# data[].attributes.body
단순히 긍정/부정으로 나뉘지 않도록

좀 더 구체적인 서술을 할 수 있도록한다.

Ex. 네이버 플레이스 리뷰

분위기가 좋아요

인테리어가 멋져요

# data[].attributes.headline
좋아요+ 다양한 키워드 제시, 선택하는 항목 추가

# data[].attributes.subject
좋아요+ 다양한 키워드 제시, 선택하는 항목 추가

# data[].attributes.body
- 평점이 세분화되어도 사람마다 느끼는 평점 매기기의 기준이 다름.

- 편함이나 불편함을 느꼈을 때 어떠한 항목에서 해당 감정을 느꼈는지 구체적으로 나타낼 수 있게 키워드 선택 항목 추가

ex) 택시 앱: 좋아요- 안전한 운전/ 친절함/ 플리가 좋아요

# data[].attributes.headline
일하는 입장에서 평가 시스템 

# data[].attributes.subject
일하는 입장에서 평가 시스템 

# data[].attributes.body
이모지를 활용하여

😍 최고에요

🥰 좋아요

😄 보통이에요

중 1개를 눌러 평가 할 수 있는 방식

표시는: 홍길동 😍 +20 🥰 +17 😄 +3 (+40)

# data[].attributes.headline
기업과 소비자 모두를 충족시키는 방법

# data[].attributes.subject
기업과 소비자 모두를 충족시키는 방법

# data[].attributes.body
1. 엄지로 소비자들에게 1차 평가를 받고 분류한다.

2. 적립금 같은 혜택을 주는 조건으로 설문을 실시해 별로 자세한 평가를 한다.

3. AI에 기반한 요약 결과를 고객에게 제공한다.

# data[].attributes.headline
최근 평가를 더 높게 반영

# data[].attributes.subject
최근 평가를 더 높게 반영

# data[].attributes.body
과거 평가와 최근 평가는 달라질 수 있으므로 똑같이 평균을 내는 것보다는 최신 리뷰에 더 높은 가중치를 두고 시간에 따라 주기적으로 업데이트할 필요가 있다고 생각합니다.

# data[].attributes.body
해외는 잘 모르겠지만, 한국에서는 별점 이벤트로 리뷰만 해도 적절한 보상이 돌아와 왜곡되는 경향이 있는 것 같습니다. 엄지를 올린 엄지, 내린 엄지, 중간 엄지 등으로 세분화하여 엄지의 기준을 늘리고 엄지를 준 이유를 알 수 있게 하면 좋겠습니다.

# data[].attributes.headline
세부적인 엄지 평가 방법

# data[].attributes.subject
세부적인 엄지 평가 방법

# data[].attributes.body
엄지로 세부항목을 평가하는 방법

단순 서비스에 대한 통합적인 만족도가 아닌

서비스에 대한 만족도를 세부항목으로 나눠 평가하는 방법이 좋을 것 같음(ex) 청소 - 신속함, 청결도, 종업원의 친절도 등)

그렇게 되면 엄지 평가 방식이 가지고 있었던 단점은 보완하면서 이분법적인 방식을 통해 중간정도의 만족도를 가졌던 고객들도 더욱 긍정적인 평가를 내리도록 유도할 수 있을 것 같음

# data[].attributes.headline
별점 + 비율로 결과 반영

# data[].attributes.subject
별점 + 비율로 결과 반영

# data[].attributes.body
제가 생각하기에 제일 좋은 평점 시스템은 평가를 하면서 평가에 대한 근거(맛, 위생, 서비스) 등을 함께 선택할 수 있도록 하는 것이라고 생각합니다.

그리고 소비자에게 보여질 때 별점 몇 점 같이 평균을 수치를 그대로 나타내기 보다 %로 비율을 나타내는 것도 좋을 것 같습니다.

EX) 별점 1점 이상: ~%. 2점 이상: ~%

# data[].attributes.headline
엄지 시스템과 더불어 세부적인 평가기준을 도입 

# data[].attributes.subject
엄지 시스템과 더불어 세부적인 평가기준을 도입 

# data[].attributes.body
소비자 입장)

단순히 별점이나 엄지가 아니라,

세부적인 장점을 확인하여 본인에게 적합한

서비스를 이용할 수 있는 서비스를 경험할 수 있음

생산자 입장)

세부적인 사항 등을 통해 직원들의 고유 능력을 쉽게 파악할 수 있고,

이를 다양한 방향으로 활용한다면(ex, 알고리즘 분석: 특정 목적지로 가는 사람은 택시 들을 때 노래듣는 걸 좋아한다!)

