实战复盘＋案例拆解：APP评分功能如何做？

编辑导读：回忆我们在使用一款app时，是不是收到过这样一条突如其来的弹窗“请您对我们的app进行评价”？这时，普通用户可能会一头雾水，但作为一名互联网从业者，你有研究过背后的原由与逻辑吗？本文作者对一次app评分功能的设计过程进行了复盘，供大家一同学习和参考。

一、起因

• 运营喵：唉，现在的商店维护成本高居不下，如果有什么办法省钱就好了o(╥﹏╥)o
• 产品汪：商店维护成本？遇到什么问题啦？
• 运营喵：害，是这样的，为了不影响我们的广告投放转化率，应用在各个商店的评分必须保持比较高的水平，至少得在4分以上吧。但是你也知道，用户总是喜欢来抱怨不满、打差评，所以我们只好找人工刷五星了，成本从一条1元至10元不等，真的很贵呀！
• 产品汪：这样啊！那我想想办法能不能解决吧…..

没错，如今我们所看到的商店评分数存在水分，已经是行业内公开的秘密了，如果不加控制，就会出现前段时间钉钉被小学生打到1星的惨案…..而刷量的成本高昂，对中小公司来说也是一笔不小的支出了。

作为一名产品经理，如何从产品上提供帮助呢？这时，我联想到了之前从朋友那里听说的脉脉的内部案例——利用app评分功能，邀请用户评分，一次性给其带来上千条好评。那么，这样的方法是否能为我司所用呢？我与运营、技术一起协商后，考虑到了两条风险性：

1. 是否真的能保证用户给好评呢？如果反倒引起用户的反感，直接留下差评，岂不是得不偿失？
2. 是否会影响app的留存率？毕竟是从产品外跳至商店，如果反倒使用户跳出流失了，损失就大了

面对这些未知问题，我决定先采用MVP进行测试，根据测试结果再决定是否作为常规功能推行。

二、竞品调研

1. 功能调研

首先我们需要知道，技术上有两种评分弹窗可以选择：

1. 渠道官方自带的功能，我们可以直接接入其API，无论是安卓还是ios都有自己的现成方案；
2. 开发自己的评分弹窗，满足业务的个性化需求。

他们各自有以下优势和劣势：

官方弹窗： 无法调整弹窗的文案、UI界面、功能逻辑，只能采取官方的样式；无法获取弹窗上用户的操作数据；用户可直接在弹窗上进行打分传回商店，而无需跳转，转化率高

自己开发的弹窗： 可以修改弹窗的文案、UI界面、自行设计功能逻辑；可以自行埋点，得到用户实际行为数据；用户不可直接打分，而是需要外跳商店进行评论，转化率较低

我们选择的是后者，因为考虑到第一点风险性，不希望差评用户能够直接对我们的app打分，而是在弹窗上做一层过滤，具体方案见下文

需要强调的是，不要采用奖励诱导的形式邀请好评，这是应用渠道不能容忍的，一旦被发现可能会被下架处理

2. 案例拆解

功能规划之初，我对市面上的一些头部产品进行了调研，运气比较好的是都接收到了弹窗。因为基本都是一次性弹窗，也只有一次参与的机会，所以以下案例都是十分的稀有~

扇贝单词、豆瓣、小红书评分界面

拆解了几个案例之后，其实功能逻辑已经初见端倪了。很明显，我调研的几款产品都采用了后者，即是设计自己的弹窗界面。一旦弹出，用户有三种操作可以选择其一，即是 选择好评、选择差评、以及关闭弹窗 。

这时候为了防止上述的第一点风险，大家都默契（鸡贼）地对好评、差评设计了不同的操作逻辑：当用户选择好评时，跳转至app商店评分页；当用户选择差评时，不跳转而是进入下一个弹窗，并且没有返回的机会。不得不说，这样确实能够过滤掉一部分差评用户，阻止他们进一步前往应用商店

