Сколько стоит одна звезда рейтинга

Одна звезда рейтинга стоит вполне измеримых денег, и экономисты считают эту стоимость уже два десятилетия. Независимые рестораны Сиэтла получали на 5–9% больше выручки за каждую дополнительную звезду в среднем рейтинге Yelp — это показал анализ налоговых записей города, проведённый Harvard Business School. Повышение рейтинга на пол-звезды делало рестораны Сан-Франциско на 49% более вероятно полностью забронированными в часы пик. Отели в одиннадцати городах, от Лондона до Лос-Анджелеса, могли поднимать цены на 11.2%, сохраняя те же шансы на бронирование, как только оценка отзывов вырастала на целый балл. Четыре разных исследовательских дизайна, четыре разные платформы — и одно неизменное направление: рейтинг сдвигает спрос ещё до того, как клиент переступил порог.

Оценка Гарварда: от пяти до девяти процентов за звезду

Самое цитируемое число в экономике репутации принадлежит Майклу Луке, который сопоставил каждый отзыв на Yelp о ресторане Сиэтла с реальной выручкой этого ресторана, задекларированной в Департаменте доходов штата Вашингтон в период с января 2003 по октябрь 2009 года — всего 3,582 ресторана, в среднем 1,587 работали в любой отдельный квартал. Вместо того чтобы просто коррелировать более высокие рейтинги с более высокими продажами, Лука воспользовался особенностью того, как Yelp показывает оценки: средние значения округляются до ближайшей половины звезды, поэтому ресторан с оценкой 3.24 показывает 3 звезды, а с оценкой 3.25 — уже 3.5, и эта разница незаметна с точки зрения реального качества, но хорошо видна покупателю, который просматривает список. Сравнение ресторанов по обе стороны этой границы округления позволяет выделить причинный эффект именно показанного рейтинга, а не еды за ним. Результат: повышение на одну звезду поднимало выручку на 5–9%, но только у независимых ресторанов. Для 143 ресторанов сетевой принадлежности в выборке — около 5% рынка в любой квартал — эффект статистически не отличался от нуля, потому что бренд сети уже выполняет ту репутационную работу, которую для независимого заведения выполняет рейтинг.

Та же закономерность повторяется в бронированиях, отельных номерах и продажах книг

Дизайн Луки с порогом округления с тех пор применяли и на других платформах, и направление эффекта сохраняется. В районе залива Сан-Франциско экономисты Майкл Андерсон и Джереми Магрудер применили тот же приём к данным о бронировании столиков и обнаружили, что дополнительные пол-звезды рейтинга повышали вероятность полной загрузки ресторана в часы пик на 19 процентных пунктов — то есть на 49% — причём эффект был сильнее всего там, где у посетителей было меньше всего другой информации, на которую можно было опереться.

У отелей похожая закономерность, но другого порядка величины. Отчёт Cornell Hospitality Report сопоставлял ежемесячные показатели STR с индексом Global Review Index от ReviewPro и рейтингами Travelocity на 11 крупных рынках — Берлин, Чикаго, Лондон, Лос-Анджелес, Мадрид, Майами, Милан, Нью-Йорк, Прага, Рим и Сан-Франциско — с января 2010 по июнь 2012 года, всего более 50,000 объекто-месяцев. Рост репутационной оценки отеля на 1% был связан с ростом среднего суточного тарифа до 0.89%, заполняемости — на 0.54%, а выручки на доступный номер — на 1.42%. В масштабе это означает, что отель, поднявший оценку отзывов на целый балл — скажем, с 3.3 до 4.3, — мог поднять цену на 11.2%, сохраняя те же шансы на бронирование.

Книги демонстрируют скорее асимметрию, чем среднее значение. Джудит Шевалье и Дина Мейзлин сравнили изменения рейтинга продаж для одних и тех же названий на Amazon.com и Barnesandnoble.com — 2,387 книг отслеживались в окнах сбора данных в мае 2003, августе 2003 и мае 2004 года — и обнаружили, что отзывы с одной звездой тянули продажи вниз сильнее, чем отзывы с пятью звёздами тянули их вверх. В одном показательном примере из статьи превращение одного отзыва с пятью звёздами в отзыв с одной звездой для книги со средним рейтингом было смоделировано как потеря примерно 20 продаж в неделю.

