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用戶在應用市場的評分評論對于關鍵詞排名、榜單排名等都有很大影響，并且是用戶評判一個產品的主要參考依據，因此提升評分、增加好評是增長工作的重要一環。那我們該如何通過產品策劃的力量，讓用戶主動為產品獻出五星好評呢?

一、用戶的范圍——Who

首先，我們要對用戶進行過濾。站在用戶的角度，首先一定是要有所體驗，才會對產品有自己的判斷，在這個基礎上我們才可以去進行引導。因此，我們要定義好評引導的覆蓋人群。

比如我提供一個思路：

用戶愿意留存下來多次使用，那大概率上他對我們的產品會比較認可，故我們設定條件：t天內登錄過n次的用戶才會觸發好評引導，如此一來我們可以基本過濾掉非活躍用戶和新用戶。

二、合適的場景——Where&When

在設定了用戶范圍之后，在什么場景出現引導很大程度上決定了最終的效果。

場景分為“場”和“景”——也就是我們在什么位置、什么情景下引導？

1. 引導位置

對于位置，業界廣泛采用的都是屏幕中央的彈窗，也有案例是插入feed流內（如下圖）。

經過評估發現：feed流內嵌入的方式雖然降低了打擾，但較難控制出現時機且需要用戶主動觸發，而彈窗雖然粗暴但若安排合適效果是最好的，故還是推薦采用彈窗的形式。

2. 引導情景

至于情景，首先我們的目的是讓用戶打好評，所以要在用戶最爽的時刻進行引導。于是，我們可以挖掘出所有用戶可能會感到爽的情景，比如：Tinder會在你配對成功的欣喜瞬間彈出引導（當時的我正沉浸于第一次配對成功的驚喜中，于是很自然地給了個好評）。

這里在不同的產品形態下會有不同的情況，我舉幾個較為通用的例子：

1. 用戶進行分享（分享是衡量內容質量和用戶活躍的重要指標，用戶愿意分享往往說明得到了滿足）；
2. 用戶得到獎勵（例如等級提升、獲得禮物等，同樣是一個情緒上的爽點）；
3. 用戶主動多次發布內容（側面說明用戶對社區氛圍和產品本身認可）。

在情景的基礎上，具體的引導時機也需要注意。由于引導是強有力的阻斷式彈窗，所以我們不能使用戶的正常操作受到影響，也就是不能阻斷用戶的操作鏈路，而是需要見縫插針。

比如分享的鏈路是：點擊分享——選擇分享渠道——跳轉到相應頁面——進行分享（有可能在這里就結束了，用戶不再回到App內）——回到App。如果用戶分享后回到了App，那就已經經歷了一個完整的鏈路，這時候我們給他彈窗既不會阻斷任何操作，又比較自然。

這里舉一個bad case：

下廚房在點擊進入App時，就會立即出現好評引導彈窗。用戶點開菜譜App，通常是需要做菜卻不知道怎么做，首先這個情景下用戶的時間是很寶貴的，其次一進入App就彈出好評引導非常生硬，用戶完全沒有理由去給你好評。

我提供一個場景建議：用戶根據菜譜學做了一道菜，酒足飯飽后躺在沙發上把美美的作品圖片上傳到菜譜的分享區，這個時候用戶是滿足的且有了分享的欲望，此時出現引導更容易獲得用戶認可。

三、引導的設計——What

雖然我們已經確定了引導的面向人群、出現場景，但在引導的設計上還有一些功夫可以做。

這里的設計包括兩點：引導形式、文案和設計。

1. 引導形式

在引導形式上，是直接詢問用戶是否愿意給好評呢，還是同時提供吐槽的機會？畢竟雖然精心設計了用戶范圍和觸發場景，但無法保證所有用戶都是滿意的。

這里還可以耍一點小心機，先內置一個打分系統，在用戶打出低星時，表達歉意并給出反饋入口，在打高分時再請用戶前往應用市場給好評，講差評消滅在App內部。

比如：之前我們的產品評分已達到4.5分，所以我們需要更多的5星好評才能繼續提升評分，所以我雞賊地設定為當用戶給出5星時，才會給跳轉應用市場的提示及入口。

2. 文案和設計

文案和設計也會影響到用戶感知和最終效果。

文案可以正經，也可以是賣萌或是祈求，如果是海外產品還要考慮不同的語言習慣（比如：東南亞用戶會喜歡emoji表情），這里需要結合實際用戶群體定制。

在設計上，需要和設計師配合。比如下圖，是用emoji表情代替了評星，活潑生動的畫面讓人耳目一新。

四、頻控策略

這里再次點名批評下廚房，我至少拒絕過五次評分邀請，但每次打開他還是孜孜不倦地彈出彈窗請我評分。作為一個用戶，我對如此粗暴無理的做法非常厭惡，而對于產品而言如此操作非但沒有達到目的還極大影響了用戶體驗。

所以，在完成所有設計之后，我們需要對好評引導加上頻控。

• 對于已經給出好評或反饋意見的用戶，我們已經達到了我們的目的，用戶也配合了我們，自然不應該再次打擾。
• 對于不愿意給出意見的用戶，我們也要充分尊重用戶的意愿。具體做法可以是加上一個“不再彈出”的選項，也可以是在用戶拒絕或關閉后，在同一個版本內或一段時間內不再出現引導，待產品體驗有很大提升后再找機會請求用戶。

原本好評引導就是我們請求用戶完成的行為，需要用戶的幫助和配合，千萬不能因為這個引導反而傷害了用戶感情。

五、其他注意點

1. 自然引導

有少數產品會給出一些獎勵來吸引用戶給好評。

首先，不建議用這種方式促進好評。一是我們無法獲取到用戶真實的評價情況用于判斷，二是我認為好評引導應該是一個自然的行為，只是我們在合適的時機去引導用戶促成行為。

其次，可能有違規風險。比如對于出海產品，Google Play就有嚴格的規定，不允許強制、利誘用戶給好評，違規可能會導致產品被下架。

2. 數據統計

在設計完整個好評引導策略后，我們最好將數據埋點做得更細致些，具體到每個觸發條件下。

如此一來，我們可以很方便地看到不同條件下的引導效果并進行后續調整。若某條件下的引導效果非常好，我們可以嘗試放寬限制以獲取更多好評；若某條件下的引導轉化效果很差，那我們需要衡量在這個條件下是對用戶的打擾更多，是否需要保留。

最后附上本文的Mindmap作為結束：

本文由 @dearxy 原創發布于人人都是產品經理，未經許可，禁止轉載。

題圖來自Unsplash，基于CC0協議