Der Wert der Analyse von Amazon-Bewertungen und -Feedback
Produktqualität optimieren
Aus der Analyse von Amazon-Bewertungen und -Feedback können wir leicht die Gründe extrahieren, warum Verbraucher mit unserem Produkt unzufrieden sind, wie z. B. Probleme, Beschwerden und sogar Gründe für Rückgaben und Umtausch. Diese werden zusammenfassend als Produktqualitätsstandards bezeichnet. Die aus der Analyse von Amazon-Bewertungen und -Feedback gewonnenen Qualitätsstandards werden der Produkt- und Qualitätsabteilung als Aufgabe zur Optimierung der Produktiteration mitgeteilt. Dieser geschlossene Prozess wird von der Analyse von Amazon-Bewertungen und -Feedback bis zur Lösung von Qualitätsproblemen als VOC-CTQ-Prozess bezeichnet.
Markenerlebnis verbessern
Bei der Analyse von Amazon-Bewertungen und -Feedback sollten wir nicht nur negative Produktbewertungen betrachten, sondern auch die positiven Bewertungen der Verbraucher zu unseren Marken, Märkten, Marketing und Dienstleistungen. Zum Beispiel die Bewertungen der Kunden zu unserer Werbekampagne und den Rabattregeln sowie ihr öffentliches Lob für unseren Kundenservice. Die aus der Analyse von Amazon-Bewertungen und -Feedback gewonnenen Informationen können uns einerseits helfen, unsere operative Leistungsfähigkeit kontinuierlich zu verbessern; andererseits können sie die positive Mundpropaganda der Verbraucher verstärken und in Markenwert umwandeln.
Wettbewerbsvorteil ausbauen
In Bezug auf die Wettbewerbsfähigkeit des Produkts oder das Alleinstellungsmerkmal (MUS) sollten wir mehr Vorteile oder exklusive Funktionen erzielen. Durch die Analyse von Amazon-Bewertungen und -Feedback können wir die Kaufmotivation und das Lob der Verbraucher für ihre Erfahrungen klar interpretieren. Zum Beispiel: „Die Stromspeicherkapazität dieses Produkts ist die beste unter allen Produkten, die ich verwendet habe, und die Qualität ist sehr gut, ohne dass es heiß wird“. Aus dieser Bewertung können wir ersehen, dass den Kunden die Stromspeicherkapazität und die Sicherheit der Produkte wichtig sind. Einige Informationen, die aus der Analyse von Amazon-Bewertungen und -Feedback gewonnen werden, sind ein Punkt, den wir bei der Schaffung von Produktverkaufsargumenten unendlich vergrößern müssen.
Verkaufskonversion verbessern
Die Analyse von Amazon-Bewertungen und -Feedback hat zwei Ebenen der Auswirkung auf die Verkaufstransformation. Die eine wurde oben erwähnt: den Wettbewerbsvorteil von Produkten durch die Analyse von Amazon-Bewertungen und -Feedback zu ermitteln und diesen dann unendlich zu vergrößern. Die zweite besteht darin, Schlüsselwörter zu finden, die dem Kontext und der Wahrnehmung der Verbraucher entsprechen. Bei wissenschaftlichen und technologischen Produkten beschreiben wir unsere Produkte oft mit Fachbegriffen. Aus der Analyse der Amazon-Bewertungen können wir jedoch ersehen, dass die Verbraucher mit Fachbegriffen nicht vertraut sind. Wenn wir zum Beispiel Turbo erwähnen, sagen die Verbraucher immer Power. Wir verwenden Wörter, die leicht zu suchen, zu lesen und zu verstehen sind, um Produkte zu beschreiben und so die Verkaufskonversionsrate zu verbessern.
Chancen für neue Produkte erschließen
Das Aufspüren von Erfolgsprodukten ist eine tiefgreifende Aufgabe bei der Analyse von Amazon-Bewertungen und -Feedback. Normalerweise beurteilen wir Chancen nach dem Umsatz, also dem Marktangebot. Was uns die Analyse von Amazon-Bewertungen und -Feedback sagen kann, ist das Szenario der Verbrauchernachfrage und das Nutzungsszenario, also die Marktnachfragesituation. Nur wenn das Marktvolumen und die Wachstumsrate groß genug sind und gleichzeitig die Bedürfnisse der Verbraucher erfüllen und diese auch dafür bezahlen können, kann man die Angebots-Nachfrage-Beziehung des Marktes wirklich erfassen und Verkaufsschlager mit hohen Umsätzen schaffen.
