플랫폼 경제에 필수적인 평점 시스템은 인간의 행동과 선택에 큰 영향을 미친다. 우버, 에어비앤비, 투로Turo, 업워크Upwork와 같은 플랫폼의 평점 시스템은 지난 성과를 반영할 뿐만 아니라 드라이버나 호스트 등 서비스 제공자와 사용자 양측의 거래 품질을 보장하고 적절한 행동을 장려하는 예방적 도구로도 활용된다.
플랫폼은 일반적으로 두 가지 방식으로 사용자에게 평점 정보를 표시한다. 태스크래빗TaskRabbit이나 에어비앤비 같은 플랫폼에서 사용하는 누적 평점 시스템은 모든 개별 리뷰 점수를 나열해 자세한 정보와 이에 따른 인사이트를 제공한다. 이와 대조적으로 우버, 리프트, 도어대시DoorDash와 같은 플랫폼에서 사용하는 평균 평점 시스템은 일정기간 동안 수집된 모든 개별 평점을 합산한 전체 점수를 표시한다.
필자들은 이 두 가지 평점 표시 방식이 사용자의 인식과 행동에 미치는 영향을 파악하고자 했다. 구체적으로는 플랫폼이 특정 평점 형식을 사용하면 낮은 평점의 영향을 줄이거나 반대로 강화해 전반적인 참여도와 서비스 품질을 보호할 수 있을지 알아보고자 했다.
Journal of Marketing Research에 게재 예정인 연구를 위해 9가지 실험을 했고 낮은 평점이 전달되는 방식에 따라 사용자 경험과 행동에 어떤 영향을 미치는지 살펴봤다. 이번 연구결과는 누적 평점 시스템 또는 평균 평점 시스템을 선택하는 기업에 시사점을 제공한다.
