El valor del análisis de reseñas y comentarios de Amazon
Optimizar la calidad del producto
A partir del análisis de reseñas y comentarios de Amazon, podemos extraer fácilmente las razones por las que los consumidores no están satisfechos con nuestro producto, como problemas, quejas e incluso motivos de devoluciones y cambios. Esto se conoce colectivamente como estándares de calidad del producto. Los estándares de calidad obtenidos del análisis de reseñas y comentarios de Amazon se comunican al departamento de producto y al departamento de calidad como la tarea de optimización de la iteración del producto. Este proceso de ciclo cerrado se denomina desde el análisis de reseñas y comentarios de Amazon hasta la resolución de problemas de calidad, es decir, el proceso VOC-CTQ.
Mejorar la experiencia de marca
En el análisis de reseñas y comentarios de Amazon, no solo debemos fijarnos en las reseñas negativas de los productos, sino también en las reseñas positivas de los consumidores sobre nuestras marcas, mercados, marketing y servicios. Por ejemplo, las reseñas de los clientes sobre nuestra campaña promocional y la regla de descuento, y sus elogios públicos a nuestro servicio de atención al cliente. La información obtenida del análisis de reseñas y comentarios de Amazon, por un lado, puede ayudarnos a mejorar continuamente nuestra capacidad de operación; por otro lado, puede ampliar el boca a boca positivo del consumidor y convertirlo en marca.
Ampliar la ventaja competitiva
En términos de competitividad del producto o punto de venta (MUS), deberíamos obtener más ventajas o funciones exclusivas. A través del análisis de reseñas y comentarios de Amazon, podemos interpretar claramente la motivación de compra y los elogios de la experiencia de los consumidores. Por ejemplo, "la capacidad de almacenamiento de energía de este producto es la mejor entre todos los productos que he utilizado, y la calidad es muy buena sin calentarse". A partir de esta reseña, podemos ver que al cliente le importa la capacidad de almacenamiento de energía y la seguridad de los productos. Parte de la información obtenida del análisis de reseñas y comentarios de Amazon es un punto que necesitamos ampliar infinitamente en la creación de puntos de venta del producto.
Mejorar la conversión de ventas
El análisis de reseñas y comentarios de Amazon tiene dos niveles de efecto en la transformación de las ventas. Uno es el mencionado anteriormente, obtener la ventaja competitiva de los productos a través del análisis de reseñas y comentarios de Amazon, y luego ampliarla infinitamente. El segundo es encontrar palabras clave que se ajusten al contexto y la cognición del consumidor. Para los productos científicos y tecnológicos, a menudo describimos nuestros productos en términos profesionales. Sin embargo, a partir del análisis de reseñas de Amazon, podemos ver que los consumidores no están familiarizados con los términos profesionales. Por ejemplo, cuando mencionamos turbo, los consumidores siempre decían potencia. Usamos palabras que son fáciles de buscar, leer y entender para describir los productos, a fin de mejorar la tasa de conversión de ventas.
Identificar oportunidades para nuevos productos
La identificación de productos de gran éxito es una función fundamental en el análisis de reseñas y comentarios de Amazon. Por lo general, juzgamos las oportunidades por las ventas, es decir, la oferta del mercado. Lo que el análisis de reseñas y comentarios de Amazon puede decirnos es el escenario de la demanda del consumidor y el escenario de uso, es decir, la situación de la demanda del mercado. Solo cuando el volumen de mercado y la tasa de crecimiento son lo suficientemente grandes y, al mismo tiempo, satisfacen las necesidades de los consumidores que pueden pagar por ello, se puede comprender verdaderamente la relación oferta-demanda del mercado y crear productos de gran éxito con altas ventas.
Dimensiones y métodos del análisis básico de reseñas y comentarios de Amazon
Supervisar a los competidores a través de dimensiones básicas
La información básica y los parámetros del producto del análisis de productos incluyen: nombre del producto, precio del producto, imagen del listado, tamaño y peso, garantía del producto, fecha de lanzamiento, accesorios de embalaje, parámetros de nivel de punto de venta/función del producto, tecnología del producto, punto de venta/diseño exclusivo del producto.
El análisis de reseñas y comentarios de Amazon y la distribución de la calificación por estrellas incluyen: número total de reseñas, número total de reseñas de compra, número total de calificaciones, calificación por estrellas del producto, proporción de distribución de la calificación por estrellas, número y proporción de PR, número y proporción de NR.
A través de la supervisión de la información básica del producto y la información de las reseñas del producto mencionadas, podemos ver los cambios de calidad de los competidores. A través de la supervisión de las reseñas y el nivel de estrellas en el análisis de reseñas y comentarios de Amazon, podemos ver los cambios en el volumen de ventas del producto y el boca a boca de forma indirecta.
