Raport
Teczka nr 003, E-commerce
| Wskaźnik | Przed | Po |
|---|---|---|
| Średnia ocena z najwyższym prawdopodobieństwem zakupu | 5,0 | 4,0–4,7 |
Spiegel Research Center, Northwestern University, dane PowerReviews
Case studiesTeczka nr 003
Idealna piątka wydaje się celem każdego sklepu, ale dane mówią co innego. Analizujemy wynik Spiegel Research Center z Northwestern University, według którego prawdopodobieństwo zakupu rośnie do średniej 4,0–4,7, a potem spada. Wyjaśniamy, skąd ten efekt, kiedy nie występuje i co z niego wynika dla zarządzania opiniami.
Raport
Teczka nr 003, E-commerce
| Wskaźnik | Przed | Po |
|---|---|---|
| Średnia ocena z najwyższym prawdopodobieństwem zakupu | 5,0 | 4,0–4,7 |
Spiegel Research Center, Northwestern University, dane PowerReviews
Ocena 4,7 sprzedaje lepiej niż 5,0, bo idealna średnia budzi nieufność. Badanie Spiegel Research Center z Northwestern University wykazało, że prawdopodobieństwo zakupu rośnie wraz ze średnią tylko do poziomu 4,0–4,7, a potem zaczyna spadać. Klienci odczytują ocenę bliską 5,0 jako „zbyt piękną, by była prawdziwa” i zaczynają podejrzewać filtrowanie lub fałszowanie opinii.
Wynik pochodzi z raportu Spiegel Research Center – ośrodka działającego przy szkole Medill na Northwestern University – o tym, jak recenzje online wpływają na sprzedaż. Raport opublikowano w 2017 r. na podstawie danych od PowerReviews, dostawcy systemów opinii dla sklepów internetowych. Najsłynniejszy wniosek tego samego raportu (produkt z pięcioma opiniami ma o 270% wyższe prawdopodobieństwo zakupu niż produkt bez opinii) omawiamy w teczce o badaniu Spiegel Research Center i wpływie opinii na sprzedaż.
Wniosek o średniej ocenie brzmi w oryginale prosto: prawdopodobieństwo zakupu zwykle osiąga szczyt przy ocenach w przedziale 4,0–4,7, a następnie maleje, gdy średnia zbliża się do 5,0. Autorzy tłumaczą to tym, że pięć gwiazdek może wyglądać dla kupujących na zbyt dobre, by było prawdziwe. Wśród publikacji naukowych ośrodka związanych z tym tematem jest artykuł Ewy Maslowskiej, Edwarda Malthouse'a i Stefana Bernrittera z 2017 r. o wymownym tytule „Too good to be true”.
Ten sam raport dodaje dwie obserwacje, które pomagają zrozumieć efekt:
Kupujący nie czyta średniej jak termometru, tylko jak poszlakę. Ocenia nie tylko „ile”, ale też „czy to możliwe”. Idealne 5,0 uruchamia kilka mechanizmów naraz:
Warto też pamiętać o naturalnym kształcie rozkładu ocen. W wielu serwisach najwięcej jest opinii pięciogwiazdkowych, sporo jednogwiazdkowych, a mniej ocen pośrednich – rozkład przypomina literę J. Profil, który ma wyłącznie piątki, odbiega od tego wzorca, a doświadczeni kupujący to zauważają.
Efekt 4,7 kontra 5,0 trzeba czytać razem z liczbą recenzji. Ta sama średnia znaczy co innego przy trzech i przy trzystu opiniach. Poniższa tabela pokazuje, jak kupujący zwykle interpretuje różne profile – to ilustracja redakcji, nie dane z badania.
| Profil produktu | Jak to wygląda dla klienta | Ryzyko dla sprzedaży |
|---|---|---|
| 5,0 z 3 opinii | „za mało, żeby ocenić, może to znajomi” | wysokie – brak wiarygodności |
| 5,0 z 40 opinii, same krótkie pochwały | „podejrzanie idealnie” | średnie – podejrzenie selekcji |
| 4,8 z 150 opinii, kilka krytycznych z odpowiedziami | „produkt lubiany, firma reaguje” | niskie |
| 4,7 z 300 opinii, opisane wady | „wiem, czego się spodziewać” | niskie – typowy obszar szczytu zakupów |
| 4,1 z 500 opinii, powtarzająca się wada | „działa, ale ma znany problem” | zależy od tego, czy wada jest istotna dla klienta |
| 3,6 i mniej | „ryzykowny wybór” | wysokie – klient szuka alternatywy |
Więcej o tym, jak kupujący łączą gwiazdki z liczbą opinii, piszemy w analizie średniej oceny a sprzedaży.
