哪些因素会影响差评率？京东风向标该如何调整？

在京东发布的公告中，风向标里的评价指标将由三项满意度替换为差评率。但是你知道差评率计算、恶意差评、评价折叠与差评率的关系、退货后的差评的相关内容吗？一起来看看吧！

1、本次风向标评价规则迭代主要有什么变化？对京东店铺有什么影响？

本次迭代用户评价因子下的考核指标由三项满意度对应替换为三项差评率（即商品评价差评率、物流速度差评率、店家服务差评率）。希望商家更关注消费者在差评中反馈的关于商品质量、店家服务和物流速度的问题，及时优化，推动商品、服务和物流向更高水平迈进。

指标调整后对于商家的区分度也会更加明显。

注意：3月9日起，已在风向标首页增加店铺差评率数值展示，具体指标得分仍在开发阶段，商家朋友可以基于目前展示的指标数据提前分析，做好运营上的应对。

2、关于差评率，到底哪些数据会被纳入计算？

（1）只有近30天的评价数据（需有实际打星操作）才会参与计算。例如1月31日展示的差评率是基于1月1日至1月30日评价数据计算的结果。

（2）计算差评率时分子为1星评价数。其中商品发生直接退款或者全额退款退货时的评价、申诉通过且符合剔除场景的不合理评价、云标签标注成功的恶意评价均会为商家剔除差评率的计算。

（3）计算差评率时分母为有效商品评价数，即用户实际操作提交的评价。虚假交易产生的评价不纳入计算。

注：“默认评价”是指订单完成后3天内未评价，系统会算作默认评价计入评价总数。但由于用户并无实际操作打星，因此不计入风向标指标计算。当前无默认好评的概念。

3、我申诉了不合理评价且通过了，差评率为什么没变化？

（1）当前申诉场景为商品质量问题无依据、与实际不符的虚假评价、黄赌毒暴力政治、利用中差评获取不当利益、同行恶意竞争，申诉通过后才会折叠评价并剔除风向标差评率计算。

（2）商家提交申诉后会在1-3个工作日审核完毕，申诉通过后数据回刷并非实时生效，一般情况下会在2-3天内生效。例如3月1日产生一条差评，商家当天进行申诉，且当天审核通过。3月2日风向标（t+1展示数据）内会看到差评率上升，但此时正在对1号的数据进行回刷剔除。因此最快在3月3日商家在风向标内才能看到差评率下降。建议商家关注评价，及时处理，按要求提交申诉材料。

（3）可能在数据剔除期间又产生了新的差评数据。

4、评价折叠和差评率之间有什么关系？

评价折叠最主要影响在于前台展示，需要判断折叠的原因，以确定是否对数据本身产生影响。

（1）如果遇到不合理评价，申诉通过且符合剔除场景并被折叠。此时该条评价会从差评数和评价总数中分别剔除，避免对差评率产生影响。

（2）如果评价内容因为无意义没有任何参考价值等原因被系统自动折叠，此时只影响前台展示，并不影响商家的评价总数。

（3）如果订单产生虚假交易，此时评价数据不会计入风向标计算。

5、用户在退货后给了差评，差评率能否剔除影响？

（1）用户在退货前已评价，商家直接退款或退款退货完成后风向标会剔除评价数据，差评率数据也会进行回刷，数据回刷非实时生效。

（2） 用户在退货前未进行评价，则退货完成后不可对该订单商品进行评价，不会产生差评。

（3）用户在退货前未进行评价，但在退货过程中产生差评，退款退货流程完成后风向标也会剔除评价数据，差评率数据会进行回刷。

6、有无良买家故意恶意勒索和无故差评，导致店铺差评率上升，怎么办？

（1）如果遇到恶意勒索、不合理差评等情况出现，建议商家保留证据，并依据平台规则对不合理评价进行申诉处理。当前申诉场景为商品质量问题无依据、与实际不符的虚假评价、黄赌毒暴力政治、利用中差评获取不当利益、同行恶意竞争，申诉通过后会折叠评价并剔除风向标差评率计算，数据回刷非实时生效。

（2）申诉路径为：商家后台-商品管理-商品评价管理-投诉管理

7、电商法规定，差评不能删除，但如果用户误评给了差评，对风向标里差评率产生影响怎么办？

如果消费者因为误操作导致差评产生，商家可以准备正确的举证材料进行申诉，若申诉通过且符合剔除场景，则可以剔除风向标差评率考核。

不合理评价申诉参考：遇到不合理评价怎么办？京东商家如何发起不合理评价申诉？

8、在前台评价页有一项“商品符合度”，这对商品评价差评率有什么影响？

计算商品评价差评率时，数据来源于评价页的“商品评价”指标项，与“商品符合度”无关

9、为什么在评价诊断分析里看到的评价总数和我所认为的总评数有些不同？

（1）只有用户实际操作提交的评价，才会产生评价数据，计入风向标考核。默认评价仅作为前台评价数的展示。商家可通过评价有赏等工具引导用户参评，将默认评价转化为实际评价。

（2）虚假交易产生的评价数据不计入风向标计算。

10、评价诊断分析里看到商品评价差评率中的评价总数和店家服务差评率中的评价总数不相等？

（1）因为商品评价是基于商品维度进行打星，而店家服务、物流速度的评价是基于订单维度。例如用户在同一订单下购买不同商品，评价时对订单的物流和服务仅评价一次，对不同商品进行评价会产生多条评价数据，因此在统计时评价总数可能并不相同。

（2）用户在评价时商品评价为必选；如果物流速度和店家服务两项未选择星级也不影响提交评价，用户后续可以补充提交星级。

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