評論量對轉換的影響：更多真的更好嗎？
已發表: 2021-06-16電源點
- 99.9% 的消費者閱讀評論，98% 的消費者認為評論是消費者購買路徑上必不可少的一步。
- 一個品牌的評論越多越好。 訪問有 1-10 條評論的產品頁面的購物者比訪問沒有任何評論的頁面的購物者轉化的可能性高 52.2% 。
- 冒著明顯的風險，無論產品類型如何，更多評論等於更多轉化和銷售。 然而，評論量對電子產品、CPG、家具和奢侈品類別的購物者的轉化率影響最大。
在這一生中，我們可以依靠一些真理。
貓視頻永遠不會過時，度假總是一個好主意，人們在購買時總是會查閱評論。
我們對來自 1,200 多個零售和品牌網站的超過 1.5 毫米在線產品頁面的超過 4.5B 次訪問期間的消費者活動進行了最新分析，揭示了新的見解。 有些並不那麼令人驚訝，例如人們比以往任何時候都更信任評論。 其他一些則更令人驚訝，例如評論量對客戶轉化率的影響。
下面我們回顧一下我們關於評論量對轉化率影響的最新發現，按行業細分，並提供提高您自己的評論數量和質量的提示。
評論的力量
首先，讓我們回顧一下評論的總體影響（看看我們在那裡做了什麼？）。
早在 2018 年，我們就詢問消費者評論在他們的購買過程中扮演了什麼角色。 當時，97% 的人報告了諮詢評論，89% 的人認為評論是購買旅程的重要組成部分。
這些數字已經足夠令人印象深刻了。 但從那以後，它們才變得更大。 當今幾乎所有 (99.9%) 的消費者都閱讀評論，並且幾乎同樣多 (98%) 的消費者認為評論必不可少。 在一個很難知道該信任什麼的世界中，購物者知道他們可以依靠評論來保證真實和公正，從而使他們能夠做出明智的購買決定。
事實上，消費者對評論的信任度如此之高，以至於 86% 的在線購物者表示他們甚至不會在不先閱讀評論的情況下購買產品。
事實上，評論正在推動購物者購買。 我們的2021 UGC 轉化影響分析發現，當購物者與產品頁面上的評分和評論互動時，其轉化率提高了 120.3%。
評級和評論現在對於做出購買決定至關重要，以至於它們已經將價格作為購物者最重要的因素。 94% 的購物者表示評分和評論是他們做出決定的最重要因素，而 91% 的購物者表示價格（來源： Ever-Growing Power of Reviews ）。
評論量的力量
評論是當今企業的賭注。 如果評論如此重要，是否意味著更多評論會更好？
我們最近委託進行了一些新的分析來探索這個問題。 為了準確評估評論量對購物者旅程的影響，我們根據網站訪問期間訪問的評論最多的產品頁面（計為 24 小時內與特定網站的所有交互）來計算訪問者轉化率。 這種以消費者為中心的評估方法的好處是它關注購物者以及接觸評論對轉化可能性的影響。
我們過去十二個月（2020 年 5 月 12 日至 2021 年 5 月 14 日）的數據揭示了評論量對轉化率的驚人影響。
- 當購物者看到有1 條或更多評論的產品頁面時，轉化率會提高52.2% 。
- 訪問具有 11 到 30 條評論的產品頁面的購物者的轉化率是訪問具有 0 條評論的產品頁面的消費者的 2 倍以上。
- 當產品達到 101 條或更多評論的聖杯時，我們看到購物者的轉化率提高了 250% 以上！
要點很清楚：您擁有的評論越多越好。
當您退後一步考慮時，評論量對客戶購買決定的影響很有意義。 正如南卡羅來納大學營銷學教授 Sungsik Park 博士最近告訴華爾街日報的那樣，“這完全取決於樣本量。 評論越多，評論就越有可能反映產品的真實質量。”
與評論量一樣重要的是，品牌和零售商仍未滿足消費者對評論的需求。 超過一半 (53%) 的購物者在購買產品時會諮詢多達 10 條評論，但 68% 的人表示，在理想的世界中，一件產品至少有 26 條評論供他們考慮。 鑑於消費者對評論的永不滿足的需求，品牌顯然有機會增加評論量。
評論量的影響不僅限於單個產品。 近十分之六的購物者表示，如果同一品牌的其他產品總體評分較高，他們更有可能購買沒有評論的產品。 因此，對一種產品的好評會產生一種影響其他產品的光環效應。 這只是展示了社會證明的力量以及評論如何幫助建立整個品牌的信任和可信度。
你的行業呢？
無論行業如何，評論都會產生影響，但這種影響的程度確實因垂直行業而異。 哪些產品類別受到評論的影響最大？
電子與計算機
95% 的消費者表示評論在購買電子產品時很有幫助。 在消費電器和電子產品類別中：
- 當購物者訪問具有 1 到 10 條評論的產品頁面時，轉化率提升了70.5% （與訪問具有 0 條評論的產品頁面的訪問者相比） 。
- 如果購物者訪問具有 31-50 條評論的產品頁面，他們的轉化率提升至224.7%。
81% 的消費者表示評論在購買電腦時很有幫助。
- 當購物者訪問計算機和軟件類別中具有 1-10 條評論的產品頁面時，與具有 0 條評論的產品頁面相比，轉化率提升了115.2% 。
