
ユーザーレビューとは、インターネットにアクセスできる人が、製品のテストやサービスの評価を行った後に、レビューサイトやソーシャルメディアプラットフォームに自分の体験を公開するレビューのことです。 [1]ユーザーレビューは通常、商品やサービスの評価を報酬を得て行う専門家ではなく、自発的にレビューを書く消費者によって提供されます。ユーザーレビューは、消費者団体による専門的な非営利レビュー、または商品を販売する広告主や企業によるプロモーションレビューに例えることができます。ソーシャルメディアプラットフォームの成長により、ブログ、インターネットフォーラム、その他の人気プラットフォームなどのオンラインコミュニティにレビューが掲載された後、消費者間の交流が促進されるようになりました。[1]
ユーザーレビューの目的
ユーザーレビューは、レビューを提供するユーザーが体験した商品やサービスに関する、消費者、生産者、競合他社などの利害関係者の意思決定プロセスを導きます。 [2]経験、情報、または有形商品からの知識を持つユーザーからのレビューを通じて、製品情報に簡単にアクセスして購入の決定を下すことができます。 [3]商品やサービスの生産者は、口コミ(WOM)による認知を通じてユーザーレビューを活用して評判を高めることができますが、非難される可能性もあります。[3]価値が知識と情報から生まれる商品の場合、ユーザーレビューは「豊富な経験情報」を提供し、潜在的な消費者を増やします。[4]
経済効果
一部の市場では、ユーザーレビューは専門家や企業が主導するマーケティングよりも信頼できると考えられています。[1]
消費者
ユーザーレビューを通じて、購入を決定しようとしている消費者は、自らの選択を独自に分析し評価することができます。[2]消費者は、自分のバリューチェーンを、個人的な経験に関する情報を提供するユーザーと比較することで、最も効用の高い特定の製品属性を特定することができます。 [4]オンラインネットワークを通じて、消費者がユーザーレビューを肯定的に解釈すると購入の可能性が高まるのに対し、否定的に解釈すると消費者の検索範囲が広がる傾向があります。[5]
プロデューサー
ユーザーレビューはマーケティングの「原動力」とみなされており、商品やサービスの売上と直接相関しています。[6]商品やサービスに対する肯定的なユーザーレビューは、企業に対する肯定的な態度や行動を通じて、製品の需要を高める可能性があります。[6]調査によると、否定的なユーザーレビューは肯定的なレビューよりも広範囲に影響を及ぼします。[4]レビューの量と価値の両方が記録され、商品やサービスの需要に影響を与えますが、管理と生産チェーンの改善の機会としても役立ちます。[6]
競合相手
ユーザーレビューを解釈することで、競合他社はユーザーの視点から競合他社の長所と短所を理解することができます。ユーザーレビューを通じて個人的な体験を広めることによって、競合他社は競合他社のフィードバックに基づいて自社の製品を改善するという有利な機会を得ることができます。[7]ユーザーレビューは個人的な体験を提供することで、市場に自社の弱点を分析し、それを機会として活用する機会を与え、時には当初レビューされた企業に不利益をもたらします。[7]
偽のレビュー
広告主、マーケティング担当者、その他の競争上の利害関係者は、宣伝したい製品について偽の肯定的なユーザーレビューを作成したり、貶めたい製品について偽の否定的なユーザーレビューを作成したりする動機を持っています。[8] [9]偽のユーザーレビューでは、アクターが何らかのマーケティングペルソナに基づいてユーザーアカウントを作成し、ペルソナの特徴を持つ実在の人物であると主張するユーザーレビューを投稿します。[8]偽のレビューを販売するマーケティング会社は、信頼性を高めるために、従業員がレビューを現実的な方法で書き、複数のアカウントから投稿するようにトレーニングします。[10]これは、一般的なユーザーからのレビューのみを募集し、有料の偽の人物からのレビューは募集しないユーザーレビューシステムの誤用です。[8]あるいは、実際のユーザーが、体験したことのない商品やサービスについて偽のレビューを提供する場合もあります。[11]
カリフォルニア大学ロサンゼルス校の2021年の研究では、 Amazonの販売業者がFacebookのプライベートグループで偽のレビューを購入する大規模な市場が記録されています。これらのレビューは製品の評価と売上を高めるため、販売業者によって広く使用されています。[12]
偽のレビューを防ぐ方法の1つは、レビューサイトのコミュニティルールを理解し、支持する長期の特定ユーザーに有利な障壁を作ることです。[8] Amazonは偽のレビュー投稿者を訴えています。[13]ユーザーは詳細を知る必要がある、メンバーシップに料金を支払う必要があるなど、メンバーシップに境界を設けることで、企業は境界を設けることができます。[7]
