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为什么亚马逊评论分析很重要?

几乎所有亚马逊消费者在购买前都会查看产品评论。产品评论通常是许多消费者的决策因素,如此宝贵的评论到底如何能发挥最大价值呢?本篇文章让我们一起来探索如何进行亚马逊评论分析

亚马逊评论分析指南

几乎所有亚马逊消费者在购买前都会查看产品评论。产品评论通常是许多消费者的决策因素,如此宝贵的评论到底如何能发挥最大价值呢?本篇文章让我们一起来探索如何进行亚马逊评论分析。

为什么亚马逊评论分析很重要? 

「97%的客户说评论会影响他们的购买决策」

产品评论会告诉消费者当下的流行趋势是什么,哪些产品有市场需求?哪些产品不再热销,以及同款产品不同品牌的差异分别是什么。很多卖家为了获得更多的评论甚至会去付费刷评,而对此种行为真正有购买需求的消费者是十分反感的,甚至还会主动去筛查虚假评论。所以真实的消费者评论对于卖家来说是十分宝贵的资源,那怎样能将这样宝贵的资源利用到极致呢?

亚马逊评论通常是消费者的真实情绪反馈,所以VOC(客户之声)的深度聆听,对卖家来说可以进行消费者的真实情绪监控,也可以通过数据的洞察分析,确保自己的产品在搜索排名中占据一席之地,还可以在和竞争对手的比对之中,扬长避短从而进行产品的优化创新。但亚马逊的评论分析还是具有一定的挑战性,因为优秀的产品都有数百万条评论,而如此庞大的数据量是没办法通过人工的方式进行精准分析,所以对于卖家来说,没有科学的VOC(客户之声)聆听,是具有一定风险。

  如何能做好亚马逊评论分析  

「 请注意这八个关键问题 」

在进行产品产品评论时,您需要考虑以下问题:

1、有多少人留下了反馈?

2、产品的平均评分是多少?

3、客户情绪是什么样的?

4、哪些关键词出现频次最高?

5、反馈中是否有常用短语?

6、随着时间推移,评论趋势发生了怎样的变化?

7、最喜欢和最不喜欢的产品功能分别是什么?

8、竞争对手的评分如何?

以上这些问题,通过人工去精准完成几乎是不可能的,即使可以也非常耗时;而借助工具即可事半功倍。Shulex 可以帮助卖家进行VOC(客户之声)分析,在亚马逊评论收集后,通过ABSA(细粒度情感分析)识别,多维度展现出卖家最关心的核心数据。

  情感分析的能力支撑什么是ABSA

情绪表达是我们经常做的事情,从1954 年开始,就有研究者针对“情绪分析”进行研讨,也有这方面的相关文献。针对情感识别分析,我们通常会先识别出每个单词背后的情绪——愤怒、厌恶、恐惧、喜悦、悲伤或是惊讶。自然语言处理可以完成这个步骤。在这之后去进行模型的训练,教会机器弄清楚文本的真正含义——是什么引起了情绪或者它们是如何相互关联的。 

ABSA是基于方面的情绪分析(aspect-based sentiment analysis, ABSA),是一个重要的细粒度情感分析问题,旨在分析和理解人们在方面层面的观点,在过去的十年中受到了广泛的关注。在不同的场景中处理ABSA,引入了不同的任务来分析不同的情感元素及其关系,包括方面术语、方面类别、观点术语和情感极性。

  如何借助产品评论来推动产品创新  

产品评论是推动产品创新的有力工具,只有倾听客户真实的心声,才能打造出动人心弦的好产品。但如今,仅凭产品的核心能力去吸引消费者是不够的,还要与市场趋势紧密结合,时刻了解消费者想要的到底是什么,从而去进行产品优化创新。

通过产品评论分析,可以清楚的知道产品在整个客户体验旅程中究竟有哪些不足,不论是购买前期还是购买后期,客户的评论永远是最真实的,所有可能出现的问题都会被显露出来。除了问题之外,客户评论中还会呈现出他们的“want need 和 hope”,这些分析结果,不论是在你的产品优化还是新品开发计划中,都有极大的价值。

当消费者被我们很好的满足的时候,这会进一步提升客户忠诚度及口碑。从长远来看,也会为品牌带来增长。所以产品评论是推动产品创新的有力工具,所有成功企业的共同特性之一一定是重视VOC(客户之声),不论是好评还是差评,对企业来说都是十分宝贵的。

评论分析对企业来说有着重要意义,当消费者被很好的满足,产品的星级也会随之提升;在亚马逊平台上,产品在搜索排名的位置与星级的高低也有一定关联;评论中的好评还会影响意向客户的购买决策,所以,产品得优化创新离不开消费者的真实情绪感受。

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作者: Shulex VOC

Shulex VOC通过利用大数据自研算法和AI/ChatGPT技术,洞察全球消费者声音,助力卖家和品牌商品开发、优化卖点、分析竞品,赢得市场

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