- 當購物者訪問包含11 到 30 條評論的頁面時，轉化率提升為255.4% （與 0 條評論的產品頁面相比）。
- 在31 到 50 條評論中，購物者轉化率提升為314.6% 。
達到51 到 100 條評論，購物者轉化率大幅提升378.0% 。
健康和美麗
83% 的消費者表示評論在購買健康和美容產品時很有幫助。 特別是在這個類別中，數量為王。
- 當購物者訪問有 1-10 條評論的健康和美容產品頁面時，轉化率提升為22.1%。
- 但是，當購物者訪問包含 101 條以上評論的產品頁面時，他們的轉化率提升達到275.7%。
服裝與飾品
75% 的消費者在購買服裝時認為評論有幫助，68% 在購買鞋子時認為評論很有幫助。
- 當購物者接觸到具有 1-10 條評論的服裝和配飾類別的商品時，轉化率提升了33.6%。
- 對於訪問具有11-30 條評論的產品頁面的購物者，他們的轉化率提升為67.6%。
- 對於訪問具有31-50 條評論的產品頁面的購物者，他們的轉化率提升為98.6%。
- 對於訪問包含51 到 100 條評論的產品頁面的購物者，他們的轉化率提升為107.5% 。
- 對於訪問具有101 條或更多評論的產品頁面的購物者，他們的轉化率提升為162.8% 。
雜貨和包裝消費品 (CPG)
當 CPG 購物者訪問具有 1-10 條評論的產品頁面時，他們的轉化率幾乎翻了一番——轉化率提升了194.5% （與訪問者訪問沒有任何評論的相同產品類別的頁面相比）
- 對於訪問具有11 到 30 條評論的產品頁面的購物者，他們的轉化率提升為286.2% 。
- 對於訪問包含31 到 50 條評論的產品頁面的購物者，他們的轉化率提升為474.4% 。
- 對於訪問包含51 到 100 條評論的產品頁面的購物者，他們的轉化率提升為579.5% 。
對於訪問有101 條或更多評論的產品頁面的購物者，他們的轉化提升為686.2% 。
儘管增長速度較慢，但我們在食品和飲料領域看到了類似的模式。 簡而言之，購物者看到的評論越多，該類別的轉化率就越高。
- 有11 到 30 條評論，購物者轉化率提升為74.4% 。
- 有31 到 50 條評論，購物者轉化率提升為160.3% 。
- 有51 到 100 條評論，購物者轉化率提升為211.0% 。
- 擁有101 條或更多評論時，購物者轉化率提升為270.3% 。
家庭和花園
67% 的消費者表示評論在購買家居和園藝產品時很有幫助。 當購物者訪問該垂直領域的產品頁面時，有 1 到 10 條評論，轉化率提升了44.7% （與沒有任何評論的該類別產品頁面的訪問者相比）。
在這個類別中，超過 30 條評論似乎是最佳點，因為隨著評論量超過這個水平，我們沒有看到實質性的提升。
- 有11 到 30 條評論，購物者轉化率提升為142.8% 。
- 有31 到 50 條評論，購物者轉化率提升為211.6% 。
- 有51 到 100 條評論，購物者轉化率提升為213.3% 。
在家具類別中，當購物者訪問評論數為 1-10 的產品頁面時，與評論數為零的產品頁面相比，有56%的提升。 在那之後，提升是指數級的。
- 有11 到 30 條評論，購物者轉化率提升為346% 。
- 有31 到 50 條評論，購物者轉化率提升為564% 。
- 有51 到 100 條評論，購物者轉化率提升為838% 。
擁有101 多條評論，購物者轉化率提升1,326%！
珠寶和手錶
80% 的消費者表示，產品越貴，他們閱讀評論的次數就越多。 因此，如果購物者有 1-10 條評論，則訪問奢侈品產品頁面（如珠寶和手錶）的購物者的轉化率提升達到147% （與沒有任何評論的此類產品頁面相比）也就不足為奇了：
結論
這一切的關鍵要點是什麼？ 評論很重要。 就像真的很重要。
各種形式和規模的公司都會仔細審查每項投資的投資回報率——這是標準做法和簡單的常識。 在產品評級和評論方面，投資回報率非常明確，甚至不難證明其合理性。
在我們研究的所有關鍵類別中：產品的評論越多，將購物者轉化為購買的可能性就越大。 這只是電子商務的一個簡單的普遍真理。
這對你意味著什麼？ 1. 您需要將收集大量評分和評論作為優先事項，並且 2. 當您這樣做時，您需要確保以能夠產生最大影響的方式顯示此內容。
這可能聽起來很簡單，但誠實的事實是評級和評論通常是品牌和零售商的事後想法。
因此，如果您充分優先考慮這兩種策略，您將在競爭中脫穎而出。 誰不會對此感到興奮？
Alyson Fischer 是我們的產品營銷經理，痴迷於使用數據驅動的故事講述來提供一流的客戶體驗並激發跨渠道的動態參與。 當她不為寫這篇傳記而苦惱時，你可以發現她和毛茸茸的伙伴一起探索芝加哥，或者在 Netflix 上觀看一部真實的犯罪紀錄片。
Audrey 是 PowerReviews 的商業智能分析師——熱衷於為用戶提供數據。 當她不構建報告或編寫 SQL 時，您可能會發現她在德克薩斯州奧斯汀的綠化帶上徒步旅行或在 Zilker 公園與她的狗玩耍。
