stringtranslate.com

Отзыв пользователя

Отзыв пользователя о продукте на Amazon.com

Обзор пользователя — это обзор, написанный любым человеком, имеющим доступ к Интернету и публикующим свой опыт на сайте обзоров или платформе социальных сетей после тестирования продукта или оценки услуги. [1] Обзоры пользователей обычно предоставляются потребителями , которые добровольно пишут обзор, а не профессионалами, которым платят за оценку продукта или услуги. Обзоры пользователей можно сравнить с профессиональными некоммерческими обзорами от потребительской организации или с рекламными обзорами от рекламодателя или компании, продвигающей продукт. Рост платформ социальных сетей позволил облегчить взаимодействие между потребителями после того, как обзор был размещен в онлайн-сообществах, таких как блоги , интернет-форумы или другие популярные платформы. [1]

Цель отзывов пользователей

Отзывы пользователей направляют процесс принятия решений заинтересованными сторонами , включая потребителей , производителей и конкурентов, относительно товара или услуги, которые испытал пользователь, предоставляющий отзыв. [2] Решения о покупке могут быть приняты с легким доступом к информации о продукте через отзывы пользователей, которые обладают знаниями из опыта, информации или осязаемого товара. [3] Производители товаров и услуг могут использовать отзывы пользователей через признание «из уст в уста» (WOM), повышая свою репутацию, но также могут быть уничижены. [3] Для товаров, ценность которых вытекает из знаний и информации, отзывы пользователей предоставляют «богатство информации об опыте» и, следовательно, увеличивают потенциальных потребителей. [4]

Экономический эффект

На некоторых рынках отзывы пользователей считаются более достоверными, чем профессиональный или фирменный маркетинг. [1]

Потребитель

Благодаря отзывам пользователей потребители, желающие принять решение о покупке, могут независимо анализировать и оценивать свой выбор. [2] Потребители могут идентифицировать себя с определенными характеристиками продукта, которые обеспечивают наибольшую полезность , сравнивая свою собственную цепочку создания стоимости с пользователями, которые предоставляют информацию о своем личном опыте. [4] Благодаря онлайн-сети положительная интерпретация отзыва пользователя потребителями, вероятно, увеличит вероятность покупки, тогда как отрицательная интерпретация отзыва пользователя, вероятно, расширит поиск потребителей. [5]

Продюсер

Отзывы пользователей рассматриваются как «движущая сила» в маркетинге, напрямую связанная с продажами товара или услуги. [6] Положительные отзывы пользователей о товаре или услуге, вероятно, увеличат спрос на продукт за счет позитивного отношения и поведения по отношению к компании . [ 6] Исследования показали, что отрицательные отзывы пользователей оказывают более широкое влияние, чем положительные. [4] Как объем, так и валентность отзывов регистрируются для влияния на спрос на товары и услуги, но служат возможностью для улучшения управления и производственных цепочек. [6]

Конкурент

Интерпретируя отзывы пользователей, конкуренты могут понять сильные и слабые стороны своих конкурентов с точки зрения пользователя. Содействие распространению личного опыта через отзывы пользователей предоставляет конкурентам выгодную возможность улучшить свой собственный продукт на основе отзывов конкурентов. [7] Предоставляя личный опыт, отзывы пользователей дают рынку шанс проанализировать свои слабые стороны и использовать это как возможность, иногда за счет компании, которая изначально была рассмотрена. [7]

Поддельные отзывы

Рекламодатели, маркетологи и другие заинтересованные стороны имеют мотивацию производить поддельные положительные отзывы пользователей о продуктах, которые они хотят продвигать, или поддельные отрицательные отзывы пользователей о продуктах, которые они хотят дискредитировать. [8] [9] В поддельном отзыве пользователя субъект создает учетную запись пользователя на основе некоторой маркетинговой персоны и публикует отзыв пользователя, выдавая себя за реального человека с чертами персоны. [8] Маркетинговые компании, которые продают поддельные отзывы, обучают сотрудников писать их реалистично и публиковать их с нескольких аккаунтов, чтобы повысить доверие. [10] Это неправильное использование системы отзывов пользователей, которая повсеместно приглашает только отзывы от типичных пользователей, а не оплачиваемых поддельных личностей. [8] В качестве альтернативы реальный пользователь может предоставить поддельный отзыв о товаре или услуге, которые он не пробовал. [11]

