利用大数据技术优化在线评价系统

发布时间：2021-11-09 08:19

　　目前中国的在线消费市场规模庞大,用户提供的在线评价不论对企业还是消费用户都起着非常重要的作用,然而现有在线消费评价系统中却存在很多问题,如评级模块图标设计不合理、评论模块用户输入文字负担重等。这些用户体验问题可能会影响用户评价的意愿。文章借助大数据技术处理评价信息和优化交互设计等手段,减少用户评价中的执行成本与认知成本,缓解用户使用在线消费评价系统心理负担,提升用户体验,促进用户评论的行为意愿,为电子商务评价系统的设计和建构提供科学可靠的依据。 

【文章来源】：科技传播. 2020,12(02)

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

建立产品评论标签的步骤与流程

在线消费评价系统评论标签化界面

这种情况下,建立产品标签需要时间累积用户的评论信息,为了方便标签构建时,评论信息的筛选与处理,可以在评论模块为用户提供评论维度来规范和引导评论内容,使用户提交优质的评论。如用户对一款评论较少或无评论的拖鞋产品评价时,评论模块提供:“产品功能”“商品品质”“外观材质”的维度给用户,用户可以按照维度对产品做出评价,并且添加“其他”标签,以免出现用户思维局限的情况,具体案例如图6。在这样的情况下,经过一定的时间积累,当产品已拥有一定量的评论信息后,可以按照情况一进行评论标签的构建。3.2 降低执行成本——评级模块交互设计优化


本文编号：3484967