如何设计电商评价系统？

2017-03-03 11:30:00

评价体系的构建是一个长期项目，在不断与用户的“切磋”中完成评价的使命。

在我们还不用淘宝之前，口碑是通过人和人之间口耳相传的，消费者得到的评价更多来自于周围的人的介绍，XX家的羊毛衫质量特别好；XX家的运动鞋特别舒服，你要买的话可以再讨一下价格；XX家新来个导购，长得特别漂亮……

我们在购买决策之前会参考许多外界因素，这些外界因素来自于购买后的体验、使用后的体验，来自于亲戚朋友或者旁边买衣服的陌生人，每一个场景在电商的用户评价中都可以复现。

1 目的

1.1 对用户

将用户在购买后对商品、服务、物流等相关信息的真实感官表现出来，为其他用户提供购买决策，减少购物成本。

1.2 对平台

提高复购率；构建商家信用评价体系，帮助商家分层，合理分配平台资源。

2 评价系统用户分析

2.1 有购买意愿的买家

有购买意愿的买家需要了解商品的真是情况，获得高质量的评价帮助自己购物决策，是评价产品的高频使用者，此类买家由于厌倦海量的评价、对真实评价有迫切的需求，往往会更加注重评价的筛选，有图评价和追加评价更容易被关注。

2.2 已经购买的买家

已经购买的买家可以分为两类，一类是对商品、服务、物流有超预期的体验或者发表不满的情绪，这类买家的评价重要性权值要高很多，要让这类买家在产品使用过程中尽可能多的机会来发表建议（包括评价问答）；另一类就是商品和预期差不多的买家，这部分买家占据大多数，通常不会将自己的感受表现出来，这时需要平台介入提高评价率，简化评价流程，降低成本。

2.3 卖家

评价对卖家来说一种特别好的收集用户反馈流程，通过评价可以帮助优化购物体验、商品品质。但卖家反而是评价系统的风险用户，由于评价会直接影响客流转化，所以卖家会更有意愿去破坏评价初衷和规则。

3 评价的种类

3.1 信用积分：好中差评

优点：可以将评价积累到用户的信用积分，上升到店铺层面的评价，有利于用户分层。
缺点：马太效应，受店铺经营时间影响较大，先来者受益较大。

3.2 动态评分：DSR

优点：解决好中差评的马太效应影响，动态评分多维度激励商家持续经营好店铺。
缺点：用户成本较高，不能真实了解用户反馈原因。

3.3 内容评价：文字、图片、音频

优点：评价即内容，多维度展示用户的真实体验。
缺点：用户评价和阅读成本都高，筛选优质评价困难。

3.4标签评价

优点：相对内容评价用户操作成本低，展示用户集中反馈问题。
缺点：不够具体，受默认标签影响加大。

4 评价系统设计时应该注意三个问题

4.1 评价规则的更新

评价产品涉及到用户的信用体系，信用体系在社会上还没有一个完整的概念，所以评价规则会随着评价量的增长进行更新，如淘宝评价规则中，对自然月买卖双方评价计分、评价删除修改等都是在和“规则破坏者”斗争的过程中出现的。

附：淘宝评价规则

4.2 评价产品的体验

评价产品优化的过程中很容易忽略用户体验，添加过多的评价功能，造成用户的评价成本高，花费很多时间在评价页面，反而是评价率降低。

特别说一下默认好评功能，淘宝最近将默认好评改为此用户没有填写评价，个人认为用户体验很差，默认好评计算好评率无可厚非，但是将没有意义的评价展示出来没有任何必要。

4.3 评价主体的优化

评价主体优化，是评价系统优化的很好的方式，从基于商品和订单维度的评价，转化为基于店长、基于配送员的评价。

4.4 评价即内容

用户评价本身就是产品体验者交流社区，这个社区非常精准，可以类比豆瓣，豆瓣本身就是一个对于书、电影的评价社区，电商的评价如果开放出来，具有无限的想象空间。

5 评价的禁区

越重要的东西大家越在意，评价产品的定位决定了维护评价质量是一场持久战，主要有以下方面。

5.1 刷评价

随着平台规则的更新，刷评价的成本会越来越高，解决办法每个平台都不一样，属于风控的范畴，这里不具体说，只谈一下评价的危害。

卖家刷评价：卖家刷评价属于不正当竞争行为，不仅违反平台规则，也违反工商总局《网络交易管理办法》，尚未正式公布的《电子商务法》也在法律层面对炒作信用进行规定。

参与刷评价的买家：首先炒信黑产业链，一部分是利用平台规则漏洞破坏平台秩序，还有一部分黑心平台借着炒信的名义收取保证金，骗取参与炒信买家的钱款。参与炒信不仅违反平台规则，容易被平台封杀，也存在构成法律上的共同侵权或统统犯罪的可能。

5.2 恶意差评

恶意差评师评价产品遇到最严重的问题，使得出现一批职业差评师，利用卖家对评价的重视进行要挟，法律上职业差评师的行为会构成敲诈勒索罪或诽谤罪。

另一种有意思的恶意差评是非针对商品的差评，遇到过一个有意思的例子，某电商平台接到卖家申诉，自己店铺被人恶意差评了，客服进店铺一看，评论都不针对商品的，都是在指责卖家的人品，经过和买家沟通才发现，原来背后的指使者竟然是卖家的前女友，他俩分手之后，前女友让所有在店铺买过商品的闺蜜们集体差评，遇到这种情况客服处理也比较为难，从这个角度看，评论确实是一个有意思的社区。