具体描述
得不到评论的商品，不是好O2O
怎样做顾客才会写下内容丰富、细节动人的好评？
怎样做已经给了好评的顾客会进一步为你免费做宣传？
如何让给了差评的顾客主动删评论，并愿意再次购买？
如何利用网络评论“上头条”，让产品一上架就被秒杀？
本书将带领你经历一场奇妙之旅，深度解析亚马逊、淘宝、大众点评等各类购物网站的评论运作系统，揭示网络评论如何改变商家与消费者的互动方式，并为那些被差评困扰的商家答疑解惑，为已经赢得好评的商家锦上添花。
当人人都是评论家，日进斗金的最直接办法就是让顾客都说你的好！
作者简介
比尔·唐瑟尔（Bill Tancer）
云计算时代的数据研究狂人
全球最值得关注的12位人士之一
美国在线研究之王
奥巴马竞选网络顾问
全球最大征信机构益博睿信息技术公司全球研究总经理，CNBC财经频道、彭博财经频道、福克斯商业频道常邀嘉宾，《时代周刊》“搜索科学”栏目主笔。
比尔拥有二十余年的数据分析经验，在成为职业经理人之前，曾创办互联网数据研究机构Hitwise公司（被益博睿公司并购），著有《纽约时报》畅销书《在线为王》（Click）。
目录信息
网络评分每增加1星，营业额提高5%～9%
顾客会踏进哪家餐厅？网络评论说了算
4星半的商家也要在意一条差评
被差评？说明你“红”了
第2章 为什么有些商家抵触网络评论
勒索：“否则，就让你好看”
点评网站被收买
他们水军有力量！
威逼不成，改利诱：“给您打个八折？”
Yelp式“钓鱼”
扑朔迷离：这条评论是真还是假？
那些无厘头的神评论
第3章 如果遭遇差评
喊冤之前，请先正视对手
为什么米其林三星餐厅也会有差评？
存在即合理：差评的中肯之处
第4章 放大镜下的评论者
锁定目标对象：谁在评论？
读心术：他为什么评论？
评论者的四种类型
第5章 有时，差评预示着下一个风口
让评论者成为自己的线人
差评是一面镜子
捕捉蛛丝马迹，打开市场缺口
餐饮业里的刚性需求
没有差评的商家不足以语信任
亚马逊凭什么赢？
第6章 好评捕获术，五大秘诀
秘诀1 热情是好评的领航员
秘诀2 保持信息高度透明，塑造网络影响力
秘诀3 多渠道吸引顾客撰写评论
秘诀4 像做业务一样管理网络评论
秘诀5 超预期服务，提供评论素材
一位好评收集者的建言
评估：如果顾客需求与经营宗旨相悖
第7章 见招拆招：不论批评还是赞美，请照单全收
撒泼？自嘲？总有方法让差评变好评
摆好姿势，迎接赞美
高情商+高智商=回应差评的五个步骤
第8章 先发制人，巧妙引导评论趋势
明知故问：“你从哪里找到我的？”
往顾客的咖啡里加入情感“方糖”
捅破窗户纸，主动要求评论
第9章 最双赢的商业关系：顾客之上，朋友未满
如何与星巴克抗衡：驱赶“蹭网族”
超五星酒店的黄金法则
拉拢意见领袖，留心优惠券影响者
第10章 评论经济的受益者们
既得利益者：更大更香的奶酪
最终得利者：更多顾客，更准确的营销
对评论经济的的五大预测
· · · · · · (收起)
读后感
网络在手机、平板电脑等智能终端的推动下，细密的渗入人们日常生活的点滴，人们在习惯了网络给生活带来便捷性的同时，也因为网络的匿名性和人类的窥视欲变得更加张扬。《疯评：在互联网+时代，如何让你的产品和服务站上风口》是一本当下商家都可以读一读的书，它讲述的...
评分 评分 评分买东西的时候必然要反复看评论，有差评时常常看清到底差在哪里，这些评论直接影响购买与否的最终决定。所以，直观上讲，评论相当重要。 解读亚马逊，淘宝，京东，大众点评的《疯评》一书，揭示了各大电商的评论运作系统，揭示了评论如何改变商家与消费者的互动，并为电商勾勒了...
用户评价
就网络评论进行分析，感觉案例也没有说服力，实质性干货emmmmmmm，不推荐
评分本书作者比尔·唐瑟尔（Bill Tancer）是美国云计算数据研究的牛人，拥有多年的数据分析经验，还曾经把研究项目变成了创业智本，创办了互联网数据研究机构Hitwise，号称全球最值得关注的12位人士之一，据说还是奥巴马竞选时的“御用网络顾问”，著有畅销书《在线为王》等。尽管头衔众多、身份显赫，但唐瑟尔在数据领域研究方面并没有傲娇，在这本书中严谨、周全地反映了他在网络评论方面研究的成果。
评分就网络评论进行分析，感觉案例也没有说服力，实质性干货emmmmmmm，不推荐
评分这是一场厮杀，从差评中寻觅商机，从好评中冷静分析。分析透彻不过时，很棒
评分干货不多，废话不少
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