1. 數據呈現

1.1. 數據自己會説話，但事實並非如此

• 1.1.1. 數據不會説話，當然更不能解釋它對你的業務有何意義

• 1.1.2. 數據自己不會説話，必須由你讓它説話

1.2. 在最好的情況下，數據導向的演示文稿能夠促進交互，豐富討論，得出優質決策

1.3. TOP-T框架，這是一種數據向幻燈片的製作思路

• 1.3.1. 能確保你全面涵蓋優秀演示的要素，讓你的內容與受眾的思維處理模式相契合

• 1.3.2. 明託金字塔是在宏觀層面制定溝通的整體結構，TOP-T框架則是一款微觀層面的工具，針對的是如何講述一次演示中的一張幻燈片

1.4. 哪怕他們和你共處一室，哪怕他們在盯着你，那也不能保證他們在用心聽

2. TOP-T框架

2.1. 運用TOP-T框架，減輕受眾的認知負荷，讓演示更加清晰，也能讓你少花時間準備

2.2. TOP-T框架包括四個發言要素，受眾在處理每張數據幻燈片時都需要它們：話題、導引、要點、過渡

2.3. 話題(Topic)

• 2.3.1. 用兩三個詞介紹幻燈片的話題

• 2.3.2. 話題是簡要描述幻燈片顯示的數據類型

• 2.3.3. 話題應該言簡意賅，不要直接跳到結論

• 2.3.4. 要聚焦於數據呈現的內容，而非“如圖所示”

• 2.3.4.1. 要讓受眾聚焦於底層數據，而非數據可視化

2.4. 導引(Orient)

• 2.4.1. 向受眾講解數據圖中的每一個編碼，包括座標軸、數據、分析、縮寫、方法、計算過程

• 2.4.2. 導引受眾指的是，向受眾説明數據幻燈片上的每一個編碼

• 2.4.3. 完整導引有助於受眾理解數據圖，進而認同你的結論

• 2.4.4. 導引過多是有可能發生的，但導引不足才是壓倒性的常態

• 2.4.4.1. 由於知識詛咒的作用，你容易對受眾的體驗視而不見

• 2.4.5. 你考慮圖中數據的時間比受眾長得多

• 2.4.5.1. 要給他們消化處理的時間

• 2.4.6. 在導引環節，要考慮如何講述和闡釋數據圖中的每一個元素

• 2.4.6.1. 心裏要有一張自查表，表中涵蓋了圖中的所有元素

• 2.4.7. 誤區是要麼是導引時間太短，要麼是完全跳過導引，不給受眾理解數據圖的時間，直接得出要點

• 2.4.8. 效果好的跡象

• 2.4.9. 效果好的跡象是受眾提問都在預料之內，而且切題

• 2.4.10. 受眾提出偏題的問題，或者對結論提出意料之外的反駁，這都表明你需要強化導引

• 2.4.11. 跳過導引會讓受眾暈頭轉向

• 2.4.11.1. 受眾無法同時處理相互衝突的視覺和聽覺信息

• 2.4.11.2. 演示者蒙受着知識的詛咒，回想不起自己不熟悉數據時的感受

• 2.4.12. 導引，導引，還是導引

2.5. 要點(Point)

• 2.5.1. 介紹數據圖的要點

• 2.5.2. 要點也應該是幻燈片的提要

• 2.5.3. 要點是這批受眾為什麼需要理解這些數據的原因

• 2.5.4. 明確表示了數據呈現的內容

• 2.5.5. 理想情況下，它是對數據圖意義的簡要説明

• 2.5.6. 誤區是要點超出了幻燈片中的數據範圍

• 2.5.7. 效果好的跡象是受眾贊同你給出的要點，直接開始討論數據的意義與後續行動

• 2.5.8. 不要妄言“圖中表明”

• 2.5.8.1. 不要説“圖中表明”​，更不要説它的加強版“圖中清楚地表明”

2.6. 過渡(Transition)

