O2O产品的用户评价思考

为什么产生这样的思考？

可能因为我在一家做 O2O 产品的公司，碰巧我做过 UGC 评价相关的交互设计，然而更重要的是前不久我在线下真实的场景中希望使用自家产品的评价帮助我作决策时，发现我的一些需求并没有得到很好的满足，于是我深入思考了现阶段评价的特点，同时回顾了互联网产品一开始的评价模型以及展望了未来的用户评价。

先回顾用户评价的发展历程

O2O 之前是实体物品的线上交易，代表是淘宝这类电商产品。淘宝类电商产品的评价有个特点：简洁，评价内容非常简洁。也许你也忍不住要吐槽了：没错！淘宝、京东我经常用，里面的评价都是什么 “ xxx 还可以 ” ，“ 快递很快 ” ，“ 质量好，价格也不贵 ” 等等说了跟没说一样的内容。无实质性参考价值加上重复度高，不禁让人觉得电商产品的评价像是一潭死水，没有活力。

淘宝用户评价

也许你会想，总有办法激励用户去写丰富多彩的评价吧？赞同，但遗憾的是电商属性从根本上决定了它的用户评价不会多彩。原因是：我们消费和体验的东西是 SKU（规格）标准化的商品，你把评价写得再详细再全面，也难跳开那些固化的形式标准。对于看评价的人来说，他获得的价值并没有得到质的飞跃，反而让写评价的人觉得很痛苦，所以，这也是为什么电商产品的评价一直也没有限制内容字数，因为这么做是没有意义的。
当然要解决电商评价的这类问题，角度总是有的，细心的人会发现淘宝在尝试一些独特的角度去做这块。

啰嗦了一段电商产品的评价，是想抛出这个概念——“商品评价”。我把商品评价的评价模型定义为用户评价1.0，即简单的评价。

接下来分水岭出现了， O2O 带来了一大批做服务的产品，对评价也带来了更高的要求，体现在C端给用户带来明显感知的就是那始终有人吐槽的 “15个字” ：

美团评价输入页

服务型产品的评价特点是：千人千面，有一千个读者就有一千个哈姆雷特。因为我们消费的是体验，到店吃饭、到店娱乐、线下旅游等等，每个人的体验感受都不会完全一样，所以评价内容上也可以做到彼此差异，各具特点。对于看评价的人，他能获得多维度的参考价值，对于写评价的人，只能通过一些激励制度去转化了。

美团用户评价

服务型产品的评价，这个细分的概念不知是否有人提出过，我暂且定义它为——“体验评价”。它带来的评价模型上的升级是：内容丰富度和差异化都有质的飞跃，我把它定义为用户评价2.0，即以内容为中心的评价。

用户评价 2.0 的问题是什么？

1. 决策效率低

还记得文章开头我说过我在线下场景中看自家产品的评价，发现的问题吗？
当时的场景是我身处某个景点，决定去吃饭，餐厅还没有确定但有两个选择（这两个我都不熟悉），环境的影响使得我只有碎片化的时间来决定选择哪家店，我点进去其中一家想从评价里获取一些特色菜、环境是否安静、是否需要排队这些信息。虽然特色菜在其他页面有介绍，但我觉得评价里的特色菜有上下文语境，会更具象些，后两个信息当然评价里更真实。然而找了一会儿什么都没看到，看到的都是一段段我没有耐心去读的文字，最后我妥协了，随便选了一家。

碎片化生活、碎片化服务、碎片化场景这些名词一再出现，效率是满足碎片需求最根本的优化方向。
评价升级到目前阶段，内容丰富度是足够的，但带来了效率这个问题。作为交易驱动的产品，在碎片化场景里，我们不倾向于让用户把时间浪费在看大量评价上，他不是为了来读评价的，你也不是来卖评价资讯的。让用户快速找到他想看的信息就走，去交易，就 ok 了。所以如何利用现在丰富的评价内容去做信息的精细化和碎片化，是个方向。

内容丰富的评价

2. 资源利用率低

看评价的时候，有一个现象引起了我的注意：为什么评价这家店的人这么多（上万的评价数的商家非常之多），我也就读了 3，4 个人的评价，也就是说只有极少数人的评价帮助了我？独立地去看每一条评价，他们可都是丰富度很高、价值很大的个体啊，说明这里是有提升空间的，评价的资源利用率是很低的。

庞大的评价数量

3. 缺少社交价值

人是群居动物，与他人产生联系、互动是本能需求。
然而在评价这个这么多人都在说一件事儿的地方，却没什么联系，作为看评价的我，跟评价的人没有产生联系，评价的人跟评价的人也没有产生联系。有个虽然看起来像但其实没啥关系的“标签云”：

美团评价标签云

标签云是个好东西，但现在没做活，随便看一些商家，都是 “味道很好” 、 “菜量足” 、 “环境不错” ，没有差异化，更没有社交性，也就起到了筛选的作用。

说了这么多，你有方案吗？

当然，发现问题很容易，怎么解决才是难点。我思考了一些方向，纯属个人理解 ，如果作为读者的你能获得启发，是我的荣幸。以下包含我自己的想法的示意，也包含某些产品的可借鉴的方向的举例。