2016年、オーストラリア競争消費者委員会は、オンラインレビューサイトでの評価を高めるためにフランチャイズ店に虚偽のオンラインレビューを偽造するよう唆したとして、エレクトロドライに21万5000ドルの罰金を科した。 [14]
2024年8月、連邦取引委員会は満場一致で、生成型人工知能 チャットボット( ChatGPTなど)によって作成された偽のユーザーレビューをマーケティング担当者が使用することや、インフルエンサーがフォロワー数を増やすためにボットにお金を支払うことを禁止することを決議した。[15]
ユーザーレビューの評価
消費者が最良のレビューにアクセスし、低品質のレビューを避け、正直に提供されたレビューと広告主や非偏向的な評価以外の目的を持つ人々による正直でないレビューが混在するのを防ぐために、ユーザーレビューの品質を評価するさまざまなシステムが提案されています。[16]
消費者は、正しい文法と説得力のある文体で書かれたユーザーレビューを、他の方法で書かれたレビューよりも質が高いと認識します。[17]
ユーザーレビューと製品の品質の関係は不明です。[18]状況によっては、品質レベルによっては、品質と評価に関係がない場合があります。[18]最高レベルの品質については、ある調査で、ユーザー評価が科学的評価と一致する確率は半分強であることが分かりました。[18]さらに、ユーザーレビューを読む人は、特に平均的なユーザーレビュースコアがある場合、レビューが科学的テストと同じくらい客観的であると認識する傾向があります。[19]
さまざまな人々による多数のユーザーレビューの大規模なセットがあれば、どのレビューが同じ個々の著者によるものかを正確に予測できるテキスト分析アルゴリズムが存在します。 [20]
感情分析は、レビューがどの程度好意的か批判的かを予測するために使用できます。[21] [22]
ユーザーレビューを投稿する動機
研究によると、ユーザーレビューを提供する動機は、一般的に心理的な態度や行動に由来することが示唆されています。[23] 利用と満足の理論は、なぜ誰かがユーザーレビューを作成するために時間を割くのかを考察する学問です。[24]一部の研究者は、社会的利益、自己強化、他者への配慮、満足の必要性を重視する内的行動が、ユーザーレビューを提供する可能性が高いと示唆しています。[23]ユーザーレビューを提供することは、個人的な経験の多数派または少数派の意見の信念に従うことで帰属意識を満たすためであると示唆されています。[23]
レビュー爆撃とは、顧客に対する実際のまたは認識された軽蔑に反応して、製品の作成者やその販売にさらに強い影響を与えるために、ユーザーレビューが大量に作成されることです[要出典]。場合によっては、競合他社が匿名のレビューシステムを利用して、競争の激しさをコントロールし、悪影響を及ぼしている可能性が研究で示唆されています。[25]
ケーススタディ
多くの研究者がYelpのユーザーレビューをプロファイルしています。[26]
研究によれば、ユーザーレビューはホスピタリティ業界の消費者の購入に影響を与えることが多いことが分かっています。[27]
ユーザーレビューは医療行為に対する批判や疑問を生み出しているが、ユーザーレビューが登場する以前は、医療提供者はユーザーから批判されたり評価されたりすることはほとんどありませんでした。[28]
参照
- インタラクティブ進化計算 – 人間の評価を利用する進化計算の方法
参考文献
- ^ abc Yi, Cheng; Jiang, Zhenhui; Li, Xiuping; Lu, Xianghua (2019). 「製品プロモーションのためのユーザー生成コンテンツの活用:企業が注目するレビューの効果」.情報システム研究. 30 (3): 711–725. doi :10.1287/isre.2018.0807. S2CID 200041061. 2020年10月30日閲覧。
- ^ ab Goes, Paulo B; Lin, Minfeng; Au Yeung, Ching-man (2014年6月). 「ユーザー生成コンテンツにおける「人気度効果」:オンライン製品レビューからの証拠」.情報システム研究. 25 (2): 222–238. doi :10.1287/isre.2013.0512. JSTOR 24700171. 2020年10月30日閲覧。
- ^ ab Forman, Chris; Ghose, Adindya; Wissenfeld, Batia (2008年9月). 「レビューと売上の関係の調査: 電子市場におけるレビュー担当者の身元開示の役割」.情報システム研究. 19 (3): 291–313. doi :10.1287/isre.1080.0193. JSTOR 23015450. S2CID 10239832. 2020年10月30日閲覧。
