永久免费av无码不卡在线观看,黄色A级毛片,亚洲欧美日韩尤物AⅤ一区

搜索

APP

起點課堂會員權(quán)益

職業(yè)體系課特權(quán)

線下行業(yè)大會特權(quán)

個人IP打造特權(quán)

30+門專項技能課

1300+專題課程

12場職場軟技能直播

12場求職輔導(dǎo)直播

12場專業(yè)技能直播

會員專屬社群

榮耀標(biāo)識

發(fā)布

注冊 | 登錄

如何從0到1設(shè)計電商評價產(chǎn)品？

電商產(chǎn)品經(jīng)理老王霸

2019-11-26

3 評論 11219 瀏覽 115 收藏

17 分鐘

擁有商品評價服務(wù)的電商網(wǎng)站，銷售量可平均提升18%。61%的消費者表示，自己在線上購買商品之前會先看相關(guān)評論。

——來自《全球廣告信任度調(diào)查報告》

我們經(jīng)常聽說某地方的特色產(chǎn)品或景色，如東北的豬肉燉粉條、武漢的熱干面、四川火鍋。你在沒有實際嘗過的時候，為什么也會很肯定地說這些地方的美食特別好，而且還會慕名而去呢？

這就是口碑，美食通過口口相傳的方式傳到了你的耳朵里。當(dāng)無數(shù)個人對你說這些美食很不錯的時候，你就會記住它，并會深信不疑！

在案例中，無數(shù)人對你說的過程就是現(xiàn)實中的評價模型。當(dāng)一種誰也不清楚怎么樣的食物擺在面前時，誰也不會輕易嘗試，同理可推斷線上0評論的商品為什么很難進行銷售冷啟動。

據(jù)調(diào)查顯示，隨著評價產(chǎn)品的逐漸成熟，大約61%的用戶在購買商品前會查看商品評價。2015年尼爾森發(fā)布的《全球廣告信任度調(diào)查報告》顯示，買家在線評論已經(jīng)成為用戶第二個最值得信任的品牌信息來源，有70%的全球用戶表示他們信任在線評論，并且這一數(shù)字在2020年內(nèi)的增長幅度將為15%。

用戶評價瀏覽分布如圖所示。在這些看評價的用戶中，有85.34%的用戶會查看所有的評價內(nèi)容，直接購買的用戶占比不到1%。而且，只看差評的用戶數(shù)量要比只看好評的用戶多5倍以上?？梢钥吹贸鰜恚u價對用戶購買轉(zhuǎn)化的影響是非常大的。

這就留給我們幾個課題：如何篩選出優(yōu)質(zhì)的評價？如何讓評價內(nèi)容驅(qū)使用戶下單？

人們都認(rèn)為好的產(chǎn)品，差的概率可能會很小。用戶的信任感不會因為商家天花爛墜的說明而增強，但是一個壞的評價可能會導(dǎo)致用戶的信任危機。

評價是一款內(nèi)容型產(chǎn)品，輸出文字、圖片或視頻等信息。評價鼓勵用戶輸出與商品主題一致的UGC內(nèi)容。社區(qū)、貼吧或者電商評價等任何內(nèi)容產(chǎn)品都需要有嚴(yán)格的審核機制。

一些比較敏感的話題是不允許出現(xiàn)在平臺上的。比如，商品的價格。很多用戶在看評價的時候不僅想看商品的質(zhì)量，還想知道性價比，但是一旦涉及價格因素，系統(tǒng)會通過詞語分析自動把價格脫敏處理，用****表示價格?？墒?，技術(shù)并不能把詞語和語境分析得那么透徹，仍會有遺漏。

一、評價的角色矩陣

第一類角色是處理評價用戶和商家問題的平臺運營，他是評價體系的管理者，負(fù)責(zé)平臺的內(nèi)容治理，是公眾的裁決者。

第二類角色是評價用戶，分為有資格的用戶和無資格的用戶。用戶只有在擁有這款商品后，才能對商品的好壞進行評判。有資格的用戶是購買過該商品的用戶，當(dāng)訂單確認(rèn)收貨后，系統(tǒng)會提示用戶進行評價。

很多用戶在網(wǎng)上都比較低調(diào)或者不愛發(fā)言，并沒有留下任何評價。從心理學(xué)角度分析，給出差評的用戶不需要引導(dǎo)就會回來評價。因為他心中有氣，需要用文字表達出來，讓其他買家看到商品不好的一面。

如果商品還不錯，卻仍然沒有評價，那么該怎么辦呢？解決這個問題的核心是如何吸引用戶發(fā)表評價，常見的辦法是通過權(quán)益勾子和產(chǎn)品上的交互引導(dǎo)用戶評價。

1. 產(chǎn)品引導(dǎo)

產(chǎn)品引導(dǎo)分為直接引導(dǎo)和間接引導(dǎo)，直接引導(dǎo)是指當(dāng)用戶確認(rèn)收貨后，跳轉(zhuǎn)鏈接把用戶直接引導(dǎo)到獨立評價頁面。

