Amazonレビュー＆フィードバック分析の価値
製品品質の最適化
Amazonのレビュー＆フィードバック分析から、問題点、苦情、さらには返品や交換の理由など、消費者が当社の製品に不満を抱く理由を簡単に抽出できます。これらは総称して製品品質基準と呼ばれます。Amazonのレビュー＆フィードバック分析から得られた品質基準は、製品の反復的な最適化のタスクとして、製品部門と品質部門に伝えられます。このクローズドループプロセスは、Amazonのレビュー＆フィードバック分析から品質問題の解決までと呼ばれ、つまりVOC-CTQプロセスです。
ブランド体験の向上
Amazonのレビュー＆フィードバック分析では、製品に対する否定的なレビューだけでなく、当社のブランド、市場、マーケティング、サービスに対する消費者の肯定的なレビューにも注目すべきです。例えば、プロモーションキャンペーンや割引ルールに関する顧客のレビューや、カスタマーサービスに対する公の賞賛などです。Amazonのレビュー＆フィードバック分析から得られる情報は、一方では当社の運営能力を継続的に向上させるのに役立ち、他方では消費者の肯定的な口コミを拡大し、それをブランドに転換することができます。
競争優位性の拡大
製品の競争力やセールスポイント（MUS）の観点から、より多くの利点や独自の機能を得るべきです。Amazonのレビュー＆フィードバック分析を通じて、消費者の購入動機や体験への賞賛を明確に解釈することができます。例えば、「この製品の蓄電容量は私が使ったすべての製品の中で最高で、発熱もなく品質が非常に良い」といったレビューです。このレビューから、顧客が製品の蓄電容量と安全性を気にしていることがわかります。Amazonのレビュー＆フィードバック分析から得られるいくつかの情報は、製品のセールスポイントを作成する上で、私たちが無限に拡大する必要があるポイントです。
販売コンバージョンの向上
Amazonのレビュー＆フィードバック分析は、販売の変革に2つのレベルで効果をもたらします。1つは前述の通り、Amazonのレビュー＆フィードバック分析を通じて製品の競争優位性を獲得し、それを無限に拡大することです。2つ目は、消費者の文脈と認知に合致するキーワードを見つけることです。科学技術製品の場合、私たちはしばしば専門用語で製品を説明します。しかし、Amazonのレビュー分析から、消費者は専門用語に精通していないことがわかります。例えば、私たちがターボと言及しても、消費者は常にパワーと言います。検索しやすく、読みやすく、理解しやすい言葉を使って製品を説明することで、販売コンバージョン率を向上させます。
新製品の機会発掘
爆発的なヒット商品を発掘することは、Amazonのレビュー＆フィードバック分析における根源的な役割です。私たちは通常、売上、つまり市場の供給によって機会を判断します。Amazonのレビュー＆フィードバック分析が教えてくれるのは、消費者の需要シナリオと使用シナリオ、つまり市場の需要状況です。市場規模と成長率が十分に大きく、同時に消費者のニーズを満たし、彼らがそれにお金を払うことができる場合にのみ、市場の需給関係を真に把握し、高い売上を持つヒット商品を生み出すことができます。
基本的なAmazonレビュー＆フィードバック分析の側面と方法
基本的な側面を通じて競合他社を監視する
製品分析の基本情報と製品パラメータには、製品名、製品価格、出品画像、サイズと重量、製品保証、発売日、梱包付属品、製品のセールスポイント/機能レベルのパラメータ、製品技術、製品独自のセールスポイント/デザインが含まれます。
Amazonレビュー＆フィードバック分析と星評価の分布には、レビュー総数、購入レビュー総数、評価総数、製品の星評価、星評価の分布比率、PR数と比率、NR数と比率が含まれます。
上記の製品基本情報と製品レビュー情報を監視することで、競合他社の品質の変化を把握できます。Amazonレビュー＆フィードバック分析でレビューと星レベルを監視することで、製品の販売量と口コミの変化を側面から見ることができます。
肯定的および否定的なレビューを通じて製品の問題を探る
上位のNR/PR統計分析には、製品ごとの上位5件の肯定的レビューと上位5件の否定的レビューが含まれます。これらは、Amazonレビュー＆フィードバック分析から製品を迅速に変更できる可能性がある重要なポイントです。肯定的および否定的なレビューは、星1つまたは星5つのレビューを指すものではないことに注意してください。代わりに、すべての消費者の説明を分解し、Amazonレビュー＆フィードバック分析を通じてそこから苦情と賞賛を抽出します。具体的な実行方法は次のとおりです。
最初のステップは、BSR 20など、10〜20社の競合他社を選択することです。
2番目のステップは、過去2年間のすべてのレビューを閲覧し、同様のタグ付けがされたコンテンツを集約することです。
3番目のステップは、抽出確率が最も高い上位10件のNRとPRを数えることです。
4番目のステップは、高頻度のNR/PRを自社製品と比較し、結論レポートを作成することです。
Amazonレビュー＆フィードバック分析で品質問題を掘り下げることで、継続的に製品を改善し、その品質を向上させます。
高度なAmazonレビュー＆フィードバック分析の側面と方法
基本的なタグを使用して消費シナリオを決定する
業界横断的な基本タグは、通常、人口統計タグとeコマース品質タグです。Amazonレビュー＆フィードバック分析では、これらのタグを使用してユーザー像を明確にし、カテゴリの基本的な口コミを把握できます。
たとえば、Amazonレビュー＆フィードバック分析では、誰が誰のために、アパート用か別荘用か、商業用か公共用か、季節用か休日用かなどを確認できます。これらの情報の注文蓄積は、ターゲットユーザーグループを常に特定するのに役立ちます。たとえば、「妻へのクリスマスプレゼントとして最新のスマートスイーパーを購入しました。これで1階と2階の公共エリアを掃除するのに役立ちます」。妻、クリスマスプレゼント、2階建て、公共エリアは、Amazonレビュー＆フィードバック分析を通じて得られたユーザー像です。
