การรีวิวและการให้คะแนนผลิตภัณฑ์มีบทบาทสำคัญในการตัดสินใจของผู้บริโภค ผู้บริโภคมักมองหาผลิตภัณฑ์ที่มีคะแนนสูงสุด และมักอ่านรีวิวที่ให้รายละเอียดเกี่ยวกับคะแนน การรีวิวผลิตภัณฑ์ถือว่ามีความสำคัญเทียบเท่ากับคำอธิบายของผลิตภัณฑ์ ในการค้นหาผลิตภัณฑ์ต่างๆ
TrustScore ของ TrustFinance คืออะไร?
TrustScore เป็นการให้คะแนนเชิงตัวเลขที่สะท้อนถึงความน่าเชื่อถือและความน่าไว้วางใจของผู้ให้บริการทางการเงินโดยอิงจากการรีวิวของผู้ใช้ คะแนนนี้มีความสำคัญสำหรับผู้บริโภคที่ต้องการตัดสินใจอย่างรอบคอบเกี่ยวกับบริการทางการเงินที่ใช้ คะแนน TrustScore คำนวณโดยใช้วิธีการทางสถิติที่เรียกว่า Bayesian Average ค่าเฉลี่ยแบบเบย์ซี่ ซึ่งให้การแสดงผลที่แม่นยำยิ่งขึ้นเกี่ยวกับความน่าเชื่อถือของบริษัท โดยใช้หลักการของความน่าจะเป็นเบื้องต้น วิธีนี้ช่วยลดผลกระทบจากการมีรีวิวน้อยเกินไปซึ่งอาจทำให้คะแนนเฉลี่ยบิดเบือนได้
ความสำคัญของTrustScore บน TrustFinance สำหรับผู้ใช้และผู้ให้บริการทางการเงิน
สำหรับผู้ใช้:
TrustScore เป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับผู้ใช้เพราะแสดงให้เห็นถึงชื่อเสียงและความน่าเชื่อถือของบริษัทในปัจจุบัน ด้วยคะแนนนี้ผู้ใช้สามารถเปรียบเทียบผู้ให้บริการทางการเงินต่างๆ ได้อย่างรวดเร็วและตัดสินใจเลือกผู้ให้บริการทางการเงินที่เหมาะสมกับความต้องการของตน โดยอิงจากประสบการณ์ของลูกค้าคนอื่นๆ อีกทั้งยังให้การป้องกันและความมั่นใจช่วยให้ผู้ใช้หลีกเลี่ยงธุรกิจที่ไม่ตรงตามความต้องการของตนเอง
สำหรับผู้ให้บริการทางการเงิน:
สำหรับบริษัทในภาคการเงิน คะแนน TrustScore ที่สูงสามารถเป็นข้อได้เปรียบทางการแข่งขันที่สำคัญ ช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือและดึงดูดกลุ่มลูกค้าใหม่ๆ นอกจากนี้ยังเป็นการช่วยให้บริษัทรู้ข้อเสนอแนะต่างๆจากลูกค้า เพื่อปรับปรุงการบริการลูกค้าและมาตรฐานการปฏิบัติงานอย่างต่อเนื่อง การตอบกลับรีวิวและการปรับปรุงบริการตามข้อเสนอแนะของลูกค้าสามารถนำไปสู่ความพึงพอใจของลูกค้าที่ดีขึ้นและคะแนนที่สูงขึ้น
วิธีการคำนวณ TrustScore ของ TrustFinance
คะแนน TrustScore บน TrustFinance คำนวณโดยอิงจากการรีวิวของผู้ใช้เท่านั้นโดยใช้วิธี Bayesian Average วิธีนี้พิจารณาความน่าจะเป็น (หรือความน่าจะเป็นล่วงหน้า) ของการได้รับคะแนนรีวิว โดยอิงจากรีวิวทั้งหมดบนแพลตฟอร์ม ซึ่งช่วยปรับค่าคะแนนและลดความบิดเบือน วิธีการทางสถิตินี้ปรับค่าเฉลี่ยของรีวิวโดยพิจารณาจากจำนวนและความสม่ำเสมอของรีวิว ทำให้มีการแสดงผลประสิทธิภาพของบริษัทที่แม่นยำและยุติธรรมยิ่งขึ้น การใช้ Bayesian Average ช่วยให้มั่นใจได้ว่าคะแนน TrustScore สะท้อนถึงปริมาณและคุณภาพของรีวิว ซึ่งเป็นตัวบ่งชี้ที่น่าเชื่อถือของชื่อเสียงให้กับบริษัททางการเงิน
ค่าเฉลี่ยแบบเบย์เซียน (Bayesian Average)
ค่าเฉลี่ยแบบเบย์เซียนเป็นเทคนิคทางสถิติที่ปรับค่าเฉลี่ยของคะแนนรีวิวโดยพิจารณาจากจำนวนรีวิวและคุณภาพของรีวิว ซึ่งจะช่วยลดผลกระทบจากคะแนนรีวิวที่สูงหรือต่ำเกินไปซึ่งอาจทำให้คะแนนเฉลี่ยทั้งหมดบิดเบือนได้
ทำไมต้องใช้ค่าเฉลี่ยแบบเบย์เซียน?