고객들에게 더 좋은 서비스를 제공할 수 있다.

또한 나쁜 엄지를 받은 직원들의 세부사항을 확인하여 맞춤형 교육을 통해 확실한 서비스 개선이 가능하다

# data[].attributes.headline
소비자들은 평가를 생각하면 좋은지 싫은지 이분법적 관점에서만 생각 -> 기업입장에서는 장점보다 단점에 더 주의를 기울여야함(개선해야하므로) 뭐가 싫은지 단점 질문하기

# data[].attributes.subject
소비자들은 평가를 생각하면 좋은지 싫은지 이분법적 관점에서만 생각 -> 기업입장에서는 장점보다 단점에 더 주의를 기울여야함(개선해야하므로) 뭐가 싫은지 단점 질문하기

# data[].attributes.body
Ex) 뭐가 불편하신가요?

이후 개선한 점들 제공해서 소비자들 편리함 증폭

# data[].attributes.headline
리뷰를 남기는 고객의 신뢰도

# data[].attributes.subject
리뷰를 남기는 고객의 신뢰도

# data[].attributes.body
- 악의적으로 나쁜 리뷰만 남기는 고객도 있을 수 있음

- 고객의 신뢰도 또한 중요한 요소

- 필요에 따라서는 양방향으로 평가할 수 있는 제도 도입

# data[].attributes.body
배달 어플에서는 별점 제도보다는 엄지가 더 효과적이라고 생각한다. 별점의 경우 극단적인 평가의 영향을 강하게 받아 (ex.별점테러) 전체의 결과가 움직이는 상황이 발생한다.

자영업자가 주를 이루는 배달 어플에서는 리뷰를 위한 높은 별점보다는, 자율적인 엄지 제도와 키워드를 이용한 리뷰 제도가 소비자와 가게 모두에게 효과적이라고 생각한다.

# data[].attributes.body
별점: 고용주 / 노동자 - 별점 시스템을 도입하더라도 단순히 별점 수치에만 의존하여 인식시키는 것이 아닌, 노동자의 특별한 강점을 서술할 수 있도록 하여 작업환경의 니즈에 맞게 수요를 충족시킨다.

# data[].attributes.headline
별점 제도는 구매자 입장에서 더 자세한 

# data[].attributes.body
별점 제도는 구매자 입장에서 더 자세한 평가를 남길 수 있는 동시에 구매를 할 때 선택이 용이해진다. 판매자 입장에서는 절대적인 5점의 개수, 1점의 개수보다는 평균치에 집중하기 때문에 극단적인 몇 개의 별점으로 총 평균이 달라질 수 있다. 또한 사소한 별점의 차이로 구매를 유보할 수 있다.

좋아요/싫어요는 자세한 평가를 남기진 못하지만 간단하게 평가를 할 수 있다는 장점이 있고, 절대적인 숫자에 주목할 수 있다.

# data[].attributes.headline
항목 세분화와 이분법적 평가

# data[].attributes.subject
항목 세분화와 이분법적 평가

# data[].attributes.body
기업 or 플랫폼에서 서비스를 제공하며 기대하는 가치 중에 만족하는 가치를 체크하여 제출하는 방식

ex. 배달 앱

빠른 배달 / 음식의 맛 / 종업원 태도 / 위생 등등

# data[].attributes.body
1. 별점 시스템인데 별점 점수에 근거가 되는 사진이나 자신의 의견(코멘트) 작성 필수화 시키기, 그리고 각 코멘트에 대한 좋아요/싫어요 기능도 만들기

2. 속성 평가: 좋아요/싫어요 를 여러 항목별로 만들기 (예: 사용성, 디자인, 편리성 등등 여러 항목들을 따로 평가하게 하기)

# data[].attributes.headline
감정 스펙트럼 기반 피드백

# data[].attributes.subject
감정 스펙트럼 기반 피드백

# data[].attributes.body
별점 대신 표정이 드러나는 이모티콘 중 하나를 선택하는 피드백.

지극히 주관적이거나, 편향이 존재할 수 있는 별점 시스템을 조금이나마 보완 가능. 별의 개수보다 사람들이 보편적으로 느꼈던 감정에 주목 가능.

