DSR动态评分——数据解读

1、店铺好评率：好评人数/总评价人数

2、DSR分值：DSR评分有三个方面数值，但计算是分开独立的，计算公式为：总分数/总人数。

3、信誉点：顾客一单生意中如果有若干笔，每1笔好评加1点信誉，中评不加分，差评扣1分。每月同一个客户最多5笔订单评价是有效的。

4、产品好评率：每一笔成功交易的产品都有好中差评。上述四个因素的关系：举例：假如顾客一次购买7件产品，其中3件产品给好评，4件产品给中评；店铺为好评；三项评分为好评，分别给5、4、3分。
分析如下：
1、好评率：由于店铺给的是好评，所以店铺好评率增加
。2、信誉点：由于3件产品给好评、4件产品给中评，所以其中只有5个评价生效，最多提高3点信誉，最少提高1点信誉，这由系统决定。
3、产品评价：假设3件产品好评和其中2件产品中评生效，那么看产品评价的时候对应产品好中评会增加。
4、DSR评分：对应的三项评分分别增加5、4、3分。评价人数增加1。具体DSR分数变为多少，下面会给出计算公式。综合分析：
1、淘宝的评价系统涉及到了店铺信誉、店铺好评率、DSR评分、产品好评率。
2、每“笔”生意的评价决定了店铺信誉和产品好评率。3、每“单”生意的评价决定了店铺好评率和DSR。4、每“单”生意包含了若干“笔”订单。

5、店铺每月最多5笔生意的评价是有效的。淘宝将若干个因素加入评价系统内，使得评价系统看起来很凌乱，不是太容易理解。-----------------DSR计算公式-----------------公式1：DSR=总分数/总人数公式2：DSR=（5a+4b+3c+2d+e）/（a+b+c+d+e）——其中a-e为各评分人数公式3：DSR=5A+4B+3C+2D+E——其中A-E为各评分百分比ps：
1、顾客必须评分，放弃评分权利的结果是默认好评并全5分。
2、所有店铺的评分都在4.5-5.0之间，分数低于4.5的店基本没有存在的必要。
3、若干时间不经营店铺，DSR评分自动回复成5.0，具体时间没有研究。
4、同一个客户每月最多给予买家5个有效评价，其余的全部无效。
5、根据上述可得出结论：若店铺要达到1钻250点信誉，最少需要有50个客户。也是说DSR至少有50个客户参与评价（假设都是好评，毕竟中差评比例较少；同时去除重复购买的人，因为许多店比例较少）。
6、店铺的客户数*（1-5）=店铺信誉数。我们一般可以取中值3，比如你的店铺信誉是1000点，你的客户数基本在300-400之间。这个数据对新店比较准确，对老店不是很准确，老店的回购人数太多，会导致两者比值在5倍以上。两者比值越大，说明回购率-关联销售越好。信誉数/客户数——是衡量店铺关联销售和回购率的最好指标。新店一般低于5，老店一般会大很多。---------------评价判断-------------------假设目前评分为A，评价人数为B，顾客评分为X，评价后得分为C，则：1、评价前总分为：A*B2、评价后总分为：A*B+X----X介于1-5之间3、又因为评价后总分也可记着：C*(B+1)所以2式与3式相等，得到：A*B+X=C(B+1)，式子变形可以得到：C-A=(X-C)/B分析：
1、C-A表示动态评分的增加，其中C是评价后得分，A是评价前得分。
2、其中我们都知道动态评分不可能小于4.5，也是说A与C都是大于4.5.
3、若要求（C-A）大于零，必须（X-C）大于零，其中C是大于4.5的——这个数据告诉我们，若要求店铺评分上升，必须要求顾客给5分，否则DSR评分一定下降。
4、由于X小于5，C大于4.5，所以（X-C）最大值是0.5。当店铺评价人数在500以上时，每给一个好评最多增加0.001点信誉（0.5/500=0.001）。这是个很令人绝望的数值。但翻过来说，（X-C）最小值是负3.5-3.9（假设C值最大为4.9），也是说，顾客每给一个1分评价，你至少需要7个以上的全5分才能抹平。
5、店铺要保持4.8分，5分的比例至少要是多少？分析：当店铺只有5分和4分评价时，5分的比例可以达到最小，设为X；则4分比例为1-X：5X+4(1-X)=4.8解得X=0.8这个结果告诉我们：如果你的5分评价低于80%，你的DSR评分一定低于4.8分。给出数据：保持4.9分的5分最低比例是90%；保持4.8分的5分最低比例是80%；保持4.7分的5分最低比例是70%...依次类推。---------------------刷评分----------------假设目前评分为A，评价人数为B，想要刷到C分，需要多少人去刷？设为X人。根据上述分析知道：sd必须给5分，低于5分的都会拉低评分。故：AB+5X=C(B+X)根据总分值相等列式子，其中A,B,C都是已知，解这个一元一次方程即可。解得：X=（C-A)B/(5-C)式子分析：1、X与B成正比，可见客户越多，刷评分越难。2、X与A负相关，原评分越低，刷分越难，反之亦然！

