Исследование: как использовать системы рейтингов в гиг-экономике | Большие Идеи

・ Цифровой маркетинг

Исследование: как использовать системы рейтингов
в гиг-экономике

Как пользовательские рейтинги влияют на восприятие товаров и услуг?

Авторы: Арне Де Кейсер , Йерун Скеперс , Кристоф Лембрегтс

Исследование: как использовать системы рейтингов в гиг-экономике
Фото: Oberon Copeland / Unsplash

читайте также

Зачем нужен музей полковника Сандерса

Руван Рис

Что делать, если вам говорят «нет»

Лора Хуан,  Райан Ю

Почему вежливость на совещаниях опасна для вашего бизнеса

Тимоти Кларк

Как найти смысл в работе

Джон Коулман

Важные для экономики платформ рейтинговые системы во многом определяют наше поведение и выбор. Платформы вроде Uber, Airbnb, Turo и Upwork с помощью этих систем не только оценивают проделанную работу, но и проактивно стимулируют рост качества и побуждают и поставщика услуг (например, таксиста или владельца жилья), и их потребителя (пассажира, жильца) вести себя как должно. 

Как правило, создатели платформ показывают пользователю данные рейтингов одним из двух способов. Инкрементальные рейтинговые системы (например, на TaskRabbit или Airbnb) предлагают больше деталей: вы видите каждую оценку, а зачастую и развернутый отзыв. Усредненные рейтинговые системы (на Uber, Lyft и DoorDash), наоборот, показывают единую оценку, обобщающую все индивидуальные.

Мы хотели разобраться, как именно разные форматы представления рейтингов (инкрементальный и усредненный) влияют на восприятие и поведение пользователя. В частности, может ли платформа, изменив формат, смягчить или усилить эффект низкого рейтинга ради сохранения уровня вовлеченности пользователей и качества услуг?

В рамках исследования, которое скоро будет опубликовано в Journal of Marketing Research, мы провели девять экспериментов, показывающих, как способ подачи низких рейтингов воздействует на впечатления и поведение пользователей. Наши выводы содержат ряд подсказок для компаний, раздумывающих, какой из двух типов рейтинговых систем выбрать.

Инкрементальные рейтинговые системы подчеркивают низкие оценки и подсказывают, как улучшить результат.

В условиях экономики платформ жизненно важно быстро выявлять и решать проблемы с сервисом. Возьмем, к примеру, платформу такси, такую как Lyft. Если водитель получает низкие оценки, инкрементальная рейтинговая система сделает их более видимыми, сигнализируя и самому таксисту, и платформе, что надо принять меры (возможно, даже отключить его от сервиса). Такой подход не только эффективно поддерживает стандарты качества, но и обеспечивает безопасность и удовлетворенность пассажиров.

Инкрементальные оценки помогают поставщикам услуг исправлять ошибки.

Если в начале работы с платформой, например Airbnb, поставщик услуг допустил много промахов и первые отзывы оказались негативными, инкрементальная система не поставит на нем крест. Если он начнет исправляться — например, отремонтирует квартиру или улучшит условия для жильцов, — позитивные изменения отразятся на его рейтинге быстрее, чем при усредненной системе. Инкрементальный формат позволяет быстрее сгладить прошлые недостатки — что выгодно для хозяев, стремящихся восстановить репутацию и привлечь побольше гостей.

Инкрементальные системы способны подсветить негативные отзывы

Демонстрируя пользователям каждую низкую оценку, инкрементальные системы могут заметно усилить ее значимость для поставщиков услуг. Подчеркнутая наглядность отрицательных отзывов не только влияет на самовосприятие получившего их, но и может подтолкнуть его уйти с платформы.

Усредненные рейтинговые системы смягчают удар низких оценок, способствуя удержанию и лояльности поставщиков услуг

Представим себе доставщика товаров с платформы — скажем, DoorDash, у которого выдался неудачный день: из-за дорожной ситуации и проблем с заказами он все доставил с задержками. Да, это может обернуться сразу несколькими низкими оценками — но они растворятся в море высоких, поставив единственную аномалию в широкий контекст результатов за все время работы. Показывая поставщику услуг, что один сбой не сможет принципиально изменить общий рейтинг, платформа укрепляет его лояльность и желание трудиться и дальше — ведь эти усилия будут признаны и оценены по достоинству.

Усредненные рейтинговые системы скрывают низкие оценки

В процессе исследований мы обнаружили, что, видя лишь средний рейтинг, люди неверно представляют себе, из каких оценок он сложился. Вообразите таксиста, который совершил три поездки и получил три оценки: две пятерки и единицу. Если мы покажем водителю средний балл (3,67), он с большой вероятностью решит, что последняя оценка была выше реальной.

Подводя итоги, можно посоветовать платформам изучить особенности рейтинговых систем: это поможет точнее контролировать качество оказываемых услуг, обеспечивать справедливое отношение к пользователям платформ и мотивировать их. От выбора инкрементальной или усредненной рейтинговой системы во многом зависит реакция пользователей на низкие оценки. Давно работающие платформы вряд ли решатся сменить формат подачи рейтингов — но новым наши результаты помогут сознательно выбрать и настроить систему оценки. Это позволит им получить конкурентное преимущество, укрепить лояльность пользователей или повысить эффективность работы с теми, кто явно не справляется. Чем активнее развивается экономика платформ, тем значимее становится стратегический выбор рейтинговой системы. Он должен соответствовать целям компании и динамике вовлеченности пользователей.