ค่าเฉลี่ยแบบดั้งเดิมอาจทำให้เกิดความเข้าใจผิด โดยเฉพาะกับธุรกิจที่มีรีวิวน้อย คะแนนรีวิวที่สูงหรือต่ำมากเพียงแค่หนึ่งคะแนนก็สามารถเปลี่ยนแปลงค่าเฉลี่ยได้มาก ทำให้ไม่สามารถแสดงถึงความรู้สึกของผู้ได้อย่างเหมาะสม ค่าเฉลี่ยแบบเบย์เซียนจะช่วยแก้ปัญหาและทำให้ได้ค่าเฉลี่ยจากรีวิวของผู้ใช้ได้แม่นยำมากขึ้น
การเปรียบเทียบการจัดอันดับคะแนนที่ต่างกัน
ลองพิจารณาสองวิธีในการจัดอันดับคะแนนดาว:
- ใช้ค่าเฉลี่ยเชิงเลขคณิตที่รวมคะแนนทั้งหมดและหารด้วยจำนวนรีวิวทั้งหมด หากมี 100 รีวิวที่ให้ 1 ดาวและ 10 รีวิวที่ให้ 5 ดาว การคำนวณคือ ((100×1) + (10×5))/ (100+10) = 1.36
- ใช้ค่าเฉลี่ยแบบเบย์เซียนที่จะปรับค่าเฉลี่ยของผลิตภัณฑ์ โดยพิจารณาจากจำนวนรีวิวและความผันแปรจากค่าเฉลี่ยของแคตาล็อก วิธีนี้จะเน้นผลิตภัณฑ์ที่มีจำนวนรีวิวมากกว่า
การละเลยต่อจำนวนรีวิวจะทำให้ไม่สามารถแยกแยะระหว่างบริษัทที่มีรีวิว 10 รีวิวและ 1000 รีวิวได้ คุณจำเป็นต้องคำนวณค่าเฉลี่ยที่รวมจำนวนรีวิวด้วย
ภาพต่อไปนี้แสดงบริษัท 3 บริษัทที่จัดอันดับโดยค่าเฉลี่ยที่ต่างกัน ด้านซ้ายใช้ค่าเฉลี่ยเชิงเลขคณิตสำหรับการจัดอันดับ ด้านขวาใช้ค่าเฉลี่ยแบบเบย์เซียน
ทั้งสองฝั่งแสดงค่าเฉลี่ยเชิงเลขคณิตของดาว(ผลคะแนนในวงเล็บ) นอกจากนี้ยังแสดงค่าเฉลี่ยที่ใช้สำหรับการจัดอันดับเป็น avg_star_rating และ bayes_avg ตามลำดับภายใต้แต่ละรายการ
การวางบริษัท A ไว้ด้านบนทำให้การจัดอันดับด้านซ้ายนำไปสู่การเข้าใจผิดและไม่พึงพอใจ การจัดอันดับด้านขวาตามค่าเฉลี่ยแบบเบย์เซียนสะท้อนถึงการสมดุลของคะแนนและจำนวนรีวิวที่ดีกว่า ตัวอย่างนี้แสดงให้เห็นว่าค่าเฉลี่ยแบบเบย์เซียนลดค่าเฉลี่ยของบริษัท A ลงเป็น 4.3 เพราะพิจารณาจากจำนวนรีวิวของบริษัท A เทียบกับบริษัทที่มีจำนวนรีวิวมากกว่าอย่างบริษัท B และ C ตามที่อธิบายไว้ข้างต้น ค่าเฉลี่ยแบบเบย์เซียนไม่เปลี่ยนค่าเฉลี่ยของบริษัท B และ C เนื่องจากมีจำนวนรีวิวมากกว่า
โดยสรุป การจัดอันดับบริษัทในลักษณะนี้ ค่าเฉลี่ยแบบเบย์เซียนสร้างการเปรียบเทียบบริษัทที่เชื่อถือได้มากขึ้น ช่วยให้บริษัทที่มีจำนวนรีวิวน้อยมีน้ำหนักคะแนนน้อยลง
การทำความเข้าใจค่าเฉลี่ยแบบเบย์เซียน
ค่าเฉลี่ยแบบเบย์เซียจะปรับค่าเฉลี่ยของบริษัทที่มีจำนวนการให้คะแนนต่ำกว่าเกณฑ์ สมมติว่าคำนวณเกณฑ์ได้เป็น 100 คะแนน ซึ่งหมายความว่าค่าเฉลี่ยของการให้คะแนนที่มีน้อยกว่า 100 คะแนนจะถูกปรับ ในขณะที่ค่าเฉลี่ยของการให้คะแนนที่มีมากกว่า 100 คะแนนจะเปลี่ยนแปลงเพียงเล็กน้อย เกณฑ์นี้เรียกว่า 'confidence number' เพราะทำให้มั่นใจได้ว่าค่าเฉลี่ยที่มีการให้คะแนน 100 คะแนน หรือมากกว่านั้นน่าเชื่อถือกว่าค่าเฉลี่ยที่มีการให้คะแนนน้อยกว่า 100 คะแนน