以微博在小米商店为例

那么该如何处理这部分差评用户呢？实际上，如果能从这些不满的用户反馈里，获取值得参考的有效信息，价值也是非常大的。不同于微博，让用户直接将差评反馈作为一条微博发送，我们最开始想到两种方案：

1. 跳转至在线客服页面反馈问题
2. 跳转至客服工单页面留言

最后这两种都没有采纳，一是因为担心在线客服的应答压力激增，无法及时回复反而使用户更加不满，二是同样的留言功能，与其加载跳转至另一个页面，增加转化率，倒不如直接进入下一个弹窗，让用户的使用流程更加流畅。于是最终我们单独做了一个差评留言弹窗，用户可直接输入意见反馈，原型见下图

app评分交互原型

三条用户路径：

1. 接收评分弹窗→选择好评→跳转应用商店→打分
2. 接受评分弹窗→选择差评→填写意见反馈→提交
3. 接受评分弹窗→关闭

当然，当你的产品本身已有内置反馈功能时，也可直接使用，例如招商银行。但别忘了加上渠道识别，用于区分反馈是从评分功能而来。

招商银行的差评反馈界面为“设置”中已有功能

三、细节打磨

实际上，能从案例拆解中得出的结论已经在上述文字中详述了，但实际操作起来，会发现魔鬼都藏在细节里，需要自己在执行过程中反复摸索——提出猜想、验证猜想、迭代优化，因为认识真理是一个螺旋式上升的过程，并非直线。

1. UI界面设计

虽然没有接入官方的API，但是不代表不可以设计为官方风格以假乱真

下面是我用安卓手机测试弹出的界面，可以看出微博、豆瓣、招商银行均采用了ios风格的设计，可能是为了节省时间将安卓与ios统一用了一套UI；而网易邮箱大师、扇贝单词、小红书则是个性化设计，但总体上说，以简约风格为优

我采用的是前者、类似官方的UI设计，是基于对用户心理的揣摩：生硬的风格在一款app中略显突兀，反倒能吸引用户注意力，并且让用户误以为是官方弹出，从而认真思考作答

UI风格列举

2. 弹出时刻

可以这么说，评分弹出的时刻是成败的决定性因素之一。 为了让更多用户留下好评，我们应该尽量选择在用户情绪的“爽点”弹出，从增长黑客的角度来看，其实就是找aha moment的过程：哪一个时刻，最能让用户感知到你的产品的核心价值？

跟运营讨论之后，了解到用户在早期的好评度普遍高于后期，于是我们在早期的众多打点中选中了几个行为事件作为测试节点，分别设置一定概率随机弹出其中之一，作为A/B测试进行对照，以便找到这个好评度最高的节点

在我的调研中发现，各家app同样遵循这个逻辑：搜狗输入法的弹出节点是，当用户完成更换第一个皮肤；小红书的弹出节点是，当用户完成收藏第一篇笔记

3. 弹出对象

如果你是一个小体量级产品，你可以直接对所有用户进行弹出，但如果你是一个上百万、千万、亿级的用户体量的产品，一定建议从灰度测试开始做起，甚至配合用户标签从更精细的维度筛选出满足条件的部分用户弹出

另外，如果你限定了一个用户的弹出次数，例如只对一个用户弹出一次，那么你还需要考虑如何标识单一用户——同一设备下多个账号是否重新计数？同一账号下多个设备是否重新计数？都是需要决策的问题

