La valeur de l'analyse des avis et des retours Amazon
Optimiser la qualité des produits
À partir de l'analyse des avis et des retours Amazon, nous pouvons facilement extraire les raisons pour lesquelles les consommateurs sont insatisfaits de notre produit, telles que des problèmes, des réclamations et même les motifs des retours et des échanges. Celles-ci sont collectivement appelées normes de qualité du produit. Les normes de qualité obtenues grâce à l'analyse des avis et des retours Amazon sont transmises au département produit et au département qualité comme base pour la tâche d'optimisation itérative du produit. Ce processus en boucle fermée est appelé processus de l'analyse des avis et des retours Amazon vers la résolution des problèmes de qualité, c'est-à-dire le processus VOC-CTQ.
Améliorer l'expérience de marque
Dans l'analyse des avis et des retours Amazon, nous ne devrions pas seulement examiner les avis négatifs sur les produits, mais aussi les avis positifs des consommateurs sur nos marques, nos marchés, notre marketing et nos services. Par exemple, les avis des clients sur notre campagne promotionnelle et la règle de remise, ainsi que leurs éloges publics de notre service client. Les informations obtenues à partir de l'analyse des avis et des retours Amazon, d'une part, peuvent nous aider à améliorer en continu notre capacité opérationnelle ; d'autre part, elles peuvent amplifier le bouche-à-oreille positif des consommateurs et le transformer en atout de marque.
Élargir l'avantage concurrentiel
En termes de compétitivité du produit ou de proposition de vente (MUS), nous devrions obtenir davantage d'avantages ou de fonctionnalités exclusives. Grâce à l'analyse des avis et des retours Amazon, nous pouvons interpréter clairement la motivation d'achat des consommateurs et les éloges sur leur expérience. Par exemple, « la capacité de stockage d'énergie de ce produit est la meilleure parmi tous les produits que j'ai utilisés, et la qualité est très bonne sans échauffement ». À partir de cet avis, nous pouvons voir que les clients se préoccupent de la capacité de stockage d'énergie et de la sécurité des produits. Certaines informations obtenues à partir de l'analyse des avis et des retours Amazon sont un point qu'il nous faut amplifier à l'infini dans la création des arguments de vente du produit.
Améliorer la conversion des ventes
L’analyse des avis Amazon et des retours présente deux niveaux d’effet sur la transformation des ventes. Le premier a été mentionné ci-dessus : obtenir un avantage concurrentiel pour les produits grâce à l’analyse des avis et des retours Amazon, puis l’amplifier à l’infini. Le second consiste à trouver des mots-clés qui correspondent au contexte et à la perception des consommateurs. Pour les produits scientifiques et technologiques, nous décrivons souvent nos produits avec des termes professionnels. Cependant, d’après l’analyse des avis Amazon, nous pouvons constater que les consommateurs ne connaissent pas les termes professionnels. Par exemple, lorsque nous mentionnons turbo, les consommateurs disent toujours Power. Nous utilisons des mots faciles à rechercher, à lire et à comprendre pour décrire les produits, afin d’améliorer le taux de conversion des ventes.
Identifier les opportunités de nouveaux produits
L’identification des produits à fort potentiel occupe une place essentielle dans l’analyse des avis Amazon et des retours. Nous jugeons généralement les opportunités à partir des ventes, c’est-à-dire de l’offre du marché. Ce que l’analyse des avis et des retours Amazon peut nous indiquer, c’est le scénario de demande des consommateurs et le scénario d’utilisation, c’est-à-dire la situation de la demande sur le marché. Ce n’est que lorsque le volume du marché et le taux de croissance sont suffisamment élevés et répondent en même temps aux besoins des consommateurs, ce n’est que lorsqu’ils peuvent payer pour cela qu’ils peuvent véritablement saisir la relation offre-demande du marché et créer un produit à fort potentiel avec des ventes élevées.