ค่าความเชื่อถือนี้ได้มาจากปริมาณของจำนวนการให้คะแนนและค่าเฉลี่ยขอบริษัททั้งหมดในหมวดหมู่ โดยการนำจำนวนการให้คะแนนและค่าเฉลี่ยจากทั้งหมวดหมู่มาพิจารณา ค่าเฉลี่ยแบบเบย์เซียนจะมีผลต่อค่าเฉลี่ยของบริษัทแต่ละรายการดังนี้:
- สำหรับบริษัทที่มีจำนวนการให้คะแนนน้อยกว่าค่าเฉลี่ย ค่าเฉลี่ยแบบเบย์เซียนจะลดค่าเฉลี่ยที่สูงเกินไปโดยการถ่วงลงมา (เล็กน้อย) เพื่อให้ใกล้กับค่าเฉลี่ยของหมวดหมู่ที่ต่ำลง
- สำหรับบริษัทที่มีจำนวนการให้คะแนนมาก (มากกว่าค่าขีดจำกัด) ค่าเฉลี่ยแบบเบย์เซียจะไม่เปลี่ยนค่าเฉลี่ยของการให้คะแนนอย่างมีนัยสำคัญ
การคำนวณค่าเฉลี่ยแบบเบย์เซียน
ค่าเฉลี่ยแบบเบย์เซียนใช้ค่าคงที่สองค่าที่จะชดเชยค่าเฉลี่ยเชิงเลขคณิตของแต่ละบริษัท:
- ค่าเฉลี่ยเชิงเลขคณิตของบริษัททั้งหมด (m)
- จำนวนความเชื่อมั่น (C)
การคำนวณ m เป็นการคำนวณค่าเฉลี่ยเชิงเลขคณิตทั่วไปสำหรับบริษัททั้งหมด: ผลรวมของคะแนนทั้งหมดหารด้วยจำนวนรีวิว
การคำนวณ C ต้องใช้คณิตศาสตร์มากขึ้น บทความนี้คำนวณ C โดยอิงจากปริมาณของจำนวนรีวิวของแต่ละบริษัท โดยที่ C เท่ากับเปอร์เซ็นไทล์ที่ 25 (= ควอไทล์ที่ต่ำกว่า) ตัวอย่างเช่น สมมติว่าหมวดหมู่ธรกิจประเภทเดียวกันมีบริษัท 100 บริษัท ในการคำนวณ C คุณต้องนำบริษัททั้งหมดมาเรียงตามจำนวนรีวิวที่มี บางบริษัทมี 10 รีวิวและบางบริษัทมี 100 หรือ 1000 รีวิว เมื่อเรียงเสร็จแล้วให้ค้นหาบริษัทที่ตำแหน่งที่ 25% ในรายการเรียงลำดับแล้วดูว่ามีรีวิวกี่รีวิว นี่คือควอไทล์ที่ต่ำกว่าสำหรับ C เพื่อความง่าย บทความนี้ตั้งค่า C = 100
ดังนั้น หากคุณคำนวณค่าเฉลี่ยของ TrustFinance เป็น 3.6 ค่าเฉลี่ยแบบเบย์เซียนใช้ค่าทั้งสองนี้ (m = 3.6 และ C = 100) เพื่อปรับค่าเฉลี่ยเชิงเลขคณิต โดยใช้สูตรดังต่อไปนี้:
นี่คือสูตรเดียวกันกับตัวเลขตัวอย่างที่ใส่เข้าไป:
สรุป
TrustScore ของ TrustFinance เป็นเครื่องมือที่มีค่าซึ่งใช้ประโยชน์จากรีวิวของผู้ใช้ เพื่อให้การประเมินสถาบันการเงินเป็นไปอย่างโปร่งใสและยุติธรรม ด้วยการใช้ค่าเฉลี่ยแบบเบย์เซียน TrustFinance มั่นใจได้ว่าคะแนน TrustScore จะไม่ได้รับผลกระทบมากเกินไปจากจำนวนรีวิวที่น้อยหรือมาก แต่สะท้อนให้เห็นถึงมุมมองที่สมดุลของประสบการณ์และความรู้สึกของผู้ใช้ วิธีการคำนวณนี้ทำให้คะแนน TrustScore เป็นเครื่องมือที่แข็งแกร่งในการประเมินความน่าเชื่อถือและความน่าไว้วางใจของผู้ให้บริการทางการเงิน