AI까지 활용한다면, 텍스트 리뷰까지 추가해서, 텍스트 리뷰의 감정표현을 함께 학습하고 구체적인 감정까지 분석 후 요약.

# data[].attributes.body
요즘 시대는 광고도 많아지고 리뷰이벤트로 받는 상품을 대가로 해치우기식 리뷰를 쓰는 업장이 많다. 이에 대부분의 가게가 별점 4점을 넘는 경우가 부지기수이다. 소비자는 이러한 상황에서 최선의 선택을 하기 어려울 것 같다고 생각했다. 그러므로 자영업자들에게는 좋지 않을 수 있지만 리뷰 별점에 리뷰 형태별로 시각적 차이를 주어 리뷰이벤트 혹은 광고 표기를 할 수 있도록 한다면 남은 진정성 있는 후기를 통해 선택의 질을 높일 수 있을 것 같다

# data[].attributes.headline
쓰리-스타 제도 (박다예)

# data[].attributes.subject
쓰리-스타 제도 (박다예)

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별점의 갯수를 3개로 정한다

카카오택시의 경우 5개의 별점으로 평가하는 시스템을 활용한다. 별점이 많으니 평가시 한번더 고려하고 좀더 까다롭게 평가하게 된 경험이 있다. (그냥 5점을 주지 않고 4점을 준..)

별점의 수를 줄이면, 별점제도의 장점인 평가의 구체성을 거의 잃지 않으면서도

소비자가 평가를 내릴 때의 피로도를 낮춰줄 수 있다

즉, 정말 나쁜 경험을 한 소비자만 낮은 별점을 부여할 확률이 늘어난다는 것이다

동시에 1점과 2점으로 나쁜 정도 또한 드러낼 수 있다.

이는 따봉 제도는 못하는 부분이다.

결국 '나쁜 드라이버'를 거르는 것이 중요한 기업의 입장에서도 1,2점의 수가 많은 드라이버를 찾으면, 어플 평판 유지에도 도움을 얻을 수 있을 것이다

# data[].attributes.body
플랫폼 설계자: 다양한 분야를 하나씩 평가하는 별점 시스템이 좋을 것이다. 기업은 경쟁우위를 얻기 위해 소비자의 의견을 듣고, 피드백을 통해 발전해야하는데, 세부적인 별점은 기업 입장에서는 구체적인 수치로 지표가 나오기에 이를 분석하는 것이 더 쉽기 때문이다. 또한 각각의 참여자의 지표를 통해서 특정 기능이나 서비스를 더 좋아하는 소비자에게 맞춤형으로 추천을 하는 기능을 넣는다면, 더 많은 이용자수를 확보하기에 유리할 것이기 때문이다.

플랫폼 참여자: 좋아요-싫어요 엄지 방식이 좋을 것이다. 개별 소비자들은 별점 평가하는것을 성심껏 하지 않는 경우가 많기 때문에 제대로 된 평가가 어려울 가능성이 있고, 만약 소비자가 참여자가 자신의 기대에 조금이라도 부합하지 못했을시 일명 ‘별점 테러’를 할 가능성도 있다. 이렇게 1점 짜리 평점은 전체 평점에 큰 악영향을 끼치기에 점점 전체적인 평가가 내려가서 결국엔 자신의 소비자가 줄어들 수 있다.

소비자: 별점 시스템이 좋을 것 같다. 소비자는 돈을 내는 입장이기에 같은 돈을 내더라도 더 좋은 서비스를 얻고 싶어하기 때문이다

# data[].attributes.body
예를들어 음식점의 경우 빨간색은 맛, 파란색은 친절도, 노랑색은 가격, 초록색은 위생 등 색을 나누어 가이드라인을 제시하고 좋은것과 싫은것을 하나씩 고를 수 있게 해준다

# data[].attributes.headline
리뷰를 이모지로 반응 남기기☺️😐☹️🤍🪽

# data[].attributes.subject
리뷰를 이모지로 반응 남기기☺️😐☹️🤍🪽

# data[].attributes.body
<리뷰를 이모지로 반응 남기기>

서비스별 세부 사항으로 나눠서 이모지로 반응을 남기는 것은 단순 숫자 별점이나 좋아요가 아닌 사용자 피드백 피로없이 높은 참여율이 있을 것이다 서비스 체감 품질을 이모지를 통해 데이터를 분석할 수도 있을 것 같다 어느 부분에서 불편함을 느끼는가 또한 알 수 있을 것 같다!!

