Proč mít i průměrné recenze: pro efektivní byznys i lepší review marketing

Na internetu visí extrémní množství silně negativních nebo pozitivních, ale skoro žádné průměrné recenze. Čím to je? Při hledání odpovědi jsme narazili na problém i příležitost v jednom. Zjistěte víc!

Cílem online hodnocení je získat od zákazníků upřímnou a ničím nezkreslenou zpětnou vazbu

Jedině tak budou výsledné texty pomáhat dalším kupujícím, kteří díky nim nemusí přemýšlet, zda se je nepokouší oklamat další vypočítavý markeťák. V klidu si oddechnou a každý testimoniál zváží jako radu od dobrého kamaráda.

Review marketing díky tomu pomáhá značkám bojovat proti hluboké krizi důvěry, která aktuálně tíží prakticky všechny firmy po celém světě.

Pokud byste vynesli do grafu hodnocení všech produktů na světě, budou zhruba normálně rozložené

Hodně lidí se totiž shodne na nějaké průměrné hodnotě, většina okolo ní bude kroužit a jen velmi malá část se uchýlí k extrémům (méně než 5 %). Graficky by to v ideálním review světě vypadalo takto:

Takhle vypadá normální rozložení dat v praxi. Osa x zobrazuje hodnoty (třeba počty hvězdiček), osa y jejich frekvence. Vidíte, že většina dat se typicky pohybuje kolem středu.

Zdroj: What is a Normal Distribution in Statistics? • RPP Baseball (rocklandpeakperformance.com)

Předpoklad normálního rozložení recenzí je tak silný, že se ho dlouho nikdo neobtěžoval ověřit. Teprve několik let zpátky se k tomu dostal tým vědců z amerických a čínských univerzit, který si za vzorek vybral tři prodejní kategorie z amerického portálu Amazon, vytáhl tisíce hodnocení a spočítal na nich běžné popisné statistiky.

Výsledky autorům vyrazily dech.

Všichni se mýlili, hodnoty recenzí mají rozložení do J a review marketing má možná vážný problém

Termín „J-shaped distribution“ označuje rozložení, ve kterém najdete velmi málo nízkých hodnot, prakticky žádné střední a nepoměrně velké množství těch vysokých. Přesně takový tvar autorům vyšel – alespoň 4 hvězdičky mělo 72 % produktových hodnocení, zbytek se nakupil na negativním extrému a ve středním pásmu nebylo téměř nic

Oproti normálnímu rozložení má to do J více extrémních případů na obou koncích a prakticky žádné střední hodnoty.

Zdroj: J Shaped Distribution - Statistics How To

Proč je takové rozložení hodnocení problematické?

Protože odporuje teorii i prosté intuici.

Opravdu má většina značek naprosto skvělou nabídku a jen minimum je tak trochu „propadák“? Podle statistik určitě ne – z každých 30 tisíc nových produktů, které každoročně spatří světlo světa, jich 95 % absolutně mine potřeby zákazníků a selže.

Zbylých 5 % značek obstojí, ale kvůli různým (a často náhodným) faktorům bude podávat proměnlivý výkon. Jen pár se jich vydrápe na absolutní špičku oboru, určitá část selže, většina se bude s výkonem pohybovat okolo „zlatého průměru“. Tedy jinými slovy, jejich hodnocení musí být zhruba normálně rozložené.

Jak to, že se tento fakt v recenzích neprojevuje? A proč ve výčtu téměř zcela chybí neutrální zkušenost, kdy na zboží najdete pozitiva i negativa?

Vědci nabízí elegantní, ale znepokojující vysvětlení

Výsledky hodnocení podle nich neodrážejí realitu a v praxi jsou neustále zkreslovány dvěma jevy, konkrétně Biasem nákupu a Biasem nedostatečného hlášení.

Bias nákupu stojí na faktu, že pravděpodobnost konverze je výrazně vyšší u lidí, kteří produkt už dopředu vnímají pozitivně, než u těch, kteří k němu od začátku chovají nevraživost.

• Zboží si proto zakoupí nepoměrně více „fanoušků”, což nutně vede k vyššímu hodnocení, bez ohledu na reálné vlastnosti produktu. A i kdyby pozitivně naladěné lidi předmět trochu zklamal, mají opět tendenci jeho hodnocení přilepšit – kvůli psychologickému jevu kognitivní disonance.
• Nutným výsledkem této souhry faktorů jsou pak nafouklé průměry ratingů.