Исследование 2021 года Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе задокументировало крупные рынки, где продавцы на Amazon покупают поддельные отзывы в закрытых группах Facebook . Эти отзывы повышают рейтинги и продажи продуктов и широко используются продавцами. [12]

Один из способов предотвращения поддельных отзывов — создание барьеров, благоприятствующих давно идентифицированным пользователям, которые понимают и поддерживают правила сообщества на сайте отзывов. [8] Amazon подает в суд на поддельных рецензентов. [13] Устанавливая границы для членства, такие как знание данных пользователя или необходимость платить за членство, компании могут устанавливать границы. [7]

В 2016 году Австралийская комиссия по конкуренции и защите прав потребителей оштрафовала компанию Electrodry на 215 000 долларов за подстрекательство своих франчайзи к подделке ложных онлайн-отзывов с целью повышения своего рейтинга на сайтах с онлайн-отзывами. [14]

В августе 2024 года Федеральная торговая комиссия единогласно проголосовала за запрет маркетологам использовать поддельные отзывы пользователей, созданные чат-ботами на основе искусственного интеллекта (такими как ChatGPT ), а также за запрет влиятельным лицам платить ботам за увеличение числа подписчиков . [15]

Оценка отзывов пользователей

Были предложены различные системы для оценки качества отзывов пользователей, чтобы потребители могли получить доступ к лучшим отзывам, избегать отзывов более низкого качества и не допускать смешивания честно предоставленных отзывов с менее честными отзывами от рекламодателей или людей, имеющих цели, отличные от беспристрастной оценки. [16]

Потребители воспринимают отзывы пользователей, в которых используется хорошая грамматика и убедительный стиль письма, как более качественные, чем те, которые написаны другими способами. [17]

Связь между отзывами пользователей и качеством продукта неопределенна. [18] Для некоторых уровней качества в некоторых обстоятельствах связь между качеством и рейтингами может отсутствовать. [18] Для высших уровней качества одно исследование показало, что рейтинги пользователей совпадали с научными рейтингами чуть более чем в половине случаев. [18] Более того, люди, читающие отзывы пользователей, склонны воспринимать их как столь же объективные, как и научное тестирование, особенно когда есть средний балл отзывов пользователей. [19]

Учитывая большой набор отзывов пользователей, написанных разными людьми, существуют алгоритмы текстовой аналитики , которые могут точно предсказать, какие отзывы принадлежат одним и тем же авторам. [20]

Анализ настроений можно использовать для прогнозирования степени благоприятности или критичности отзыва. [21] [22]

Мотивы для написания пользовательского отзыва

Исследования показывают, что мотивация предоставить отзыв пользователя обычно проистекает из психологических установок и поведения. [23] Теория использования и вознаграждения — это дисциплина, которая рассматривает, почему кто-то добровольно тратит время на создание отзыва пользователя. [24] Некоторые исследователи предполагают, что внутреннее поведение, которое ценит социальные выгоды, самосовершенствование, заботу о других и потребность в вознаграждении, с большей вероятностью предоставит отзывы пользователя. [23] Предполагается, что предоставление отзыва пользователя призвано удовлетворить чувство принадлежности путем соответствия убеждениям большинства или мнения меньшинства о личном опыте. [23]

Бомбардировка отзывами — это когда пользовательские отзывы пишутся в массовом порядке, чтобы сильнее повлиять на создателя продукта или его продажи, в ответ на фактическое или предполагаемое неуважение к клиентам [ необходима ссылка ] . В некоторых ситуациях исследования показывают, что конкуренты используют анонимные системы отзывов, чтобы негативно влиять на свою конкуренцию и контролировать ее интенсивность. [25]

Примеры исследований

Многие исследователи профилировали отзывы пользователей на Yelp . [26]

Исследования показали, что отзывы пользователей часто влияют на потребительские покупки в индустрии гостеприимства. [27]

Отзывы пользователей породили критику и сомнения в отношении практики оказания медицинской помощи, хотя до появления отзывов пользователи редко критиковали или оценивали поставщиков медицинских услуг. [28]