Explorar los problemas del producto a través de reseñas positivas y negativas
El análisis estadístico de las principales NR/PR incluye: las 5 mejores reseñas positivas y las 5 mejores reseñas negativas por producto. Estos son puntos clave que podríamos cambiar rápidamente en los productos a partir del análisis de reseñas y comentarios de Amazon. Cabe destacar que las reseñas positivas y negativas no se refieren a reseñas de 1 o 5 estrellas; en cambio, desglosan todas las descripciones de los consumidores y extraen las quejas y los elogios de ellas a través del análisis de reseñas y comentarios de Amazon. El método de ejecución específico es el siguiente:
El primer paso es seleccionar de 10 a 20 competidores, como los 20 mejores de BSR;
El segundo paso es examinar todas las reseñas de los últimos dos años y agregar los contenidos con un etiquetado similar;
El tercer paso es contar las diez principales NR y PR con la mayor probabilidad de extracción;
El cuarto paso es comparar las NR/PR de alta frecuencia con sus propios productos y elaborar informes de conclusiones.
Al descubrir los problemas de calidad en el análisis de reseñas y comentarios de Amazon, mejoraremos continuamente nuestros productos y su calidad.
Dimensiones y métodos del análisis avanzado de reseñas y comentarios de Amazon
Usar etiquetas básicas para determinar los escenarios de consumo
Etiquetas básicas intersectoriales, generalmente etiquetas demográficas y etiquetas de calidad de comercio electrónico. En el análisis de reseñas y comentarios de Amazon, podemos usar estas etiquetas para aclarar los perfiles de los usuarios y el boca a boca básico de las categorías.
Por ejemplo, en el análisis de reseñas y comentarios de Amazon, podemos ver quién compra para quién, para apartamentos o chalets, para uso comercial o público, de temporada o de vacaciones. La acumulación ordenada de esta información puede ayudarnos a identificar constantemente los grupos de usuarios objetivo. Por ejemplo, "Compré el último robot aspirador como regalo de Navidad para mi esposa, esto le ayudará a limpiar nuestras zonas comunes en el primer y segundo piso". Esposa, regalo de Navidad, dos pisos, zona común es el perfil de usuario que obtuvimos a través del análisis de reseñas y comentarios de Amazon.
Las etiquetas de calidad del comercio electrónico, o específicas a nivel de producto, se pueden dividir en diseño, función, embalaje, calidad, promoción, tecnología, servicio, mercado y marca. Estas nueve etiquetas de primer nivel también constituyen los nueve factores básicos para las categorías o marcas en el análisis de reseñas y comentarios de Amazon. Para cada factor, se puntúa de 1 a 5 desde la dimensión de la reseña del consumidor, y también se clasifican todos los productos por primera vez desde la perspectiva de los clientes.
Extraer la demanda explosiva a través de etiquetas específicas y ajustadas
Si necesita encontrar nuevos productos y crear un producto superventas, las etiquetas básicas no son suficientes. Necesitamos crear etiquetas exclusivas de experiencia de usuario para una categoría o incluso para un único producto.
La biblioteca de etiquetas de experiencia de usuario es una biblioteca de etiquetas diseñada para productos desde la perspectiva del usuario. Contiene los datos básicos del usuario, el proceso de uso, el proceso de compra, la experiencia y el escenario.
A diferencia de la biblioteca de etiquetas de comportamiento del usuario y la biblioteca de etiquetas de atributos del producto, la biblioteca de etiquetas de experiencia del usuario es un sistema de etiquetas que combina atributos del usuario, acciones del usuario, atributos del producto y emociones del consumidor.
Quién lo crea
Por lo general, el jefe de producto de la empresa es responsable del diseño de la biblioteca de etiquetas de experiencia de usuario para el análisis de reseñas y comentarios de Amazon para su propia categoría.
El jefe de producto diseña el marco de etiquetas de experiencia de usuario y es responsable del diseño de etiquetas de los atributos del producto en el marco. A continuación, se invita a cinco organizaciones, entre ellas calidad, mercado, marca, ventas/operaciones y servicio, a ampliar las etiquetas. Finalmente, se forma la biblioteca de etiquetas de experiencia de usuario para el análisis de reseñas y comentarios de Amazon.
El jefe de producto formulará estándares de etiquetas, requisitos de calidad, requisitos de seguridad, mecanismos de mantenimiento y gestionará las iteraciones de la biblioteca de etiquetas.
Cómo crear
Paso 1: Determinar la dirección básica:
Primero identifique los objetos, identifique a las personas (consumidores), las cosas (productos) y las relaciones (uso, compra, experiencia y emoción). Por ejemplo: Mi esposa piensa que la apariencia de este producto es muy bonita. En esta frase, podemos obtener personas (esposa, mujer), cosas (apariencia, diseño de identificación), relaciones (adelante, diseño)
Paso 2: Establecer la idea de diseño del análisis de reseñas y comentarios de Amazon:
La idea de diseño de las etiquetas, o lógica de diseño, se refiere a las cinco formas de palabras clave, divergencia, desglose, dinámica y abstracción para ampliar las etiquetas de primer y segundo nivel.
Palabras clave: si las palabras clave son preferencias de marca, entonces se establecen etiquetas subordinadas en torno a frases de marca, como país de la marca, grado de la marca y grado de la marca.
Relevante: por ejemplo, en torno a los parámetros fisiológicos, distribuimos todas las etiquetas relevantes, como altura, peso, tipo de sangre y color de pelo.