Ke kognitivní disonanci dojde, pokud nové informace silně odporují našim zažitým hodnotám nebo přesvědčení. Lidé na tuto situaci často reagují tak, že si bezohledně stojí za svým původním názorem, i kdyby měli trochu ohýbat realitu. U recenzí se to může projevit nereálně vysokým hodnocením i u těch produktů, které by si to jinak nezasloužily.

Bias nedostatečného hlášení naopak říká, že lidé s extrémními názory mají mnohem větší tendenci se chlubit nebo si stěžovat.

• Alternativně se mu proto říká „brag or moan effect“ a vysvětluje, proč na internetu najdete nepoměrně více silně negativních/pozitivních reviews oproti neutrálně laděným.
• Lidé s velmi dobrým nebo naopak špatným zážitkem se zkrátka častěji ozvou. Naopak ti s běžnou uživatelskou zkušeností většinou mlčí.

Souhrnný škodlivý efekt obou biasů ukazuje následující graf:

Na tomto grafu názorně vidíte, jak oba biasy zkreslují rozložení hodnocení, které by jinak mělo být rozložené normálně (vyznačeno červenou čarou). Bias nákupu zvyšuje množství hodnot na obou extrémech, bias nedostatečného hlášení stojí za vymizením středních hodnot.

Zdroj: Overcoming the J-shaped distribution of product reviews | Communications of the ACM

Oba biasy i J rozložení hodnocení jsou pro review marketing nebezpečné a vyžadují akci

Můžete kvůli nim totiž snadno přijít o výhody, které hodnocení prodejcům přináší.

• Lidé perfektním reviews nevěří. Ve skutečnosti až 82 % z nich speciálně hledá ty negativní, a pokud žádné nenajdou, začne vás až 95 % z nich podezřívat z podvodu.
• Podle výzkumů ty nejdůvěryhodnější recenze obsahují mix hodnocení v rozmezí 1–5 hvězdiček, nejžádanější průměrný rating je mezi 4,2 až 4,5.
• Z extrémních hodnot se nic nedozvíte. Budou buď příliš negativní, nebo naivně nadšené. Představte si, že jste v pozici začínajícího internisty ve firmě – naučíte se více od šéfa, který vás buď pouze vychvaluje do nebes, nebo jen ponižuje? Anebo získáte cennější feedback z vyvážené konstruktivní kritiky? U nás bereme druhou možnost – a přesně to samé platí i u recenzí.
• Bez cenných informací z hodnocení nemáte z čeho vytvářet kvalitní UGC obsah. Ten vám ve všech posledních článcích nabízíme jako jeden z nejsilnějších marketingových nástrojů současnosti. Má prokazatelný dopad na konverze, impozantní ROI a v důvěryhodnosti překonává tradiční postupy na všech frontách. Dá se využít v reklamě, e-mailingu i při vývoji samotných produktů.
• Zkreslená hodnocení nemůžete použít ani k předpovědi prodejů. V rovnicích totiž jako prediktor využíváte průměr hodnocení, který ale bude ve vzorku s extrémními hodnotami zkreslený, a proto nepoužitelný. Pokoušet se z něj cokoliv předpovídat by bylo scestné a mělo menší výpovědní hodnotu než hod mincí.

Co vás může před biasy ochránit? Řešení napovídá druhá část studie

V té se autoři rozhodli provést experiment. Vytvořili imaginární duplikáty produktů z Amazonu, které zkoumali předtím, a nechali je ohodnotit novým vzorkem nezávislých testerů. Výsledky reviews byly v tomto případě unimodální a zhruba normální – tedy mnohem blíže teoretickým předpokladům. Výsledný průměr byl také výrazně nižší.

Vše přehledně zobrazuje graf níže:

Zde vidíte, jak se liší rozložení počtu hvězdiček u stejných produktů hodnocených buď běžnými (fialová čára), nebo nezávislými (modrá čára) testery. Jedině hodnocení experimentální skupiny odolává zmíněným biasům a splňuje teoretické předpoklady.

