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商户点评网站Yelp遇困境:评分有时并不公正
发布时间:2015年12月24日 14:22:46

(电子商务研究中心讯)  导语:彭博社网站今天刊文称,Yelp和Angie's List等商户评价网站的增长正在放缓,而Facebook、IBM,以及创业公司MunchAdo正在开发新技术,使用户评价更有意义。

  以下为文章全文:

  与许多人一样,杰雷德·安德鲁斯(Jared Andrews)发现,网上的用户评价常常令人失望,无法带来任何帮助。

  安德鲁斯现年34岁,是来自西雅图的一名数据库管理员。他表示:“通常情况下,人们要么非常喜欢某款商品,要么非常讨厌某款商品。这让你怀疑,发表好评的人是否就是商品的卖家。”

  用户评价左右了人们的电商购物体验,而安德鲁斯代表了美国消费者对用户评价的普遍看法。消费者基于用户评价在亚马逊上寻找最合适的圣诞礼物,或是在Yelp上寻找最好的汉堡店。不过,在寻找有意义的信息时,他们通常不喜欢匿名评价。

  对Yelp和Angie's List等公司来说,用户对在线评价真实性的质疑正带来挑战。目前,Yelp和Angie's List都在失去华尔街的青睐。而Facebook、IBM,以及创业公司MunchAdo和Mona正在开发全新的技术,试图让用户评价更有用,防止商家用虚假评价来欺骗用户。

  哈佛商学院助理教授迈克尔·卢卡(Michael Luca)表示:“这仍是一个新概念。我们正在发现在线评价流程的问题,并开始利用工具去解决这些问题。”

  在2004年推出服务后,Yelp成为了首批利用在线评价打造成功业务的公司之一。目前,每月有1.68亿用户访问Yelp,了解他人对理发店、纹身店,以及其他商家的评价。

  尽管用户数很多,但Yelp的业绩并没有因此获得大幅增长。Yelp的大部分收入来自本地广告,由于这一市场的竞争日趋激烈,Yelp于今年7月下调了营收展望,而股价也因此大幅下跌。到目前为止,Yelp股价仍未能恢复元气。

  关于基于在线评价的商业模式存在的问题,Yelp是一个典型案例。Yelp在发展过程中一直备受争议。有用户指责Yelp为商户删除负面评价,而该公司也被认为虚报业绩推动股价上涨。上月,Yelp赢得了一起诉讼。此前Yelp股东起诉称,关于公司未来的增长前景,Yelp涉嫌误导股东。

  由于许多评价被认为无法带来帮助,Yelp开始尝试对评价进行编辑。基于算法,Yelp会将某些评价标记为“推荐评价”,这些评价会被置于中心,而没有获得推荐的评价不会默认出现在评价列表中,也不会影响对商户的评分。消费者和商户对这样的过滤流程感到不满。一些用户认为,他们的评价被莫名其妙地屏蔽,而许多商户则认为,Yelp上的评价不能代表用户的真实想法。

  今年10月,在美国颇具影响力的动画喜剧节目《南方公园》讽刺了商户和Yelp匿名用户之间的紧张关系。这主要是由于,用户的一条差评很可能就会影响商户的销售。

  伊利诺伊州一家花店“凯瑟琳花园”的店主朱莉·玛克特(Julie Markert)表示,Yelp能随意调整评论,但却没有清晰的标准和流程,这意味着Yelp在塑造商户形象的过程中权力太大。对于她自己的花店,有46名顾客的评价没有被纳入到Yelp评分中,而16条评价对该花店的评分为2.5星。玛克特表示,她并不指望消费者对自己的商店百分百满意,但希望能得到相对平衡的评价。

  她表示:“你只是希望得到公正的描述。”

  Yelp表示,该公司帮助小商户被更多消费者发现,从而与有着更多营销预算的大型连锁店展开竞争。为了让评价对消费者更有用,Yelp目前还会展示消费者对商户的评分是在上升还是下降。这可以反映,商户是否根据消费者的反馈进行改进。

  在Yelp探索的同时,其他公司已经看到了改善消费者和商户体验的机会。

  Facebook正在测试一项功能,帮助用户搜索本地商户,包括美甲店、外卖餐厅和下水道疏通服务等,而用户可以了解商户获得的评价和评分。在使用这项功能时,评价者有着真实的Facebook帐号,因此相对于Yelp上的匿名评价,这样的评价更具可信度。

  这一概念也吸引了玛克特。她认为,Facebook用户能更好地了解发表评论的其他人是谁,有着什么样的偏好。相对于单一的评论,这样的信息能带来更多帮助。

  多家创业公司也在重新思考用户评价机制。美食发现平台MunchAdo能将差评与日期、时间和当时的情况联系在一起,帮助商户做出改进。许多评价网站都未能给商户所有者提供关键信息,帮助商户改进,而差评的唯一功能就是不利于商户的信誉。

  MunchAdo CEO普尼特·塔尔沃(Puneet Talwar)表示:“他们无法将评价与某笔交易关联在一起。”

  上月,IBM推出了一款新的智能手机应用IBM Watson Trend,在评价系统中引入人工智能技术。这款应用会分析1万个数据源,包括社交网络、博客、购物讨论版和评价网站,以判断消费者对消费电子、玩具、健康和运动类商品的观点趋势。随后,系统会利用这些数据进行百分制的评分,给出具有典型性的评价,并解释导致这一趋势的原因是什么。(来源:新浪科技 文/邱越)

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