- ^ abc Galbreth, Michael R; Ghosh, Bikram P; Pekgun, Pelin (2017年4月20日). 「ユーザーレビューの不平等な認識が価格競争に与える影響」. Decision Sciences . 49 (2): 250–275. doi :10.1111/deci.12273. S2CID 44087759. 2020年10月30日閲覧。
- ^ Wu, Chunhua; Che, Hai; Chan, Tat Y; Lu, Xianghua (2015年9月). 「オンラインレビューの経済的価値」.マーケティングサイエンス. 34 (5): 739–754. doi :10.1287/mksc.2015.0926. S2CID 19948256. 2020年10月30日閲覧。
- ^ abc Maslowska, Ewa; Malthouse, Edward C; Bernritter, Stefan F (2016 年 8 月 25 日)。「オンライン顧客レビューの特性が売上に及ぼす影響」。Advances in Advertising Research (Vol. VII)。Vol. 7。pp. 87–100。doi : 10.1007 / 978-3-658-15220-8_8。ISBN 978-3-658-15219-2. 2020年10月30日閲覧。
- ^ abc Duan, Wenjing; Zhou, Wenqi (2016年6月17日). 「専門家のレビューはユーザーレビューを通じてオンラインユーザーの選択に影響を与えるか? 実証的研究」(PDF) . Journal of Management Information Systems . 33 (1): 202–228. doi :10.1080/07421222.2016.1172460. S2CID 7118404 . 2020年10月30日閲覧。
- ^ abcd Ott, Myle; Cardie, Claire ; Hancock, Jeff (2012). 「オンラインレビューコミュニティにおける欺瞞の蔓延の推定」。第21回ワールドワイドウェブ国際会議議事録 - WWW '12。p. 201。arXiv : 1204.2804。doi : 10.1145 / 2187836.2187864。ISBN 9781450312295. S2CID 17575296。
- ^ グレイザー、ジェイコブ、ヘレラ、ヘリオス、ペリー、モッティ(2020)。「フェイクレビュー」。経済ジャーナル。131 (636):1772–1787。doi :10.1093 / ej / ueaa124。
- ^ クレイマー、マリア(2023年1月25日)。「星5つ、手がかりゼロ:偽のオンラインレビューの「災厄」との戦い」ニューヨークタイムズ。
- ^ Lappas, Theodoros; Sabnis, Guarav ; Valkanas, Georgios (2016). 「偽のレビューがオンラインの可視性に与える影響:ホテル業界の脆弱性評価」(PDF)。情報システム研究。27 (4):1–38。doi : 10.1287 /isre.2016.0674。S2CID 32997020。 2019年2月28日時点の オリジナル(PDF)からアーカイブ。 2020年10月30日閲覧。
- ^ He, Sherry; Hollenbeck, Brett; Proserpio, Davide (2022年2月25日). 「偽レビューの市場」.マーケティングサイエンス. 41 (5): 896–921. doi :10.1287/mksc.2022.1353. SSRN 3664992.
- ^ イーモン・フィングルトン。「アマゾンの取り締まり後、偽のカスタマーレビュー業界は海外に移転するのか?」フォーブス。 2015年12月13日閲覧。
- ^ Anna Trist (2016年7月14日). 「False の証言とレビュー - フランチャイザーの1つのミスから学ぶ | Lexology」. www.lexology.com . 2021年3月5日閲覧。
- ^ Picciotto, Rebecca (2024年8月14日). 「FTCが偽のオンラインレビューや誇大宣伝されたソーシャルメディアの影響を禁止。規則は10月に発効」CNBC 。 2024年8月15日閲覧。
- ^ Lappas, Theodoros; Terzi, Evimaria (2011). 「公正なレビュー管理システムに向けて」。データベースにおける機械学習と知識発見。コンピュータサイエンスの講義ノート。第 6912 巻。pp. 293–309。doi : 10.1007/ 978-3-642-23783-6_19。ISBN 978-3-642-23782-9. ISSN 0302-9743.