Zdroj: Overcoming the J-shaped distribution of product reviews | Communications of the ACM

Chcete se vůči biasům chránit? Pohlídejte si následující faktory

• Recenze musíte sbírat jen od lidí, kteří jsou vůči produktům nezaujatí.
• Recenzenty je třeba aktivně podporovat v napsání dlouhé recenze, plné kladů i záporů.
• Žádoucí je i pozitivní negativita. Ta může vypadat třeba takto: „The cream is quickly absorbed and reliably soothes even very dry skin. Personally, I would prefer it to be fragrance-free.“
• Lidé čtou recenze, aby zjistili klady a u nedostatků odhadli, zda se s nimi dokážou vyrovnat. Přesně kvůli tomu potřebují recenze, které se nebojí konstruktivní kritiky. For example, in our model review above, everyone will make sure that the cream really works, people with sensitive skin will consider the fragrance, others will appreciate the pleasant scent on the contrary.
• Hodnotiteli produktů musí být lidé z relevantní cílové skupiny, kteří mají dostatečně know-how, aby věděli, na co se zaměřit. Jen tito „lidoví odborníci“ totiž dokážou při testování postupovat analyticky a nenechat se tolik ovládnout jednoduchými emocemi.
• V neposlední řadě musíte tvůrce hodnocení nabádat k tvoření foto a video obsahu, kterým svoje zážitky podpoří nebo na něm ilustrují důležité detaily.

Jak tipy převést do praxe? V Testuj.to jsme z nich udělali kompletní byznys plán

Řešení nám zabralo několik let, pročetli jsme stovky statistik a studií a insight z nich použili pro vyladění každého detailu. Výsledkem je metoda sběru recenzí, která pomáhá značkám po střední Evropě.

Typické testování s námi vypadá následovně:

• Na základě vaší cílové skupiny vybereme ty pravé testery z našeho klubu. Potkáte v něm tisíce nadšenců do techniky, fitness, kosmetiky nebo třeba dětských doplňků stravy. Všechny baví objevovat nové věci a pomáhat tím ostatním lépe nakupovat.
• Do každého testování vstupují vybraní testeři zcela nezaujatě. Případnou odměnu získají, ať už zanechají recenzi pozitivní, nebo negativní a na testování mají vždy dostatek času, aby zvládli odkrýt všechny podstatné stránky vašeho sortimentu. Díky všem těmto faktorům jsou výsledná hodnocení maximálně chráněná vůči biasu nákupu i kognitivní disonanci.
• Testeři si průběh testování fotí nebo natáčí a všechno pak postují na své sociální sítě. Tím získáte cenný obsah i podporu off-site SEO.
• Neutralita testerů zároveň minimalizuje bias nedostatečného hlášení. Jejich cílem je produkt prozkoumat pečlivě ze všech možných úhlů pohledu,aktivně je podporujeme v psaní dlouhých informativních textů. Práce je baví stejně jako nás. I díky tomu je návratnost téměř 100%.
• Kromě samotného testování organizujeme i logistiku dopravy produktů k testerům a zpět. Sepíšeme vám také konečné vyhodnocení, se všemi potřebnými statistikami.
• Recenze vám nakonec pomůžeme umístit na všechny důležité české i zahraniční recenzní weby, kde budou maximálně viditelné.

Důležitý závěr: J rozdělení může ohrozit review marketing

Pokud byste si z dnešního článku měli odnést jediný insight, tak tento: testování produktů s nezaujatými dedikovanými testery se nic nevyrovná. Jedině oni se dokážou uchránit všech škodlivých biasů myšlení, které ovlivňují hodnocení běžných zákazníků a způsobují všechny v dnešním článku zmíněné problémy.

Vaše značka potřebuje dobrá, špatná i průměrná hodnocení, která celkový rating udrží kolem ideálních 4,5 hvězdiček a všem klientům nabídnou dostatek hodnotných informací, aby mohli nakupovat skutečně bezpečně a s jistotou. Testing s námi vám přesně takové texty přinese, a ještě vám ulehčí spoustu práce okolo.

Pokud se ale i přesto rozhodnete sbírat recenze od běžných kupujících, nezapomeňte jim do hlavy vštípit následující zásady:

• Jde vám o nezávislé názory, které mohou být pozitivní i negativní.
• Chcete slyšet absolutně vše, tak abyste mohli produkt vylepšit a ostatní věděli, co nakupují.
• K hodnocení je skvělé přidat fotku nebo video, na kterém se názorně ukáže v textu zmiňovaný problém nebo výhoda.

Zároveň doporučujeme rozložení svých review pravidelně sledovat a ihned zakročit, pokud se uchýlí k extrému. I když je snadné upadnout v dojem, že je to vaší skvělou službou, u komplexních byznysů nikdy nejste perfektní a upadnout v iluzi by vás stálo draho.