Dimensionen und Methoden der grundlegenden Amazon-Bewertungs- und -Feedback-Analyse
Wettbewerber durch grundlegende Dimensionen überwachen
Die grundlegenden Informationen und Produktparameter der Produktanalyse umfassen: Produktname, Produktpreis, Angebotsbild, Größe und Gewicht, Produktgarantie, Veröffentlichungsdatum, Verpackungszubehör, Parameter auf der Ebene des Produktverkaufsarguments/der Funktion, Produkttechnologie, exklusives Produktverkaufsargument/Design.
Die Analyse von Amazon-Bewertungen und -Feedback sowie die Verteilung der Sternebewertungen umfassen: Gesamtzahl der Bewertungen, Gesamtzahl der Kaufbewertungen, Gesamtzahl der Bewertungen, Produkt-Sternebewertung, Verteilungsanteil der Sternebewertungen, Anzahl und Anteil der PR, Anzahl und Anteil der NR.
Durch die Überwachung der oben genannten grundlegenden Produktinformationen und Produktbewertungsinformationen können wir die Qualitätsänderungen der Wettbewerber erkennen. Durch die Überwachung von Bewertungen und Sterne-Niveau in der Amazon-Bewertungs- und -Feedback-Analyse können wir indirekt die Veränderungen des Produktabsatzvolumens und der Mundpropaganda erkennen.
Produktprobleme durch positive und negative Bewertungen untersuchen
Die statistische Analyse der Top NR/PR umfasst: TOP 5 Positive Bewertungen und Top 5 Negative Bewertungen nach Produkt. Dies sind die entscheidenden Punkte, die es uns ermöglichen könnten, Produkte schnell auf Basis der Amazon-Bewertungs- und -Feedback-Analyse zu ändern. Es ist erwähnenswert, dass sich positive und negative Bewertungen nicht auf 1-Stern- oder 5-Sterne-Bewertungen beziehen; stattdessen werden alle Verbraucherbeschreibungen zerlegt und die Beschwerden und Lobeshymnen daraus durch die Amazon-Bewertungs- und -Feedback-Analyse extrahiert.Die spezifische Ausführungsmethode ist wie folgt:
Der erste Schritt ist die Auswahl von 10-20 Wettbewerbern, wie z.B. BSR 20;
Der zweite Schritt besteht darin, alle Bewertungen der letzten zwei Jahre durchzusehen und die Inhalte mit ähnlichen Tags zu aggregieren;
Der dritte Schritt ist die Zählung der Top Ten NR und PR mit der höchsten Extraktionswahrscheinlichkeit;
Der vierte Schritt besteht darin, die hochfrequenten NR/PR mit den eigenen Produkten zu vergleichen und Schlussfolgerungsberichte zu erstellen.
Indem wir die Qualitätsprobleme in der Amazon-Bewertungs- und -Feedback-Analyse aufdecken, werden wir unsere Produkte kontinuierlich verbessern und ihre Qualität steigern.
Dimensionen und Methoden der erweiterten Amazon-Bewertungs- und -Feedback-Analyse
Verwendung grundlegender Tags zur Bestimmung von Konsumszenarien
Branchenübergreifende Basistags, in der Regel demografische Tags und E-Commerce-Qualitätstags. In der Amazon-Bewertungs- und -Feedback-Analyse können wir diese Tags verwenden, um Benutzerprofile und die grundlegende Mundpropaganda von Kategorien zu klären.
Zum Beispiel können wir in der Amazon-Bewertungs- und -Feedback-Analyse sehen, wer für wen kauft, für Wohnungen oder Villen, gewerblich oder öffentlich, saisonal oder für Feiertage. Die Ansammlung dieser Informationen kann uns helfen, die Zielbenutzergruppen ständig zu identifizieren. Zum Beispiel: „Ich habe den neuesten intelligenten Kehrroboter als Weihnachtsgeschenk für meine Frau gekauft. Er wird ihr helfen, unsere öffentlichen Bereiche im ersten und zweiten Stock zu reinigen“ Ehefrau, Weihnachtsgeschenk, zwei Stockwerke, öffentlicher Bereich ist das Benutzerprofil, das wir durch die Amazon-Bewertungs- und -Feedback-Analyse erhalten haben.
E-Commerce-Qualitätstags, oder produktspezifische Tags, können in Design, Funktion, Verpackung, Qualität, Promotion, Technologie, Service, Markt und Marke unterteilt werden. Diese neun Tags der ersten Ebene bilden auch die neun grundlegenden Faktoren für Kategorien oder Marken in der Amazon-Bewertungs- und -Feedback-Analyse. Für jeden Faktor wird eine Punktzahl von 1-5 aus der Dimension der Verbraucherbewertung vergeben. Dies ordnet auch alle Produkte zum ersten Mal aus der Perspektive der Kunden ein.