Смотрите также

Ссылки

  1. ^ abc Yi, Cheng; Jiang, Zhenhui; Li, Xiuping; Lu, Xianghua (2019). «Использование пользовательского контента для продвижения продукта: влияние обзоров, выделенных фирмой». Information Systems Research . 30 (3): 711–725. doi :10.1287/isre.2018.0807. S2CID  200041061. Получено 30 октября 2020 г.
  2. ^ ab Goes, Paulo B; Lin, Minfeng; Au Yeung, Ching-man (июнь 2014 г.). «Эффект популярности» в пользовательском контенте: данные обзоров онлайн-продуктов». Information Systems Research . 25 (2): 222–238. doi :10.1287/isre.2013.0512. JSTOR  24700171. Получено 30 октября 2020 г.
  3. ^ ab Forman, Chris; Ghose, Adindya; Wissenfeld, Batia (сентябрь 2008 г.). «Изучение взаимосвязи между отзывами и продажами: роль раскрытия личности рецензента на электронных рынках». Information Systems Research . 19 (3): 291–313. doi :10.1287/isre.1080.0193. JSTOR  23015450. S2CID  10239832. Получено 30 октября 2020 г.
  4. ^ abc Galbreth, Michael R; Ghosh, Bikram P; Pekgun, Pelin (20 апреля 2017 г.). «Как неравное восприятие отзывов пользователей влияет на ценовую конкуренцию». Decision Sciences . 49 (2): 250–275. doi :10.1111/deci.12273. S2CID  44087759 . Получено 30 октября 2020 г. .
  5. ^ Wu, Chunhua; Che, Hai; Chan, Tat Y; Lu, Xianghua (сентябрь 2015 г.). «Экономическая ценность онлайн-обзоров». Marketing Science . 34 (5): 739–754. doi :10.1287/mksc.2015.0926. S2CID  19948256. Получено 30 октября 2020 г.
  6. ^ abc Масловска, Эва; Малтхаус, Эдвард С.; Бернриттер, Стефан Ф. (25 августа 2016 г.). «Влияние характеристик отзывов клиентов в Интернете на продажи». Advances in Advertising Research (т. VII) . Том 7. стр. 87–100. doi :10.1007/978-3-658-15220-8_8. ISBN 978-3-658-15219-2. Получено 30 октября 2020 г. .
  7. ^ abc Дуань, Вэньцзин; Чжоу, Вэньци (17 июня 2016 г.). «Влияют ли профессиональные обзоры на выбор пользователей в Интернете через обзоры пользователей? Эмпирическое исследование» (PDF) . Журнал систем управленческой информации . 33 (1): 202–228. doi :10.1080/07421222.2016.1172460. S2CID  7118404 . Получено 30 октября 2020 г. .
  8. ^ abcd Отт, Майл; Карди, Клэр ; Хэнкок, Джефф (2012). «Оценка распространенности обмана в онлайн-сообществах отзывов». Труды 21-й международной конференции по Всемирной паутине - WWW '12 . стр. 201. arXiv : 1204.2804 . doi : 10.1145/2187836.2187864. ISBN 9781450312295. S2CID  17575296.
  9. ^ Глейзер, Якоб; Эррера, Гелиос; Перри, Мотти (2020). «Поддельные обзоры». The Economic Journal . 131 (636): 1772–1787. doi :10.1093/ej/ueaa124.
  10. ^ Крамер, Мария (25 января 2023 г.). «Пять звезд, ноль улик: борьба с «чумой» поддельных онлайн-отзывов». The New York Times .
  11. ^ Lappas, Theodoros; Sabnis, Guarav; Valkanas, Georgios (2016). «Влияние поддельных отзывов на видимость в Интернете: оценка уязвимости гостиничной индустрии» (PDF) . Information Systems Research . 27 (4): 1–38. doi :10.1287/isre.2016.0674. S2CID  32997020. Архивировано из оригинала (PDF) 28 февраля 2019 г. . Получено 30 октября 2020 г. .
  12. ^ Хе, Шерри; Холленбек, Бретт; Просерпио, Давиде (25 февраля 2022 г.). «Рынок поддельных отзывов». Marketing Science . 41 (5): 896–921. doi :10.1287/mksc.2022.1353. SSRN  3664992.
  13. ^ Имонн Финглтон. «После репрессий Amazon индустрия поддельных отзывов клиентов просто переместится в офшоры?». Forbes . Получено 13 декабря 2015 г.
  14. ^ Анна Трист (14 июля 2016 г.). «Ложные отзывы и обзоры — извлечение уроков из ошибки одного франчайзера | Lexology». www.lexology.com . Получено 05.03.2021 .
  15. ^ Picciotto, Rebecca (14 августа 2024 г.). «FTC запрещает поддельные онлайн-отзывы, раздувает влияние социальных сетей; правило вступает в силу в октябре». CNBC . Получено 15 августа 2024 г.
