本文笔者将对“为什么饿了么外卖对商家的评分是5分制（五颗星），但针对骑手的评分是3分制（非常差/一般/超赞）？”这个问题以多用户视角展开分析。

这是人人都是产品经理问答社区的一道悬赏问答题，我觉得特别有意思，是多用户视角思考问题的绝佳案例，也就在这里和大家交流一下我的看法。

原题如下：

为什么饿了么外卖对商家的评分是5分制（五颗星），但针对骑手的评分是3分制（非常差/一般/超赞）？

饿了么外卖对商家的评分机制是5分制（五颗星），但针对骑手的评分机制是3分制（非常差/一般/超赞）。此外，美团对商家的评分机制也是5分制，但针对骑手的评分机制又变成了2分制（满意/不满意）。

这个设计是如何考虑的呢？

产品没有通用解

我在之前的一篇文章有提到产品没有通用解的概念，在这个案例里有很好的体现。

表面上来看，给商户的评价和给骑手的评价 看上去相同的功能，但美团和饿了么都选择了不同的做法。

这一点，让提问者产生了疑问，既然是相同，为什么又采用了不同的策略？

仔细思考，其实不难发现：相同的只是功能。但需求和业务场景是截然不同的，自然也就不存在通用解了。

尽管两个场景都是评价，但更加底层的需求场景是完全不一样的，我们无法在两者之间建立一个通用解。

这就好像是扇形的弧度，相同的弧度，随着我们对需求的研究深入，两条边的差距就会越来越大。

如果我们尝试在多个需求之间寻找通用解，只有在我们对需求研究不够深入 ，还没有察觉到需求与需求之间看似相同，其实不同的本质时会出现。

通常，这些表面通用的解法，结果不是那么理想。

相同的是评价，不同的是什么？

给商户的评价，与给骑手的评价，有什么不一样的地方吗？

“商户评价” 是看得见的，“骑手评价” 是看不见的。

我们知晓对于商户而言，评价越高、评价越多，将会拥有更多的订单；对于骑手而言，相信也是相同的逻辑。

在好骑手和坏骑手之间，系统更倾向于将订单分配给好骑手，为了能给用户提供更好的服务。

尽管两者之间，从结果上来讲是相同的，但过程却是截然不同。

因为商户评价是用户可见的一个信息，很多用户会将评价作为很重要的决策依据。

商户评价是商品属性

我们尝试引入平台的视角，作为平台而言：商户的订单越多，也就意味着平台的订单越多，消费者在商户的付费转化率越高，也就意味着平台的下单率越高。

对于商户评价而言，已经不仅仅是反馈体制，而是一个很重要的商户属性，或者商品属性，是能对订单数量起到决定影响的重要属性。

我们可以试想一下：如果饿了么所有的商品都是差评，这对于该平台每天的订单数量会有什么样的影响？

站在这个视角，其实平台和商家是相同阵线的。两者都希望消费者能下单，两者更多的都将评价视为了商品的属性。

此时，评价不再是反馈机制，而是一种变相的UGC内容推荐。

既然是商品属性，就需要进行美化，本质上和商品图没有太大区别，需要对内容进行足够的美化，才不会影响平台的订单数据。

五星策略，也是对评价内容进行美化的一种方法。在五星体制里，大致会产生“极差”，“差”，“还行”，“挺好”，“太棒了”五种情绪反应，这非常巧妙。

我们并不总是宽以待人，严以律己。实际上相反，我们总是严以待人，宽以律己，将这一点视为人性也不为过。

我们期望他人的评价是严谨的，因此站在一个阅读者的角度，我们会将五星分别对应为“极差”，“差”，“还行”，“挺好”，“太棒了”五个等级。

你发现了一家小龙虾，清一色五星好评，是否会勾起你的兴趣，尝试一下他的味道？

问题在于：当我们作为评价者时，其实不那么严谨，也就是“宽以待己”，基本上能吃的，不太那么让人反感的，就给了五星好评。

还有一个客观环境原因：多年的淘宝生涯，我们已经被教育成条件反射性的“五星好评”。

这归功于伟大的淘宝，以及极具奉献精神的网购客服，是他们的“亲，给个五星好评呗”让我们形成了这样的条件反射。

当我们是评论者时，五颗星代表的含义发生了变化，实际上他表达的含义并不只是“极好的”，五颗星也同时表达了“还行”，“挺好”。

甚至有时候“差”也会用五颗星进行表达，因为我们懒得去思考，习惯性给了五星，或者系统默认给了五星。

想象平时我们自己点外卖，除非特别难吃，稍微能吃一点，没有太大异常，或者有一点点合自己胃口，是不是都给了5星好评。

这5颗星，巧妙的利用了人们的“宽以待己，严以律人”的性格，完美的实现了商品属性的美化。

主观上来讲，只有20%的可能性获得差评，80%的可能性，都会获得5星好评。

所以，你现在知道为什么差评和好评 数量上的差距会如此巨大了吗？

骑手评价是反馈机制

我们知道商户评价实际上是一种巧妙的商品属性，五星评价制度，更容易产生高分店铺，可以产生更多的订单，再来看看骑手评价。

我刻意走了一下订单路径，我发现：用户基本看不到骑手评价。至少可以肯定一点，正常的业务路径里，是没有骑手评价这个信息的。

骑手是由系统分配的，用户并没有选择权，再加上骑手出现的时机，用户已经支付完成。