Erschließung explosiver Nachfrage durch schlanke, spezifische Tags
Wenn Sie neue Produkte finden und Bestseller-Produkte erstellen müssen, sind einfache Tags bei weitem nicht ausreichend. Wir müssen exklusive Tags für die Benutzererfahrung für eine Kategorie oder sogar für ein einzelnes Produkt erstellen.
Eine Tag-Bibliothek für die Benutzererfahrung ist eine Tag-Bibliothek, die für Produkte aus der Perspektive des Benutzers entwickelt wurde. Sie enthält die grundlegenden Daten des Benutzers, den Nutzungsprozess, den Kaufprozess, die Erfahrung und das Szenario.
Im Gegensatz zur Tag-Bibliothek für das Benutzerverhalten und der Tag-Bibliothek für Produktattribute ist die Tag-Bibliothek für die Benutzererfahrung ein Tag-System, das Benutzerattribute, Benutzeraktionen, Produktattribute und Verbraucheremotionen kombiniert.
Von wem erstellt
Im Allgemeinen ist der Produktmanager des Unternehmens für das Design der Tag-Bibliothek für die Benutzererfahrung zur Analyse von Amazon-Bewertungen und -Feedback für seine eigene Kategorie verantwortlich.
Der Produktmanager entwirft das Tag-Framework für die Benutzererfahrung und ist für das Tag-Design der Produktattribute im Framework verantwortlich. Anschließend werden fünf Organisationen, darunter Qualität, Markt, Marke, Vertrieb/Betrieb und Service, eingeladen, die Tags zu erweitern. Schließlich wird die Tag-Bibliothek für die Benutzererfahrung zur Analyse von Amazon-Bewertungen und -Feedback gebildet.
Der Produktmanager formuliert Tag-Standards, Qualitätsanforderungen, Sicherheitsanforderungen, Wartungsmechanismen und verwaltet die Iterationen der Tag-Bibliothek.
Wie man erstellt
Schritt 1: Bestimmen Sie die grundlegende Richtung:
Identifizieren Sie zuerst Objekte, identifizieren Sie Personen (Verbraucher), Dinge (Produkte) und Beziehungen (Nutzung, Kauf, Erfahrung und Emotion). Zum Beispiel: Meine Frau findet das Aussehen dieses Produkts sehr schön. In diesem Satz können wir Personen (Ehefrau, Frau), Dinge (Aussehen, ID desgin), Beziehungen (positiv, Design) erhalten.
Schritt 2: Legen Sie die Designidee der Analyse von Amazon-Bewertungen und -Feedback fest:
Die Designidee von Tags oder die Designlogik bezieht sich auf die fünf Methoden der Kernwörter, Divergenz, Drill-Down, Dynamik und Abstraktion, um die Tags der ersten und zweiten Ebene zu erweitern.
Kernwörter: Wenn die Kernwörter Markenpräferenzen sind, werden untergeordnete Tags um Markenphrasen herum erstellt, wie z. B. Markenland, Markengrad und Markengrad.
Relevant: Zum Beispiel verteilen wir um physiologische Parameter herum alle relevanten Tags, wie Größe, Gewicht, Blutgruppe und Haarfarbe.
Drill-Down: Die Eltern-Kind-Struktur. Führen Sie einen Drill-Down für alle Attribut-Tags durch. Wenn beispielsweise Bluetooth das übergeordnete Element ist, führen Sie einen Drill-Down zur Bluetooth-Version, zur Verbindungstechnologie usw. durch.
Dynamisch: Tags, die den Entwicklungsprozess und den Verhaltensprozess aufzeichnen, wie z. B. Browsen, Klicken, Scrollen und Abspringen.
Abstrakt: Einheitliche abstrakte Verarbeitung von denselben Dingen, wie Musik, Filme, Essen, Tourismus
Schritt 3: Entwickeln Sie die Tag-Klassifizierung für die Analyse von Amazon-Bewertungen und -Feedback (Tags der Ebene 1 und Ebene 2)
Rund um die Datenquelle können wir einen primären und sekundären Tag-Baum aus sieben Dimensionen entwerfen: Benutzerattribute, Plattformattribute, Produktattribute, Umgebungsattribute, Nutzungsattribute, Erfahrungsattribute und Emotionsattribute.
Schritt 4: Kompilieren Sie die zugrunde liegenden Tags für die Analyse von Amazon-Bewertungen und -Feedback
Wenn die primären und sekundären Ebenen klar sind, beginnen wir, die zugrunde liegenden Tags kontinuierlich hinzuzufügen, zu löschen, zu ändern und abzufragen. Unter diesen ist die Aktualisierungshäufigkeit von Produktattribut-Tags am höchsten, was vom Produktmanager verlangt, ständig Einblicke in neue Produkte und Unterkategorien auf dem Markt zu gewinnen und die Aktualisierung zu optimieren.
