Cada vez compramos más habitualmente en internet. Cuando lo hacemos, muchas veces adquirimos un producto sin poder evaluar su calidad. Debido a ello, las reseñas han adquirido cada vez más importancia. Estas reseñas suelen ser una valoración (por ejemplo, de 1 a 5) que, en ocasiones, va acompañada de un texto e incluso fotos y vídeos en los cuales se puede observar el producto en funcionamiento.
Ya hay numerosos estudios que demuestran la relación entre estas reseñas y las ventas de productos. Los productos mejor valorados venden más y a mayor precio. Ante esta situación, una cuestión fundamental es si podemos fiarnos de esas valoraciones. A medida que su importancia es cada vez mayor, han surgido distintos esquemas y modelos para intentar escorar las valoraciones de forma artificial.
Inicialmente, alrededor del año 2010, el modelo consistía en introducir valoraciones falsas, positivas o negativas. Las positivas se hacían por parte de la misma empresa, mientras que las negativas, por parte de sus competidores. Este esquema fue resuelto parcialmente por algunas plataformas permitiendo que solo pudieran valorar aquellos usuarios que hubieran comprado el producto. Así, TripAdvisor permite que cualquiera valore un hotel, mientras que Booking.com solo permite que aquellos que han reservado en su plataforma puedan valorar. Google, al igual que TripAdvisor, no exige prueba fehaciente de haber experimentado un servicio para permitir poner una valoración del mismo.
Presionar a los clientes para que valoren
Posteriormente, el sistema se sofisticó ligeramente. Así, las empresas incitaban a los consumidores que sabían que estaban satisfechos a que pusieran una valoración. Como mecanismo no se puede considerar que sea fraudulento, ya que solo se busca incentivar a determinados perfiles de clientes a valorar.
A su vez, en los últimos años asistimos a modelos mucho más agresivos y sistemáticos, perfectamente dirigidos y con campañas orquestadas a lograr un gran número de valoraciones en uno u otro sentido. Especialmente famoso resultó el caso de marcas chinas bien reconocidas en Europa: Amazon descubrió que sus buenas valoraciones se debían a granjas de servidores que generaban las valoraciones de forma automatizada. Muchos de estos productos han sido expulsados de Amazon, que ha prohibido su venta.
Por otro lado, en un artículo publicado en 2020 sobre Airbnb explicábamos que, cuando hay contacto directo entre comprador y vendedor (por ejemplo, en Airbnb), el tema es aún más complejo. Para evitar perjudicar a la persona que nos ha alojado en su domicilio, tendemos a autocensurarnos y a tener especial cuidado con lo que decimos.
Nuevos modelos
Adicionalmente, en los últimos tiempos han comenzados a aparecer nuevos sistemas para forzar una buena valoración. Por ejemplo, carteles para poner en la nevera de propiedades que se alquilan en Airbnb. En estos carteles se deja claro al huésped que la valoración debe ser perfecta, de 5 estrellas. Cualquier otra valoración indicaría que la estancia ha sido poco menos que un desastre.
Hace poco tiempo tuvimos constancia de un sistema mucho más sutil aún y que afecta a una de las plataformas que había siempre presumido de ser inmune a este tipo de críticas, Booking.com. Al poco de hacer el check-out, el cliente recibe la solicitud de Booking.com para que valore su estancia. Una vez que la hace, y antes de publicarla, Booking.com avisa al hotel.
Si la valoración no es perfecta, hay casos en los que el hotel se pone en contacto con el cliente mostrando un aparente interés sincero por aquello que pueda haber ido mal solicitándole que, por favor, cambie la valoración. En concreto, un mensaje recibido por un cliente que reservó usando Booking.com es el siguiente:
Buenos días, (NOMBRE DEL CLIENTE). Soy la recepcionista del (NOMBRE DEL ALOJAMIENTO). Hemos recibido su valoración por Booking.
¿Pasó algo malo durante su estancia?
A lo mejor fue un error, pero la nota final es un 8 (😭). Esta evaluación no refleja todo el trabajo que hacemos a diario.
Y la nota que hemos recibido perjudica mucho a todo el equipo.
Si usted es tan amable y puede modificar o eliminar su puntuación (🙏). Por favor. Perdón por molestarle y gracias.
Tecnología blockchain para detectar falsas valoraciones
En resumen, cada vez empieza a ser más complicado fiarse de las valoraciones online. Ante esta situación, la tecnología blockchain podría ayudar a resolver algunos de los problemas mencionados anteriormente, tal y como explicamos en un estudio publicado recientemente, Fighting fake reviews with blockchain-enabled consumer-generated reviews.
Con el sistema que proponemos en el artículo, sería relativamente sencillo detectar gran parte de los problemas anteriormente citados. Por ejemplo, seguiría siendo posible modificar una valoración, pero en el blockchain quedarían ambas valoraciones, la original y la modificada.
Estadísticamente, se podrían detectar patrones anómalos en las valoraciones y, sobre todo, la base de datos de valoraciones no estaría en manos de ninguna empresa con intereses en las valoraciones, sino que serían independientes y disponibles para distintas iniciativas que se pudieran desarrollar en torno a las mismas.
En todo caso, lo que cada vez queda más claro es que cualquier tecnología o modelo que imaginemos estará siempre supeditada a la imaginación humana, que siempre será capaz de encontrar nuevas formas de engañar al sistema que se diseñe.