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1、店铺好评率：好评人数/总评价人数2、DSR分值：DSR评分有三个方面数值，但计算是分开独立的，计算公式为：总分数/总人数。3、信誉点：顾客一单生意中如果有若干笔，每1笔好评加1点信誉，中评不加分，差评扣1分。每月同一个客户最多5笔订单评价是有效的。4、产品好评率：每一笔成功交易的产品都有好中差评。上述四个因素的关系：举例：假如顾客一次购买7件产品，其中3件产品给好评，4件产品给中评；店铺为好评；三项评分为好评，分别给5、4、3分。分析如下：1、好评率：由于店铺给的是好评，所以店铺好评率增加。2、信誉点：由于3件产品给好评、4件产品给中评，所以其中只有5个评价生效，最多提高3点信誉，最少提高1点信誉，这由系统决定。3、产品评价：假设3件产品好评和其中2件产品中评生效，那么看产品评价的时候对应产品好中评会增加。4、DSR评分：对应的三项评分分别增加5、4、3分。评价人数增加1。具体DSR分数变为多少，下面会给出计算公式。综合分析：1、淘宝的评价系统涉及到了店铺信誉、店铺好评率、DSR评分、产品好评率。2、每“笔”生意的评价决定了店铺信誉和产品好评率。3、每“单”生意的评价决定了店铺好评率和DSR。4、每“单”生意包含了若干“笔”订单。5、店铺每月最多5笔生意的评价是有效的。淘宝将若干个因素加入评价系统内，使得评价系统看起来很凌乱，不是太容易理解。-----------------DSR计算公式-----------------公式1：DSR=总分数/总人数公式2：DSR=（5a+4b+3c+2d+e）/（a+b+c+d+e）——其中a-e为各评分人数公式3：DSR=5A+4B+3C+2D+E——其中A-E为各评分百分比ps：1、顾客必须评分，放弃评分权利的结果是默认好评并全5分。2、所有店铺的评分都在4.5-5.0之间，分数低于4.5的店基本没有存在的必要。3、若干时间不经营店铺，DSR评分自动回复成5.0，具体时间没有研究。4、同一个客户每月最多给予买家5个有效评价，其余的全部无效。5、根据上述可得出结论：若店铺要达到1钻250点信誉，最少需要有50个客户。也是说DSR至少有50个客户参与评价（假设都是好评，毕竟中差评比例较少；同时去除重复购买的人，因为许多店比例较少）。6、店铺的客户数*（1-5）=店铺信誉数。我们一般可以取中值3，比如你的店铺信誉是1000点，你的客户数基本在300-400之间。这个数据对新店比较准确，对老店不是很准确，老店的回购人数太多，会导致两者比值在5倍以上。两者比值越大，说明回购率-关联销售越好。信誉数/客户数——是衡量店铺关联销售和回购率的最好指标。新店一般低于5，老店一般会大很多。---------------评价判断-------------------假设目前评分为A，评价人数为B，顾客评分为X，评价后得分为C，则：1、评价前总分为：A*B2、评价后总分为：A*B+X----X介于1-5之间3、又因为评价后总分也可记着：C*(B+1)所以2式与3式相等，得到：A*B+X=C(B+1)，式子变形可以得到：C-A=(X-C)/B分析：1、C-A表示动态评分的增加，其中C是评价后得分，A是评价前得分。2、其中我们都知道动态评分不可能小于4.5，也是说A与C都是大于4.5.3、若要求（C-A）大于零，必须（X-C）大于零，其中C是大于4.5的——这个数据告诉我们，若要求店铺评分上升，必须要求顾客给5分，否则DSR评分一定下降。4、由于X小于5，C大于4.5，所以（X-C）最大值是0.5。当店铺评价人数在500以上时，每给一个好评最多增加0.001点信誉（0.5/500=0.001）。这是个很令人绝望的数值。但翻过来说，（X-C）最小值是负3.5-3.9（假设C值最大为4.9），也是说，顾客每给一个1分评价，你至少需要7个以上的全5分才能抹平。5、店铺要保持4.8分，5分的比例至少要是多少？分析：当店铺只有5分和4分评价时，5分的比例可以达到最小，设为X；则4分比例为1-X：5X+4(1-X)=4.8解得X=0.8这个结果告诉我们：如果你的5分评价低于80%，你的DSR评分一定低于4.8分。给出数据：保持4.9分的5分最低比例是90%；保持4.8分的5分最低比例是80%；保持4.7分的5分最低比例是70%...依次类推。---------------------刷评分----------------假设目前评分为A，评价人数为B，想要刷到C分，需要多少人去刷？设为X人。根据上述分析知道：sd必须给5分，低于5分的都会拉低评分。故：AB+5X=C(B+X)根据总分值相等列式子，其中A,B,C都是已知，解这个一元一次方程即可。解得：X=（C-A)B/(5-C)式子分析：1、X与B成正比，可见客户越多，刷评分越难。2、X与A负相关，原评分越低，刷分越难，反之亦然！

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