- ^ Otterbacher, Jahna (2011). 「レビューコミュニティで意見を表明する: コミュニケーション戦術とレビューの卓越性」Journal of Computer-Mediated Communication . 16 (3): 424–444. doi : 10.1111/j.1083-6101.2011.01549.x . ISSN 1083-6101.
- ^ abc de Langhe, Bart; Fernbach, Phil; Lichtenstein, Donald R. (2016 年 7 月 4 日)。「オンライン ユーザーの評価が高いからといって、必ずしも高品質の製品が手に入るわけではない」。Harvard Business Review。2016年7 月 6 日閲覧。
- ^ de Langhe, Bart; Fernbach , Philip M.; Lichtenstein, Donald R. (2016年4月)。「星に導かれて: オンラインユーザー評価の実際と認識された妥当性の調査」。Journal of Consumer Research。42 ( 6): 817–833。doi :10.1093/jcr/ucv047 。
- ^ Almishari , Mishari; Tsudik, Gene (2012). 「ユーザーレビューのリンク可能性の調査」。コンピュータセキュリティ – ESORICS 2012。コンピュータサイエンスの講義ノート。第 7459 巻。pp. 307–324。CiteSeerX 10.1.1.368.122 。doi : 10.1007/ 978-3-642-33167-1_18。ISBN 978-3-642-33166-4. ISSN 0302-9743.
- ^ Duan, Wenjing; Cao, Qing; Yu, Yang; Levy, Stuart (2013)。「オンラインユーザー生成コンテンツのマイニング: 感情分析技術を使用したホテルサービス品質の研究」。2013第 46 回ハワイ国際システム科学会議。pp. 3119–3128。doi : 10.1109 / HICSS.2013.400。ISBN 978-1-4673-5933-7.S2CID 12101616 。
- ^ ヤタニ コウジ; ノヴァティ マイケル; トラスティ アンドリュー; トゥルオン カイ N. (2011)。「レビュースポットライト」。2011 年コンピューティングシステムにおけるヒューマンファクターに関する年次会議議事録 - CHI '11。p. 1541。doi :10.1145 / 1978942.1979167。ISBN 9781450302289. S2CID 16393334。
- ^ abc Beldad, Ardion; Voutsas, Charalampos (2018年6月26日). 「ドイツ人ユーザーにおけるモバイルアプリのレビューを書く動機を理解する: 構造方程式モデリングアプローチを用いた計画的行動の拡張理論のテスト」. Journal of Technology in Behavioral Science . 3 (4): 301–311. doi :10.1007/s41347-018-0063-5. PMC 6267641. PMID 30547081. S2CID 54569232.
- ^ Hicks, Amy; Comp, Stephen; Horovitz, Jeannie; Hovarter, Madeline; Miki, Maya; Bevan, Jennifer L. (2012). 「なぜ人は Yelp.com を使うのか: 利用と満足度の調査」. Computers in Human Behavior . 28 (6): 2274–2279. doi :10.1016/j.chb.2012.06.034. ISSN 0747-5632.
- ^ Zhu, Feng; Zhang, Xiaoquan (2010年3月). 「オンライン消費者レビューの売上への影響:製品と消費者特性の緩和役割」(PDF) . Journal of Marketing . 74 (2): 133–148. doi :10.1509/jm.74.2.133. S2CID 15571612 . 2020年10月30日閲覧。
- ^ Luca, Michael (2011). 「レビュー、評判、収益: Yelp.Com の事例」(PDF) . SSRN ワーキングペーパーシリーズ. doi :10.2139/ssrn.1928601. ISSN 1556-5068. S2CID 14511907.
- ^ Ong , Beng Soo (2012). 「ホスピタリティ業界におけるユーザーレビューの認識された影響」。Journal of Hospitality Marketing & Management。21 (5): 463–485。doi :10.1080/ 19368623.2012.626743。ISSN 1936-8623。S2CID 168047004 。
- ^ Hardey, M. (2010). 「消費の専門職: ユーザーレビューウェブサイトと医療サービス」. Journal of Consumer Culture . 10 (1): 129–149. doi :10.1177/1469540509355023. ISSN 1469-5405. S2CID 144002104.
