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电商朋友一听到“差评”这个词，就一直在喉咙里。

其实不仅仅是做电商。可以说，一个产品一旦引入评价机制，就有了人为可操作空的余地。

毕竟比差评更恶心的是“恶意差评”。

在“差评师”横行的电商行业，一个恶意的评价往往会让你辛辛苦苦链接的转化率大打折扣，甚至有些是你愿意私了也解决不了的，只是为了差评，比如同行。

这一年，刚好有一个业界疯狂的消息。soul的合作伙伴恶意举报同行app。那么，在公司业务范围内，正规运营商应该如何保护自己呢？而愿意利用“差评”这个行业痛点的人，如何实现业务的变现？

今天一元学堂带来一个外国男生利用“消除差评”的产品服务成功实现8个月25万美元收入的故事。

这家专门“消除差评”的公司叫Objection Co，主要是利用AI识别商业中的恶意差评，为企业或个人提供解决方案。

我们公司的创始人柯蒂斯·博伊德曾经是一名护士。这种体验也是这个产品诞生的契机和原点。

在博伊德护理学校的最后一个学期，他面临着学生贷款逾期的问题，因此他不得不抽出时间在急诊室做轮班实习生。

这时，一名整容医生来到博伊德的急诊室。医生当时心情不好，因为一个病人给他的评价不好，影响了他的个人执业。

这时，初生牛犊的博伊德不假思索地告诉医生，可以帮他删除差评。

医生听后半开玩笑地说，如果博伊德能帮他处理这个评估，那么他愿意帮博伊德还清学校贷款。

博伊德很惊讶，告诉他还清学校贷款不是一笔小数目。医生同意了，还说如果差评一周不通过，就减少七八次面诊，这样损失更大。

于是为了这个承诺，body在接下来的72小时里努力工作，疯狂的标记和申诉差评，但从不删除。

最后，博伊德选择在周末飞往旧金山，在这家评论网站总部附近的咖啡馆里闲逛，看看自己是否能有什么运气。

没想到那身真的遇到了一个曾经在审计部工作的高管。他告诉博伊德一些技巧，他还告诉他如何删除评论。

有了这个建议，body立马飞回家上班，终于在接下来的48小时内成功投诉了差评。而且，他成功地收到了医生寄来的偿还助学贷款的支票，这让body高兴极了。他意识到，他可能能够为成千上万的企业主解决问题，并真正影响他们的生活。

恰好这位医生是全网医生的董事会成员，于是在一周之内，body拿到了500多份客户资料，开始了他的创业。

Object是一款SaaS产品，利用AI技术识别涉及违规的恶意差评，涉及用户最常使用的18+个产品/服务点评网站。

但最早的boyd是人工识别哪些恶意差评可以投诉，并联系商家负责人进行业务协商。这种低效的工作持续了六年。但这也让博伊德明白了大多数网站管理评论的机制。

直到boyd意识到他可以编写一个程序来代替人工识别，他找到了一个印度外包团队在Upwork上开发它。

讽刺的是，尽管这支印度队的评价很高，但它的表现却很差。最终项目延期了6个多月，boyd甚至要支付额外的费用，于是body果断放弃了这个团队，给出了自己的第一个“差评”。

第二个团队以乌克兰为基地，代码质量和通信质量突飞猛进，三个月完成了初始版本。核心功能是基于本体前的在线信誉管理决策树和如何处理负面评论的经验。

这个版本的评估和检测系统很差。一开始我们可以过滤掉那些没有意义，没有吸引力的差评，收录大量违法词语，帮助筛选出那些可以删除的差评，然后工作人员会联系商家老板进行协商。

面对庞大的网络，boyd和他的团队是如何将业务精准地连接到需要服务的公司的？

换句话说，流量是怎么来的？

老莫在boyd的原采访中看到了答案，不得不说这个推广方案效率很高，成功率很高。

首先，body的公司开发了一个社交爬虫工具，从每家公司收集新的负面评论。然后，用上面说的软件，看看差评能不能删掉。

这样，body和他的团队每天大概可以从网上收到4万+的差评，然后筛选出可以删除的评论，再联系收到差评的用户。通过这种模式，他们每周可以给2500家企业和个人打电话。

这种方式的伟大之处在于，筛选后删除差评的成功率极高，而且用户面对这种“不可思议”的操作，确认差评真的可以删除后，会慷慨解囊排便并协商合作，甚至帮博伊德的公司做宣传，从而形成口碑传播，几乎不需要额外的推广成本。

最直接的结果就是业务从第一个月的2K美金快速增长到第二个月的3W美金。

此时，body的公司方便地推出了包月和包年服务，为不同需求的企业和个人提供服务。结果不到四个月，公司用户从40个增加到300多个，每月利润稳定在3W+USD。

看这个模型，老莫觉得值得关注的点有:

1.前期的精准对接大大降低了推广成本，有效结合了个人和初创企业前期往往做不好的产品开发和流量获取。

2.后续的订阅服务，让团队在面对不同需求的企业时，感觉很舒服。

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