如何拦截用户差评，提升App总体评级？

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　　近日，日本AppMarketingLabo发布了如何优化App Store评论的相关文章，分析了App Store评论系统对下载量的影响，以及给出了优化案例，文章中的具体数据虽然在国内会有所偏差，但实例所涉及的方法在国内也有通用的参考价值，故龙虎豹将其编译如下：

　　什么样的人会浏览App Store里的评价？

　　据该媒调查，在下载应用前，有70%的日本用户会选择浏览该应用的评价，哪怕该应用只有一个评价。对于这些用户而言，“评论机制”成为是否下载该应用的决定因素之一。

　“浏览过至少一条评论就会下载”的用户占70%

　　在这些数据中，也有习惯浏览多条评价的用户，此类用户比例不大，对于付费应用，有33%的用户会在阅读了7条以上的评论后进行下载；而免费应用，则有13%的用户会在阅读了7条以上的评论后才下载。

“浏览7条以上评论后下载了该应用”的比例图

　　App Sotre的评论对用户的影响

　　评论里的普遍言论会对用户造成什么样的影响？实际上，评论会影响应用的下载率，具体内容如下：

　　评价只有1星的应用的下载率只有约12%，两星约15%，三星约50%，四星的评价下载率高达96%，而五星评价的下载率达到了100%。

　　也就是说，当用户看到评论只有1星的应用，有90%左右的人会将该应用排除掉。

星级评分与下载率的关系

　　优化评分后，下载率有所改变

　　评价的平均值会给下载量造成冲击，一旦对应用的评分进行优化，下载量就会上升。数据显示，一个应用的总体评分从两星优化成了四星之后，它的下载率会提升5.4倍。虽然评分的优化很难直观地体现，但其数据已经说明了一切。

评分提升越高，应用下载量越多

　　用户会在什么情况下写下评论？

　　数据显示，有65%的用户会在体验差的情况下提交低评论，即使体验非常不错，也只有49%的用户愿意给出高评价。对应用感到的不满的用户，会通过评价来发泄情绪，而体验愉悦的用户，可以通过给出好评来获得相应的礼物。

积极体验（左）和消极体验（右）评论用户占比

　　App Store评分改善案例一：《Circa》（新闻类应用）

　　《Cira》是一款日本新闻类应用，该应用在产品内部设置了一个诱导性的提示框，向一些指定的用户发送该提示框，主动询问用户的体验是否愉悦，发送的用户范围被规定在“3天内使用了该应用10次”这一条件之内。

　　增加这一组件后，约有90%的用户给出了5星的评分。想要获得好评，就得锁定在能给予好评的用户群体之中，并且，想要达到这个效果，前提条件是该应用拥有大量的粉丝数量。

《Circa》评分提示框

　　App Store评分改善案例二：《MUSI》（音乐类应用）

　　《MUSI》的手法与《Circa》有些类似，在合适的时机向特定的用户发送评价请求，但用户类型被确定在了“曲库中歌曲达8首以上的用户”之中。

　　最后，有12%的用户按下了“好评”的按钮，该按钮会直接切换到App Store的评论里。此外，如果用户按下了“不满”的按钮，系统会追加“是否进行反馈”的按钮，只有1%的用户会坚持去App Store给出差评，这样的设计，会将应用的差评回收率提升10倍以上。（注：所谓差评回收，是指应用通过内部机制将差评收到自身的客服系统上，而不让其直接流到苹果商店的评价系统中）

via：手游龙虎豹

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