對商品評價的三個類型

採用分項評分：分項評分是交易評價的有力補充。
買家在交易成功結束後，除了可以給予賣家滿意/不滿意的評價等級之外，還可以從商品與描述相符的程度、賣家的服務態度、商品的送達速度這三個方面對賣家的本次交易進行滿意度打分； 每項滿意度打分從1星-5星。
分別代表待提高、不錯、滿意、很滿意、非常滿意。
如買家沒有進行滿意度打分，則該項分值也不會記入最後的商品評價總體滿意度。

零售企業可以採用3種可能的評價方式：檢查、抽查和描述。
具體選擇哪種方法取決於商品的成本、特徵和購買的規律。
檢查即在購買之前和送貨之後檢測每個商品單位。
珠寶和藝術品是兩種昂貴、相對特殊的商品，零售商必須認真檢查每一件商品。
當零售商按規律採購大量易碎、易腐或昂貴商品時，要採用抽查的方法。
在這科，情況下，檢查每一件商品是沒有效率的。
因此，商品的質量和狀況只好通過抽查瞭解。
當零售商購買標準化的、不易腐爛的商品時，就採用描述的方法。
零售商既不檢查也不抽查，而是通過口頭、書面或圖片描述的方式大量訂購這類商品。
例如，文具店採用商品目錄或訂單方式訂購夾紙回形針、便箋簿和打印紙等。
不過，收到訂單後，往往只有一部分商品可以得到。

如何評價商品的好壞，是否有相關的評價維度？消費者在選擇商品的過程中，有很多商品不知道具體的評價維度，比如空調，很多人說這個牌子好，就買這個牌子了。
但是評價一款空調好壞的維度有哪些卻不知道，能否…顯示全部 謝邀~我是拜爾曼，專門解決消費行爲設計問題~ 好與壞，其實是兩個綜合性的形容詞，它可以包羅許多因素在裏面，而且針對不同的商品，不同的消費羣體給出的定義也不會相同。
例如手機吧，有的人覺得攝像效果好就是好，有的人卻覺得三個攝像頭很醜，反而認爲不好。
——這個真是的衆口難調。
所以，與其說要知道商品好與壞的維度，不如看看影響消費者覺得好還是壞的因素有哪些。
消費者覺得好或壞，其實是一種綜合感覺，這種感覺來自他的需求以及需求被觸發的程度：消費者的需求，決定了好或壞這兩個站隊中的因素有哪些——到底是白色好，還是彩色好；到底是價格划算好，還是價格更高好…… 關於消費者的需求，有許多不同類型的分類法，這裏也可以給大家引入一個矩陣，比較適用於商品或服務對消費者感受的影響： 2. 而需求被觸發的程度，就是商品本身所劃分在這兩個站隊中的因素，有沒有特別突出的，會觸及到了消費者的敏感點，會產生感受上的明顯變化。
比如價格高得離譜了，超過承受範圍了，那立馬就會被打入冷宮——這就是金錢這個因素觸發了負面的需求敏感；又或者是某個喜歡的明星代言的，一下就心花怒放了，瞬間好感爆棚了——這就是情感訴求或自我認同因素觸發了正面的需求敏感。
好與壞，雖然只是兩個很籠統的詞，但其產生的過程，卻是複雜的，這與消費者的動機需求以及商品屬性對消費者需求所帶來的觸發敏感程度關。
2020-05-15 11:51

合作過濾是指根據顧客的交易歷史，並從具有相似消費經歷的顧客羣的交易記錄去爲這個顧客推薦其“可能喜歡的新品種”，亦即藉由社交羣體的偏好爲個人提供信息、商品等推薦服務。
步驟 合作過濾是一項通過一組相似喜好的人的評價來尋找音樂、書籍、酒，或其他的任何符合一個人的現在的偏好的商品的技術。
這一分支也被稱作社會信息過濾。
使用自動合作過濾系統爲新客戶提供建議有三個步驟： 1、通過讓新客戶對電影、歌曲、餐廳等項目進行選擇，建立一個客戶檔案；合作過濾的一個困難實在可能有用的領域，相對任一人可能經歷或願意評價的，具有更多要評價的商品。
2、使用相似方法來比較新的客戶和別的客戶的檔案；最明顯的方法是把檔案矢量當成幾何點，然後計算它們之間的歐幾里得距離。
3、對新的客戶沒有列出的商品，使用具有相似檔案的客戶的評價來預測新的客戶會對這些商品做出的評價；方法是用分量與距離的倒數的比例座椅分量平均。
合作過濾對一個沒人看過和評價過的新類型的節目沒有用。
但內容過濾可以基於節目嚮導中列出的新節目的屬性做出推薦。
另一方面，基於內容的過濾不能給出新的或出奇的建議，或處理新類型的影片。
然而合作過濾可以做的很好。
運用 合作過濾是用戶本身在接收信息並繼續傳播出去的過程中會對傳播內容有選擇。
他們會在收到的信息中選擇合適的內容發給合適的人。
不合適的內容就被篩選出局。
因此，在傳播的同時，用戶會對業務內容傳播既保持合作的態度，同時也起到一定的過濾作用。
合作過濾是一種利用羣體智慧的合作過濾模式，達到信息的個性化傳播，其核心是圍繞着用戶展開的。
因此，我們就考慮，未來社區網站是不是應該圍繞着“我”來架構呢？我不需要了解那麼多資訊信息，我也不願意主動去上一些網站去掏關鍵性的信息，我只想要看我關心的、我喜歡的信息能主動送到我面前。
在過去，通過傳統的BI數據挖掘技術，並不能有效地實現信息篩選過濾。
但現在SNS技術能通過好友之間的合作過濾，將客戶關心和喜歡的信息主動推送到客戶的面前，這個就是我們所描述的以“I”爲中心，一個以大寫的我爲中心，這是未來社區，也是互聯網網站發展的方向。