當(dāng)用戶退出直接引導(dǎo)頁面后，可以從訂單入口展示未評提示，用戶再次進入時評價頁后，可提交評價，這就是間接引導(dǎo)。

2. 評價有禮

平臺運營可以創(chuàng)建評價有禮的活動，設(shè)定活動周期，在該周期內(nèi)評價的用戶可以獲取一定的權(quán)益。具體的權(quán)益值需要商家進行補貼，平臺負(fù)責(zé)提供工具。

如果用戶仍然不評價，也沒有投訴行為，那么我們其實可以認(rèn)為這類用戶購買的商品還不錯，他們默認(rèn)給出好評。在產(chǎn)品策略上，我們只能盡量讓用戶輸出內(nèi)容，但是并不能讓所有用戶都按照我們的想法行事，用戶是有情感的人而不是無思考的機器。

第三類角色是商家。設(shè)定評價體系的目的是監(jiān)督商家，用好評鼓勵商家，用差評鞭策商家。所以，我們不希望商家自評或者破壞評價體系，但是部分商家為了提高好評率，做了很多“黑操作”。比如，好評返現(xiàn)。他們先把商品價格提高幾元，再進行售賣。用戶在收到貨的同時會收到好評返現(xiàn)的卡片，用戶給出好評后，截圖給商家，商家通過支付寶或微信私下進行返現(xiàn)操作。

這樣的行為會打破現(xiàn)有的評價秩序，實際上很多評價是通過刷評價的形式生成的，平臺對評價本身的思考是幫助用戶判斷商產(chǎn)品的質(zhì)量最后變成了“黃牛”的天堂。所以，平臺衍生出更多的內(nèi)容產(chǎn)品，如問答產(chǎn)品，這在下一節(jié)中介紹。

二、評價的產(chǎn)品設(shè)計思考

如圖是用戶的訪問路徑，在這條購買路徑上，我們能做哪些事情呢？

（1）前臺導(dǎo)購產(chǎn)品通過不同玩法的流量分發(fā)策略，幫助用戶找到自己喜歡的商品或店鋪。

（2）用戶打開商品詳情頁，查看商品介紹等信息，通過商品評價進一步了解商品內(nèi)容。

（3）當(dāng)用戶全面了解商品后，如果覺得符合自己心意，就將商品加入購物車，并下單購買。

（4）訂單配送到用戶地址，當(dāng)用戶在收到貨后，用戶可以主動確認(rèn)收貨或自動確認(rèn)收貨，系統(tǒng)需要主動引導(dǎo)用戶評價。

（5）如果用戶覺得商品不錯或者很差，在幾天內(nèi)仍然可以通過追評的方式對商品進行評價。

用戶心智變化模型如圖所示。用戶在下單之前，心智變化從波谷達到了波峰，可能是正態(tài)分布曲線，也可能是非正態(tài)分布曲線。當(dāng)心智變化為正態(tài)分布時，用戶從不明真相到對商品的態(tài)度變化，再到購買商品，進而產(chǎn)出評價內(nèi)容。

在整個過程中，用戶對商品的理解程度越來越深，購買意愿越來越強。但是并不是所有人都會按照這個路線走。所以，我們需要抽離出有價值的用戶群體，通過不同方式引導(dǎo)其下單。

三、評價的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)

我們要給不同的角色提供不同的產(chǎn)品形態(tài)，如給用戶端、運營端和商家端提供不同的產(chǎn)品功能。

當(dāng)平臺的評價非常多時，用戶產(chǎn)出評價完全處于不可控的狀態(tài)。所以，只有三端協(xié)同操作，評價才可以顯示在前臺界面上。

（1）用戶開始創(chuàng)建評價，填寫評價表單，提交評價。在創(chuàng)建評價時，評價系統(tǒng)調(diào)用評價創(chuàng)建接口，創(chuàng)建評價id，生成評價。在填寫評價表單時，平臺調(diào)用寫接口，將評價內(nèi)容儲存在數(shù)據(jù)庫中。

（2）評價在生成后，其實并不能直接顯示在前端，需要通過審核校驗。校驗分為兩層，一層是系統(tǒng)校驗，是自動檢驗流程，校驗文字是否合法、是否包含黃賭毒等非法內(nèi)容、是否有辱罵和污蔑等行為。京東、淘寶這樣的大電商平臺的受眾群體龐大，一點點錯誤都可能被無限放大。

二層是人工校驗，系統(tǒng)無法處理的評價就需要人工處理。審核規(guī)則可以配置化，比如添加幾條過濾條件，××?xí)r間、××字段必須通過人工審核。

（3）所有的用戶評價都會在運營后臺展示，運營人員可以對任意一條評價進行審核、刪除或其他操作，也可以人工篩選出優(yōu)質(zhì)的評價，進行排序、加精處理。

（4）對于審核通過后的評價，商家和用戶前臺都可見。其他用戶可以參考已購買用戶的評價，了解商品狀況。商家根據(jù)用戶的評價可以進行一對一回復(fù)。

為了更方便地輸出評價，平臺需要把評價打散，按照標(biāo)準(zhǔn)化字段輸出。如果你負(fù)責(zé)的產(chǎn)品有很多場景需要用到評價，如把評價內(nèi)容投放到APP端、H5端或微信端等場景，那么可以按照標(biāo)準(zhǔn)化字段輸出評價。這樣，不同場景的產(chǎn)品會更方便、更容易地接入評價。

