我们之前已经警告过冰山——功能请求看起来微不足道，但隐藏了大量的开发复杂性。当我们开始帮助我们的客户衡量和了解他们的支持质量时，我们遇到了一个冰山。我们的Respond产品旨在让支持对话感觉自然和有魅力，类似于消费者的信息传递。随着客户规模的扩大，我们知道成长中的团队需要一种简单而一致的方式来了解他们的表现。这方面有很多行业标准——客户努力得分（CES）、客户满意度（CSAT）、净促销员得分（NPS）等——但我们希望了解问题的核心，并设计出符合我们使命的解决方案。当我们与客户支持经理交谈时，我们了解到对他们来说最重要的是他们的团队提供的支持的质量，以及他们的客户在谈话结束时的感受。正如彼得·德鲁克所说："衡量的，就得到管理。"在我们引入谈话评级之前，我们提供了关于支持团队处理对话的数量和速度的高水平信息，但这并不能帮助团队知道他们是否做得很好或提供了高质量的支持。随着团队规模的扩大，这成了他们无法用对讲机回答的基本问题。现有评级模式为了理解如何解决这个问题，我们广泛地研究了网络上的评级模式。有无数种结构化的评分标准，几乎所有的产品、酒店、餐厅、文章、视频，甚至你在网上看到的人，似乎都附有评分、评分或推荐。这些信号已经成为有力的社会证据，帮助我们判断我们所看到的产品和服务的质量和价值。

在这个项目的早期，我们的团队开始更批判性地研究消费品中使用的各种评分尺度，从明星到拇指，到文本按钮和表情符号。我们检查了产品和使用每个量表的地方，它的目的是测量什么，以及结果是如何聚合和使用的。我们根据一些明确的产品原则来决定要构建什么。1清楚你在问什么询问用户是否会推荐您的产品并不足以告诉支持经理一个团队成员如何（甚至是否）做得很好，或者他们是否可以做得更好。我们知道让他们评价他们的支持互动会提供更多有用的数据。它必须让最终用户清楚他们被要求给什么评分。清晰是关键。它必须让最终用户清楚地知道他们被要求对什么进行评级，而且必须让企业清楚地知道收集了哪些信息以及应该如何使用这些信息。在最初的原型中，我们要求客户"评价你的体验"，虽然我们认为这足够概括体验的所有方面，但结果却太模糊了。目前还不清楚他们是否被要求对帮助他们的人、整个公司、他们使用的产品进行评分，或者他们是否解决了问题。我们还发现，结果被支持团队用来衡量团队和团队中个人的表现，而不是对公司或产品的总体满意度。问题的关键是收集这些信息。我们测试了这个问题的一些变体，包括在问题中使用公司名称或队友名称。我们发现，使用队友的名字个性化的问题，并清楚地表明，你是评价如何帮助你的人。我们还发现，与使用公司名称相比，它的响应率提高了2个百分点。我们发布的最后一句话是，"帮助约翰了解他们的表现。给你的谈话打分。"2必须得到普遍的理解我们的messenger已经覆盖了全球近20亿的最终用户，云服务器，因此我们需要确保我们的评分标准由使用对讲机的队友和他们的最终用户统一解读。在设计过程中，我们探索了明星、拇指和表情等级。星星我们探索的第一批原型之一是五星评级。这种类型的评分量表很好地汇总在报表中，返利平台有哪些，是亚马逊产品、影评、Yelp等上常见且清晰的评级模式。然而，当我们开始测试明星评级系统的原型时，云服务器商，我们发现了一些令人惊讶的关于最终用户如何看待明星的偏见，以及一些管理者在解释综合结果时遇到的困难。星级评定可能是主观的，有些人只在他们被令人惊叹的服务所折服时才给出五星级的评价，而有些人仅仅是在满意的时候才给出。这对Uber来说是一个持续的挑战，Uber的司机必须保持4.6以上的评级。由于门槛如此之高，评级系统似乎只有一个正面评级（5颗星），而四个不同的评级可以让你表达自己的不满意程度。管理者也发现很难解释总体结果。3.9星是什么意思？85%的客户对您提供的服务感到满意是很明显的，但是看到您的评分是3.9星就不是了。拇指为了避免主观性，我们考虑了一种更简单的竖起大拇指/竖起大拇指的设计，就像你在YouTube上和最近在Netflix上找到的一样。尽管后者主要使用这个系统来训练他们的推荐引擎，但我们想知道，它能不能用来测量感觉？谈话从来不是好的或坏的。拇指的优点是它们没有为从最终用户的角度进行解释留下空间。一次谈话要么是"好"要么是"坏"，而且回答起来既快又容易。但从团队的角度来看，它缺乏能够让管理者深入了解最终用户感受范围的粒度。对话绝不仅仅是"好的"或"坏的"；它们可以是可怕的，全民淘客，也可以是惊人的，而且两者之间都有不同的影子。支持经理应该把竖起大拇指解释为"好"还是"了不起"？同样，大拇指朝下是不是意味着最终用户没有得到他们想要的东西，还是因为他们的问题，他们开始时真的很恼火？这个系统并没有告诉我们最终用户在谈话结束时的感受，也没有将异常情况呈现给管理者。这些始终是管理者审查和采取行动的第一个领域。表情符号对讲机是表情符号的粉丝，大数据应用技术，这已经不是什么秘密了