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商品：有形，標準，生產與消費分離，可存儲


服務：無形，異質，生產與消費同步，易逝性

所以需要有海量的個體單元信息（用戶點評）來復合描述整個服務的感受，給用戶一個具象無限接近標準的商品形象。
現在主流網站的評分和評價體系如圖

一，量化數據部分


基本結構如下

總樣本數 如：80個點評

評分項目 如：綜合評分，送貨速度

–程度 如：好評，中評和差評；或者1-5分

–該項目單項程度樣本數 如： 好評10個，中評1個和差評0個。（也有通過百分比來顯示的）

二，不可量化信息部分

單個樣本的點評內容（值得一體的是京東對點評還進行了細分，以優點，不足和總結來引導用戶對點評進行格式化呈現。）
這個評分體系的優點很多，被大多數網站廣泛采用，已經成為了約定俗成的知識，用戶不論是在哪個網站，都可以理解這一套評價體系，并且快速的對自己查看的商品形成一個直觀印象。

但是我就想找茬了，難道沒有更好的體系來顛覆這一套現有的系統嗎？不破不立，拋磚引玉。

我認為這套體系有以下缺點

1 當數據量過多的時候，對于用戶的評價反應就會遲鈍


這個反應遲鈍的意思，舉一個例子會比較形象。如果一個商戶的服務有1000個單位的高分，但是隨著最近生意的增長，或者其他什么原因導致了服務質量下降，連續出現了10個左右的低分，但是總評分數依然是在高分上，那么最近購買的客戶的真實感受就無法立刻被反映出來，而商戶也可能因為這種遲鈍的分數體制而忽略對用戶提供高質量服務的堅持。

解決方案：


那么點評的分數是否應該設計成和時效性掛鉤呢？一周內的評分應該是最高權重，而半年前的分數給予非常低的權重。其實淘寶已經做了，動態評分體系，時間是六個月。

但它沒有和時間順序進行權重計算，我認為，只有最近的服務，才最能反映下一次服務的情況。

當然，這里存在一個臨界點的問題，不可能出現一個最新評論是差評就立刻拉低了分數，或者一個突然的好評提高了分數，當中的可操作性還要好好斟酌。

2 分數分布不均勻


打個比方說，同樣一個班級，A老師評分比較寬容，作文分數都在90分以上，隨便找一個都是90分100分的人。B老師評分嚴格，只有兩三個上90分的。那么我從這個班級中隨機抽出一個學生，他的分數是90分整，我不知道是A老師評的還是B老師評價的，那他的寫作水平到底是怎樣呢？

最理想的狀態，這些分數的分布也只是一個正態分布，但實際上也不是這樣的分布。那還有更好的明顯的區分檔次的方式么？

解決方案：


例如：把所有學生的分數按順序排序，一個班級100個人，拍100名。按五分制計算，1-20名算5分，21-40名算4分，以此類推。這樣做出來的檔次劃分，是最均勻分布也最明顯的。對于用戶來說，就可以更好的選擇和對比。

這樣拉平分數，有人會說，都是好產品，總有10%給1分，還不及格，這怎么做生意呢？所以，我想，這個也是有限度的拉平分數間隔，比如最低3分。3分到5分的分數區間，按排名均勻拉平，也比80%都是4.5分這樣更有參考價值。

這些問題我想不是我第一個想到，也不是我第一個提出。那為什么現在沒有類似的實例，是不是沒有可操作性？本文就先寫到這里，隔上一段時間，再來思考。

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