1.发散部分,通过有限的信息输入,帮助用户发现感兴趣的item或item group
2.收敛部分,在已经确定的group里,通过更细分的评价体系,帮助用户作出决策
这时你会发现,针对不同的售卖品,产品设计出来两部分的轻重是很不同的.
1.大平台的系统发散部分非常重,并且类目繁杂难以做针对性的评价维度,只能在普适的维度上做细,比如评价,销量,价格等等,这些东西很难有助于发散部分(这个任务由搜索/类目导航/推荐来承担),大多数情况下是在收敛阶段帮助用户决定"在一群里边买哪个",淘宝,amazon,app store都属此类.这类平台的评分非常量化,并且出现了"对评分的评分"这种精耕细作不厌其烦的设计. 某种程度上Quora/知乎也归为此类
2.针对某一类目的产品,比如点评,豆瓣书影音,可以做出针对性的评价维度,比如口味,环境,人均消费,服务态度什么的.这时的评价系统可以同时承担发散和收敛的任务,比如我可以专门找"北京环境最上流的驴火",这时评价的UGC在我进入商品详情页之前的探索阶段已经发挥了作用.
3.还有一种更单一的情况,即"只有一种评价标准".通常出现在"只卖一种东西"的平台,比如贷款平台卖的是"低利率",电驴卖的是"种子多",搜索引擎卖的是"点的人多"(这个有优化空间,搜索引擎已经有引入简单的评价体系,比如+1,也有社会化的尝试),这时评价体系已经不是必备的了,是锦上添花
4.其实跟评价体系平行的还有很多其他方法可以帮助用户排除不确定性,增进决策.
几个例子
a)
b)
c) 最后说说社会化:
之前讨论一个电影的产品,讨论稿是一个跟豆瓣一样的10星评价方案. 我当时这么讲:在SNS上做电影产品的优势是你有social graph.并且很可能更生活化,你能得到身边人的意见,有更多机会能够影响用户的生活决策,甚至决定跟谁一起去看,什么时候,去哪里,这都是豆瓣不好做的.
我给的想法是,评分这种东西直接同步豆瓣/imdb就好了没必要重复做,真正要做的是四个button:"别tm看" ,"下载看", "买碟看", "一定要去买票看不然鄙视你"(后边跟一个向好友推荐去哪个影院的流程) ,哦,可能还有一个"征人同看(这个可以直接@好友)".这些操作都可选择向好友发feed,同时都比那个几星几星更直接影响"我今晚看啥". 有了好友圈作为一种"预收敛",社会化的评价其实可以做的更二元化而非量化.
赶飞机,想到再改
