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📋 목차 리뷰지수 이해와 기본 원리 데이터 수집과 정규화 방법 공식 만들기: 리뷰→주문→매출 업종별 보정치와 계절성 반영 마케팅·프로모션 변수 적용 실전 계산 예시와 시뮬레이터 FAQ 배달앱의 리뷰는 단순한 별점이 아니라 주문 전환을 움직이는 신호예요. 신규 고객은 리뷰의 양과 질, 최신성, 사진 첨부 비율을 한 번에 보고 구매를 결정하죠. 그래서 리뷰지수를 숫자로 요약해 주문 수를 예측하면, 재고·인력·광고비를 미리 조절할 수 있어 운영이 훨씬 안정돼요.   이 글에서는 리뷰지수를 간단한 공식으로 바꾸는 방법을 알려줄게요. 리뷰 수와 평점, 최근 30일 증가량, 사진 리뷰 비중, 사장님 답글률 같은 변수를 최소로 묶어 정확도를 높이는 방식이에요. 내가 생각 했을 때 핵심은 “최근성 가중치 × 사진 리뷰 × 답글 신뢰도” 세 가지를 잘 섞는 거예요. 🧪 리뷰지수 이해와 기본 원리 🌟 리뷰지수는 ‘양×질×최근성’의 곱셈 구조로 보는 게 계산에 유리해요. 양은 총 리뷰 수 혹은 최근 90일 리뷰 수, 질은 별점과 텍스트 길이·사진 유무, 최근성은 최근 30일 증가량으로 대표값을 만들면 돼요. 숫자가 커질수록 신규 전환율이 자연스럽게 오르죠.   배달앱 알고리즘은 노출 지면을 순환시키지만, 리뷰지수가 높으면 클릭률이 오르고, 클릭률 상승은 다시 주문 전환으로 이어져 순환고리가 생겨요. 그래서 초기엔 리뷰 증폭 장치를 쓰고, 안정기에선 품질 지표를 다듬는 방식이 좋아요. 지표는 간단해야 매일 업데이트가 쉬워요.   리뷰지수의 약점은 ‘거짓 양성’이에요. 이벤트성 리뷰 폭탄이나 단기 광고로 리뷰가 늘어도 품질이 없으면 재구매로 이어지지 않아요. 그래서 사진 리뷰 비중과 답글률처럼 신뢰를 담아내는 변수를 함께 쓰면 안정도가 올라가요. ...