王啸|网红需要大众“去滤镜”( 三 )


本地生活更需“大众” 中国网红20年 , 网民也经历了审美到审丑 , 再到直接以种草、带货为目的的网红历史变迁 。 时间进入2021年 , 网红进入本地生活消费领域 , 当他们用传统线上流量模式 , 经营线下消费种草时 , 却遭遇了滤镜“滑铁卢” 。
十一过后“滤镜景点”事件的爆发就是证明 。

本地生活服务领域的消费决策 , 复杂性更高 。 高复杂性 , 意味着高决策成本 。 一年中好不容易休年假出游 , 投入上万元的旅游预算 , 被网红种草忽悠过去的踩坑体验 , 远比收到200元不适配的化妆品要严重 。 如果说化妆品等实物体验还能勉强在二手网站甩卖 , 那旅游的实时体验感 , 却没有“二手交易”作为退路 。
旅游、餐饮消费等出门体验 , 注定不是一个标准化的过程 。 天气、心情、交通、环境等充满不确定性变量的现实世界 , 都有可能对当天的消费体验产生个性化的影响 。 众口难调下 , 网红千篇一律的“绝绝子”、“天花板”推荐因此失效了 。
懂懂笔记在调研中发现 , 大众点评针对不同的垂直领域 , 对评分维度做了差异化定制 。 比如在餐饮领域 , 使用的是口味、环境、服务等维度;在美容美发领域 , 则是消费者在决策时更为关注的效果、环境、服务等指标;以新兴玩乐“剧本杀”为例 , 评价指标精细化到了剧本、主持人、环境等维度 。 大众点评试图通过评价信用体系建设 , 将消费者对线下非标准化的商业生态满意度进行还原和映射 。
无论是那种机制 , 其实都无法避免主观成分 。 有人觉得值得满分推荐 , 同样会有消费者觉得打0.5分都不足以表达不满 。 不过大数定理告诉我们 , 当采集的样本越多 , 这个采样结果就越能接近真实的期望值 。 当一家餐厅、一个目的地集合了海量普通用户真实体验的反馈 , 那呈现在消费者面前的 , 则是一个无限接近现实的评价生态体系 。
豆瓣创始人阿北也曾解释过 , 一部电影有42万用户打分 , 每个用户有且只有一次投票权 。 豆瓣程序把这42万个一到五星的评价 , 换算成0到10分 , 加起来除以42万 , 就得到了豆瓣评分 。 而且 , 42万个样本得出的结论 , 可信度是远远高于三五个网红的评价 。
据美团年报披露 , 截至 2019 年底 , 消费者已在美团、大众点评等App上写了 77 亿条消费评论 , 这些评论数还在持续增长着 , 为本地生活服务行业的消费者提供丰富而真实有效的决策参考 。
可见 , 一个有价值的评价信用体系建设 , 充分依赖三个要素:足够多的样本—真实的普罗大众、足够真实有用的内容—基于真实的消费体验分享、足够复刻现实的评价维度—对线下商业世界的精准提炼与还原 。
网红的发展给网络经济带来新一轮动力 , 但同时也给消费者造成一些新的困惑 。 网红向左 , 大众向右 , 在网红经济崛起的今天 , 大众的意见不仅不能缺失 , 重要性反而在不断提升 。 大众点评、豆瓣等“古典”用户评价平台 , 成为这届年轻人反网红“新浪潮”中的种草神器 。