Investigación: Cómo los sistemas de valoración influyen en el comportamiento de los usuarios en la economía colaborativa

Los sistemas de valoración, fundamentales para la economía de plataformas, influyen profundamente en el comportamiento y las elecciones humanas. Plataformas como Uber, Airbnb, Turo y Upwork confían en estos sistemas, no solo como reflejos del desempeño pasado, sino como herramientas proactivas para garantizar la calidad y fomentar una conducta adecuada en ambos lados de una transacción.

Los proveedores de plataformas suelen mostrar la información de las valoraciones al usuario de dos maneras. Los sistemas de valoración incremental, empleados por plataformas como TaskRabbit y Airbnb, ofrecen una vista detallada por anuncio y, a menudo, proporcionan información sobre la puntuación de cada valoración individual. Por el contrario, los sistemas de valoración promediada, utilizados por plataformas como Uber, Lyft y DoorDash, presentan una puntuación general que agrega todas las valoraciones individuales.

Realizamos nueve experimentos para nuestro próximo estudio que se publicará en el Journal of Marketing Research, que ilustran cómo la forma en que se comunican las valoraciones bajas influye en la experiencia y el comportamiento del usuario.

LOS SISTEMAS DE VALORACIÓN INCREMENTAL DESTACAN LAS PUNTUACIONES BAJAS E IMPULSAN LA MEJORA DEL RENDIMIENTO.

En la economía de plataformas, es vital identificar y abordar rápidamente un servicio deficiente. Pensemos en una plataforma de viajes compartidos como Lyft. Si un conductor recibe calificaciones bajas, un sistema de valoración incremental haría que estas puntuaciones fueran más visibles, señalando tanto al conductor como a la plataforma la necesidad de mejorar (o incluso la posible desactivación). Este enfoque es crucial no solo para mantener los estándares de calidad, sino también para garantizar la seguridad y la satisfacción de los pasajeros.

LAS PUNTUACIONES INCREMENTALES PERMITEN A LOS PROVEEDORES SUPERAR LOS CONTRATIEMPOS.

Para los proveedores de servicios en plataformas como Airbnb que puedan haber tenido un mal comienzo o algunas reseñas negativas al principio, un sistema incremental puede ser más indulgente. A medida que realicen mejoras, estos cambios positivos serán visibles de forma más inmediata en sus valoraciones más recientes. Este enfoque ofrece un camino más rápido para superar los contratiempos del pasado, algo crucial para los anfitriones que buscan reconstruir su reputación y atraer a más huéspedes.

LOS SISTEMAS INCREMENTALES PUEDEN AMPLIFICAR SIGNIFICATIVAMENTE LAS VALORACIONES NEGATIVAS.

Al resaltar cada puntuación baja, los sistemas incrementales pueden amplificar significativamente el impacto negativo de estas valoraciones en los proveedores de servicios. Esta mayor visibilidad de los comentarios negativos no solo afecta la autopercepción del individuo, sino que también puede generar un mayor deseo de abandonar la plataforma.

LOS SISTEMAS DE VALORACIÓN PROMEDIADA AYUDAN A SUAVIZAR EL IMPACTO DE LAS PUNTUACIONES BAJAS, FOMENTANDO LA RETENCIÓN Y LA FIDELIZACIÓN.

Pensemos en un repartidor de una plataforma como DoorDash que experimenta un día inusual de retrasos debido al tráfico o problemas con los pedidos. Si bien esto puede resultar en algunas calificaciones bajas, al promediar estas puntuaciones en múltiples entregas, esta anomalía se coloca dentro del contexto más amplio de su desempeño general. Al demostrar que un mal día no alterará drásticamente su valoración, la plataforma fomenta un sentido de lealtad y anima a los proveedores de servicios a mantener su compromiso.

LOS SISTEMAS DE VALORACIÓN PROMEDIADA OCULTAN LAS PUNTUACIONES BAJAS.

Descubrimos que las personas no son buenas para estimar qué puntajes obtuvieron cuando solo ven una puntuación promedio. Pensemos en un conductor que fue calificado en tres viajes en total: dos de sus pasajeros le dieron una calificación de cinco estrellas, mientras que el tercero le dio una calificación de una estrella. Nuestra investigación sugiere que este conductor probablemente estimaría que su calificación más reciente es significativamente más alta si se le mostrara una puntuación promedio de 3.67.

La elección entre sistemas de valoración incremental y promediada afecta significativamente la forma en que los usuarios responden a las puntuaciones bajas. Si bien las plataformas establecidas pueden encontrar desafiante cambiar sus formatos de valoración debido a su larga trayectoria, las plataformas nuevas pueden seleccionar y personalizar cuidadosamente sus sistemas de valoración.