最近负责一款2B2C项目，为完善用户体验，并为访客提供参考意见，设计了用户评价功能。该功能设计比较简单，个人想总结一点用户评价背后的东西，以上。
一、用户评价设计
一般而言，用户评价涉及两端，买家与卖家。有部分产品为了增强产品社交属性，支持游客参与评论。
1.1用户评价参数
用户评价
参考众多产品，可以看出用户评价包括以下参数：
1）基本信息
包括用户昵称和用户头像。为保护用户隐私，用户昵称一般不全部显示。另外，用户头像需要考虑用户是否已经自定义头像。
有的产品本身社交属性并不强，用户不会特意设置个人信息，这时就需要我们为这类用户默认头像。例如下图，滴滴打车会为车主随机分配头像，并支持自定义。
滴滴打车用户头像
2）评价信息
包括评价内容、好评星级、评价时间、晒图、商品标签和评价时间。
为了提升用户体验，个人建议评价内容设计时注意以下2点：
1、评价内容非必填项。
强迫用户是一件费力不讨好的事情，即使用户按照你的要求完成了填写，你所收到的信息真的是你所想要的，用户想真正说的？在适度范围内，给予用户最大的自由度。
2、评价交互式引导
面对评价，我们有时会大脑一片空白，不知道该说些什么。解决该问题的一个方法是，给予用户引导。
我在用户评价模块中加入一个印象标签功能。系统默认提供几个印象标签，让用户自主选择。
同时，在用户评价文本框中，设置一两句提示性文字。
还有就是，用户在输入评价时，给出及时交互反馈，比如“正在输入中...”或者X/150，等等。
另外，我最初的想法是将用户评价与积分机制关联起来，没有比奖励更具刺激性了。考虑到最快最小成本上线，计划放到后期版本。
1.2印象标签
在用户评价模块中加入印象标签，可以让买家和访客第一时间对卖家产品有了基本的了解。
印象标签
上图为我负责产品的一个印象标签截图。
产品设计时，需要我们做的是有2点：
第一个就是要不要支持用户自定义标签。
我个人认为，最好支持。让用户参与进来，是与用户互动，提高产品粘性最好的办法。
第二个是系统默认印象标签。
还是回归到上面的话题，用户需要引导。需要我们前面提供一些引导性印象标签。这里最好我们根据不同的商品属性进行针对性匹配。
比如说，我负责的这款产品，是一个社交游戏产品，将印象标签根据性别、游戏种类2个维度进行简单划分，不同的用户、不同的游戏种类设置不同的印象标签。
二、关于用户评价的一点点思考
目前市场上主流产品，基本都在评价中加入了评价星级，优秀如天猫/京东，又对商品评价星级进行了细分，比如商品描述、卖家服务和物流服务等。
星级评价
一般在做评价星级设计时，对于每一星级都会做一个关联性的描述。
比如，一星即为失望，二星为不满，三星为一般，四星为满意，五星为惊喜。
起初我也是这么去设计的，认为这种设计可以给予用户细分选择，在评价时更加精准。
但是，当我去后台查看评价星级数据统计时，发现了一个意外现象：用户评价诚信2个极端，要么一星，要么5星，中间星级占比不到10%。
这是一个有意思的现象。既然我们为用户提供了细分评价星级，为什么用户评价数据没有呈现一个正态分布呢？
从用户心理进行倒推，如今是一个高度信息化、时间碎片化的社会，用户不愿在一些事情上花费过多时间与耐心，用户评价时，商品满意就一律给5星，不满就给1星，以此来表达他们的情绪，通过1星或5星引起产品的关注。
那么，我们是不是可以取消评价星级，改为点赞和点踩的评价方式呢？
没有具体的数据支撑，这里我不敢妄言。不过我今后会尝试朝这个方向发展。
亚马逊目前已经采取了这种方式。要么上天要么入地。让用户做最简单的选择，具体用户体验效果如何，目前不得而知。
无独有偶，另外一款产品Netflix，目前采用点赞评价系统，并计划逐步移除用户之前评价内容。
Netflix在部分用户中测试点赞评级（the thumb system）时，用户的评级参与度上升了200%。
这种简单直接的用户评价系统，具体反馈效果如何，目前没有一个明确的定论，还需要继续摸索、试验。
写在最后
用户评价的初衷是，用户购买或其他相关体验某一产品后后对该交易的一个商业反馈。用户评价应当让用户有参与的欲望，并为交易起到优化的目的。
2018/07/31
突然发现明天就是建军节了，向军人们致敬！
网友评论