Dimensions et méthodes de base de l’analyse des avis et des retours Amazon
Surveiller les concurrents à travers des dimensions de base
Les informations de base et les paramètres du produit à analyser comprennent : le nom du produit, le prix du produit, l’image de l’annonce, la taille et le poids, la garantie du produit, la date de lancement, les accessoires d’emballage, les paramètres de niveau de fonctionnalité/argument de vente du produit, la technologie du produit, et le point de vente exclusif/la conception du produit.
L’analyse des avis et des retours Amazon ainsi que la répartition des notes par étoiles comprennent : le nombre total d’avis, le nombre total d’avis d’achat, le nombre total de notes, la note étoilée du produit, la proportion de la répartition des notes par étoiles, le nombre de PR et leur proportion, le nombre de NR et leur proportion.
Grâce au suivi des informations de base du produit et des informations relatives aux avis sur le produit ci-dessus, nous pouvons voir les évolutions de la qualité des concurrents. En surveillant les avis et le niveau d’étoiles dans l’analyse des avis et des retours Amazon, nous pouvons également voir indirectement les évolutions du volume des ventes et du bouche-à-oreille du produit.
Explorer les problèmes du produit à travers les avis positifs et négatifs
L’analyse statistique des principaux NR/PR comprend : les 5 meilleurs avis positifs et les 5 meilleurs avis négatifs par produit. Ces points clés peuvent nous permettre de repérer rapidement les changements de produits grâce à l’analyse des avis et des retours Amazon. Il convient de noter que les avis positifs et négatifs ne font pas référence aux avis 1 étoile ou 5 étoiles ; ils décomposent plutôt toutes les descriptions des consommateurs et en extraient les plaintes et les éloges grâce à l’analyse des avis et des retours Amazon. La méthode d’exécution spécifique est la suivante :
La première étape consiste à sélectionner 10 à 20 concurrents, tels que les 20 premiers du BSR ;
La deuxième étape consiste à parcourir tous les avis des deux dernières années et à regrouper les contenus avec un étiquetage similaire ;
La troisième étape consiste à compter les dix principaux NR et PR ayant la probabilité d’extraction la plus élevée ;
La quatrième étape consiste à comparer les NR/PR à haute fréquence avec ses propres produits et à produire des rapports de conclusions.
En identifiant les problèmes de qualité dans l’analyse des avis et des retours Amazon, nous améliorerons continuellement nos produits et leur qualité.
Dimensions et méthodes de l’analyse avancée des avis et des retours Amazon
Utiliser des balises de base pour déterminer les scénarios de consommation
Les balises de base intersectorielles : généralement des balises démographiques et des balises de qualité du e-commerce. Dans l’analyse des avis et des retours Amazon, nous pouvons utiliser ces balises pour clarifier les portraits d’utilisateurs et le bouche-à-oreille de base des catégories.
Par exemple, dans l’analyse des avis et des retours Amazon, nous pouvons voir qui achète pour qui, pour des appartements ou des villas, des espaces commerciaux ou publics, des achats saisonniers ou de vacances. L’accumulation des commandes de ces informations peut nous aider à identifier en permanence les groupes d’utilisateurs cibles. Par exemple, « J’ai acheté le dernier balai intelligent comme cadeau de Noël pour ma femme, cela l’aidera à nettoyer nos espaces publics aux premier et deuxième étages ». Femme, cadeau de Noël, deux étages, espace public : voilà le portrait d’utilisateur que nous avons obtenu grâce à l’analyse des avis et des retours Amazon.
Les balises de qualité du e-commerce, ou spécifiques au niveau produit, peuvent être divisées en design, fonction, emballage, qualité, promotion, technologie, service, marché et marque. Ces neuf balises de premier niveau constituent également les neuf facteurs de base pour les catégories ou les marques dans l’analyse des avis et des retours Amazon. Pour chaque facteur, une note de 1 à 5 est attribuée du point de vue des avis consommateurs ; cela classe aussi tous les produits pour la première fois du point de vue des clients.
