具體描述
得不到評論的商品，不是好O2O
怎樣做顧客纔會寫下內容豐富、細節動人的好評？
怎樣做已經給瞭好評的顧客會進一步為你免費做宣傳？
如何讓給瞭差評的顧客主動刪評論，並願意再次購買？
如何利用網絡評論“上頭條”，讓産品一上架就被秒殺？
本書將帶領你經曆一場奇妙之旅，深度解析亞馬遜、淘寶、大眾點評等各類購物網站的評論運作係統，揭示網絡評論如何改變商傢與消費者的互動方式，並為那些被差評睏擾的商傢答疑解惑，為已經贏得好評的商傢錦上添花。
當人人都是評論傢，日進鬥金的最直接辦法就是讓顧客都說你的好！
著者簡介
比爾·唐瑟爾（Bill Tancer）
雲計算時代的數據研究狂人
全球最值得關注的12位人士之一
美國在綫研究之王
奧巴馬競選網絡顧問
全球最大徵信機構益博睿信息技術公司全球研究總經理，CNBC財經頻道、彭博財經頻道、福剋斯商業頻道常邀嘉賓，《時代周刊》“搜索科學”欄目主筆。
比爾擁有二十餘年的數據分析經驗，在成為職業經理人之前，曾創辦互聯網數據研究機構Hitwise公司（被益博睿公司並購），著有《紐約時報》暢銷書《在綫為王》（Click）。
圖書目錄
網絡評分每增加1星，營業額提高5%～9%
顧客會踏進哪傢餐廳？網絡評論說瞭算
4星半的商傢也要在意一條差評
被差評？說明你“紅”瞭
第2章 為什麼有些商傢抵觸網絡評論
勒索：“否則，就讓你好看”
點評網站被收買
他們水軍有力量！
威逼不成，改利誘：“給您打個八摺？”
Yelp式“釣魚”
撲朔迷離：這條評論是真還是假？
那些無厘頭的神評論
第3章 如果遭遇差評
喊冤之前，請先正視對手
為什麼米其林三星餐廳也會有差評？
存在即閤理：差評的中肯之處
第4章 放大鏡下的評論者
鎖定目標對象：誰在評論？
讀心術：他為什麼評論？
評論者的四種類型
第5章 有時，差評預示著下一個風口
讓評論者成為自己的綫人
差評是一麵鏡子
捕捉蛛絲馬跡，打開市場缺口
餐飲業裏的剛性需求
沒有差評的商傢不足以語信任
亞馬遜憑什麼贏？
第6章 好評捕獲術，五大秘訣
秘訣1 熱情是好評的領航員
秘訣2 保持信息高度透明，塑造網絡影響力
秘訣3 多渠道吸引顧客撰寫評論
秘訣4 像做業務一樣管理網絡評論
秘訣5 超預期服務，提供評論素材
一位好評收集者的建言
評估：如果顧客需求與經營宗旨相悖
第7章 見招拆招：不論批評還是贊美，請照單全收
撒潑？自嘲？總有方法讓差評變好評
擺好姿勢，迎接贊美
高情商+高智商=迴應差評的五個步驟
第8章 先發製人，巧妙引導評論趨勢
明知故問：“你從哪裏找到我的？”
往顧客的咖啡裏加入情感“方糖”
捅破窗戶紙，主動要求評論
第9章 最雙贏的商業關係：顧客之上，朋友未滿
如何與星巴剋抗衡：驅趕“蹭網族”
超五星酒店的黃金法則
拉攏意見領袖，留心優惠券影響者
第10章 評論經濟的受益者們
既得利益者：更大更香的奶酪
最終得利者：更多顧客，更準確的營銷
對評論經濟的的五大預測
· · · · · · (收起)
讀後感
初识本书是，是这样一句话吸引了人“人人点‘赞’不如人人点评，爆品就是这样做出来”以及从大名企的评论，也许是因为自己的行业关系，对于爆品，评论都有一种一点即发的爆点在那里。当拿到本书时还兴奋了一阵子，因为我认为我找着了一直困惑我的答案了，因此我一直都 带着这样...
評分鉴别“疯评”，善用评论 ——读《疯评：在互联网+时代》 文/凡悦颜 当今时代，言论自由，互联网络中更是如此。水军的好评与对手的恶意评价可谓纷繁芜杂，作为消费者，如何鉴别；作为商家，如何善用，迫在眉睫。 《疯评：在互联网+时代》（比尔·唐瑟尔著），将评论...
用戶評價
買錯瞭 仍然有不少收獲 商傢的品牌和個人品牌的建立與維護 何其相似
评分現在看，有用的信息並不是很多，案例翻來覆去就那幾個
评分感覺是在天貓界做反偵查呀
评分買錯瞭 仍然有不少收獲 商傢的品牌和個人品牌的建立與維護 何其相似
评分本書作者比爾·唐瑟爾（Bill Tancer）是美國雲計算數據研究的牛人，擁有多年的數據分析經驗，還曾經把研究項目變成瞭創業智本，創辦瞭互聯網數據研究機構Hitwise，號稱全球最值得關注的12位人士之一，據說還是奧巴馬競選時的“禦用網絡顧問”，著有暢銷書《在綫為王》等。盡管頭銜眾多、身份顯赫，但唐瑟爾在數據領域研究方麵並沒有傲嬌，在這本書中嚴謹、周全地反映瞭他在網絡評論方麵研究的成果。
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