站在这个视角里，骑手评价几乎没有作为商品属性的价值。

我们仍然将平台视角引入思考范围。

对外卖平台而言，商户的入驻以及商户的质量固然十分重要，但却不是外卖平台的核心服务，仅仅是作为优质内容的填充。

外卖平台的核心在于外卖，也就是配送环节。

这是基础，也是核心服务，实际上在早期的外卖平台，配送也是唯一的服务，商户的存在也只是为了支撑配送的业务。

如果美团的配送时间是1个小时，饿了么的配送时间是20分钟，你会在哪里下单？

外卖平台之间的竞争，本质上是配送服务的竞争—— 配送时间，配送质量，都是能够左右市场的竞争力的体现。

商户可以入驻多个外卖平台，内容本身无法为平台构造竞争优势和壁垒。因此，对骑手的评价，实际意义或许比我们设想的还要重要许多。

相信骑手都会有自己的业绩评分，评价系统有助于淘汰掉较为差的骑手。

一方面以评价为核心构造骑手的业绩系统，低业绩自然淘汰。

同时，评价也能够影响订单分配规则，优秀骑手必然能获得更多的订单机会，既能让他们赚到更多的佣金，也能让他们为更多用户提供优质的服务。

除了对骑手的质量提升以外，评价系统也能很直观的反映出当前配送链条的健康度、饱和度，以及竞争优势，在数据分析方面也能提供更大的帮助。

我们可以模拟这样的一个场景：

美团公司可能有这样一个大屏幕，实时显示配送的差评数量，并且有环比统计的数值。

正在认真工作的你，猛然间发现：现在的差评数量相对上一个小时增加了50%，差评率增加了10%。

你会不会立即检查配送链条，快速定位问题，避免问题继续扩散，并同时实施一些能有效提升配送质量的紧急措施，比如：赏金任务，或者进一步改变订单分配规则，尽量让订单集中在优秀骑手之前。

这些结论的前提在于：我们引入了平台作为新的角色构造分析场景。

此时，评价系统主要承担了两个职责：其一是骑手的业绩标准，其二是核心业务的实时反馈机制。

这两者，都需要评价所传递的信息准确、严谨。

此时给到用户两颗星，让用户简单的做出好和坏的判断，才是最合适的做法。

即使我们只给到用户两个选择，但多数情况用户依然会选择好，因此这样做的目的并不是突出好。相反，是为了突出坏。

在我们提到的两个场景当中，好的评价其实不那么重要，重要的是那些坏的评价，最有价值的是差评。

差评可以帮平台淘汰掉服务恶劣的骑手，也能让平台及时知晓配送链条当前的状况。

两颗星的作用是为了让错误，和不好集中在单一的选项里，而不会分散至多个选项。

假设骑手的评价是五颗星，那么对于迟到5分钟，你会打几星呢？两星，或者三星？但大概率不会是1星。

因为国人的大风格依然是谦逊而委婉的。

将一些干扰我们的信息去除掉，给用户的反馈清理出一条通畅的大道，能够直接触达到我们的团队，这是作为反馈机制应有的态度。

总结

以上就是我的看法，这里简单总结如下：

商户评价采用五星制度，是因为商户评价是作为商品属性的一种，五星制度是对这一特殊属性的美化方法。这样做是为了让商户拥有更多的好评，从而吸引更多用户下单而设计的。

骑手评价采用两星制度，是因为骑手评价是一种面向平台的反馈信息，两星制度是为了准确，且严谨的传达用户的信息。这样做能够及时反馈当前配送链条的健康状态，这是外卖平台的核心服务内容，也是核心的市场竞争力所在。

整个分析过程中，我们引入了多个用户视角：包括商户视角、用户阅读视角、用户评价视角、平台订单视角、平台服务视角、骑手视角，不同的视角为我们构造了截然不同的信息要素。

正式因为这些信息要素，才让我们得到了一个看似合理的结论。

• 商户视角：五星好评的数量决定了我的订单数量。
• 用户阅读视角：五颗星是极好的，1颗星是极差的。
• 用户评价视角：只要不是那么差，就给五星好评吧。
• 平台订单视角：我需要更多的订单，而好评数能帮我达成目的。
• 平台服务视角：我需要准确，严谨的知晓现在配送链条的健康度，通过数据直接呈现出来，而不是每隔一小时打一轮电话。
• 骑手视角：好评会让我被分配到更多的订单，让我获得更多的收入。

逻辑总结

多用户视角，也是比较常见的产品设计视角了，我们在执行许多设计任务时，都需要兼顾多用户的考虑。

随着用户视角的转移，我们会发现：每个人想要得到的东西都不太一样，这表示我们对需求的理解进一步加深，更加接近真实的用户需求。

而那些看似通用的设计，通用的需求，或许对用户的触动并不是那么深入和重要。

多用户视角的应用存在一个大前提，也就是围绕目标来进行产品设计，只有达成这个共识，我们才能去挖掘不同用户的不同目标，才能针对性的进行产品设计。

如果，我们是围绕功能来进行产品设计，仅仅考虑功能如何实现，恐怕很难接触到多用户视角。

以上。感谢你的支持，希望这篇文章对你有所帮助。

#专栏作家#

枯叶，微信公众号：产品经理充电站。人人都是产品经理专栏作家。近9年经验的产品经理，擅长社交、社区、细分群体挖掘。

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