Exploiter la demande explosive grâce à des balises spécifiques réduites
Si vous devez trouver de nouveaux produits et créer des produits best-sellers, les balises de base sont loin d’être suffisantes. Nous devons créer des balises exclusives d’expérience utilisateur pour une catégorie, voire pour un seul produit.
La bibliothèque de balises d’expérience utilisateur est une bibliothèque de balises conçue pour les produits du point de vue de l’utilisateur. Elle contient les données de base de l’utilisateur, le processus d’utilisation, le processus d’achat, l’expérience et le scénario.
Contrairement à la bibliothèque de balises de comportement utilisateur et à la bibliothèque de balises d’attributs produit, la bibliothèque de balises d’expérience utilisateur est un système de balises qui combine les attributs utilisateur, les actions de l’utilisateur, les attributs du produit et les émotions du consommateur.
Créée par qui
En règle générale, le chef de produit de l’entreprise est responsable de la conception de la bibliothèque de balises d’expérience utilisateur pour l’analyse des avis et des retours Amazon de sa propre catégorie.
Le chef de produit conçoit le cadre de balises de l’expérience utilisateur et est responsable de la conception des balises des attributs de produit dans le cadre. Ensuite, cinq organisations, dont la qualité, le marché, la marque, les ventes/les opérations et le service, sont invitées à enrichir les balises. Enfin, la bibliothèque de balises de l’expérience utilisateur pour l’analyse des avis et des retours Amazon est constituée.
Le chef de produit formulera les normes des balises, les exigences de qualité, les exigences de sécurité, les mécanismes de maintenance, et gérera les itérations de la bibliothèque de balises.
Comment créer
Étape 1 : Déterminer l’orientation de base :
Identifiez d’abord les objets, identifiez les personnes (consommateurs), les choses (produits) et les relations (utilisation, achat, expérience et émotion). Par exemple : Ma femme pense que l’apparence de ce produit est très belle. Dans cette phrase, nous pouvons obtenir des personnes (femme, femme), des choses (apparence, conception d’ID), des relations (avant, conception)
Étape 2 : établir l’idée de conception de l’analyse des avis et des retours Amazon :
L’idée de conception des balises, ou la logique de conception, fait référence aux cinq méthodes des mots-clés principaux, de la divergence, de l’approfondissement, du dynamique et de l’abstraction pour étendre les balises de premier et de deuxième niveau.
Mots clés principaux : si les mots clés principaux sont les préférences de marque, alors des balises subordonnées sont établies autour des expressions de marque, telles que le pays de la marque, le niveau de la marque et le niveau de la marque.
Relevant : par exemple, autour des paramètres physiologiques, nous répartissons toutes les balises pertinentes, telles que la taille, le poids, le groupe sanguin et la couleur des cheveux.
Approfondissement : La structure parent-enfant. Approfondissez toutes les balises d’attributs. Par exemple, si Bluetooth est le parent, approfondissez jusqu’à la version Bluetooth, la technologie de liaison, etc.
Dynamique : des balises qui enregistrent le processus de développement et le processus comportemental, tels que la navigation, le clic, le glissement et la sortie.
Abstrait : Traitement abstrait unifié à partir des mêmes éléments, tels que la musique, les films, la nourriture, le tourisme
Étape 3 : développer la classification des balises pour l’analyse des avis et des retours Amazon (balises de niveau 1 et de niveau 2)
Autour de la source de données, nous pouvons concevoir un arbre de balises primaire et secondaire à partir de sept dimensions : attributs utilisateur, attributs de plateforme, attributs de produit, attributs d’environnement, attributs d’utilisation, attributs d’expérience et attributs émotionnels.
Étape 4 : compiler les balises de base pour l’analyse des avis et des retours Amazon
Lorsque les niveaux primaire et secondaire sont clairs, nous commençons à ajouter, supprimer, modifier et interroger en continu les balises de base. Parmi elles, la fréquence de mise à jour des balises d’attributs produit est la plus élevée, et nous devenons une mise à jour soignée, ce qui exige du chef de produit qu’il gagne constamment une vision des nouveaux produits et des sous-catégories sur le marché et qu’il optimise la mise à jour.