1. 提升精细化信息的层级，碎片化地展示

一眼就能看到用户最关心，联系最密切，参考价值最大的信息，一定是最理想的。当然这需要在评价内容的源头，评价的信息输入上做大文章，让信息在进入系统前就作精细化处理。如下图示意，精细化后的信息，自然能够很轻松地提升层级，位于冗余的文字之上。

精细化标签云

除了在信息输入时将信息精细化，还可以从信息输出的角度做碎片化展示，这方面做的很好的 Foursquare：

Foursquare POI 列表页

上图中红点1是我关注并给当前商家写过评价的用户，红点2是摘取的用户评价片段，把这些信息前置也是为了提高评价的触达率。不仅如此，我在体验过程中能明显感知 app 中多次出现和用户评价有关的信息，这就是碎片化信息的处理方式。

这点思考可作为决策效率低的解决方向。

2. 利用用户心理，映射现实世界

当你在店门外询问吃完出来的顾客，这家店什么菜好吃，1个人回复你香辣蟹，你不会有太强烈的感知，而有 8个人回复你香辣蟹，那你就相信群众的口碑了。
如果其中有一个人说了这么一句话：香辣蟹很棒！水煮鱼也很好吃！那你很有可能也会选择水煮鱼，因为你相信了香辣蟹好吃而肯定了这个人的品味，所以你相信水煮鱼好吃的可能性更大。这里面的联系纽带就从菜到人再到菜了。
有 85% 的用户推荐了辣子鸡，但如果你通过点击或搜索知道我喜欢川菜，然后告诉我 “85% 的人向你推荐了辣子鸡”，我会觉得我被人懂，我被人关心，这种愉悦感是很棒的。

下图举例的是 Gogobot 的评价 feed ，红框中意思是推荐给不同身份的用户群，如果把身份标识换成具体的用户，那联系感就更强烈了。

Gogobot 评价 feed

心理效应方面可应用的空间还是相当大的，大家可以尽情发散下各种做法。

这点思考其实既可解决资源利用率低也可解决缺少社会价值两个问题。

3. 社交标签

社交标签是汇集社会价值的体现，用在用户评价里绝对是恰到好处。用户自己可以生成标签内容，这些标签都放在标签池里，供所有用户去交互，用户间通过社交标签产生联系，产生互动，最终沉淀出价值高的社交标签，比如“处女座都爱的环境”，一看就比“环境不错”更吸引用户。
这样就足够了吗？当然不，我对社交标签的理解是，标签上打上社会化信息依旧只是“标签”，“社交性”才是重点，我举一个我很喜欢的一个产品的例子：

Vurb 的 Deck feed

简单解释为用户把自己喜欢的 POI（商家）打上一个标签，即图中 Deck 的概念(图中的 Places to go in Artesia 就是标签名)，然后把标签分享出去，用户间通过 标签来 Follow 他人，产生联系，产生社交。
想想刚才的“处女座都爱的环境”，你大概能想象它在朋友圈里传播的状态了吧。

这点思考当然就是缺少社会价值的解决方向。

总结下我对 用户评价2.0 的优化思考：如果 2.0 是内容丰富程度的大升级，那么我思考的方向带来的评价模型上的升级是把丰富的内容剖开分拣，结合用户属性，创造社会价值，从而产生 1+1>2 的价值，我把它定义为用户评价 3.0，即以用户为中心的评价。

未来用户评价的展望

我一直努力让自己看世界的眼光放得未来一些，未来的支付会是什么样？未来的购物会是什么样？未来的停车场会是什么样？这可能跟我喜欢看科幻电影有关，我相信科幻电影里的想象力是接近于未来蓝图的。

未来的用户评价会是什么样呢？
文字作为评价的容器，它的效用已经到达极限了。图片，语音，视频，甚至最近很火的VR，都可能成为评价的新容器：

• 图片
  在一张图里既能看照片又能读评价，图文联系更紧密，参考举例nice：

nice文字标签

上面文字是静态的，还可以搞个动态的，参考举例足记：

足记影集

• 视频
  想象下吃饭聚会都会拍照或拍小视频来记录，如果抓住用户乐意记录生活这个点，再轻松地转移到评价上，类似直播，还能再加个弹幕，想想也是挺有意思的。
• VR（虚拟现实）
  VR就比较长远了，不过想想我们看评价的初衷是什么？不就是为了了解和参考别人的体验感受吗，那现在直接让你模拟体验别人的体验，岂不是更好？虽然 VR 本质还是虚拟的，现实有的体验还是得回归现实来体验的好，但也不能否认 VR 会是用户评价的终极形态的可能性。
  一切皆有可能嘛。

以上是我对UGC用户评价的思考和展望，大家有任何想法都可以共同探讨。

文／王文俊（简书作者）
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