4. 弹出文案

引导性文案简单精炼即可，无需过于复杂，语气也切勿生硬，引起用户反感。如果想做得更加精细，可结合弹出时刻，设置场景化的文案

5. 后台配置化搭建

为了达到实时控制此功能的目的，我们为此开发了相应的后台，一方面是为了可以实时打开、关闭此功能，另一方面也是为了做A/B测试，实时更改弹出事件以及文案

四、量化收益

功能落地执行前，应该清楚的知道本次项目的目标，以及如何量化衡量是否达到目标。对于app评分功能来说，我们的目的有两个：

• 目的一：提高我们的应用自然好评率，至少提高10%
• 目的二：收集尽量多、高质量的意见反馈

因此，弹窗界面的埋点必不可缺，同时，也要密切观察应用商店的评分动态，判断是否有正向的变化趋势

1. 埋点数据

已知三条完整用户路径：

1. 接收评分弹窗→选择好评→跳转应用商店→打分
2. 接受评分弹窗→选择差评→填写意见反馈→提交
3. 接受评分弹窗→关闭

为了得到路径中每一环节的转化率，你需要依次对每一个操作进行埋点，便于上线后观察其中的问题，作为优化依据

例如，我们在MVP时发现用户的意见反馈意愿不高，大比例用户会在此环节关闭弹窗，或者留下乱七八糟的字符，不做认真回答。对此，我们在正式上线后添加了快捷tag的功能，用户可直接选择填入到输入框里，降低填写成本。优化后，反馈内容质量果然提高了，其中更不乏有效建议

另一个发现是，我原以为关闭弹窗的用户会是绝大多数，因为我自己从来都是无条件关闭的…..但结果却出乎意料，有近半数的用户未关闭，而是参与了评价，可以看出，用户还是没有那么反感的

2. 应用评分效果

前面也提到了，评分功能只能做邀请用户打分的桥梁，实际用户进入商店是否打分、打了几分，我们是无法直接获取的，只能通过开发者后台进行统计观察，也就是我一开篇所提到的第一点风险性

为了验证是否达到提高好评率的目的，我们在MVP阶段观察了一个月的数据，发现功能上线后：

1. 评分总量远高于平时的自然流量
2. 评分占比中，五星、四星占比明显提升，之和（好评率）从40%提升至80%，而一、二、三星占比下降，之和（差评率）降至20%；

这远远超出了我们的预期， 也就是说，功能上线后评分高于没有此功能时的自然评分，第一点风险性是多虑了。

试想一下我们日常生活中，是不是只有不满的时候才会去主动吐槽？而app评分功能可以引导一部分好评用户来评分，避免低分极端化。至于具体能够提高几分？是够能否完全取代刷量？这与产品自身好评度有着密切联系，并且涉及到app store等渠道商的评分机制，存在复杂的加权平均算法，就不在本文的讨论范围之内了

3. 验证是否影响留存率

实际上，风险二也是我最担心的一个问题，因为一旦用户选择好评，跳转商店是一种跳出，不好预判是否会导致用户流失，这也是需要先进行MVP的主要原因

以微博为例，假设以“用户发布成功第一条原创微博”为弹出节点，那么弹出的一定是新用户。所以如果粗略地看产品整体的留存率是否下降，其实无法得出确切结论。那么又该如何分析呢？

这时候可能我们会想到，只对新用户的留存率进行观察，也就是弹出和未弹出的新用户进行对比。那么结合灰度测试，拉出了两组用户的数据，又会发现：弹出的新用户留存竟比未弹出的新用户还高！

之所以会出现这样的结果，是因为“弹出的用户”已暗含了一个前提条件，即是这部分已经留存到了“发布第一条原创微博”，而“未弹出的用户”则是包含了在发布第一条原创微博前就流失的用户，自然留存率更低

所以为了达到我们的对比目的，应该将对照组设置为”发布第一条原创微博且有接收的用户”vs“发布第一条原创微博且未接收的用户”，得到app评分对留存的影响

经过这样的对比，终于得到了比较准确的结论——大概有1-2%的浮动，还算正常范围， 所以风险二的结论是，app评分对留存影响较小，可忽略

五、写在最后

作为一名新人PM，没想到一个看似小小的功能背后，却有着许多难以预料的坑、刷新认知的用户洞察，看来还需要继续努力呀！不过也让我意识到，功能不在于多复杂，而在于对需求的准确理解和切入

也要感谢本次项目中领导同事们的信任和朋友的帮助，没有你们，我可能没有勇气把一个idea最终实施落地，love ya~

如果你是一名产品经理，在做好一款产品之余，不妨让app评分功能为你的产品锦上添花，希望本文能对大家有所启发！

 

作者：人间练习生，一只成长中的产品汪；公众号：人间练习生

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