Desglose: La estructura padre-hijo. Desglosar todas las etiquetas de atributos. Por ejemplo, si Bluetooth es el padre, desglosar a la versión de Bluetooth, la tecnología de enlace, etc.
Dinámica: etiquetas que registran el proceso de desarrollo y el proceso de comportamiento, como navegar, hacer clic, deslizar y salir.
Abstracto: Procesamiento abstracto unificado de las mismas cosas, como música, películas, comida, turismo
Paso 3: Desarrollar la clasificación de etiquetas del análisis de reseñas y comentarios de Amazon (etiquetas de nivel 1 y nivel 2)
En torno a la fuente de datos, podemos diseñar un árbol de etiquetas primario y secundario a partir de siete dimensiones: Atributos de usuario, atributos de plataforma, atributos de producto, atributos de entorno, atributos de uso, atributos de experiencia y atributos de emoción.
Paso 4: Recopilar las etiquetas subyacentes para el análisis de reseñas y comentarios de Amazon
Cuando los niveles primario y secundario están claros, comenzamos a añadir, eliminar, modificar y consultar continuamente las etiquetas subyacentes. Entre ellas, la frecuencia de actualización de las etiquetas de atributos del producto es la más alta, y la actualización se vuelve constante, lo que requiere que el gestor de productos obtenga constantemente información sobre nuevos productos y subcategorías en el mercado y optimice la actualización.
Cómo analizar
Después de marcar, es necesario utilizar herramientas para marcar y analizar el contenido. A partir del contenido después del marcado, utilizamos herramientas para llevar a cabo un análisis exhaustivo de las reseñas y comentarios de Amazon.
- Usuarios
Basándose en los datos de los escenarios de uso del producto y el mapa de calor de las etiquetas de los escenarios de uso, se analiza la distribución de los escenarios de uso del producto bajo diferentes marcas de distintos grupos.
Ver la distribución emocional de los usuarios e identificar el grado de satisfacción de las funciones del producto analizando los datos del escenario de manipulación del producto.
Observar los puntos débiles, los puntos fuertes y los puntos de demanda de los consumidores a través de los datos de las expectativas de preferencia de los usuarios.
Determinar los requisitos y estándares de calidad del producto a través de la tolerancia a los problemas de calidad funcional del usuario
- Observar el producto: principalmente desde la calidad general del producto, la experiencia de la escena y el módulo de funciones para identificar el problema
- Observar los puntos de venta: un análisis comparativo entre los puntos de venta del producto y el sentimiento del usuario
- Observar los productos de la competencia: comparar todo el contenido anterior con las ventajas y desventajas de los competidores
Utilizar la tecnología de IA para supervisar y analizar las reseñas de Amazon
Procesamiento masivo y automatizado de datos para superar el coste de la mano de obra
Amazon tiene casi 40.000 departamentos de varios niveles, y la calificación BSR de todos los mercados de Amazon ha acumulado más de 100 millones. Sin embargo, un analista profesional de reseñas de Amazon solo puede leer 300 reseñas manualmente al día y terminar el etiquetado y el análisis. Si se quiere completar la tarea de análisis de reseñas y comentarios de Amazon de toda la categoría, a menudo se necesita un equipo completo que trabaje durante más de un mes.La capacidad de la inteligencia de datos, desde la captura de datos, el análisis multilingüe y multiformato, la agregación de significados de palabras y semántica, y la agregación de etiquetas primarias, suele tardar solo unos minutos. Por otro lado, para el análisis de reseñas y comentarios de Amazon, no podemos seleccionar al azar cientos de reseñas para sacar conclusiones. Solo los datos de mercado más completos pueden tener validez.
Posicionamiento preciso de las reseñas multilingües para identificar el sentimiento del cliente
Incluso manualmente, es imposible identificar con precisión todos los idiomas, formatos y semánticas. Quizás el producto es duradero y fiable, y hay miles de expresiones para decirlo. La inteligencia del análisis de reseñas y comentarios de Amazon con IA no solo se refleja en su capacidad para identificar múltiples idiomas, recopilar diccionarios globales y temas de actualidad, sino también en su capacidad para identificar verdaderamente las intenciones de los consumidores.El análisis inteligente de reseñas y comentarios de Amazon con IA puede identificar con precisión las quejas, los elogios y las expectativas de los consumidores sin necesidad de contratar a compañeros de trabajo nativos de varios países.
Etiquetas de la industria a nivel profundo para explorar futuros escenarios de productos
Incluso los expertos de la industria no pueden recorrer todas las etiquetas. Muchos microescenarios y nuevos escenarios aún pueden estar fermentando en la demanda del consumidor. El análisis inteligente de reseñas y comentarios de Amazon con IA tiene cierta previsibilidad y puede proporcionar nuevos escenarios de consumo para la innovación futura. A través del aprendizaje automático continuo, capturando las últimas búsquedas populares, el análisis inteligente de Amazon con IA puede capturar y agregar automáticamente nuevas palabras clave y abrir una nueva dirección para las categorías.
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