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“买”评论,识卖家 :“评价有礼”真有效?
2016-10-28
作者:李玲芳
淘宝上别人的评价能帮你筛选出靠谱好卖家吗?如果你总是看了评价才下单,这篇文章有助你理解评价产生的背后机制。
关键字:评价体系,奖励机制

为了挑选一款产品,在多个网店比对价格,最后选定一家看起来还算靠谱的店铺下单——可是,等等!怎么一个手动留言的评论都没有?——这个产品真的好吗?为什么没人说说具体的情况呢?很多人在网上买东西都有过这样纠结的经历。

网购平台如eBay,亚马逊,淘宝,复古创意电商Etsy等等在过去20年里增长速度惊人,买家不仅购买他们无法事先检查的商品,还是从匿名而遥远的卖家那里购买的。多项研究表明,信誉和评价体系能够促进信任,让买家在这样大型匿名的购物平台上更加自在。

一个很大挑战是,评价反馈往往是耗时的,除非买家享受亲社会行为(pro-social behavior)——能够帮助到后来的购物者,不然,购物评价作为一种公共物品往往很少有人会提供。在淘宝上,我们常看到一些卖家为了提升好评,进行 “5星好评,5元返现”的“买好评”等活动,导致消费者不能正确判断商品的价值, 并且有可能导致劣币驱逐良币的“柠檬市场问题”。因此,买家留下购物评价需要被物质激励,但是如果只由卖家“买好评”又会继续存在信息不对称的问题,制约在线市场的健康发展。因此,一个市场设计机制问题就出现了:在线市场应该为评价提供奖励还是应该只是鼓励买家做出评价?如果卖家为评价提供奖励,这个行为又会如何影响市场呢?


NBER美国国家经济研究局2016年9月工作论文 Lingfang Li, Steve Tadelis, and Xiaolan Zhou, “Buying Reputation asa Signal of Quality: Evidence from an Online Marketplace ”(NBER working paper # w22584 )中指出,经济学信号理论表明,只有高质量的卖家会给买家的真实评价进行奖励。并且,作者利用淘宝“评价返点”机制数据进行研究,发现这个评价返点机制可以让销售额提升将近30%而且对应的卖家质量也更高。这个机制表明市场是受益的,即在这个过程中卖家可以利用奖励提升信誉而且对外释放“自己是靠谱卖家”这样的信号。


“评论有礼”的研究背景

在2012年3月1号,淘宝推出了反馈奖励机制,叫做“评价有礼”. 卖家可以为售出的商品设置一个返点数额(以现金返还或者店铺优惠券的形式)作为对买家购物评价的奖励。如果一个卖家选择返点评价,那么淘宝就会保证返点会从卖家的账户转账到那些留下高质量评价的买家账户。评价的质量不是取决于这个评价是否是好评而是取决于评价的信息量有多少,这是由机器学习算法检测的,测算评价的内容、长度以及商品的关键特征是否被提及。

这个机制的理论背景符合Li (2010)中提出的评论返点机制(rebatefor feedback mechanism, RFF)。在这篇发表在Journal of Economics& Management Strategy(JEMS)的论文里,作者提出了评论返点机制(RFF), 即:平台给卖家一个选项。评价返点机制扮演着双重角色:一方面它可以明显激发更多的评价,另一方面它可以给卖家提供一种方式显示自己是靠谱的。因此,在一个靠谱的卖家积累足够多的积极反馈之前,评价返点机制就可以使得卖家发送“我是靠谱卖家”的信号以及显示卖家努力让客户满意的诚意。此外,因为评价返点机制可以鼓励买家留下评价,那么靠谱的卖家将会长期受益,因为这会吸引更多的买家购物且不用一直为他们的评价提供奖励。

作者及其合作者对RFF机制在13年之前分别进行过实验室实验和田野实验。Li and Xiao (2014)在行为经济学实验室环境下按照该设计进行了相关实验,发现此机制的确能够起到如上所说的作用。但是之后Cabral and Li (2015)在eBay上进行田野实验时,由卖家自主承诺给真实评论评论进行返点,结果发现不仅评论不仅未增加,负面反馈还减少了, 使得看到的评论更不能反映实际交易情况。 实验室和田野实验的结果不一致,导致无法预测该机制在现实平台上运行将会怎样。2011年底,作者向阿里巴巴建议了此机制设计。2012年3月,淘宝推出了基于一定条件给予返点的“评论有礼”机制。这提供了一个非常好的机会来验证基于理论的机制设计是否真的能够减少信息不对称及提升市场效率。


数据及检验假设

通过与阿里巴巴合作, 我们采用随机抽样的方式收集了从2012年9月到2013年2 月在淘宝平台上12857个卖家的交易数据,交易产品共6992131件,购物品种主要是四个完全不同的种类:手机、存储卡、面膜和牛仔裤。为了研究“评价有礼”机制对于销量和评价的影响,我们主要探讨以下两个问题:第一,卖家是否选择“评价有礼”机制来传递自身作为“靠谱”卖家的信号,以此来建立良好的信誉?第二,卖家如何通过“评价有礼”机制来获得销量的提升和评价质量的提高?为了回答这五个问题,我们提出了以下五个假设:

卖家假设一:

当卖家无经验时更倾向于选择“评价有礼”机制。(信誉建设假设)

理论表明,信誉体系的建设在卖家生意的初期是非常有价值的。类似地,营销理论也表明,公司在初期会“烧钱”来提升品牌知名度。因此,当卖家无经验时会选择“评价有礼”机制来作为吸引买家的信号,这可以视作对于信誉建设的投资。在销量增长、良好的信誉体系建立后,卖家会相对不倾向选择“评价有礼”机制因为此时更多的评价变得不那么有价值。

卖家假设二:

提供高品质交易的卖家更倾向于选择“评价有礼”机制。(卖家信号假设)

正如之前在导论中提到的,营销理论表明,假定买家如实地陈述购物体验,那么只有对自身充分自信会收到正面评价的高品质卖家会同意评价有礼的机制。因此相对而言,一个提供高品质交易的卖家更倾向于选择该机制。

买家假设一:

选择“评价有礼”机制会促进该商品的销量。(买家信任假设-A)

选择“评价有礼”机制可能对销量产生短期和长期的影响。从短期来看,正如上文提到的,“评价有礼”机制会释放高质量的信号,表明卖家对于自身质量的信心。这是因为评价如果被认定为有信息量的,就会被给予奖励回馈,而不论其是正面还是负面的评价。随着“评价有礼”机制在短期吸引到更多的买家,这会增加商品的销量和详细的评价,如果这些评价是正面的话,将会在长期吸引到越来越多的买家。

买家假设二:

选择“评价有礼”机制会增加无评论的评价。(买家信任假设-B)

如果买家认为附带有“评价有礼”机制的商品质量有保证,则其销量会上升(假设B1),但如果买家提供反馈的成本较高,则买家会忽视其评价反馈的物质价值,而仅仅关注其信号价值。因为评价的要求是一定要是有充足信息量的评价,如果买家只是评价“满意/一般/不满意”而不给予任何评论的话,是不会得到奖励的。如果当选择“评价有礼”机制后,商品的无评论评价增加,这就意味着买家是被品质信号所吸引而不是回馈的奖励。因此,如果买家了解“评价有礼”机制的信号作用,那么该机制将会增加无评论评价的数量。

买家假设三:

选择“评价有礼”机制会增加该商品评价的平均长度。(长评价假设)

该假设显而易见,因为评价的信息量和其长度高度相关,淘宝的自动机制只筛选出确实具有信息量的评价。因此,任何希望获得奖励的买家都必须给予相对更长的评价。



结论

通过回归分析并且控制了价格和采取“评价有礼”机制行为的内生性问题后,我们发现高品质卖家使用“评价有礼”机制来传递信号,买家合理地对信号进行回应,这样减少了在匿名线上交易市场中的反向选择问题。我们的结果证明了线上市场中买卖双方的策略性互动,这也给线上市场的设计提供了更多深入思考的空间。

值得一提的是,我们发现卖家更倾向于在交易初期当其他有效信号如累积评价还未形成时采用“评价有礼”机制。一旦选择该机制,卖家更可能提供高品质的交易,以此印证机制的信号作用。我们同样发现买家对于“评价有礼”机制的信号反馈符合假设的逻辑。选择“评价有礼”机制的商品销量增长约30%。同样有效的还体现在比上月销量增长四倍,以及比上月正面评价数量增长九倍。此外,“评价有礼”机制的应用并没有造成评价的倾向性,并且使得卖家快速形成良好的信誉体系。该机制促进了销量和评价的双重增长,而后者极快地提升了卖家的信誉,从而吸引更多的买家,创造更多的利润。

而就我们关于市场设计的研究结果而言,结果表明市场可以通过让卖家参与到“评价有礼”的机制中来帮助减少信息不对称问题。这意味着线上市场可以凭借买卖双方的复杂性,通过高品质卖家的信号行为来管理信息不对称问题。最后的点在于,市场是否需要通过管制来提升其有效性。从市场的角度来说可以减少信息不对称的问题,我们也表明完善的市场机制比如信号行为可以被用来增强市场的有效性,放松部分外部管制的需要。



参考文献:

Li, Lingfang (Ivy). (2010). Reputation, trust, and rebates: How onlineauction markets can improve their feedback mechanisms. Journal of Economics& Management Strategy, 19(2):303–331.

Li, Lingfang (Ivy) and Xiao, Erte. (2014). Money talks: Rebate mechanismsin reputation system design. Management Science, 60(8):2054–2072.

Cabral, Luis. and Lingfang (Ivy) (2015). A dollar for your thoughts:Feedback-conditional rebates on ebay. Management Science, 61(9):2052–2063.


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