Четыре исследования, четыре отрасли, одно направление

Заглавные цифры напрямую не сопоставимы между собой — разные шкалы рейтингов, разные переменные результата, разные эпохи, — но поставленные рядом, они каждый раз показывают один и тот же знак.

Почему деньги двигаются асимметрично

Этот механизм повторяется во всех четырёх исследованиях. Потребители, сталкивающиеся с сотнями отзывов, редко читают их все — Лука отмечает, что у многих ресторанов на Yelp более 200 отзывов, — поэтому округлённое среднее становится коротким путём оценить качество, на реальную проверку которого иначе ушло бы немало времени. Этот короткий путь весит больше именно там, где другие сигналы слабее всего: у независимых заведений без узнаваемости бренда, у ресторанов, конкурирующих за единственный столик в час пик, у отелей в незнакомом городе. Он также весит больше в зависимости от того, кто оставил отзыв, — Лука обнаружил, что отзывы от «элитных» пользователей Yelp сдвигают выручку почти вдвое сильнее обычных отзывов, — и весит больше в сторону снижения, чем повышения, что соответствует паттерну неприятия потерь, который Шевалье и Мейзлин задокументировали на Amazon. Ни одно из четырёх исследований не утверждает, что его точный множитель напрямую переносится на то, как сегодня показывают рейтинги Google Business Profile, Trustpilot или Tripadvisor: каждый результат привязан к конкретной механике округления и ранжирования той платформы, которую изучали.

Методология

Источники

Майкл Лука, «Reviews, Reputation, and Revenue: The Case of Yelp.com», Harvard Business School Working Paper 12-016 (2011, пересмотрено в 2016) — 3,582 ресторана Сиэтла, сопоставленные с налоговыми записями Департамента доходов штата Вашингтон, январь 2003 — октябрь 2009. Майкл Андерсон и Джереми Магрудер, «Learning from the Crowd: Regression Discontinuity Estimates of the Effects of an Online Review Database», The Economic Journal 122(563), 2012 — данные о бронировании ресторанов района залива Сан-Франциско, сопоставленные с Yelp.com, данные по состоянию на 2011 год. Крис К. Андерсон, «The Impact of Social Media on Lodging Performance», Cornell Hospitality Report 12(15), ноябрь 2012 — данные эффективности STR для отелей на 11 рынках (Берлин, Чикаго, Лондон, Лос-Анджелес, Мадрид, Майами, Милан, Нью-Йорк, Прага, Рим, Сан-Франциско), сопоставленные с рейтингами ReviewPro и Travelocity, более 50,000 объекто-месяцев, январь 2010 — июнь 2012. Джудит Шевалье и Дина Мейзлин, «The Effect of Word of Mouth on Sales: Online Book Reviews», Journal of Marketing Research 43(3), август 2006 — 2,387 книг, для которых отслеживались изменения рейтинга продаж и отзывов на Amazon.com и Barnesandnoble.com в окнах сбора данных в мае 2003, августе 2003 и мае 2004 года.

Границы охвата

Все четыре исследования опираются на данные до 2013 года с американских платформ; отельное исследование также охватывает шесть европейских городов и Лондон, но ни одно из четырёх не имеет специфичной для Украины или проведённой после 2015 года репликации, которую мы могли бы проверить для этого материала, поэтому точные проценты не стоит читать как актуальные ориентиры для сегодняшних платформ отзывов. Каждый результат привязан к конкретной механике отображения той платформы, которую изучали, — округление до пол-звезды на Yelp, системы рейтинга продаж Amazon и Barnesandnoble.com, — и сами авторы не утверждают, что размеры эффекта автоматически переносятся на другие рейтинговые системы или отрасли. Вывод Шевалье и Мейзлин носит скорее направленный характер (отзывы с одной звездой весят больше, чем отзывы с пятью звёздами), чем является единой точечной оценкой, и здесь он приведён именно так, а не переведён в процент, которого статья не указывает.

Обновления

Этот материал будет пересматриваться по мере публикации новых данных. Исправления обрабатываются согласно нашей политике исправлений.