Обзор пользователя
Пользовательский обзор — это обзор, проводимый любым лицом, имеющим доступ к Интернету и публикующим свой опыт на сайте обзора или в социальной сети после тестирования продукта или оценки услуги. [1] Отзывы пользователей обычно предоставляются потребителями , которые добровольно пишут обзоры, а не профессионалами, которым платят за оценку продукта или услуги. Отзывы пользователей можно сравнить с профессиональными некоммерческими обзорами потребительской организации или с рекламными обзорами рекламодателя или компании, продвигающей продукт. Рост платформ социальных сетей позволил облегчить взаимодействие между потребителями после размещения обзора в онлайн-сообществах, таких как блоги , интернет-форумы или другие популярные платформы. [1]
Цель отзывов пользователей
[ редактировать ]Отзывы пользователей помогают заинтересованным сторонам , включая потребителей , производителей и конкурентов, принимать решения относительно товара или услуги, с которыми столкнулся пользователь, оставивший отзыв. [2] Решения о покупке можно принимать благодаря легкому доступу к информации о продукте посредством отзывов пользователей, обладающих знаниями из опыта, информации или материальных благ. [3] Производители товаров и услуг могут использовать отзывы пользователей посредством устного признания (WOM), улучшая свою репутацию, но также могут быть унижены. [3] Для товаров, ценность которых определяется знаниями и информацией, отзывы пользователей предоставляют «богатую информацию об опыте» и, следовательно, увеличивают число потенциальных потребителей. [4]
Экономический эффект
[ редактировать ]На некоторых рынках отзывы пользователей считаются более заслуживающими доверия, чем профессиональный или фирменный маркетинг. [1]
Потребитель
[ редактировать ]Благодаря отзывам пользователей потребители, стремящиеся принять решение о покупке, имеют возможность самостоятельно проанализировать и оценить свой выбор. [2] Потребители могут идентифицировать конкретные атрибуты продукта, которые обеспечивают наибольшую полезность , сравнивая свою собственную цепочку создания стоимости с пользователями, которые предоставляют информацию о своем личном опыте. [4] Посредством онлайн-сети положительная интерпретация потребителями отзыва пользователя, вероятно, увеличит вероятность покупки, тогда как негативная интерпретация отзыва пользователя, вероятно, расширит круг поиска потребителей. [5]
Продюсер
[ редактировать ]Отзывы пользователей рассматриваются как «движущая сила» маркетинга, находящаяся в прямой зависимости от продаж товара или услуги. [6] Положительные отзывы пользователей о товаре или услуге, вероятно, повысят спрос на продукт за счет позитивного отношения и поведения по отношению к компании . [6] Исследования показали, что негативные отзывы пользователей оказывают более широкое влияние, чем положительные. [4] Как объем, так и значимость отзывов учитываются, чтобы повлиять на спрос на товары и услуги, но они служат возможностью для улучшения управления и производственных цепочек. [6]
Конкурент
[ редактировать ]Интерпретируя отзывы пользователей, конкуренты могут понять сильные и слабые стороны своих конкурентов с точки зрения пользователя. Облегчение распространения личного опыта через отзывы пользователей дает конкурентам выгодную возможность улучшить собственный продукт на основе отзывов конкурентов. [7] Предоставляя личный опыт, отзывы пользователей дают рынку возможность проанализировать их слабые стороны и использовать это как возможность, иногда за счет компании, первоначально проверяемой. [7]
Поддельные отзывы
[ редактировать ]Рекламодатели, маркетологи и другие заинтересованные стороны заинтересованы в создании фальшивых положительных отзывов пользователей о продуктах, которые они хотят продвигать, или поддельных отрицательных отзывов пользователей о продуктах, которые они хотят унизить. [8] [9] При поддельном пользовательском обзоре актер создает учетную запись пользователя на основе какого-либо маркетингового персонажа и публикует пользовательский отзыв, выдавая себя за реального человека с чертами этого персонажа. [8] Маркетинговые компании, продающие фейковые отзывы, обучают сотрудников писать их реалистично и публиковать их с нескольких аккаунтов, чтобы повысить доверие. [10] Это неправильное использование системы отзывов пользователей, которая обычно предполагает отзывы только от типичных пользователей, а не от платных фейковых личностей. [8] Альтернативно, реальный пользователь может предоставить фальшивый отзыв о товаре или услуге, с которыми он не сталкивался. [11]
