本文基于真实工作，针对用户评价方法进行了思考

问题：

用户对医生的评价，是用星级or好中差？好中差的心理门槛高，星级低很多，怎样让用户评星级更负责任？动态定价策略，是以好评率、差评率为因子，而非星级，因为星级不好定义针对问题1，经过研究淘宝、京东、天猫、豆瓣读书，发现星级评分普遍带来更多的有效优质评论，好中差方式带来更多的订单量和订单促成速度。好中差过于粗暴，不利于医生自己、平台本身的长期品牌建设好中差过于粗暴，引发医生投诉、医生不满，对品牌失望等好中差已经代表的用户总体的感受，不用说太多就已经能够表达清楚，自然长篇、优质、有效的评论内容就会减少我的APP要建设一个有效的评价体系，先不论其他，长篇、优质、有效的评论内容就是非常必要的

引出小问题，

从用户的角度，step1，从星级中只能感知到宏观的认知，如7.9分，到底好不好？step2，得了7.9，那剩下的2.1分丢失的原因是什么？step3，要探索2.1，就要去看评论，那么这2.1分的所有评论怎么筛选出来？针对星级做筛选吗？——参考豆瓣读书，用户只需要找到星级3分以下的评论去看就可以了整体感知在8.5以上得分才能减少用户疑虑，有效促进订单（我猜的）——通过设置评价标签、评论来辅助用户决策针对问题2，

首先，患者针对医生的评分，比买家针对卖家的更谨慎；

心理门槛低，可能也因为用户对星级的感知较弱，可以辅以文字描述，文案的选择要有心理干预性，提高心理门槛，例如5分设置为完美无缺，那么平常习惯打五分的用户就不会这么轻易选择了，因为用户也清楚，自己接受的服务并不可能完美无缺，如果真的违心选择，会有内疚感。要注意的是，所有星级的文案要同时显示出来，不要点击某个再显示，这样会增加用户对文案获取的门槛，达不到我的预期效果。

针对问题3，

将0~2星，视为差评，对应的前端文案“少于2星的评价”；

2.1~3星，视为中评；

3.1~5星，视为好评，对应的前端文案“多余3星的评价”；

业务后台，我们可以自己给规则命名，好中差也好，少于/多余/等于也好，不影响实际的逻辑实现

经过以上，我最终确定用户对医生的评价采用评星+印象标签+评论，评星、评论必填，印象选填，大概如上图。