评分卡常见错误：九个陷阱，按影响排序

评分卡常见错误有九种，它们有同一个根源：都是预算和校准的失败，而不是才华的失败。先数清内容，不讨好任何人，只用一个量表，冻结选项，上线后去看结果。

评分卡常见错误，按它们咬人的顺序

没人是因为写不出问题而在评分卡上失败的。他们失败，是因为第一个问题之前做的决定，和最后一个问题之后跳过的习惯。 这是好消息。预算和校准都是流程性的。在你写下任何东西之前，两者就都在你手里。你不需要更多才华。你需要避开九个具体的评分卡错误。

我按它们出现的时间分了组，因为那是你还能做点什么的时候。有些在你写下第一个字之前就决定了。有些发生在制作中途。有些只有真人到来之后才显现。

第一个问题之前犯的错

一：先选结构，后算内容预算。这是经典。你选了八个维度和七个级别，因为这样感觉周全。那是五十六段要写的文字。你会放弃，而且会在做完所有问题之后放弃。

修复是一道算术。维度乘以级别，就是你的格子数，每个格子需要一段文字加大约四个行动。五乘五是二十五个格子，大约一个月的晚上。先把这个算出来，再选你愿意写完的网格。如何制作评分卡走了一遍完整的工作顺序。

二：只测量不给建议。指南统计过一份在线评分卡，有一百四十五个问题，推荐行动为零。它精确地说出你站在哪里，对该做什么却只字不提。它之所以有诱惑力，是因为测量感觉严谨。但测量是任何人都能定下来的算术。建议才是你在卖的东西。

解药很直白。在你写问题之前，先为每个结果写好跟进。如果两个结果会收到同一封邮件，你的结果就比你以为的少一个。而写作本身，是如何写评分卡行动方案的主题。

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制作中犯的错

三：讨好所有人。你会希望大多数人得到一个让人安心的结果。感觉很大方。却是致命的。一个不可能让人不舒服的结果，不会产生紧迫感，也没有可信度，而值得拥有的那些人几秒钟就能看出来。确保至少有一个结果，告诉某人一件真实却不想听的事。

四：混用量表。真实的工具用的要么是零到四，要么是零、二十五、五十、七十五、一百，没有任何东西强制其中一种。把一个得一百分的是非题放进第一种，它会悄悄占据几乎整个维度。改成在你自己的量表上写成两个选项的问题。整件事选一个量表并写下来，因为没有任何东西会替你记录这个选择。

一个相关的陷阱：一个问题的最高分，是由它最高的选项推导出来的。没人把它填进去。所以给一个在线的问题加一个更好的选项，会悄悄拉低所有人在这个问题上的分数。权重也有同一种意外：它们是比例，给一个维度加问题并不会让它分量更重。如何给评分卡问题设置权重是完整的故事。

五：用等级而不是身份。“五级中的第二级”记不住，转发不了，落到你的收件箱里也没用。对比一下姓名、分数和“半成品”，它让你一眼就知道一切。等级会引来争论。身份会引来认同。没人转发一个级别。人们会转发“看来我是‘被困的创始人’”。

六：相接的界限。把档位写成零到三十，然后三十点零一到五十。如果你写成三十到五十，恰好三十分的分数会匹配两次，赢家是排序的巧合。每次编辑，都要检查你的级别是不是从零到一百严丝合缝。

上线后出现的错

七：在上线的评分卡上编辑选项。编辑一个问题，通常会销毁并用新的标识重新创建它的选项。翻译是挂在这些标识上的，而做到一半的人手里拿的还是旧的。所以改一个错别字，就可能让每一个翻译失去归属，并让某人的分数归零。没有任何东西会警告你。

规则很好记。问题的措辞可以放心编辑。选项的措辞不行。上线后改选项，是工具的新版本，不是编辑。

八：从不校准。如果百分之八十的人落在一个级别，错的是切分点，不是答题者。修复是算术，但前提是你去看。读答案、跨度、结果的分布和最弱的维度。如何校准评分卡给了你那个循环。

九：结果没人在听。这是最常见的无声失败。打标签是有效的。规则触发了。可另一头什么都不存在。没有报错。它只会看起来像安静的一周。大多数校验器检查的是从规则到结果，从不检查从结果到规则，所以一个没人在听的结果，在结构上是看不见的。任何改名之后，自己去检查。

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这些评分卡常见错误里，哪个是你的？

诚实地面对你所处的位置。你还能避开的错误，取决于阶段。

• 还没写过一个问题？错误一和二是你能预防的。算总账，写跟进。
• 制作到一半？检查三到六。看量表、名字、界限，以及有没有哪个结果在讨好。
• 已经上线？七到九是要去找的。并记住没有任何东西会重新计算这条规则：把编辑攒成一批，标上日期，别跨过一次编辑去读趋势。

九个错误底下的规律都一样。它们是预算和校准的失败，不是才华的失败。这让它们很无聊，而无聊正是你想要的，因为无聊的问题有清单。

有一个限制是任何清单都覆盖不了的。评分卡无法对一个没人遇到的问题制造担忧。如果你的人本来就不担心这个主题，你会得到完成数，却得不到对话。在你花任何一个晚上之前，先测试这一点。

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为什么最用心的评分卡，用得最少

指南的数据里有一个规律，应该改变你花时间的方式。在九份在线评分卡里，投入和使用完全呈负相关。做得最严谨的那份，有五个维度、一百一十个推荐行动和八种语言。它被做过零次。被做得最多的那份什么都没有，连结果分档都没有，所以每个做完的人都得不到结论。

读两遍。它不是说严谨不好。它是说，倾注在工具上的力气，是让人觉得在干活的那部分，而它不是。真正的工作是结论、建议和跟进，然后去看发生了什么。

对独立运营者来说，这是一种解脱。你不需要最聪明的模型。你需要一份说真话的评分卡，把人分进你会区别对待的几组，并且上线后有人去看。避开这些评分卡错误，把你的晚上花在该花的地方。

在你再建任何东西之前，一个实用的检验：你能不能用一句话，分别描述你会对每个结果里的人说什么？如果不能，不管问题清单看起来多好，这份评分卡都还没准备好被建造。如果能，你就已经握有最要紧的部分。问题是便宜的那一半，其余的定下来之后，它们会很快完成。

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常见问题

最常见的评分卡错误是什么？

让一个结果没人在听，是最常见的无声失败，因为没有报错，看起来就像安静的一周。上线之前，最常见的是在算清需要写多少内容之前就选了结构。

评分卡做得很长是个错误吗？

本身不是，但规模应该和用途匹配。真实的工具扎堆在免费的二十到二十九个问题，和收费的一百二十五到一百四十五个问题。中间的规模，作为赠品太长，作为收费产品又太薄。

上线后犯的错还能修吗？

有些可以。界限和校准可以移动。选项编辑危险得多，因为它们会弄坏翻译，并改变之前所有人的量表。在引流之前调好，之后把改动攒成一批。

我怎么避免犯这些错误？

在三个时间点过一遍清单：写问题之前、制作中，以及前五十来份完成数之后。这些错误大多是流程性的，所以一套简短的例行检查几乎能抓住全部。

完整的方法和清单都在《评分卡手册》里，这是一份免费的28页手册。