假设你是高德地图的产品，如何优化 POI 加油站部分，减少因为加油站信息偏差导致的用户流失？
在高德的AppStore里看到一条这样的低分且有内容有价值的评论，于是好奇趋势，假设自己是POI的产品，会怎么优化这个点呢？下面的一些数据不是真实的，只是大概看了之后自己给的哦，可能导致的结论也是不完全正确的，这里只给自己的思路。
一条App Store的评论
需求说明目的：优化POI加油站部分，减少因为加油站信息偏差导致的用户流失人群：使用导航找加油站的车主
问题分析
首先关键词提取：“信息不真实“，这里的信息指的是什么呢？ 先来看一看加油站详情页长什么样子，并结构化一下：
加油站页面&信息结构图
这里的信息不真实到底指的什么呢？我思（y）考（y）了一下：
加油信息不真实可能原因及严重程度分析
第一步优化方案
红、橙、蓝表示信息不真实的严重后果，所以如果单单从加油站信息错误导致的问题做优化的话，如果没有技术壁垒的情况下，貌似只需要做到以下几点就好了（排名分先后，解决方法可能不好实现，目前只是提出来）
（1）实时更新加油站可加油的类型
方法：激励商户更新|| 加油站管理系统提供接口
（2）每天更新油价
方法：激励商户更新 || 加油站管理系统提供接口
（3）确认可用的支付方式
方法：激励商户提供信息 || 获取商家微信支付宝银行卡pos端口情况获取
（4）确认服务和周边是否真实存在（厕所、便利店、速食店等）
方法：激励商户添加商户信息 || 通过支付行为数据自动添加
（5）确认油卡是否可买可充
方法：激励商户填充信息 || 加油卡管理系统接口
（6）确认&更新店面信息（门店照片和名称）
方法：激励商户更新店面情况（根据街景自动更新？）
但是，既然开放了评论区，那就去挖一挖评论里是否有用户在意的，但是以上信息里没有的东西。另外，车主开着车，一条条刷评论区再做决定不太友好，怎么帮助车主最有效率找到期望的加油站呢？
评论区深入挖掘
我统计了30个加油站的500条有效评论（有内容指出是哪个部分满意或者不满意），以下为统计数据：
星级评论饼状图
从图中可以发现一个1星和5星的评论站比例占了77%，且1星评论比5星评论多7%。说明用户在非常满意和非常不满意的时候才会对加油站做评论，且不满意的时候倾诉、评论的意愿更大。
1星（左）和5星（右）用户关键字分布
从1星用户评论关键词图可以发现，当加油站工作人员服务态度差是导致差评的罪魁祸首，其次是油的质量，用户怀疑油没有加到指定量的时候也会差评。另外等待时间长、价格贵也会导致差评，但是不是最主要原因。
从5星用户评论关键词图可以发现，服务态度好、有优惠、油质好和送洗车或者礼品是让用户好评的关键点。其中态度好最能驱使用户进行评论，有优惠也较大程度的驱使用户好评（这里的有优惠是满减或者每升便宜多少钱，不是说的价格便宜哦，可能优惠之后跟某些便宜的加油站价格差不多，这里用户并没有对比和指明）
从1星和5星图也能发现，评论的用户更倾向于对态度做出评价，尤其是给出低分的用户。其次是油的质量，是否有优惠，是否送礼品或者洗车服务等。
思考
那么是不是直接从评论中提取关键字作为标签作为信息显示就好了？不一定，因为这个由个前提条件，就是用户关注的内容和用户评论的关键词是一致的。这个前提是否成立呢？我们做了个简单的小调查。
加油站用户调查
首先我们需要确定什么人会去关注这个评价。
加油流程图
从上图可知，会去看评价而确定去某个加油站的人需要满足几个前提：
没去过周边加油站（如果去过，即使打开导航也只是为了找路，不是为了看评价）开导航去到该加油站（如果不用导航，已经开到加油站了，不会再打开导航地图去看评价）
基于上面两个前提，我做了一个简陋的调查报告
问卷中可能有不开车的人，这些人的回答可能更倾向于“幻想”，但是通常人以为自己做出的决策会和真实不相符，所以这里把这些人滤过了。
不会导航搜索的也就不会看评论了，我们只关注会用导航的人，所以对于会看导航的，我们问了如下问题
我们发现少量车主不关注加油站信息，只关注距离，而85%的车主会关注评论，那么对于这部分用户，我们设计如下问题
最终可以得出，我们终极目标用户主要关注的点在：
距离油质量价格加油速度
调查结果与用户评论分析
让我们对比下评论高频和找加油站用户关注点：
距离是由车主当前位置和附近加油站数量决定的，先不看。只有油的质量是双方的高频关注。因此，刚刚提到的前提是不完全成立的，也就是说：
评价关键词不完全等于用户选择加油站的考虑点，所以我们需要引导评价的用户给出我们需要的信息。
其次，我们再来看看评论的有效性。我们再来看看流程图，看到底是哪些用户会去评论加油站
我们从流程图中发现，以下几种路径的会评价加油站：
不用导航，常去该加油站（7%）不用导航，路过加油站（20%）导航搜索，没有查看评价，随机选择的加油站（38%）导航搜索，查看评价后选择的加油站（35%）
可以看出
常去该加油站的，评论意愿最低；非“常客”，且导航搜索后评价人数占总评价人数73%。
你会发现一个问题就是：
对加油站最了解的常客贡献的信息很少的，反而是去了少数几次甚至只去了一次的用户评论的占大多数。这会导致一个问题就是，评价的用户可能基于某一次的愉快或者不愉快的经验评分，造成评价偏差。
所以怎么鼓励常去的用户给出有价值的准确的评价才是最重要的。下面看一下激励机制：
现在高德对于评论的用户会给“高德币“的利益激励，可以换取打车券、顺风车券等等，但是，自己有车的人用到这些券的概率和频率是不是很低呢？
那么私家车车主一定会做的事情是什么？
加油（最频繁）修车（低频）保养（低频）
因此，在利益激励上，可以通过对加油上给出一定的优惠机制，能够激励用户去做评论。为啥这个一定有效呢？
因为在和Jeff聊起搜加油站时，他告诉我了一个叫团油的app，这个app主打就是通过app支付可减免钱。如果用户愿意下一个app，只为了加油省钱一件事情，那么如果把这个唯一的事情都整合到使用频率更高的地图上，是不是可以把那边的用户拉过来呢？
第二步解决方案在评论里面规定一些引导标签，如“油质量高“，”加油速度快“，”价格低“，引导用户给出更有价值的评价；通过评论加油站积分可以换取油费优惠的活动，激励用户评论（可重复评论）。
终极优化总结
信息区：
实时更新加油站可加油的类型每天更新油价确认可用的支付方式确认服务和周边是否真实存在（厕所、便利店、速食店等）确认油卡是否可买可充确认&更新店面信息（门店照片和名称）
评论区：
评论区添加标签评价，标签来源为车主所需信息加油站可重复评论，且评论加油站积分可以换取油费优惠
本文由 @syao1026 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载
题图来自Unsplash，基于CC0协议
标签： 加油站
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