假設你是高德地圖的產品，如何優化 POI 加油站部分，減少因為加油站信息偏差導致的用戶流失？
在高德的AppStore裡看到一條這樣的低分且有內容有價值的評論，於是好奇趨勢，假設自己是POI的產品，會怎麼優化這個點呢？下面的一些數據不是真實的，只是大概看了之後自己給的哦，可能導致的結論也是不完全正確的，這裡只給自己的思路。
一條App Store的評論
需求說明
- 目的：優化POI加油站部分，減少因為加油站信息偏差導致的用戶流失
- 人群：使用導航找加油站的車主
問題分析
首先關鍵詞提取：“信息不真實“，這裡的信息指的是什麼呢？ 先來看一看加油站詳情頁長什麼樣子，並結構化一下：
加油站頁面&信息結構圖
這裡的信息不真實到底指的什麼呢？我思（y）考（y）了一下：
加油信息不真實可能原因及嚴重程度分析
第一步優化方案
紅、橙、藍表示信息不真實的嚴重後果，所以如果單單從加油站信息錯誤導致的問題做優化的話，如果沒有技術壁壘的情況下，貌似只需要做到以下幾點就好了（排名分先後，解決方法可能不好實現，目前只是提出來）
（1）實時更新加油站可加油的類型
方法：激勵商戶更新|| 加油站管理系統提供接口
（2）每天更新油價
方法：激勵商戶更新 || 加油站管理系統提供接口
（3）確認可用的支付方式
方法：激勵商戶提供信息 || 獲取商家微信支付寶銀行卡pos端口情況獲取
（4）確認服務和周邊是否真實存在（廁所、便利店、速食店等）
方法：激勵商戶添加商戶信息 || 通過支付行為數據自動添加
（5）確認油卡是否可買可充
方法：激勵商戶填充信息 || 加油卡管理系統接口
（6）確認&更新店面信息（門店照片和名稱）
方法：激勵商戶更新店面情況（根據街景自動更新？）
但是，既然開放了評論區，那就去挖一挖評論裡是否有用戶在意的，但是以上信息裡沒有的東西。另外，車主開著車，一條條刷評論區再做決定不太友好，怎麼幫助車主最有效率找到期望的加油站呢？
評論區深入挖掘
我統計了30個加油站的500條有效評論（有內容指出是哪個部分滿意或者不滿意），以下為統計數據：
星級評論餅狀圖
從圖中可以發現一個1星和5星的評論站比例佔了77%，且1星評論比5星評論多7%。說明用戶在非常滿意和非常不滿意的時候才會對加油站做評論，且不滿意的時候傾訴、評論的意願更大。
1星（左）和5星（右）用戶關鍵字分佈
從1星用戶評論關鍵詞圖可以發現，當加油站工作人員服務態度差是導致差評的罪魁禍首，其次是油的質量，用戶懷疑油沒有加到指定量的時候也會差評。另外等待時間長、價格貴也會導致差評，但是不是最主要原因。
從5星用戶評論關鍵詞圖可以發現，服務態度好、有優惠、油質好和送洗車或者禮品是讓用戶好評的關鍵點。其中態度好最能驅使用戶進行評論，有優惠也較大程度的驅使用戶好評（這裡的有優惠是滿減或者每升便宜多少錢，不是說的價格便宜哦，可能優惠之後跟某些便宜的加油站價格差不多，這裡用戶並沒有對比和指明）
從1星和5星圖也能發現，評論的用戶更傾向於對態度做出評價，尤其是給出低分的用戶。其次是油的質量，是否有優惠，是否送禮品或者洗車服務等。
思考
那麼是不是直接從評論中提取關鍵字作為標籤作為信息顯示就好了？不一定，因為這個由個前提條件，就是用戶關注的內容和用戶評論的關鍵詞是一致的。這個前提是否成立呢？我們做了個簡單的小調查。
加油站用戶調查
首先我們需要確定什麼人會去關注這個評價。
加油流程圖
從上圖可知，會去看評價而確定去某個加油站的人需要滿足幾個前提：