Wynik Northwestern University nie jest prawem natury. Są sytuacje, w których przenoszenie go wprost bywa mylące:
Ostrożność dotyczy też samej interpretacji „szczytu”. Raport mówi, że prawdopodobieństwo zakupu typowo maleje przy ocenach zbliżonych do 5,0. Nie mówi, że produkt z oceną 4,9 zawsze przegra z produktem z oceną 4,5.
Największe ryzyko nie polega na tym, że ocena 5,0 sprzedaje trochę gorzej. Polega na tym, co firmy robią, żeby ją osiągnąć lub utrzymać:
Zmiany w przepisach konsumenckich, które wprowadziły te obowiązki, to efekt dyrektywy Omnibus. Wniosek z badania i z przepisów jest zbieżny: profil z prawdziwą krytyką jest zarówno bezpieczniejszy, jak i skuteczniejszy.
Skoro klienci szukają w opiniach dowodu autentyczności, sposób prezentacji ocen ma znaczenie równie duże jak sama średnia. Kilka rozwiązań, które wynikają wprost z logiki badania:
Te elementy nie zmieniają średniej, ale zmieniają jej odbiór. Przy ocenie 4,7 sprawiają, że brakujące 0,3 gwiazdki staje się czytelną informacją („wiem, co może nie pasować”), a nie powodem do niepokoju.
Poniższe przykłady są wyłącznie ilustracją matematyki średniej, nie danymi z badania.
Przykład 1. Produkt ma 8 opinii, wszystkie pięciogwiazdkowe (średnia 5,0). Dziewiąty klient wystawia 2 gwiazdki. Nowa średnia: (8 × 5 + 2) / 9 = 4,67, czyli po zaokrągleniu 4,7. Jedna krytyczna opinia przesuwa produkt dokładnie w przedział, który w badaniu sprzedawał najlepiej – pod warunkiem że firma odpowie na nią rzeczowo.
Przykład 2. Produkt ma 120 opinii ze średnią 4,7. Po wadliwej partii pojawia się 10 opinii jednogwiazdkowych. Nowa średnia: (120 × 4,7 + 10 × 1) / 130 = 4,42. Spadek o niemal 0,3 gwiazdki przy jednym incydencie pokazuje, że przy mniejszej liczbie opinii średnia jest krucha.
Takie scenariusze najłatwiej sprawdzić w kalkulatorze średniej oceny, który liczy też, ilu pozytywnych opinii potrzeba, by odrobić spadek.
Wynik 4,7 kontra 5,0 to jeden z kilkudziesięciu dobrze udokumentowanych efektów dowodu społecznego. Pozostałe – od eksperymentów z normami społecznymi po decyzje regulatorów – zebraliśmy w przeglądzie 30 badań i przypadków o skuteczności social proof.
Może, jeśli wygląda na nienaturalną. W danych Spiegel Research Center prawdopodobieństwo zakupu było najwyższe przy średniej 4,0–4,7 i spadało przy ocenach zbliżonych do 5,0. Idealna ocena z małej liczby opinii albo bez żadnych krytycznych uwag budzi podejrzenie, że recenzje są filtrowane. Przy dużej liczbie szczegółowych, zweryfikowanych opinii ryzyko jest mniejsze.
Bo z doświadczenia wiedzą, że żaden produkt nie odpowiada wszystkim. Gdy wszystkie opinie są pięciogwiazdkowe, kupujący zaczyna podejrzewać selekcję, zachęty za pozytywne recenzje albo wpisy pisane przez samą firmę. Brakuje mu też informacji o wadach, której szuka, żeby sprawdzić, czy dana słabość jest dla niego istotna.
Nie. Usuwanie lub ukrywanie autentycznych negatywnych opinii zniekształca obraz produktu, może naruszać przepisy o nieuczciwych praktykach rynkowych i odbiera profilowi wiarygodność. Usunąć można wpisy niezgodne z regulaminem, np. obraźliwe, niezwiązane z produktem albo fałszywe. Na pozostałe krytyczne opinie warto odpowiadać rzeczowo i publicznie.
Badanie Northwestern University wskazuje przedział 4,0–4,7 jako ten, w którym prawdopodobieństwo zakupu było najwyższe. Nie jest to jednak wartość do ustawiania – średnia ma wynikać z prawdziwych opinii. Ważniejsze od dokładnej liczby jest to, by ocena opierała się na wielu świeżych recenzjach i by firma reagowała na krytykę.
Badanie dotyczyło opinii o produktach w sklepach internetowych, więc przenoszenie go wprost na Mapy Google wymaga ostrożności. W usługach lokalnych ważne są też progi filtrów i zaokrąglenia: klienci często odrzucają firmy poniżej określonej oceny. Bezpieczna zasada jest wspólna – prawdziwy rozkład ocen z dużą liczbą opinii działa lepiej niż idealna, ale krucha średnia.