面试攻略:电商治理诱导好评的答题思路

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在电商平台中,有些卖家可能会通过一些手段,来引导用户给出好评,这便是“诱导好评”。而这一行为,可能会对买家决策造成误导,也给电商平台治理提出了新的要求。那么,电商平台要怎么治理这类“诱导好评”的行为呢?本文尝试做了拆解和回答,一切来看看。

近期来咨询面试的同学越来越多,大家的共性是可以很好的回应与总结自己做过的工作内容,但是,当面试官问及开放的问题时,大家回答的结构化不够严谨、思路也没有完全打开,因此错失良机。本篇对电商治理链路中提问较为普遍的“诱导好评”为例来做个解答。

一、背景:什么是诱导好评?

诱导好评的发起方一般是电商平台卖家,指卖家通过好评返现/红包、免单、加赠豪礼等类似的方式(典型的行为网购内包裹有效纸片,发布好评通过微信好友返现),引导买家快速确认收货并做出好评甚至追评

因为该类行为违背了评价客观、真实的原则,对后续买家决策产生误导作用,且极易引发买卖双方的纠纷,所以从21年底,淘宝在《淘宝网评价规范》对规则更新。不光是淘宝,京东、拼多多也早已对诱导好评的乱象进行了不同程度的治理。

在这,诱导好评由几方面构成,卖家、买家、评价、以及评级返现引发的纠纷让诱导好评在电商治理环节被放大。

二、问题拆解:诱导好评伤害了谁?是否有获益方?

首先,从消费者的视角理解起来,已经购买了商品的买家,在完成交易的前提下,基于金额奖励,而撰写好评,这里有两种情况:

  1. 买家觉得一般及以上,考虑到能返现,给出好评,短期丰富了该商品来自消费层面的更多体验跟输出(一般店家要求好评+图+视频)。
  2. 买家觉得很差,保留商品但是考虑到返现,留下了好评。这类好评影响了后续来店其它消费者的购买决策,长此以往消费者还得为前人的不公平客观的问题买单,对消费者不利。

其次,看下商家。商家无利不起早,看到别人在包裹里面放了好评返现卡,好评评价刷刷增长。要知道平台对商家的履约通过评分来约束,刷好评的好处除了直接增强店铺排名,还可以尽快的把差评从首个评价推到后排(虽然现在有差评分类,但摆在前面确实不够好看)。

但长期来看呢?淘宝上好评返现卡定制5元购买100张,平均一张5分钱但却可以带来评分排行的好处,所有的商家都会趋之若鹜。长期来讲,商家的评分没有信誉可言,不但低分没有客流,高分用户也会觉得假。最终流失用户走掉的GMV还是会让商户自己接盘。

最后,看平台,买家跟卖家的行为总结下来就是平台丧失了来自消费者的信任感,卖家在平台一直无法维持营收也会流失,平台自食其果。除此之外,一旦存在消费者给了好评,而实际返现在其它平台,从风险识别的视角平台无法闭环,长远来看流量容易被其它平台瓜分。

综上所述,长期来看弊端一定是大于利。这里唯一的获利就是真实的好评有更大概率被展示出来,因为客观来说,买家优质的反馈好过千句来自卖家自己的宣传。

三、见招拆招:解决问题的前提是提供各方对需求的满足点

1. 一手做正向激励,建设「好」的评价系统

为什么商户要好评?好评可以一定程度上提升DSR(卖家详细评分)它代表买家在购买商品后对卖家的评价,主要包括四个指标:描述相符、服务态度、发货速度、物流速度。DSR评分过低则会影响营销活动报名资格,并受到流量限制和监管。

可以肯定的是无论平台还是商户都需要评价或优质评价,这样商家才能将更全面的信息在平台展示,所以解决好诱导好评的关键是,如何搭好评价的系统,让用户愿意花时间写评价。

1)用户视角

  • 虚拟奖励:评价真实性评估,直接影响用户在平台的权益,如消费礼金、金币、权益发放、VIP准入/升级。
  • 物质奖励:高质量评价达到目标数量给用户下发实质的金额(平台严格控制物质预算)。

2)商户视角

为商户提供线上服务,商户充值鼓励消费者写评价(如前文所述,线上已有的商户大概率不会是黑商户,安全性比前几年好太多)为了赢得商户下的活跃度,商家私下给钱与跟平台合作在平台闭环来说,商户也更有保障。而平台也能摸清楚不同商户对评价本身的需求跟供给,能出具更客观公允的DSR。

3)平台视角

问答形式作为重要补充,提供消费者最关心的问题,回答的用户对商家完全匿名跟随机,从客观上保障评价视角的客观性;

丰富用户供给的信息流,除了评价一种体裁之外,提供笔记、视频等体裁,并建设个人主页能力,为用户提供归属感,增强创作撰写欲望。

2. 一手从治理落地,建设诱导的监控能力

  • 搭建周期抽检的监控手段:模拟消费用户的完整购买链路,发现诱导的问题跟占比。
  • 完善评价/评分体系:识别出是否存在诱导好评的言论。例如,“超级满意”、“物超所值”等过于夸张或主观评价;对评分/评价的相似度、用户历史评分/评价分布来捕捉异常值,评估商家作弊的可能。
  • 培养买家维权意识:鼓励买家积极反馈商家的行为,并提供一定程度的奖励。
  • 检测评价内容:淘宝可以通过对评价内容的分析,识别出是否存在诱导好评的言论。例如,“超级满意”、“物超所值”等过于夸张或主观的评价关键词可能被视为诱导好评的迹象。

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