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Yelp的困境及网上用户点评的演变

时间:2015-12-29来源: 官网:https://www.jetgo.cn

包括Yelp在内的点评网站无法为消费者提供客观有用的点评信息,且因标准及程序不清晰,有篡改删除甚至隐藏差评、愚弄消费者的嫌疑而备受大众争议。就在Yelp陷入困境之时,包括Mu

本文编译自Tnooz:和许多人一样,Jared Andrews发现网上的用户点评不仅令人失望,而且常常没什么用。

Andrews今年34岁,是西雅图的一名数据库管理员,他说:“一件产品,肯定有人喜欢就有人不喜欢,所以你就会想,喜欢这件产品的人会不会其实就是产品的卖家。”

Andrews道出了美国消费者对于用户点评典型的态度,不过不论喜欢或不喜欢,都反映出了网上购物的体验。消费者依据点评在亚马逊网站上找到最棒的圣诞礼物,在美国最大的点评网站Yelp上找到最好的Burger Joint汉堡店。但是他们不喜欢在匿名点评中(包括很有可能是过分夸张的称赞或不满)找寻有意义的观点。

大众对于网上点评的有效性存有越来越多的质疑,这对于包括Yelp和Angie’s List在内的点评公司而言都是挑战,而这两家公司均已失去华尔街的青睐。但包括Facebook及IBM在内的大型公司以及包括美食发现平台MunchAdo及Mona在内的创业公司均已做好准备,宣称要运用新技术让点评更有用,并防止无良商家用虚假点评信息愚弄消费者。

Yelp于2004年推出,是首批完全围绕网上点评开展业务并将这一概念运用到服务产业的公司之一。如今,总部位于旧金山的这家公司每月能吸引1.68亿寻找美发沙龙、墨西哥玉米饼及其他商家用户反馈的访客。

然而,如此高的关注度也依旧没能让该公司免受股市影响。在对当地广告(占销售额的45%)的激烈竞争中,该公司在7月末削减了收益预估,导致该公司股价下跌,损失1/4的市值。目前,该公司股价仍处在恢复期。

Yelp是网上点评业务问题所在的典型例子。该公司向来备受争议,有人声称该公司收钱移除差评并将好评置顶,错误传递公司业务信息,推动股价上涨。上个月,一项声称Yelp误导股东对公司增长预期的诉讼被驳回。

早些时候,有抱怨称该公司的网上点评没什么用,于是该公司决定对这些点评进行管理。计算程序会将点评分为“推荐”类和“不推荐”类,归于前一类的点评置于网页顶部和中部,而后一类的则被隐藏起来(不过通过点击一个很隐蔽的按钮也可以看到这类点评),也不会影响对商家的评分。不仅是消费者,商家对这种过滤程序也是怨声载道 – 前者是因为他们感觉自己的点评被屏蔽了是不公平的,而后者是因为他们感觉有关自己的信息被错误地传递给了消费者。

10月,富有影响力的喜剧动画片《南方公园》嘲讽了商家及网站上匿名点评用户之间日渐紧张的局面,因为后者只用一个差评就能给前者的销量带来重创。在“You’re Not Yelping”中,Cartman扮演一个Yelp的点评用户,试图用五星好评来交换免费的墨西哥食物。动画片的开头模仿了真实餐厅的场景,几个真人扮演的餐厅老板开始在自己的餐厅外贴上“Yelp点评用户勿进”的标志。

位于伊利诺斯州的“凯瑟琳的花园”的店主Julie Markert称,Yelp没有清楚的标准和程序,所以能对点评进行模糊处理,这样Yelp就有很大的权限能够重塑一个公司的形象。Julie Markert自己的花店生意就有多达46位用户的点评不被算在Yelp的评分之内。然而,16条点评显示该店为2.5颗星。Markert称,她也并不要求全都是好评,但希望能对她的花店生意有更客观的评价。

在一次采访中,Markert称:“你所能要求的就是能得到公正的评价。”

Yelp称能使小公司被更多的人发现,帮助它们与有更多市场营销预算的连锁餐厅竞争。为了使点评对消费者更有帮助,Yelp网站现在会显示商家的评分是上升还是下降的,这也可以评估一家公司有没有依据点评用户的反馈做出改变。

就在Yelp苦苦挣扎之时,其他公司则看到了改善消费者及商家体验的机会。

Facebook正在试验一种新的功能,可以让用户搜索到本地的商家,包括美甲沙龙、外卖餐厅 及水暖工服务等,并能看到用户点评和星级评分。这种功能增加了连接用户社交网络账号的点评,而不是匿名的评价,从而更具可信度。

这个概念对Markert很具吸引力,她说使用Facebook的人更了解提供点评的用户的个性及个人偏好,而且相比单一的点评能提供更多信息。

几家创业公司也在反思用户点评。美食发现平台MunchAdo帮助餐厅获取差评的日期、时间及原因,以帮助餐厅在合适时做出改变。许多点评网并没有为商家提供关键信息帮助它们做出改进,而差评则会一直影响商家的名誉。

MunchAdo 的CEO Puneet Talwar说道:“ 这些公司没有将点评与一个交易联系起来,这是我们经常从餐厅那听到的第一句话。”

上个月,IBM发布了一款新的智能手机APP - IBM Watson Trend,将一项人工智能技术与用户点评联系在一起。该APP测试了1万个数据源,包括社交网络、博客、购物论坛和点评网址来发现消费者电子产品、玩具、健康及健身产品的点评趋势。该数据的处理分为1到100的评级,其中包括点评的样本及造成这种趋势的原因。(Claire编译)

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