Wie man analysiert
Nach der Kennzeichnung müssen Sie Tools verwenden, um den Inhalt zu kennzeichnen und zu analysieren. Aus dem Inhalt nach der Kennzeichnung verwenden wir Tools, um eine umfassende Analyse von Amazon-Bewertungen und -Feedback durchzuführen.
- Benutzer
Basierend auf den Daten zum Produktnutzungsszenario und der Heatmap der Nutzungsszenario-Tags wird die Verteilung der Produktnutzungsszenarien unter verschiedenen Marken verschiedener Gruppen analysiert.
Sehen Sie sich die emotionale Verteilung der Benutzer an und ermitteln Sie den Zufriedenheitsgrad der Produktfunktionen, indem Sie die Szenariodaten der Produktmanipulation analysieren.
Betrachten Sie die Schmerzpunkte, Pluspunkte und Bedarfspunkte der Verbraucher anhand der Daten zur Benutzerpräferenzerwartung.
Bestimmen Sie die Anforderungen und Standards für die Produktqualität durch die Toleranz gegenüber funktionalen Qualitätsproblemen der Benutzer.
- Betrachten Sie das Produkt: hauptsächlich von der Gesamtproduktqualität, dem Szenarioerlebnis und dem Funktionsmodul aus, um das Problem zu identifizieren
- Betrachten Sie die Verkaufsargumente: eine vergleichende Analyse zwischen den Verkaufsargumenten des Produkts und der Benutzerstimmung
- Betrachten Sie Konkurrenzprodukte: Vergleichen Sie alle oben genannten Inhalte mit den Vor- und Nachteilen der Wettbewerber
KI-Technologie zur Überwachung und Analyse von Amazon-Bewertungen nutzen
Automatisierte Verarbeitung riesiger Datenmengen zur Überwindung der Arbeitskosten
Amazon hat fast 40.000 mehrstufige Abteilungen, und die BSR-Bewertung aller Amazon-Märkte hat sich auf mehr als 100 Millionen summiert. Ein professioneller Analyst für Amazon-Bewertungen kann jedoch nur 300 Bewertungen pro Tag manuell lesen und die Kennzeichnung und Analyse abschließen. Wenn Sie die Analyseaufgabe für Amazon-Bewertungen und -Feedback der gesamten Kategorie abschließen möchten, benötigen Sie oft ein komplettes Team, das mehr als einen Monat daran arbeitet. Die Fähigkeit der Datenintelligenz, von der Datenerfassung, dem mehrsprachigen und multiformatigen Parsen, der Wortbedeutungs- und semantischen Aggregation bis hin zur primären Tag-Aggregation, dauert in der Regel nur wenige Minuten. Andererseits können wir für die Analyse von Amazon-Bewertungen und -Feedback nicht einfach Hunderte von Bewertungen zufällig auswählen, um Schlussfolgerungen zu ziehen. Nur umfassendere Marktdaten können eine Datengültigkeit haben.
Genaue Positionierung mehrsprachiger Bewertungen zur Identifizierung der Kundenstimmung
Selbst manuell ist es unmöglich, alle Sprachen, Formate und Semantiken genau zu identifizieren. Vielleicht ist das Produkt langlebig und zuverlässig, und es gibt Tausende von Ausdrucksweisen dafür. Die Intelligenz der KI-gestützten Analyse von Amazon-Bewertungen und -Feedback spiegelt sich nicht nur in ihrer Fähigkeit wider, mehrere Sprachen zu erkennen, globale Wörterbücher und aktuelle Themen zu sammeln, sondern auch in ihrer Fähigkeit, die Absichten der Verbraucher wirklich zu erkennen. Die intelligente KI-Analyse von Amazon-Bewertungen und -Feedback kann die Beschwerden, das Lob und die Erwartungen der Verbraucher genau identifizieren, ohne dass muttersprachliche Kollegen aus verschiedenen Ländern eingestellt werden müssen.
Tiefgehende Branchen-Tags zur Erkundung zukünftiger Produktszenarien
Selbst Branchenexperten können nicht alle Tags durchgehen. Viele Mikroszenarien und neue Szenarien können sich noch in der Verbrauchernachfrage entwickeln. Die KI-gestützte Analyse von Amazon-Bewertungen und -Feedback hat eine gewisse Vorhersagbarkeit und kann neue Verbraucherszenarien für zukünftige Innovationen liefern. Durch kontinuierliches maschinelles Lernen und die Erfassung der neuesten Trend-Suchen kann die KI-gestützte Amazon-Analyse automatisch neue Tag-Wörter erfassen, aggregieren und eine neue Richtung für Kategorien eröffnen.
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