  16. ^ Лаппас, Теодорос; Терци, Эвимария (2011). «К справедливой системе управления обзорами». Машинное обучение и обнаружение знаний в базах данных . Конспект лекций по информатике. Том 6912. С. 293–309. doi :10.1007/978-3-642-23783-6_19. ISBN 978-3-642-23782-9. ISSN  0302-9743.
  17. ^ Оттербахер, Джана (2011). «Быть ​​услышанным в сообществах рецензентов: тактика общения и известность рецензий». Журнал компьютерно-опосредованной коммуникации . 16 (3): 424–444. doi : 10.1111/j.1083-6101.2011.01549.x . ISSN  1083-6101.
  18. ^ abc de Langhe, Bart; Fernbach, Phil; Lichtenstein, Donald R. (4 июля 2016 г.). «Высокие рейтинги пользователей в Интернете на самом деле не означают, что вы получаете качественный продукт». Harvard Business Review . Получено 6 июля 2016 г.
  19. ^ де Ланге, Барт; Фернбах, Филип М.; Лихтенштейн, Дональд Р. (апрель 2016 г.). «Навигация по звездам: исследование фактической и воспринимаемой валидности рейтингов пользователей в Интернете». Журнал исследований потребителей . 42 (6): 817–833. doi :10.1093/jcr/ucv047.
  20. ^ Альмишари, Мишари; Цудик, Джин (2012). «Изучение возможности связывания пользовательских отзывов». Computer Security – ESORICS 2012. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 7459. pp. 307–324. CiteSeerX 10.1.1.368.122 . doi :10.1007/978-3-642-33167-1_18. ISBN  978-3-642-33166-4. ISSN  0302-9743.
  21. ^ Дуань, Вэньцзин; Цао, Цин; Юй, Ян; Леви, Стюарт (2013). «Изучение пользовательского контента в Интернете: использование техники анализа настроений для изучения качества гостиничного обслуживания». 2013 46-я Гавайская международная конференция по системным наукам . С. 3119–3128. doi :10.1109/HICSS.2013.400. ISBN 978-1-4673-5933-7. S2CID  12101616.
  22. ^ Ятани, Кодзи; Новати, Майкл; Трасти, Эндрю; Труонг, Кхай Н. (2011). "Обзор в центре внимания". Труды ежегодной конференции 2011 года по человеческим факторам в вычислительных системах - CHI '11 . стр. 1541. doi :10.1145/1978942.1979167. ISBN 9781450302289. S2CID  16393334.
  23. ^ abc Beldad, Ardion; Voutsas, Charalampos (26 июня 2018 г.). «Понимание мотивации писать обзоры мобильных приложений среди немецких пользователей: тестирование расширенной теории запланированного поведения с использованием подхода моделирования структурных уравнений». Журнал технологий в поведенческой науке . 3 (4): 301–311. doi :10.1007/s41347-018-0063-5. PMC 6267641. PMID 30547081.  S2CID 54569232  . 
  24. ^ Хикс, Эми; Комп, Стивен; Хоровиц, Джинни; Ховартер, Мадлен; Мики, Майя; Беван, Дженнифер Л. (2012). «Почему люди используют Yelp.com: исследование использования и удовлетворения». Компьютеры в поведении человека . 28 (6): 2274–2279. doi :10.1016/j.chb.2012.06.034. ISSN  0747-5632.
  25. ^ Чжу, Фэн; Чжан, Сяоцюань (март 2010 г.). «Влияние онлайн-обзоров потребителей на продажи: регулирующая роль характеристик продукта и потребителя» (PDF) . Журнал маркетинга . 74 (2): 133–148. doi :10.1509/jm.74.2.133. S2CID  15571612 . Получено 30 октября 2020 г. .
  26. ^ Лука, Майкл (2011). «Обзоры, репутация и доход: случай Yelp.Com» (PDF) . Серия рабочих документов SSRN . doi : 10.2139/ssrn.1928601. ISSN  1556-5068. S2CID  14511907.
  27. ^ Онг, Бенг Су (2012). «Воспринимаемое влияние отзывов пользователей в индустрии гостеприимства». Журнал маркетинга и менеджмента гостеприимства . 21 (5): 463–485. doi :10.1080/19368623.2012.626743. ISSN  1936-8623. S2CID  168047004.
  28. ^ Харди, М. (2010). «Потребляющие профессии: веб-сайты с отзывами пользователей и службы здравоохранения». Журнал потребительской культуры . 10 (1): 129–149. doi :10.1177/1469540509355023. ISSN  1469-5405. S2CID  144002104.