让我们看一个另外的例子。在这个例子中，你的说服目标是一群人。假设你拥有一家名叫“得力小馆”的快餐店，你想让你的顾客向自己的朋友推荐得力小馆。
让我们以前面提到的方式开始。列出一个人们最可能推荐得力小馆的原因。仔细分析其中原因。收集他人的最佳推测。了解别人在“为什么”这一问题上做了哪些研究，但不要采用那些直接询问的研究。
经过一番背景工作之后（市场研究人员称之为“次级研究”），对人们为何会向朋友推荐得力小馆你获得了六个假设：（1）食品质量特别好；（2）价格实惠；（3）员工素质高；（4）员工态度亲切；（5）食品种类多；（6）送餐速度快。
你通过调查询问了100名顾客对以上假设的看法，并问他们将得力小馆推荐给朋友的可能性有多高。幸运的是，你所做的六个假设都是成立的。事实上你店里的员工做的还更好一点。负责调查的人还请顾客按选择快餐店时对这些事项的在意程度由高到低为其评分。结果也很有参考价值。
顾客们认为，他们选择快餐店时最重要的标准分别是“食品质量好”和“价格实惠”。然而，如果你根据这两点来推测顾客向朋友推荐得力小馆的几率，效果将十分有限。而如果仅根据“员工亲切”或“员工素质高”来推断顾客向朋友推荐你的饭店的几率，你的推测就会准确很多。
报告重要性，即人们声称他们看重的事项，与他们向朋友推荐得力小馆时真正提及的事项是很不一样的。
这种现象很普遍。当有意识地列举重要事项时，人们会给出听起来最合理的答案。但真正影响人们偏好的往往是与经验有关的事项，如员工友好度等等。
当然，人们也很关心食品质量和价格。但人们能想到的其他快餐店也许跟得力小馆一样质优价廉，这些方面的微弱差异也不是人们是否向朋友推荐得力小馆的决定因素。
我们都知道，如果顾客对得力小馆在某些方面评价较高且表示愿意向朋友们推荐它，并不意味着他们真的会推荐。关联并不代表结果。但如果一项评价缺乏与结果的关联性，则明显说明它几乎没有说服力。以此为标准，你可以剔除那些不起作用的评价。
分析一下那些能决定目标群体是否会采取你期待的行为的评价。如果一项评价与目标的行为无关，这项评价就无法触发你期待的行为。
我们以“送餐速度”为例来看。如果有下列情形之一，送餐速度与人们向朋友推荐得力小馆的行为之间就不存在联系。
1.这一评价本身并不重要。如果不论人们觉得送餐速度是快还是慢，他们向别人推荐得力小馆的几率都一样的话，说明这个评价无足轻重。
2.没有人持这一评价或与之相反的评价。如果几乎无人提及送餐速度很快，或所有人都说送餐速度很快，那么这一评价无法解释为何只有一部分人愿意推荐得力小馆，而另一部分人则无意推荐它。
3.这一评价与目标群体的推荐几率之间有更为复杂的关系。如果不论觉得送餐很快还是很慢的目标群体都愿意向朋友推荐它，而认为送餐不算快也不算慢的群体反而不愿意推荐它，说明送餐快慢与人们的推荐行为间存在着很复杂的关联。
不论上面的1、2或3哪种情形成立，送餐速度都不具有说服价值。因此我们可以以是否与期待行为缺乏关联性为标准，将与结果无关的评价划掉。
即便一项评价与顾客向朋友推荐得力小馆的行为有关，我们也需要对它进行进一步考察。这只是说明这一评价可能是顾客推荐快餐店的原因。你应该问问自己：
●评价行为与推荐行为是否由第三方变量引发？
●顾客的评价是否源自他的推荐行为？
●顾客是否受到光晕效应的影响？
如果调查采用的样本数量很小，并且这些样本中很多人还是快餐店员工的亲戚，那么他们很可能会夸这些员工态度亲切，并表示自己会向朋友推荐得力小馆。就是说，你看到的评价与推荐行为的关联中可能还存在着第三种变量：亲属关系。得力小馆的管理层稍作调查就应该能弄清楚调查真的是随机进行的，还是在员工知情且影响了样本选取工作的情况下进行的。
如果顾客认为快餐店员工态度亲切的评价是由他们向朋友推荐这一行为引发的，就说明调查中出现了因果倒置的情况。这种情况很少发生，但仍然值得注意。
如果我们喜欢一样事物，那么我们就会赋予它许多积极品质，那么我们并无证据支持这些品质。这就是“光晕效应”。如果只有一两项正面评价与顾客推荐得力小馆的行为有关，而其他的正面评价与此无关，那么光晕效应就不足以解释我们看到的行为。
认为得力小馆员工态度好、员工素质高的顾客向朋友推荐它的可能性更高。不管人们对食品质量和价格的评价如何，他们向朋友推荐得力小馆的几率高低都与之无关。但在既有条件下，员工态度和员工素质哪怕再高一点点，顾客向别人推荐得力小馆的几率也会增加许多。如果我们打算提高这家快餐店的声誉，该把重点放在哪里就再清楚不过了。
提高得力小馆知名度最有效的方法就是提高顾客对得力小馆员工友好度和素质高的评价。这个结论令人意想不到，但很有启迪性，而且真实。
接下来我们再通过一些例子来更清楚地说明如何发掘“为什么”这一问题背后的真实答案。