Исследование Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе, проведенное в 2021 году , зафиксировало крупные рынки, где продавцы на Amazon покупают фейковые отзывы в частных группах Facebook . Эти отзывы повышают рейтинги и продажи товаров и широко используются продавцами. [12]
Один из способов предотвратить фальшивые отзывы — создать барьеры, которые благоприятствуют давно идентифицированным пользователям, которые понимают и поддерживают правила сообщества на сайте отзывов. [8] Amazon подает в суд на фейковых рецензентов. [13] Предоставляя границы членства, такие как знание данных пользователя или необходимость платить за членство, компании могут установить границы. [7]
В 2016 году Австралийская комиссия по конкуренции и защите прав потребителей оштрафовала Electrodry на 215 000 долларов за подстрекание своих франчайзи к подделке ложных онлайн-отзывов с целью повысить свой рейтинг на веб-сайтах онлайн-обзоров. [14]
Оценка отзывов пользователей
[ редактировать ]Были предложены различные системы для оценки качества отзывов пользователей, чтобы потребители могли получить доступ к лучшим из них, избегать отзывов более низкого качества и предотвращать смешивание честно предоставленных обзоров с менее честными отзывами рекламодателей или людей, преследующих иные цели, чем беспристрастная оценка. [15]
Потребители воспринимают отзывы пользователей, использующие хорошую грамматику и убедительный стиль письма, как более качественные, чем отзывы, написанные другими способами. [16]
Взаимосвязь между отзывами пользователей и качеством продукта неясна. [17] Для некоторых уровней качества в некоторых обстоятельствах связь между качеством и рейтингами может отсутствовать. [17] Одно исследование показало, что что касается высшего уровня качества, то рейтинги пользователей совпадают с научными оценками чуть более чем в половине случаев. [17] Более того, люди, читающие отзывы пользователей, склонны воспринимать их так же объективно, как научные исследования, особенно когда имеется средний рейтинг отзывов пользователей. [18]
Учитывая большой набор многочисленных пользовательских отзывов, написанных разными людьми, существуют алгоритмы анализа текста , которые могут точно предсказать, какие отзывы исходят от одних и тех же отдельных авторов. [19]
Анализ настроений можно использовать, чтобы предсказать, насколько отзыв будет положительным или критическим. [20] [21]
Мотивы для написания пользовательского обзора
[ редактировать ]Исследования показывают, что мотивация оставить отзыв пользователя обычно проистекает из психологических установок и поведения. [22] Теория использования и удовлетворения — это дисциплина, которая рассматривает, почему кто-то добровольно тратит время на создание пользовательского обзора. [23] Некоторые исследователи предполагают, что внутреннее поведение, которое ценит социальные выгоды, самосовершенствование, заботу о других и потребность в удовлетворении, с большей вероятностью приведет к отзывам пользователей. [22] Предоставление пользовательского обзора предлагается для удовлетворения чувства принадлежности путем соответствия убеждениям большинства или мнения меньшинства о личном опыте. [22]
Бомбардировка отзывами — это массовое создание пользовательских обзоров с целью более сильного влияния на создателя продукта или его продажи в ответ на фактическое или предполагаемое пренебрежение к клиентам. [ нужна ссылка ] . Исследования показывают, что в некоторых ситуациях конкуренты используют анонимные системы отзывов, чтобы негативно влиять на интенсивность своей конкуренции и контролировать ее. [24]
Тематические исследования
[ редактировать ]Многие исследователи профилировали отзывы пользователей на Yelp . [25]
Исследования показали, что отзывы пользователей часто влияют на покупки потребителей в индустрии гостеприимства. [26]
Отзывы пользователей вызвали критику и сомнения в практике здравоохранения, поскольку до появления отзывов пользователей поставщики медицинских услуг редко подвергались критике или оценке со стороны пользователей. [27]
См. также
[ редактировать ]- Интерактивные эволюционные вычисления - методы эволюционных вычислений, использующие человеческую оценку.
Ссылки
[ редактировать ]- ^ Перейти обратно: а б с Йи, Ченг; Цзян, Чжэньхуэй; Ли, Сюпин; Лу, Сянхуа (2019). «Использование пользовательского контента для продвижения продукта: влияние обзоров, выделенных фирмами» . Исследования информационных систем . 30 (3): 711–725. дои : 10.1287/isre.2018.0807 . S2CID 200041061 . Проверено 30 октября 2020 г.
- ^ Перейти обратно: а б Идет, Пауло Б; Линь, Минфэн; Ау Юнг, Чингман (июнь 2014 г.). « Эффект популярности» в пользовательском контенте: данные онлайн-обзоров продуктов» . Исследования информационных систем . 25 (2): 222–238. дои : 10.1287/isre.2013.0512 . JSTOR 24700171 . Проверено 30 октября 2020 г.
