亚马逊作为全球最大的电商平台之一,其评价体系一直以来受到广泛关注。本文从信息有用性理论出发,深入分析了亚马逊评价体系的设计特点及其对于用户信息获取的价值贡献。

什么样的评价是有用的？

在信息系统研究领域,Sussman和Siegal在2003年提出了"信息接受模型",首次定义了"信息有用性"的理论概念。该模型认为,信息内容质量和信息源可靠性是影响信息接受者感知信息有用性的两大直接因素。具体包括:

信息内容质量:真实性、准确性、及时性、完整性

• 信息源可靠性:可信赖性、专业性、用户声誉

作为用户生产的信息文本,评价的有用性也可从这两个维度进行考量。

亚马逊评价体系分析

电商评价涉及商家、用户、平台等多方利益,存在诸多复杂因素。本文从三个角度对亚马逊评价体系进行深入分析:

1. 评价规则政策

亚马逊制定了严格的买家评论政策,成本高昂的违规处罚机制,以及全面的流程监管,有效保障了评价的真实性。

2. C端链路功能

亚马逊在评价浏览和生产环节,提供了多维度的信息呈现和操作流程,提升了用户获取有用信息的效率。

3. B端邀评工具

在保障用户客观真实评价的同时,亚马逊也为商家提供了多样化的积累评价的渠道。

亚马逊评价的价值

综上所述,亚马逊评价体系在"信息有用性"理论框架下,基本达成了"写评用户真实客观"和"评价内容真实有用"两大目标。与国内主流电商相比,亚马逊更好地满足了用户对评价真实性和有用性的需求。