『』高德地图加油站 POI 分析和优化( 二 )
从1星和5星图也能发现 , 评论的用户更倾向于对态度做出评价 , 尤其是给出低分的用户 。 其次是油的质量 , 是否有优惠 , 是否送礼品或者洗车服务等 。
思考
那么是不是直接从评论中提取关键字作为标签作为信息显示就好了?不一定 , 因为这个由个前提条件 , 就是用户关注的内容和用户评论的关键词是一致的 。 这个前提是否成立呢?我们做了个简单的小调查 。
加油站用户调查
首先我们需要确定什么人会去关注这个评价 。
本文插图
加油流程图
从上图可知 , 会去看评价而确定去某个加油站的人需要满足几个前提:
- 没去过周边加油站(如果去过 , 即使打开导航也只是为了找路 , 不是为了看评价)
- 开导航去到该加油站(如果不用导航 , 已经开到加油站了 , 不会再打开导航地图去看评价)
本文插图
问卷中可能有不开车的人 , 这些人的回答可能更倾向于“幻想” , 但是通常人以为自己做出的决策会和真实不相符 , 所以这里把这些人滤过了 。
本文插图
不会导航搜索的也就不会看评论了 , 我们只关注会用导航的人 , 所以对于会看导航的 , 我们问了如下问题
本文插图
我们发现少量车主不关注加油站信息 , 只关注距离 , 而85%的车主会关注评论 , 那么对于这部分用户 , 我们设计如下问题
本文插图
最终可以得出 , 我们终极目标用户主要关注的点在:
- 距离
- 油质量
- 价格
- 加油速度
让我们对比下评论高频和找加油站用户关注点:
本文插图
距离是由车主当前位置和附近加油站数量决定的 , 先不看 。 只有油的质量是双方的高频关注 。 因此 , 刚刚提到的前提是不完全成立的 , 也就是说:
评价关键词不完全等于用户选择加油站的考虑点 , 所以我们需要引导评价的用户给出我们需要的信息 。
其次 , 我们再来看看评论的有效性 。 我们再来看看流程图 , 看到底是哪些用户会去评论加油站
本文插图
我们从流程图中发现 , 以下几种路径的会评价加油站:
- 不用导航 , 常去该加油站(7%)
- 不用导航 , 路过加油站(20%)
- 导航搜索 , 没有查看评价 , 随机选择的加油站(38%)
- 导航搜索 , 查看评价后选择的加油站(35%)
- 常去该加油站的 , 评论意愿最低;
- 非“常客” , 且导航搜索后评价人数占总评价人数73% 。
对加油站最了解的常客贡献的信息很少的 , 反而是去了少数几次甚至只去了一次的用户评论的占大多数 。 这会导致一个问题就是 , 评价的用户可能基于某一次的愉快或者不愉快的经验评分 , 造成评价偏差 。
所以怎么鼓励常去的用户给出有价值的准确的评价才是最重要的 。 下面看一下激励机制:
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