• 2.6.1. 説明這張幻燈片與下張幻燈片的內容聯繫

• 2.6.1.1. 過渡清晰

• 2.6.2. 有效過渡會講好故事，將每張幻燈片串聯起來，置於演示整體的語境下

• 2.6.3. 過渡句的作用是將當前幻燈片與下一張幻燈片連起來，應該放在切幻燈片之前説

• 2.6.4. 常用的過渡句

• 2.6.4.1. 時間變換：這是第三季度的成果。到了第四季度，我們發現……

• 2.6.4.2. 流程步驟：分揀錯誤往往會在下一步造成更大的混亂，也就是裝箱……

• 2.6.4.3. 對另一個羣體做同一種分析：重度用户使用產品的方式不同於輕度用户……

• 2.6.4.4. 對同一個羣體做另一種分析：新客和回頭客可能在一天的同一時間下單，但購買的產品大不相同……

• 2.6.4.5. 鏡頭拉近：第四季度的表現最好，但當我們看分月情況時，圖形就是另一番模樣了……

• 2.6.4.6. 鏡頭拉遠：我們在加州發現的銷量表現不能反映整個西海岸……

• 2.6.5. 誤區是切到下一張幻燈片之前不做過渡，或者過渡不清晰

• 2.6.6. 效果好的跡象是受眾提問為下一張幻燈片做好了鋪墊

• 2.6.6.1. 表明你講的故事清晰有邏輯

• 2.6.7. 一張圖當一張幻燈片來講

2.7. 不要語出驚人

• 2.7.1. 説完要點後，受眾應當覺得：​“果然如此！數據明顯就是這個意思。​”

