trustfinance-logo
TrustFinance

วิธีการคำนวน TrustScore

User profile image

TrustFinance Research Team

Thg 06 30, 2025

1.6K

|

3 min read


Blog image

ไม่ว่าคุณจะเป็นเทรดเดอร์ที่กำลังมองหาโบรกเกอร์ หรือฟินเทคที่เปรียบเทียบผู้ให้บริการต่าง ๆ รีวิวและคะแนนความพึงพอใจมีบทบาทสำคัญในการตัดสินใจ แต่ไม่ใช่ทุกคะแนนรีวิวจะมีคุณภาพเท่ากัน

บนแพลตฟอร์ม TrustFinance ค่า TrustScore ไม่ใช่แค่ค่าเฉลี่ยธรรมดา แต่เป็นคะแนนที่ผ่านการคำนวณทางสถิติอย่างสมดุล สะท้อนความน่าเชื่อถือของบริษัทจากประสบการณ์จริงของผู้ใช้งานอย่างแม่นยำ

TrustScore คืออะไร?

TrustScore ของ TrustFinance คือคะแนนเชิงตัวเลขที่แสดงถึงความน่าเชื่อถือของผู้ให้บริการด้านการเงิน โดยใช้วิธีการคำนวณที่เรียกว่า Bayesian Average ซึ่งพิจารณาทั้ง “คุณภาพ” และ “ปริมาณ” ของรีวิว เพื่อป้องกันการถูกบิดเบือนจากรีวิวสุดโต่งเพียงไม่กี่รายการ

คะแนนนี้มีความสำคัญอย่างมากสำหรับผู้ใช้ที่กำลังเปรียบเทียบโบรกเกอร์ ธนาคาร ฟินเทค และบริษัทด้านการลงทุน เพื่อช่วยในการตัดสินใจจากข้อมูลที่ตรวจสอบได้จริง

ทำไม TrustScore ถึงสำคัญ?

สำหรับผู้ใช้งาน

  • เป็นมาตรฐานที่เชื่อถือได้ในการประเมินชื่อเสียงของบริษัท

  • คัดกรองบริษัทที่มีการปั่นคะแนน

  • ช่วยหลีกเลี่ยงบริการการเงินที่ไม่น่าไว้ใจ

สำหรับบริษัทด้านการเงิน

  • เป็นสัญญาณการแข่งขันด้านความน่าเชื่อถือ

  • กระตุ้นยอด Conversion ด้วยคะแนนที่ตรวจสอบได้

  • ส่งเสริมให้บริษัทพัฒนาคุณภาพการให้บริการอย่างต่อเนื่อง

TrustScore คำนวณอย่างไร?

TrustFinance ใช้วิธี Bayesian Average แทนการใช้ค่าเฉลี่ยเลขคณิตทั่วไป ซึ่งช่วยลดผลกระทบจากรีวิวที่มากหรือน้อยเกินไป เช่น รีวิว 5 ดาวเพียง 1 รายการ

สูตรการคำนวณ TrustScore

TrustScore=(vR)+(mC)v+C\text{TrustScore} = \frac{(v \cdot R) + (m \cdot C)}{v + C}

 

  • R = คะแนนเฉลี่ยของบริษัท

  • v = จำนวนรีวิวที่บริษัทได้รับ

  • C = ค่าคงที่จำนวนรีวิวขั้นต่ำที่ใช้เป็นฐาน (ปัจจุบัน = 25)

  • m = คะแนนเฉลี่ยของระบบทั้งหมด (ปัจจุบัน = 2.5)

สูตรนี้จะช่วยถ่วงน้ำหนักให้บริษัทที่มีรีวิวน้อยยังไม่สามารถได้คะแนนสูงสุดทันที จนกว่าจะมีรีวิวมากเพียงพอ

ทำไมต้องใช้ Bayesian Average?

