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“用户评价”的设计逻辑

日期: 来源:叶鲁设计思考收集编辑:yehlooliu

最近小区被封居家办公,用了几次团购&网购&外卖应用购买生活物资,对比其中用户评价模块的设计逻辑,感觉蛮有意思,简单聊聊。

首先从业务闭环逻辑上看评价模块:在用户购买商品或服务的整个过程中,各类碎片化信息的聚合和展现,共同影响了一单交易的发生,其中商品评价尤为重要。高比例的正向评价促成更多订单交易,交易量的提升又增加高质量反馈的绝对数量,这种模式在优质商品的销售上形成逻辑闭环。

如图,着眼整个链路,可以把评价模块拆解成三个环节:推荐评价的时机、操作的交互逻辑以及评价内容的曝光与传播。

推荐用户评价的时机
用户评价的前提是完成验货,但验货并不一定会评价。因为交易已结束,无论评价与否,已经对个人及本次购物体验没有任何影响,况且用户一旦离开,基本很难吸引用户再次进入订单,所以抓住第一时机激励用户很重要。
淘宝点击确认收货后,跳转的页面顶部会提供立即评价入口,来衔接后续操作,带有利益刺激的文案也能提升用户对评价操作的欲望。同样的,商品收货开箱后经常会出现的评价二维码/晒单有礼/好评返现也是这个逻辑「尽管有诱导虚假好评嫌疑」。
当用户退出直接引导页后,订单入口同样会展示未评提示,提醒用户参评。

评价功能的交互逻辑
具体到操作这个环节,虽然输入形式形形色色,但抽象其中的交互逻辑,多是用户引导模式即「动机/顾虑/门槛」各元素在具体场景中的应用。
1:增强填写评价的动机
在京东/淘宝的评价页分别通过京东豆/淘宝积分的形式,引导用户填写评价。美团的动态化的积分奖励模式更为细腻,随着文字的输入,激励条进度会逐渐填满,并同步告知获得更高激励的方式。

2:解决填写评价的顾虑
因为买家差评,被商家电话恐吓;因外卖太慢,给骑手差评遭到骑手吐唾沫;类似例子不胜枚举,于是衍生出匿名评价。匿名能够有效减少用户评论时的心理负担,增加评论的客观性,进而督促被评价人提升服务质量。
但为什么不是所有的评价都会默认匿名呢?这里涉及产品在「评价操作的顾虑」和「评价氛围的真实」之间的取舍和平衡。匿名可以解决顾虑,但全是匿名又会让用户感觉内容不真实。
于是不同的场景,匿名的设计逻辑存在差异化。
强化匿名:滴答顺风车/拼车除了默认匿名评价外,还会对差评的内容进行延迟发布,通过时间差来避免用户遭到司机的恶意骚扰。
正常匿名:同样为避免骚扰,外卖场景中对骑手评价默认匿名已是行业通用做法。但与网约车不同的是,同一订单中对骑手和商家的评价存在绑定关系,不适用延时发布,且骑手不参与交易,不会因匿名影响其他用户下单决策。
半匿名:外卖场景对商家的评价过程中,当用户给予的评价较低时,会自动勾选匿名,避免后续可能的纠纷。当然,好评默认还是公开的,尽可能营造真实,这里有双重考量。
真实账号在淘宝的评价方式中,即使用户差评,也不会主动提示匿名,因为在C2C的交易模式中,买家的评价和反馈营造的真实感对于其他潜在购买者同样重要。

3:降低评价操作的门槛
解决了意愿问题,剩下就是用户行为。这个过程,良好的输入体验是引导用户完成任务的关键因素。 
流程渐进式
瑞幸订单的评价流程,会按照「满意度结果-标签关键词-具体问题」的方式拆分,将较复杂的完整的点评任务拆分成几个依次递进的小任务,引导用户完成步骤。其中满意状态可以一键反馈,只有不满意的状态才需要提交具体的原因,旨在识别用户有需求的场景并给予解决方案。

提前给示例
除了流程设计,信息结构上的提升效率的方式多是给案例示意,比如会在评价区提供文本示例,或在键盘区提供评价角度示例,通过示意预设减少用户操作中的行为和脑力负荷。


提交的细节
评价最后的动作多是「提交」和「发布」,但细究之下区别很大。「发布」源于twitter式Feed流的教育给人广而告之的感觉,显得正式,而「提交」则强调即时性和快速反馈,比「发布」轻松。
同样美团的产品体系中,对商家的使用的是「发布」,对骑手的使用的是「提交」,其中细节正体现二者区别。评价商家会影响商家的信用评分和搜索排序,评价骑手更多是给其它消费者辅助决策,对正常运营影响较小。这种差别也反映在用户评价的心理门槛上,相比之下,会对商家更为谨慎。
对比淘宝「发布」和京东/瑞幸「提交」,情况类似。C2C电商平台中用户更愿意选择评分高、信誉度高的店铺交易,所以淘宝更看重评价结果,并算法推荐优质店铺。京东属于B2C电商平台,主要针对自营和第三方店铺,本身质量较高,没必要使用评级影响店铺的运营。评价本身只是给买家表达看法的出口,并对其他购买者起到部分辅助决策的作用。
评价内容的曝光与传播
评价信息的作用,除常规的商品详情页消费决策场景外,还有诸多延伸。
比如有些平台在搜索列表页会展示商品的好评数、在畅销榜中展示商品的热门评价标签和好评率,从而减少用户的犹豫心理,更快促成交易。再比如为消除用户对商品质量的疑虑,有些二手交易平台展示已购者真实的评论和数据用以佐证客观与真实。
除此之外,在对评价场景的深度挖掘上,将评价重新组合成为具有内容消费特点的频道,吸引用户浏览,从而分发商品,带动新的销售增长,模式值得借鉴,典型如当当的当读频道,边看评论边买书。
以上更多从设计逻辑的视角来看用户评价的推荐时机、交互逻辑及内容传播等环节的内容。

最后
从评价模块的商业逻辑来看:对用户,商品评价可以帮助有效决策,判断该值不值得购买。对商家,正向评价能够吸引更多用户交易,增加销量和口碑,负向评价可以帮助其快速定位问题及时止损。对平台,评价数据可以持续训练自身的智能化推荐能力,并为交易双方提供更为公平透明的机制来促成交易。

这就在产品逻辑和商业逻辑上形成了双向闭环。

以上
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图片授权基于CC0协议
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