# data[].attributes.body
기본 별점 1~5점

중앙값(보통) 3점

5점 -> 분자 +2

4점 -> 분자 +1

2점 -> 분모 +1

1점 -> 분모 +1

3점 -> 변화 없음

좋은 평점은 분자 쪽에 가중

낮은 평점은 분모 쪽에 가중

결과값이 1 이상이면 긍정적, 1이하면 부정적

그리고

평가 횟수 또한 1000 이상 / 500 이상 / 100 이상 등으로 나눠서 결과값 옆에 기입해서 신뢰도 척도도 노출

2.1 (1000이상)

# data[].attributes.body
별점

장점: 비교에 용이

단점: 별점의 기준이 사람마다 다르기에 상대적으로 객관성이 떨어짐

Ex)누군가는 무난하게 좋으면 3점을 주지만 누군가는 5점을 줄 수 있음

엄지

장점: 직관적, 좋다 나쁘다만 평가하는 것이기에 상대적으로 객관적인 사람들의 인식을 파악할 수 있음

단점: 상세한 비교가 불가능

Ex)좋아요가 100프로인 사람이 둘 있다고 치면 사람1은 꽤나 좋아서, 사람 2는 매우 좋아서 100프로를 받을 수 있음

평가 시스템은 상호 비교가 용이해야한다고 생각하기에 단점에도 불구하고 별점이 더 좋다고 생각함. 그러나 점수별 확실한 기준을 세워주면 좋을 것 같음

# data[].attributes.headline
엄지로 표현하되, 둘 중 어떤 의견을 남

# data[].attributes.body
엄지로 표현하되, 둘 중 어떤 의견을 남겨도 서비스를 이용했을 때 좋았던 항목과 불편했던 항목을 선택할 수 있으면 좋을 것 같다. 잘 진행되고 있는 항목은 서비스의 진행 상황을 볼 수 있고, 후자의 경우 개선할 부분을 확인할 수 있기 때문에 세부적인 의견도 체크할 수 있다.

# data[].attributes.body
소비자 입장에서 보면 별점이든 따봉이든 각자 쓰임이 다르지만 별점이 조금 더 믿을 수 있고 객관적인 판단이 가능하다고 생각합니다. 마음속의 만족도를 숫자로 표현할 수 있고 완벽하지는 않지만 괜찮았다는 표현을 하기에는 별점이 더 중요하다고 생각합니다.

반대로 따봉은 훨씬 가볍고 편하고 직관적이라고 생각합니다. 다만 그만큼 이유가 없는 것이 단점이 될 것이라고 생각합니다. 왜 좋았는지 뭐가 아쉬웠는지는 알 수 없고 좋음의 정도도 표현하기가 힘들다고 생각합니다. 그렇기에 진지하게 평가를 해야하는 영역에 있어서는 별점, SNS와 같이 가벼운 요소들을 보는 것에 있어서는 따봉이 맞습니다. 누구나 아는 사실이지만 뭐가 더 낫다기보다 상황에 맞게 쓰면 좋을 것 같습니다.

기본적으로는 따봉처럼 단순하게 참여가 가능하지만 그 후에는 누른 뒤에 별점처럼 세밀한 감정 표현을 덧붙일 수 있는 구조를 추천 합니다.
예를 들어, 사용자가 어떤 상품을 보고 좋아요를 누르면 바로 끝나지 않고 작은 창이 뜬 후 좋아요를 누른 이유를 선택해주세요 -> 품질이 좋아요 서비스가 친절했어요 이런 식으로 피드백의 깊이는 확보하며 동시에 참여 호들을 낮추는 현재 많이 쓰는 구조가 가장 적합하다고 생각합니다.

# data[].attributes.body
최근 리뷰이벤트 등으로 의도적으로 별점을 조작할 수 있기 때문에 별점에 대한 소비자의 신뢰가 떨어질 수 있다. 따라서 리뷰/광고들은 따로 표기되는 칸을 만드는 식으로 조정할 필요가 있다.