ปัญหาของค่าเฉลี่ยธรรมดา

หากบริษัทหนึ่งมี 5 รีวิวที่เป็น 5 ดาวทั้งหมด ค่าเฉลี่ยจะเป็น 5.0 ซึ่งดู “สมบูรณ์แบบ” แต่แฟร์จริงหรือหากเทียบกับอีกบริษัทที่มี 200 รีวิวเฉลี่ย 4.3?

Bayesian ช่วยแก้ปัญหาอย่างไร

  • บริษัทที่มีรีวิวน้อยจะถูกปรับให้ใกล้ค่าเฉลี่ยของระบบ (2.5)

  • ยิ่งมีรีวิวมาก คะแนนจะสะท้อนความจริงมากขึ้น

  • บริษัทใหญ่มีความมั่นคงของคะแนนมากกว่า

ตัวอย่างการเปรียบเทียบ: ค่าเฉลี่ยธรรมดา vs Bayesian Average

บริษัทจำนวนรีวิวค่าเฉลี่ยธรรมดาค่าเฉลี่ยแบบ Bayesian
A10 รีวิว5.03.21
B500 รีวิว4.54.41
C1000 รีวิว4.44.36

บริษัทที่มีรีวิวน้อยจะถูกปรับคะแนนลงเพื่อความยุติธรรม ในขณะที่บริษัทที่มีจำนวนรีวิวมากจะรักษาคะแนนที่คำนวณได้ตามจริง

ทำไม TrustScore ของ TrustFinance ถึงน่าเชื่อถือกว่าที่อื่น?

TrustFinance ถูกออกแบบมาสำหรับอุตสาหกรรมการเงินโดยเฉพาะ ต่างจากแพลตฟอร์มทั่วไป

  • เฉพาะผู้ใช้งานที่ยืนยันตัวตนแล้วเท่านั้นจึงสามารถรีวิวได้

  • มีการแสดงใบอนุญาตของบริษัทคู่กับ TrustScore

  • มีระบบวิเคราะห์รีวิวด้วย AI ตรวจจับความรู้สึกและพฤติกรรมหลอกลวง

  • ช่วยให้ผู้ใช้ตัดสินใจบนพื้นฐานของกฎหมาย ความโปร่งใส และเสียงของลูกค้า

TrustScore: มาตรฐานใหม่ของความน่าเชื่อถือในโลกการเงิน

ในยุคที่ “ความไว้วางใจ” คือสินทรัพย์ที่มีค่าที่สุด TrustFinance ได้นำเสนอ TrustScore ที่ไม่ได้วัดแค่คะแนนรีวิว แต่สะท้อนถึงคุณภาพ ความโปร่งใส และเสียงจริงจากผู้ใช้งาน ด้วยสูตรที่ออกแบบมาอย่างยุติธรรม บริษัทที่ดีจริงจะโดดเด่นอย่างสมเหตุสมผล ส่วนผู้ใช้งานก็สามารถตัดสินใจได้อย่างมั่นใจมากยิ่งขึ้น

TrustScore ไม่ใช่แค่ตัวเลข — แต่มันคือสะพานแห่งความเชื่อมั่นระหว่าง “แบรนด์” และ “ลูกค้า”
หากคุณต้องการวางรากฐานของความน่าเชื่อถือให้ธุรกิจของคุณ นี่แหละคือจุดเริ่มต้นที่ดีที่สุด

 

อยากรู้ว่า TrustScore ของคุณเป็นอย่างไร? 👉 Get Free Demo


 


 

เขียนโดย

User profile image

TrustFinance Research Team

Official TrustFinance research and editorial team, sharing insights, analysis, and best practices to help financial companies and traders build transparency, credibility, and growth.

แท็ก:


บทความนี้มีประโยชน์สำหรับคุณหรือไม่?

0

0


บทความที่เกี่ยวข้อง

TrustFinance ใช้คุกกี้เพื่อการวิเคราะห์เพื่อปรับปรุงประสบการณ์การใช้งานของคุณ ดูรายละเอียดเพิ่มเติมได้ในนโยบายคุกกี้