背景與問題
舊版的評價流程為：雇主刊登職缺 → 求職者應徵職缺 → 雇主發送面試邀請 → 面試時間結束後系統自動跳出評價彈窗 → 雇主評價求職者 → 完成送出。
根據後台數據發現這個流程有兩個明顯的斷點：
面試後不再開啟 App，導致無法接收評價通知
從用戶行為推論，比起在產品內對談，雇主更傾向面對面或透過 LINE 等通訊軟體與求職者聯繫，因此面試結束後幾乎不會再回到 App。
收到評價通知後，直接關閉不填寫
雖然有一定數量的用戶會看到評價介面，但實際填寫率明顯偏低。推測是既有介面要求填寫「態度」、「綜合表現」、「值得稱讚的地方」三個欄位，對於目的是找人而非評價人的雇主來說，這樣的填寫成本造成了認知負擔。
發散階段
當後台數據出來時，我並沒有直接進入設計階段，而是先停下來深挖表層下的問題：為什麼會出現這樣的結果？針對每個斷點發想多個假設、各自配上對應的解法方向，再與 PM 一起評估可行性與優先順序。
斷點 1
斷點 2
盤點完所有可能性後，我與 PM 一起依照「預期成效 × 開發成本 × 副作用風險」做收斂，最終決定優先實作三件事：
- 評分機制從模糊的二元維度改成清晰的五星評價 （解決填寫成本）
- 明確說明資料用途（解決隱私顧慮）
- 聊天過程中彈出輕量評價卡片（同時解決觸及與時機）
其餘方向則因考量真實性、干擾性或維運成本被擱置，例如批量評價會傷害評價真實性、首頁彈窗會干擾刊登流程、獎勵點數長久下來會稀釋營收。
設計過程
以下聚焦在實際出貨的三個設計決策上。
決策一、評分機制從模糊的二元維度改成清晰的五星評價
針對填寫成本過高的問題，我先進行了競品分析，發現多數產品的評價機制都採用單一量化指標，而非像我們拆成「態度」與「綜合表現」兩個維度。常見的評分方式大致可分為四種：數字量表（如 NPS 的 0–10 分）、語意量表（Likert Scale）、表情符號評分、以及拇指好壞評分。
綜合我們的觀察，雇主對於面試的表現往往是靠模糊的印象去打分，細節則會等到錄取後再觀察，故最終我選了五星等評分，原因是它兼顧了快速與填寫的低門檻，同時也是多數用戶最熟悉的評分模式。在介面設計上，我刻意只在首尾標示「很糟糕」與「超棒的」的方向性說明，省略中間星等的文字標籤，讓用戶能直覺理解評分方向而不被過多文字干擾。
決策二、明確說明資料用途
為了降低雇主擔心評價公開的顧慮，我在評價上明確標示哪些內容會公開，哪些不會。
決策三、聊天過程中彈出輕量評價卡片
系統根據聊天互動狀況，直接在聊天室中嵌入評價功能，即使雇主已經轉往其他通訊軟體聯繫，當他偶爾回到聊天室查看訊息時，就能在最相關的情境下順手完成評價，不需要額外跳轉頁面。
設計上我刻意讓卡片的資訊量維持最少，只呈現一個問題與五顆星星，讓雇主一眼就能理解目的。點擊星星後才會展開完整的評價頁面，並自動帶入在聊天室中已選擇的星等，避免重複操作，進一步降低填寫門檻。
在顯示時機上，為了確保卡片顯示的合理性及避免干擾用戶，首次觸發需要雙方各累積三則訊息，或是卡片會在三天後雙方再次各出現一則對話時再顯示，達到持續提醒但不過度打擾的效果。
成果
此專案於 2024 年 6 月 19 日上線，比較上線前後各一個月的數據，對平台評價數帶來顯著提升：
整體新增評價數
從 19,999 筆增至 30,121 筆
參與評價的企業數
從 7,805 家增至 9,998 家
聊天室系統訊息
產生的評價，貢獻約 8% 增量
反思
「什麼時候出現」比「長什麼樣子」更重要
在合適的時間點輕輕推一把，就能帶來顯著回響；在不對的情境出現，再精緻的設計都只是干擾。這個經驗讓我後續設計任何功能時，都會優先思考觸發時機。
簡化有代價：填寫率高不代表資訊有用
新版 70% 評分集中在 5 分，填寫率提升了，但分數失去鑑別度。下一步可以補充輕量的「補述標籤」（如「準時」、「主動」），讓評價在不增加填寫負擔的前提下，回到能幫求職者判斷的本質。