- 沒去過周邊加油站（如果去過，即使打開導航也只是為了找路，不是為了看評價）
- 開導航去到該加油站（如果不用導航，已經開到加油站了，不會再打開導航地圖去看評價）
基於上面兩個前提，我做了一個簡陋的調查報告
問卷中可能有不開車的人，這些人的回答可能更傾向於“幻想”，但是通常人以為自己做出的決策會和真實不相符，所以這裡把這些人濾過了。
不會導航搜索的也就不會看評論了，我們只關注會用導航的人，所以對於會看導航的，我們問了如下問題
我們發現少量車主不關注加油站信息，只關注距離，而85%的車主會關注評論，那麼對於這部分用戶，我們設計如下問題
最終可以得出，我們終極目標用戶主要關注的點在：
- 距離
- 油質量
- 價格
- 加油速度
調查結果與用戶評論分析
讓我們對比下評論高頻和找加油站用戶關注點：
距離是由車主當前位置和附近加油站數量決定的，先不看。只有油的質量是雙方的高頻關注。因此，剛剛提到的前提是不完全成立的，也就是說：
評價關鍵詞不完全等於用戶選擇加油站的考慮點，所以我們需要引導評價的用戶給出我們需要的信息。
其次，我們再來看看評論的有效性。我們再來看看流程圖，看到底是哪些用戶會去評論加油站
我們從流程圖中發現，以下幾種路徑的會評價加油站：
- 不用導航，常去該加油站（7%）
- 不用導航，路過加油站（20%）
- 導航搜索，沒有查看評價，隨機選擇的加油站（38%）
- 導航搜索，查看評價後選擇的加油站（35%）
可以看出
- 常去該加油站的，評論意願最低；
- 非“常客”，且導航搜索後評價人數佔總評價人數73%。
你會發現一個問題就是：
對加油站最瞭解的常客貢獻的信息很少的，反而是去了少數幾次甚至只去了一次的用戶評論的佔大多數。這會導致一個問題就是，評價的用戶可能基於某一次的愉快或者不愉快的經驗評分，造成評價偏差。
所以怎麼鼓勵常去的用戶給出有價值的準確的評價才是最重要的。下面看一下激勵機制：
現在高德對於評論的用戶會給“高德幣“的利益激勵，可以換取打車券、順風車券等等，但是，自己有車的人用到這些券的概率和頻率是不是很低呢？
那麼私家車車主一定會做的事情是什麼？
- 加油（最頻繁）
- 修車（低頻）
- 保養（低頻）
因此，在利益激勵上，可以通過對加油上給出一定的優惠機制，能夠激勵用戶去做評論。為啥這個一定有效呢？
因為在和Jeff聊起搜加油站時，他告訴我了一個叫團油的app，這個app主打就是通過app支付可減免錢。如果用戶願意下一個app，只為了加油省錢一件事情，那麼如果把這個唯一的事情都整合到使用頻率更高的地圖上，是不是可以把那邊的用戶拉過來呢？
第二步解決方案
- 在評論裡面規定一些引導標籤，如“油質量高“，”加油速度快“，”價格低“，引導用戶給出更有價值的評價；
- 通過評論加油站積分可以換取油費優惠的活動，激勵用戶評論（可重複評論）。
終極優化總結
信息區：
- 實時更新加油站可加油的類型
- 每天更新油價
- 確認可用的支付方式
- 確認服務和周邊是否真實存在（廁所、便利店、速食店等）
- 確認油卡是否可買可充
- 確認&更新店面信息（門店照片和名稱）
評論區：
- 評論區添加標籤評價，標籤來源為車主所需信息
- 加油站可重複評論，且評論加油站積分可以換取油費優惠
本文由 @syao1026 原創發佈於人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載
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