Lyft archivos - DirigeHoy PREMIUM https://dirigehoy.info/tag/lyft/ Todo lo que un gerente tiene que saber Mon, 07 Jul 2025 18:53:58 +0000 es hourly 1 https://wordpress.org/?v=6.9.4 https://dirigehoy.info/wp-content/uploads/2022/02/cropped-identidad-32x32.png Lyft archivos - DirigeHoy PREMIUM https://dirigehoy.info/tag/lyft/ 32 32 242473640 Investigación: Cómo los sistemas de valoración influyen en el comportamiento de los usuarios en la economía colaborativa https://dirigehoy.info/como-los-sistemas-de-valoracion-influyen-en-el-comportamiento-de-los-usuarios-en-la-economia-colaborativa/ Fri, 23 Aug 2024 13:00:09 +0000 https://dirigehoy.info/?p=269391 Los sistemas de valoración, esenciales para la economía de plataformas, influyen profundamente en el comportamiento y las elecciones humanas.

La entrada Investigación: Cómo los sistemas de valoración influyen en el comportamiento de los usuarios en la economía colaborativa se publicó primero en DirigeHoy PREMIUM.

]]>

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

L

os 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.

© 2024 Harvard Business School Publishing Corp. | De: hbr.org  |  Distribuido por: The New York Times Syndicate.

Artículo en inglés

Rating systems, integral to the platform economy, profoundly influence human behavior and choice. Platforms like Uber, Airbnb, Turo and Upwork rely on these systems not just as reflections of past performance, but as proactive tools for ensuring quality and encouraging proper conduct on both sides of a transaction.

Platform providers typically display ratings information to the user in two ways. Incremental rating systems, employed by platforms like TaskRabbit and Airbnb, offer a detailed view by listing and often providing insights into every individual review score. In contrast, averaged rating systems, used by platforms such as Uber, Lyft and DoorDash, present an overall score that aggregates all individual ratings.

We conducted nine experiments for our forthcoming study in the Journal of Marketing Research, which illustrate how the way low ratings are communicated shape user experience and behavior.

INCREMENTAL RATINGS SYSTEMS HIGHLIGHT LOW SCORES AND PROMPT PERFORMANCE IMPROVEMENT.

In the platform economy, it’s vital to quickly identify and address poor service. Consider a ride-sharing platform like Lyft. If a driver receives low ratings, an incremental rating system would make these scores more visible, signaling both to the driver and the platform the need for improvement or even potential deactivation. This approach is crucial not just for maintaining quality standards but also for ensuring passenger safety and satisfaction.

INCREMENTAL SCORES ALLOW PROVIDERS TO OUTGROW SETBACKS.

For service providers on platforms like Airbnb who may have had a rough start or a few early poor reviews, an incremental system can be more forgiving. As they make improvements, these positive changes will be more immediately visible in their more recent ratings. This approach offers a quicker path to overcoming past setbacks, crucial for hosts looking to rebuild their reputation and attract more guests.

INCREMENTAL SYSTEMS CAN SIGNIFICANTLY AMPLIFY NEGATIVE RATINGS.

By highlighting each low score, incremental systems can significantly amplify the negative impact of these ratings on service providers. This heightened visibility of negative feedback not only affects the individual’s self-perception, it can also lead to a stronger desire to disengage from the platform.

AVERAGED RATINGS SYSTEMS HELP SOFTEN THE BLOW OF LOW SCORES, AIDING RETENTION AND LOYALTY.

Consider a delivery driver on a platform like DoorDash who experiences an unusual day of delays due to traffic or order issues. While this might result in a few low ratings, averaging these scores over multiple deliveries places this anomaly within the larger context of their overall performance. By showing that one bad day won’t drastically alter their rating, the platform fosters a sense of loyalty and encourages service providers to stay committed.

AVERAGED RATINGS SYSTEMS OBSCURE LOW RATINGS.

We found people are not good at estimating what scores they got when they only see an average score. Consider a driver who was rated on three total trips: Two of their passengers gave them a five-star rating, while the third gave them a one-star rating. Our research suggests that this driver would likely estimate their most recent rating to be significantly higher if they were shown an average rating of 3.67.

The choice between incremental and averaged scoring systems significantly affects how users respond to low ratings. While established platforms might find it challenging to change their rating formats due to their long history, new platforms can thoughtfully select and customize their rating systems.

Aviso de Privacidad

©2022 Todos los derechos reservados. Desarrollado por IBSolutions Group – Digital Division

Ibsolutions Group

Aviso de Privacidad

©2022 Todos los derechos reservados. Desarrollado por IBSolutions Group – Digital Division

Ibsolutions Group

Aviso de Privacidad

©2022 Todos los derechos reservados. Desarrollado por IBSolutions Group – Digital Division

Ibsolutions Group

Aviso de Privacidad

©2022 Todos los derechos reservados. Desarrollado por IBSolutions Group – Digital Division

Ibsolutions Group

La entrada Investigación: Cómo los sistemas de valoración influyen en el comportamiento de los usuarios en la economía colaborativa se publicó primero en DirigeHoy PREMIUM.

]]> 269391