Comment analyser
Après le marquage, vous devez utiliser des outils pour marquer et analyser le contenu. À partir du contenu après marquage, nous utilisons des outils pour réaliser une analyse complète des avis et des retours Amazon.
- Utilisateurs
Sur la base des données de scénarios d’utilisation du produit et de la carte de chaleur des balises de scénarios d’utilisation, on analyse la répartition des scénarios d’utilisation du produit selon différentes marques et différents groupes.
Visualisez la répartition émotionnelle des utilisateurs et identifiez le degré de satisfaction des fonctions du produit en analysant les données de scénario de manipulation du produit.
Repérez les points de douleur, les points forts et les points de demande des consommateurs à travers les données d’attente de préférence des utilisateurs.
Déterminez les exigences et les normes de qualité du produit grâce à la tolérance aux problèmes de qualité fonctionnelle des utilisateurs
- Examiner le produit : principalement à partir de la qualité globale du produit, de l’expérience de scène et du module fonctionnel pour identifier le problème
- Examiner les arguments de vente : une analyse comparative entre les arguments de vente du produit et le sentiment des utilisateurs
- Examiner les produits concurrents : comparer tous les contenus ci-dessus avec les avantages et les inconvénients des concurrents
Utiliser la technologie IA pour surveiller et analyser les avis Amazon
Traitement automatisé de masse des données pour dépasser le coût de la main-d’œuvre
Amazon compte près de 40 000 services multi-niveaux, et la note BSR de tous les marchés Amazon a dépassé 100 millions. Cependant, un analyste professionnel des avis Amazon ne peut lire manuellement que 300 avis par jour et terminer l’étiquetage et l’analyse. Si vous voulez mener à bien l’analyse des avis et des retours Amazon de l’ensemble d’une catégorie, vous avez souvent besoin d’une équipe complète travaillant pendant plus d’un mois.La capacité de l’intelligence des données, de la capture des données, de l’analyse multilingue et multiformat, du traitement du sens des mots et de l’agrégation sémantique, ainsi que de l’agrégation des étiquettes principales, ne prend généralement que quelques minutes. D’autre part, pour l’analyse des avis et des retours Amazon, nous ne pouvons pas sélectionner au hasard des centaines d’avis pour tirer des conclusions.seules des données de marché plus complètes peuvent présenter une validité des données.
Positionnement précis des avis multilingues pour identifier le sentiment des clients
Même manuellement, il est impossible d’identifier avec précision toutes les langues, les formats et les sémantiques. Peut-être que le produit est durable et fiable, et qu’il existe des milliers d’expressions. L’intelligence de l’analyse IA des avis et des retours Amazon ne se reflète pas seulement dans sa capacité à identifier plusieurs langues, à collecter des dictionnaires mondiaux et des sujets d’actualité, mais aussi dans sa capacité à identifier réellement les intentions des consommateurs.L’analyse IA intelligente des avis et des retours Amazon peut identifier avec précision les plaintes, les éloges et les attentes des consommateurs sans recruter de collègues natifs de différents pays.
Étiquettes sectorielles approfondies pour explorer les futurs scénarios produit
Même les experts du secteur ne peuvent pas parcourir toutes les étiquettes. De nombreux micro-scénarios et nouveaux scénarios peuvent encore se développer dans la demande des consommateurs. L’analyse IA intelligente des avis et des retours Amazon possède une certaine capacité de prévision et peut fournir de nouveaux scénarios consommateurs pour l’innovation future. Grâce à l’apprentissage automatique continu, en capturant les dernières recherches à la mode,l’analyse IA intelligente d’Amazon peut capturer et agréger automatiquement de nouveaux mots-clés et ouvrir une nouvelle orientation pour les catégories.
Essai gratuit Shulex VOC.