- ^ Перейти обратно: а б Форман, Крис; Гхош, Адиндия; Виссенфельд, Батиа (сентябрь 2008 г.). «Изучение взаимосвязи между обзорами и продажами: роль раскрытия личности рецензента на электронных рынках» . Исследования информационных систем . 19 (3): 291–313. дои : 10.1287/isre.1080.0193 . JSTOR 23015450 . S2CID 10239832 . Проверено 30 октября 2020 г.
- ^ Перейти обратно: а б с Гэлбрет, Майкл Р.; Гош, Бикрам П; Пекгун, Пелин (20 апреля 2017 г.). «Как неравномерное восприятие отзывов пользователей влияет на ценовую конкуренцию» . Науки о принятии решений . 49 (2): 250–275. дои : 10.1111/deci.12273 . S2CID 44087759 . Проверено 30 октября 2020 г. .
- ^ У, Чуньхуа; Че, Хай; Чан, Тат Ю; Лу, Сянхуа (сентябрь 2015 г.). «Экономическая ценность онлайн-обзоров» . Маркетинговая наука . 34 (5): 739–754. дои : 10.1287/mksc.2015.0926 . S2CID 19948256 . Проверено 30 октября 2020 г.
- ^ Перейти обратно: а б с Масловская, Ева; Мальтхаус, Эдвард С; Бернриттер, Стефан Ф (25 августа 2016 г.). «Влияние характеристик онлайн-отзывов клиентов на продажи» . Достижения в области рекламных исследований (Том VII) . Том. 7. С. 87–100. дои : 10.1007/978-3-658-15220-8_8 . ISBN 978-3-658-15219-2 . Проверено 30 октября 2020 г.
- ^ Перейти обратно: а б с Дуань, Вэньцзин; Чжоу, Вэньци (17 июня 2016 г.). «Влияют ли профессиональные обзоры на выбор онлайн-пользователей через обзоры пользователей? Эмпирическое исследование» (PDF) . Журнал информационных систем управления . 33 (1): 202–228. дои : 10.1080/07421222.2016.1172460 . S2CID 7118404 . Проверено 30 октября 2020 г. .
- ^ Перейти обратно: а б с д Отт, Майл; Карди, Клэр ; Хэнкок, Джефф (2012). «Оценка распространенности обмана в сообществах онлайн-обзоров». Материалы 21-й международной конференции по Всемирной паутине-WWW'12 . п. 201. arXiv : 1204.2804 . дои : 10.1145/2187836.2187864 . ISBN 9781450312295 . S2CID 17575296 .
- ^ Глейзер, Джейкоб; Эррера, Гелиос; Перри, Мотти (2020). «Фейковые отзывы» . Экономический журнал . 131 (636): 1772–1787. дои : 10.1093/ej/ueaa124 .
- ^ Крамер, Мария (25 января 2023 г.). «Пять звезд, ноль подсказок: борьба с «бедой» фальшивых онлайн-обзоров» . Нью-Йорк Таймс .
- ^ Лаппас, Теодорос; Сабнис, Гуарав; Валканас, Георгиос (2016). «Влияние фальшивых отзывов на видимость в Интернете: оценка уязвимости гостиничной индустрии» (PDF) . Исследования информационных систем . 27 (4): 1–38. дои : 10.1287/isre.2016.0674 . S2CID 32997020 . Архивировано из оригинала (PDF) 28 февраля 2019 года . Проверено 30 октября 2020 г.
- ^ Он, Шерри; Холленбек, Бретт; Прозерпио, Давиде (25 февраля 2022 г.). «Рынок фейковых отзывов» . Маркетинговая наука . 41 (5): 896–921. дои : 10.1287/mksc.2022.1353 . ССНН 3664992 .
- ^ Имонн Финглтон. «После репрессий со стороны Amazon, переедет ли индустрия фейковых отзывов клиентов в офшоры?» . Форбс . Проверено 13 декабря 2015 г.
- ^ Анна Трист (14 июля 2016 г.). «Ложные отзывы и обзоры — урок на одной ошибке франчайзера | Лексология» . www.lexology.com . Проверено 05 марта 2021 г.
- ^ Лаппас, Теодорос; Терзи, Эвимария (2011). «На пути к справедливой системе управления обзорами». Машинное обучение и обнаружение знаний в базах данных . Конспекты лекций по информатике. Том. 6912. стр. 293–309. дои : 10.1007/978-3-642-23783-6_19 . ISBN 978-3-642-23782-9 . ISSN 0302-9743 .