2.8. 選好切入點

2.9. 考慮無聲導引

• 2.9.1. 如果數據圖設計得特別好，受眾也熟悉數據，那可以考慮無聲導引

• 2.9.2. 你不用專門説話導引，而是過渡結束後，心裏慢慢數到五，然後給出要點

• 2.9.3. 數據圖設計優良，要點清晰突出

• 2.9.4. 圖中的所有數據選項都在幻燈片內做了解釋

• 2.9.5. 字體大小和數據密度匹配環境

• 2.9.6. 每一名受眾都熟悉所用的數據圖類型

3. 反對意見

3.1. 每名溝通者終究都會遇到受眾的反對

3.2. 反對有建設性意義

• 3.2.1. 眾之所以會質疑溝通者，是因為他們接受的教育就是如此

• 3.2.2. 幾乎所有學科的高等教育都會培養批判性評估他人數據和論證的能力

• 3.2.3. 溝通者相信，提問少代表講得好，數據多能減少受眾的反對意見

• 3.2.4. 要調整心態，將受眾的反對視為獨特的機遇，受眾的專注力可資利用

3.3. 反對是可以預測的

• 3.3.1. 要想理解受眾會對描述既有現象或預測未來現象的分析做出什麼反應，你就必須明白受眾經歷了怎樣的變化，面對新信息又會做出什麼反應

3.4. 比率變化比數值變化更容易引發反應

• 3.4.1. 比率變化比數值變化更容易引發反應

• 3.4.2. 沒有變化就不可能有反應

• 3.4.3. 要理解受眾的反應，你就必須明白什麼是變化

• 3.4.4. 明白了受眾會對比率變化做出反應，你就能明白受眾會對你的分析作何反應

• 3.4.5. 噪聲會淹沒真實變化

3.5. 內在預期變化比外部世界變化更容易引起反應

• 3.5.1. 相比於證實自己先前想法的信息，人們會對挑戰自身世界觀的信息做出更強烈的反應

• 3.5.2. 心智模型概念與證真偏誤有助於解釋這種反應

• 3.5.3. 心智模型是對世界的簡化認識，每個人的腦子裏都有

• 3.5.3.1. 大腦用這種模型來解釋為什麼特定的原因會產生特定的結果，預測未來可能會發生什麼

3.6. 用受眾混淆矩陣預測反對意見

• 3.6.1. 受眾混淆矩陣是一個2×2的矩陣，體現了受眾對變化的感知和原有預期

• 3.6.2. 藉助這個模型，你可以預測受眾會提出什麼反駁，並做出更有效的應對

• 3.6.3. 預期無變化，觀測無變化

• 3.6.3.1. 受眾提出的問題很少

• 3.6.3.2. 不要細節太多，或者講的時間太長

• 3.6.4. 預期有變化，觀測有變化

• 3.6.4.1. 如果變化是正面的，受眾會立即開始討論後續步驟

• 3.6.4.2. 如果受眾想要討論操作方案的話，不要花大量時間介紹數據

• 3.6.5. 預期無變化，觀測有變化

• 3.6.5.1. 受眾想要採取行動，而且可能對如何行動有強烈分歧

• 3.6.5.2. 要專注於解釋發生了什麼，但也要準備好解釋數據意味着組織應該採取什麼行動

• 3.6.5.3. 不要直接進入分析

>  3.6.5.3.1. 要站在受眾一邊，與他們感同身受

• 3.6.6. 預期有變化，觀測無變化

• 3.6.6.1. 受眾會對數據、分析和決策提出疑問，還會提出很多以“你有沒有考慮過……”開頭的問題，強烈暗示你本來應該考慮到

• 3.6.6.2. 要提醒受眾，當初做決策時有哪些事情是已知的，推理過程是怎樣的

• 3.6.6.3. 受眾質疑時，不要混淆視聽，也不要開啓自衞模式

• 3.6.6.4. 當受眾還在問責的時候，不要提出揣測

• 3.6.6.5. 不要低估這種情況對受眾造成的沮喪情緒

• 3.6.7. 因為受眾的反應取決於預期，所以預期變化有多快，反應變化就有多快

• 3.6.8. 與所有心智模型一樣，框架對現實進行了簡化，使其更加清晰

• 3.6.8.1. 受眾混淆矩陣將受眾的反應和數據簡化為有變化和沒有變化二選一

3.7. 用受眾混淆矩陣來制定溝通方案

• 3.7.1. 溝通是一個持續的過程

3.8. 反對是可以化解的

• 3.8.1. 反駁為演示者帶來了取信於受眾的獨特機會

• 3.8.2. 如果你表現出當場理解並解決受眾需求的能力，那就表明你思慮周全，從而提高你的分析的可信度

• 3.8.3. 最重要的因素就是看你是否有備而來

• 3.8.4. 任何把控受眾的技法，都無法替代周密準備以及對分析的深入理解

• 3.8.5. 儘管迴應的內容可能是決定受眾反應的最重要因素，但它並非唯一因素

3.9. （永遠）不要有防備心理

• 3.9.1. 人覺得自己遭受攻擊，就會產生防備心

• 3.9.2. 要避免防備心，就要放下頭腦和身體傳來的強烈信號，即受眾的提問是威脅

• 3.9.3. 出發點應該是受眾心懷善意，只是想要澄清內容，哪怕他們的語氣聽起來不像

• 3.9.3.1. 你只要這樣想和迴應，受眾就真的會成為這樣

3.10. 承認受眾的情緒

• 3.10.1. 面對帶有敵意的質問，要説明並承認話語背後的情緒，從而將受眾拉回到事實上

• 3.10.2. 學會情緒識別是一項需要練習的技能

• 3.10.3. 當情緒是相互的時候，你可以與受眾建立連接

3.11. 提醒受眾當初知道的情況

• 3.11.1. 不要為之前的錯誤判斷開脱，而要聚焦於新數據如何改變了你的認知，讓我們能在未來做出更好的決策

3.12. 講解數據變化對決策變化的影響

• 3.12.1. 在商業語境中，數據是為了指導決策

• 3.12.2. 為了化解針對你的分析的質疑，要將受眾的關注點拉回到他們需要做出的決策上，向他們展示改變決策需要獲得相當離譜的數據，或者做出不切實際的預設

• 3.12.3. 不同決策適用的標準不同

• 3.12.3.1. 區別就在於數據會影響到什麼決策

• 3.12.4. 對任何領域的領導者來説，明白哪些信息對決策有重要意義都是一項關鍵技能

3.13. 反對意味着重視

• 3.13.1. 能確認受眾認真聽的方法不多，這就是其中一種

3.14. 任何把控受眾的技法，都無法替代周密準備以及對分析的深入理解