淘宝评论

在生活中，我们熟悉的电商平台就是淘宝，而作为典型代表，淘宝的评价体系也很值得研究。

交易最原始的状态是等价交换，互联网场景下的交易催生了电子商务。如何保证等价交换是电子商务的基础，表现在消费者和商家的关系上，这是电子商务的基石。

评价体系是信任体系的重要组成部分，连接着商品、商家、消费者、平台，各方对评价体系的诉求是不一样的。笔者认为，这几点都离不开宏观:

很明显，商家和消费者是对立的立场。作为规范市场、促成交易的中间角色，平台煞费苦心地设计了一套优秀的评价体系。淘宝作为最早的电商平台之一，对商业逻辑的处理最为完善，在维护买卖双方利益的情况下，满足各方对评价的诉求。本文对淘宝平台的竞品分析如下，文章结构如下:

一、评价流程分析评价流程可能同时涉及用户、商家、平台。评价流程越完善，用户停留时间越长，有利于买家，可以多维度了解商品；但也可能增加纠纷和平台维护的难度，可能对商家不利。对于一些供应商(商家)相对稀缺的平台，选择更加精简的评估流程。以下是淘宝平台的评测过程:

其中对用户确认售后退款回执申请成功后可以评价的功能有所保留。对此，京东。COM的处理方式是退款成功后删除相应评价，删除评价的唯一方式就是这种方式。评价机制的删除难度也直接影响了评价内容的真实性。相比较而言，JD.COM商家维持评价的意愿不强。

二、评价系统功能需求分析

淘宝为用户提供的评价形式有买家相册、宝贝评价、问大家、动态评分等。作者从产品功能现状出发，从用户、商家、平台三个角度反推系统提供的需求。

1. 买家相册用户需求起点:点击评价看商品实景，懒于操作。

业务需求起点:希望为买家挑选有利于提高转化率的优质图片。

买家相册位于产品主页中间。主页显示为简单的图片，点击后显示为图片+一些评论。就实际效果而言，商家选择高质量的图片在后台展示藏品，确实是良心之举；对于买家来说，购物体验是提升的。

2. 宝贝评价

宝贝评价位于产品主页中部，买家相册之上，主页外观上只透出一条评价文字内容，4个标签，并标注所有评价数。查看全部内容后显示信息最为丰富，展现形式为图片+视频+文字，其中整体包括的功能模块、功能需求如下图：宝贝评价位于商品首页中间，买家相册上方。主页上只有一条评价文字，四个标签，所有评价号。看完所有内容，显示的信息是最丰富的，呈现形式是图片+视频+文字。总体功能模块和功能需求如下:

首先可以吐槽一下折叠功能。这个折叠功能最初的需求来自于评论规则。买家15天内不评论，会自动默认好评，但默认好评是空白，但会显示出来，因为买家以后可能会审核，所以折叠功能就是把这部分内容折叠起来。其实更本质的需求是解决评论内容的同质化问题。现在商业操纵评价现象严重，评价都在200字以上。其实内容都是“产品很好，物流很快，客服态度好”。与小红书《种草笔记》相比，内容质量有些不同。

其次，过多的评价规则会被别有用心的人误用。比如中差评延迟生效，鸡肋匿名功能，导致很多商家为了避免负面评价而过度骚扰买家和用户，投诉漏洞催生了大量以删除评价为名的利益链。天猫商城取消了好评功能，在一定程度上提高了商品的准入门槛，为商品质量提供了初步保障。值得一提的是淘宝的动态评价排名算法:评价时间、内容质量、图片数、字数、是否有视频、点赞数、会员等级等。，都可能影响评价排名。

3. 问大家

问大家模块可以说是填补了宝贝评价部分的短板。评价部分具有很强的单向传播属性，而问问大家功能则在购买和非购买用户之间架起了一座桥梁，不支持删除和随机邀请的机制，最大程度上保证了用户获取信息的真实性。该部分的具体功能要求如下:

4. 动态评分

动态评分内容为描述+服务+物流，提交后不可更改，而且商家和用户都无法查看个体的记录。4.动态评分动态评分的内容是描述+服务+物流，提交后不可更改，无论是商家还是用户都无法查看个人记录。

用户需求的出发点:在做购买决策的时候，我们希望直观的了解之前买家对店铺和商品的满意度。

三、改进意见

为了保证评价的真实性，给没有购买的用户确切的决策建议。产品经理需要建立有效的评估模型，并与数据分析师和R&D合作，共同建模。

星级本来就是一种模棱两可的评价方式。4分和5分可能差别不大，系统也检测不出用户的真实喜好。赞和踩这种简单的评价方式，一定程度上可以更直观的反映用户满意度。评价的高低可能与个人的主观感受密切相关。

电商平台评分算法大幅提升空。目前大部分还是采用简单粗暴的平均法。从多个维度入手，侧重加权计算，更为理性可靠。如果将评价数量和类别的总体评级也考虑在内，不会出现所有水果类别都被评为绿色的情况。精细化的评分显示，通过百分比显示用户的喜欢程度，可能会让消费者更容易做出理性的决策。

四、结语

评价体系的公平性和质量，不仅在电商领域重要，还取决于一些平台的生存，比如豆瓣、美团。还要避免水军刷分等一系列不正当的违规行为。从国家企业到个人口头评论，都离不开评论，值得深入研究和创新。

欢迎有兴趣的朋友留言，一起探讨。

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