无论是那种机制 , 其实都无法避免主观成分 。 有人觉得值得满分推荐 , 同样会有消费者觉得打0.5分都不足以表达不满 。 不过大数定理告诉我们 , 当采集的样本越多 , 这个采样结果就越能接近真实的期望值 。 当一家餐厅、一个目的地集合了海量普通用户真实体验的反馈 , 那呈现在消费者面前的 , 则是一个无限接近现实的评价生态体系 。
豆瓣创始人阿北也曾解释过 , 一部电影有42万用户打分 , 每个用户有且只有一次投票权 。 豆瓣程序把这42万个一到五星的评价 , 换算成0到10分 , 加起来除以42万 , 就得到了豆瓣评分 。 而且 , 42万个样本得出的结论 , 可信度是远远高于三五个网红的评价 。
据美团年报披露 , 截至 2019 年底 , 消费者已在美团、大众点评等App上写了 77 亿条消费评论 , 这些评论数还在持续增长着 , 为本地生活服务行业的消费者提供丰富而真实有效的决策参考 。
可见 , 一个有价值的评价信用体系建设 , 充分依赖三个要素:足够多的样本—真实的普罗大众、足够真实有用的内容—基于真实的消费体验分享、足够复刻现实的评价维度—对线下商业世界的精准提炼与还原 。
【刘慈欣|网红需要大众“去滤镜”】网红的发展给网络经济带来新一轮动力 , 但同时也给消费者造成一些新的困惑 。 网红向左 , 大众向右 , 在网红经济崛起的今天 , 大众的意见不仅不能缺失 , 重要性反而在不断提升 。 大众点评、豆瓣等“古典”用户评价平台 , 成为这届年轻人反网红“新浪潮”中的种草神器 。
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