- ^ Оттербахер, Яна (2011). «Быть услышанным в сообществах по обзору: тактика общения и известность в обзорах» . Журнал компьютерной коммуникации . 16 (3): 424–444. дои : 10.1111/j.1083-6101.2011.01549.x . ISSN 1083-6101 .
- ^ Перейти обратно: а б с де Ланге, Барт; Фернбах, Фил; Лихтенштейн, Дональд Р. (4 июля 2016 г.). «Высокие рейтинги онлайн-пользователей на самом деле не означают, что вы получаете качественный продукт» . Гарвардское деловое обозрение . Проверено 6 июля 2016 г.
- ^ де Ланге, Барт; Фернбах, Филип М.; Лихтенштейн, Дональд Р. (апрель 2016 г.). «Навигация по звездам: исследование фактической и предполагаемой достоверности онлайн-рейтингов пользователей». Журнал потребительских исследований . 42 (6): 817–833. дои : 10.1093/jcr/ucv047 .
- ^ Альмишари, Мишари; Цудик, Джин (2012). «Изучение возможности связывания отзывов пользователей». Компьютерная безопасность – ESORICS 2012 . Конспекты лекций по информатике. Том. 7459. стр. 307–324. CiteSeerX 10.1.1.368.122 . дои : 10.1007/978-3-642-33167-1_18 . ISBN 978-3-642-33166-4 . ISSN 0302-9743 .
- ^ Дуань, Вэньцзин; Цао, Цин; Ю, Ян; Леви, Стюарт (2013). «Анализ онлайн-контента, созданного пользователями: использование метода анализа настроений для изучения качества гостиничного обслуживания». 2013 46-я Гавайская международная конференция по системным наукам . стр. 3119–3128. дои : 10.1109/HICSS.2013.400 . ISBN 978-1-4673-5933-7 . S2CID 12101616 .
- ^ Ятани, Кодзи; Новати, Майкл; Трасти, Эндрю; Труонг, Хай Н. (2011). «Обзор внимания». Материалы ежегодной конференции 2011 года «Человеческий фактор в вычислительных системах — CHI '11» . п. 1541. дои : 10.1145/1978942.1979167 . ISBN 9781450302289 . S2CID 16393334 .
- ^ Перейти обратно: а б с Белдад, Ардион; Вутсас, Харалампос (26 июня 2018 г.). «Понимание мотивации к написанию обзоров мобильных приложений среди немецких пользователей: тестирование расширенной теории запланированного поведения с использованием подхода моделирования структурными уравнениями» . Журнал технологий в поведенческой науке . 3 (4): 301–311. дои : 10.1007/s41347-018-0063-5 . ПМК 6267641 . ПМИД 30547081 . S2CID 54569232 .
- ^ Хикс, Эми; Комп, Стивен; Горовиц, Джинни; Ховартер, Мэдлин; Мики, Майя; Беван, Дженнифер Л. (2012). «Почему люди используют Yelp.com: исследование возможностей использования и удовлетворения». Компьютеры в поведении человека . 28 (6): 2274–2279. дои : 10.1016/j.chb.2012.06.034 . ISSN 0747-5632 .
- ^ Чжу, Фэн; Чжан, Сяоцюань (март 2010 г.). «Влияние онлайн-обзоров потребителей на продажи: регулирующая роль продукта и потребительских характеристик» (PDF) . Журнал маркетинга . 74 (2): 133–148. дои : 10.1509/jm.74.2.133 . S2CID 15571612 . Проверено 30 октября 2020 г.
- ^ Лука, Майкл (2011). «Обзоры, репутация и доходы: пример Yelp.Com» (PDF) . Серия рабочих документов SSRN . дои : 10.2139/ssrn.1928601 . ISSN 1556-5068 . S2CID 14511907 .
- ^ Онг, Бенг Су (2012). «Ощущаемое влияние отзывов пользователей в индустрии гостеприимства». Журнал гостиничного маркетинга и менеджмента . 21 (5): 463–485. дои : 10.1080/19368623.2012.626743 . ISSN 1936-8623 . S2CID 168047004 .
- ^ Харди, М. (2010). «Потребительские профессии: веб-сайты с отзывами пользователей и медицинские услуги». Журнал потребительской культуры . 10 (1): 129–149. дои : 10.1177/1469540509355023 . ISSN 1469-5405 . S2CID 144002104 .