所有的數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲在數(shù)據(jù)庫中，當(dāng)各個場景接入時，評價數(shù)據(jù)都會被存儲在同一個表中。如此一來，我們只需要在數(shù)據(jù)輸出環(huán)節(jié)制定一層路由規(guī)則，即可完成對各個場景的輸出控制。

當(dāng)然，我們也會讓系統(tǒng)非常方便地進行數(shù)據(jù)的讀取工作，提供給各個角色的數(shù)據(jù)口徑一致，保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。

我們可以按照中臺的思路建設(shè)評價的產(chǎn)品架構(gòu)。這樣的好處是，中臺無須特別在意前臺業(yè)務(wù)場景和業(yè)務(wù)玩法，只需要提供通用的、標(biāo)準(zhǔn)的、一致性的產(chǎn)品服務(wù)即可。

下面我主要描述用戶端的產(chǎn)品建設(shè)，畢竟這才是可以引導(dǎo)成交的形態(tài)。

用戶端產(chǎn)品是提供給用戶的一套產(chǎn)品形態(tài)，可以分為內(nèi)容展示和內(nèi)容輸出，前者為商品詳情頁的評價，后者為評價書寫頁面。用戶端產(chǎn)品分為PC端產(chǎn)品和App端產(chǎn)品，PC端產(chǎn)品目前使用的用戶量級比較小，我們可以逐漸弱化PC端產(chǎn)品投入的資源。

為了讓用戶更快速地查看優(yōu)質(zhì)的評價，我們需要科學(xué)地展示頁面結(jié)構(gòu)和頁面內(nèi)容，如圖，有幾層產(chǎn)品邏輯需要說明。

1. 評價內(nèi)容展示規(guī)則

在內(nèi)容層，為了讓用戶更加清晰地了解產(chǎn)品，評價引入了多種類型的內(nèi)容格式，包含文字、動態(tài)圖片、短視頻等形式。短視頻表達得更加清晰，優(yōu)先展示在前，圖片展示在后，文字常展示在最后。為了提高瀏覽效率，商品詳情頁只能展示部分內(nèi)容，而評價頁則需要把所有的內(nèi)容展示出來。

在用戶層，為了建設(shè)開放的環(huán)境，平臺需要強化用戶的展現(xiàn)。前臺要透出用戶的頭像、昵稱（脫敏處理）、用戶等級和評價分級等信息。

在篩選層，除了傳統(tǒng)的好評、中評和差評外，平臺還需要對評價進行熱詞分析，抓到所有評價的內(nèi)容，尤其是最常出現(xiàn)、最受關(guān)注的幾個關(guān)鍵性詞語。熱詞一般是形容詞，可以是正向的情緒，如高端大氣、流暢至極、使用舒適等，也可以是負(fù)向情緒。

2. 評價的排序邏輯

商品購買數(shù)量和評價數(shù)量可以被粗略地認(rèn)為是正相關(guān)的關(guān)系，當(dāng)評價數(shù)量過多時，就需要把評價按照一定的規(guī)則進行排序，優(yōu)勝劣汰，把質(zhì)量好的評價放到前面，把質(zhì)量差的評價放到后面。

（1）按照價值排序。平臺需要設(shè)計一套價值算法，按算法返回的結(jié)果排序。具體維度可以為評價字?jǐn)?shù)、是否帶圖、是否帶視頻、用戶等級、用戶行為情況、用戶信用值等。然后平臺再拆解各項指標(biāo)，分配權(quán)重指標(biāo)并進行打分，并計算出商品下所有評價的得分排序表，輸出給前端，并且按照日、周或月維度進行重新排序。

（2）按照時間維度排序。按照評價時間正向排序，或者倒序排序。按照時間維度排序?qū)υu價的參考性不大。

（3）按照點贊數(shù)排序。點贊數(shù)多代表用戶對該評價的認(rèn)可度偏高些。不同于社交網(wǎng)絡(luò)，電商中的點贊數(shù)仍然受限，大部分的評價可能都屬于無點贊的情況。

（4）低質(zhì)量排序靠后折疊。同樣，按照評價價值進行排序得出折疊的順序，排在后面的評價可以考慮全部折疊展示。這部分內(nèi)容對用戶完全沒有價值，而且還可能使用戶產(chǎn)生負(fù)面情緒。

（5）其他邏輯。當(dāng)然，還有很多排序邏輯存在，在此不一一列舉。排序的目的是讓用戶快速了解商品，引導(dǎo)用戶下單，只要邏輯通順即可。