好的，但最近總是說忙，提出再去拜訪被拒絕，下周再看看。

這條記錄實際上就是典型的【負面意向】，其實在跟進中已經出現了問題，但銷售最終采取的卻是【拖延】戰略。

另外，我們再根據實際經驗做分析，軟件行業數據顯示實際簽約率不足10%，大多數行業的簽約率在3%-5%，也就是說，銷售在實際跟單中的遇到困難其實占了很大比例，負反饋幾乎可以高達90%。

在經驗上，我們可以認為負意向應該遠遠大于正意向。

但是，對比 AI 引擎統計出的正、負意向數據，高達6倍的差距從哪里來？

不排除存在這樣兩種可能：

1. 銷售把大量的負面信息隱藏了，轉移到61%的模糊意向中。
2. 銷售早已在潛意識中過濾了部分風險，以積極的態度去記錄行動。

看來，銷售要讀懂自己會比讀懂客戶更難。

三、暴露問題才能解決問題

銷售在跟單過程中，到底是如何受「損失厭惡」心理影響的？

舉個例子，銷售A在某個客戶身上花了很多時間與精力，但后期跟進并不順利，涉及到可能面臨的損失，銷售A更愿意相信該客戶還存在簽約的可能（其實是不甘心），以賭一把的心態繼續苦苦糾纏于該客戶。

這看似符合邏輯的行為，其實是非常不明智的。

前期投入的時間與精力屬于沉沒成本，銷售繼續耗下去只會浪費更多時間與精力，不如去尋找別的客戶。

面對這種情況，正確的處理方式從正確的記錄客戶的負面反饋開始，將問題暴露出來，積極尋求組織上的支持，正視問題才是解決問題的開始。

再如，受「損失厭惡」心理的影響，很多銷售低估了自己的能力范圍。在恰好完成了當月業績之后，很少會有銷售會繼續拼命，之所以會松懈下工作熱情，不是真的沒有客戶了，也不是銷售累了，而是該銷售在為下個月的業績考慮，如果能留下客戶到下月簽單，無疑可以降低下月業績壓力，屬于風險規避。

從企業整體盈利來看，老板肯定不希望銷售如此。遇到這種情況下，需要【伯樂型】的管理者去發現這類隱藏能力的員工，并制定出更為合理的激勵規則來引導銷售發揮最大的潛能與干勁。

四、小結

人類不是機器人，遠沒有我們想象中理性。

銷售客戶管理中存在很多問題等待我們去發現，看似與客戶平常的交往背后，「損失厭惡」心理卻在無形中影響著銷售決策，而我們可能從未發現自己的不理智行為，在大數據的基礎上，AI智能引擎為站在更客觀的角度去發現問題創造了可能。

是時候直面危機！

最后，借用丹尼爾·尼卡曼在《思考，快與慢》一書中對「損失厭惡」的正解：“積極和消極的期盼或體驗之間的力量不對稱狀況由來已久，將各種威脅當成“危” 而不是”機” 的有機體的存活和繁殖的概率更大?！?/b>