eコマース品質タグ、または製品レベル固有のタグは、デザイン、機能、パッケージング、品質、プロモーション、テクノロジー、サービス、市場、ブランドに分類できます。これらの9つの第1レベルのタグは、Amazonレビュー＆フィードバック分析におけるカテゴリまたはブランドの9つの基本要素も構成します。各要素について、消費者レビューの側面から1〜5のスコアを付け、顧客の視点から初めてすべての製品をランク付けします。
リーンな特定タグを通じて爆発的な需要を掘り起こす
新しい製品を見つけ、ベストセラー製品を生み出す必要がある場合、基本的なタグだけでは全く不十分です。カテゴリーや単一の製品に対して、独自のユーザーエクスペリエンスタグを作成する必要があります。
ユーザーエクスペリエンスタグライブラリは、ユーザーの視点から製品のために設計されたタグライブラリです。これには、ユーザーの基本データ、使用プロセス、購入プロセス、体験、シナリオが含まれます。
ユーザー行動タグライブラリや製品属性タグライブラリとは異なり、ユーザーエクスペリエンスタグライブラリは、ユーザー属性、ユーザー行動、製品属性、消費者感情を組み合わせたタグシステムです。
作成者
一般的に、企業のプロダクトマネージャーが、自身の担当カテゴリーにおけるユーザーエクスペリエンスタグライブラリのAmazonレビュー＆フィードバック分析の設計を担当します。
プロダクトマネージャーは、ユーザーエクスペリエンスタグのフレームワークを設計し、そのフレームワーク内の製品属性のタグ設計を担当します。その後、品質、市場、ブランド、販売/運用、サービスの5つの組織が招かれ、タグを拡張します。最終的に、Amazonレビュー＆フィードバック分析のユーザーエクスペリエンスタグライブラリが形成されます。
プロダクトマネージャーは、タグの基準、品質要件、安全要件、メンテナンスメカニズムを策定し、タグライブラリのイテレーションを管理します。
作成方法
ステップ1：基本的な方向性を決定する：
まず、対象を特定し、人（消費者）、物（製品）、関係（使用、購入、体験、感情）を識別します。例：「私の妻はこの製品の外観がとても美しいと思っています。」この文から、人（妻、女性）、物（外観、IDデザイン）、関係（好意的、デザイン）を得ることができます。
ステップ2：Amazonレビュー＆フィードバック分析の設計思想を確立する：
タグの設計思想、つまり設計ロジックとは、コアワード、関連、ドリルダウン、動的、抽象化という5つの方法で第1レベルと第2レベルのタグを拡張することを指します。
コアワード：コアワードがブランドの好みである場合、ブランドの国や等級など、ブランドに関連するフレーズを中心に下位タグが設定されます。
関連：例えば、生理学的パラメータを中心に、身長、体重、血液型、髪の色など、関連するすべてのタグを配置します。
ドリルダウン：親子構造です。すべての属性タグをドリルダウンします。例えば、Bluetoothが親である場合、Bluetoothのバージョン、リンク技術などにドリルダウンします。
動的：閲覧、クリック、スライド、離脱など、開発プロセスや行動プロセスを記録するタグです。
抽象化：音楽、映画、食品、観光など、同じ事柄から統一的に抽象化処理を行います。
ステップ3：Amazonレビュー＆フィードバック分析のタグ分類（レベル1およびレベル2タグ）を策定する
データソースを中心に、ユーザー属性、プラットフォーム属性、製品属性、環境属性、使用属性、体験属性、感情属性の7つの側面から、第1レベルと第2レベルのタグツリーを設計できます。
ステップ4：Amazonレビュー＆フィードバック分析の基盤となるタグをコンパイルする
プライマリレベルとセカンダリレベルが明確になったら、基盤となるタグの追加、削除、変更、クエリを継続的に開始します。その中でも、製品属性タグの更新頻度が最も高く、製品マネージャーは市場の新しい製品やサブカテゴリに関する洞察を常に得て、更新を最適化する必要があります。
分析方法
マーキング後、ツールを使用してコンテンツをマークし、分析する必要があります。マーキング後のコンテンツから、ツールを使用して包括的なAmazonレビュー＆フィードバック分析を実施します。
- ユーザー
製品の使用シナリオデータと使用シナリオタグのヒートマップに基づいて、異なるグループの異なるブランドにおける製品使用シナリオの分布を分析します。
製品操作のシナリオデータを分析することで、ユーザーの感情分布を把握し、製品機能の満足度を特定します。
ユーザーの嗜好期待データを通じて、消費者のペインポイント、クールポイント、デマンドポイントを把握します。
ユーザーの機能的な品質問題に対する許容度を通じて、製品の品質要件と基準を決定します。
- 製品を見る：主に製品全体の品質、シーン体験、機能モジュールから問題を特定する
- セールスポイントを見る：製品のセールスポイントとユーザーの感情を比較分析する
- 競合製品を見る：上記のすべての内容を競合他社の長所と短所と比較する
AI技術を使用してAmazonレビューを監視・分析する
大量データの自動処理で人件費の壁を突破
Amazonには4万近くの多階層の部門があり、すべてのAmazonマーケットのBSR評価は累計で1億を超えています。しかし、プロのAmazonレビューアナリストが1日に手動で読めるレビューは300件が限界で、タギングと分析を終えるのがやっとです。カテゴリ全体のAmazonレビュー＆フィードバック分析タスクを完了するには、チーム全体で1ヶ月以上作業する必要があることがよくあります。データインテリジェンスの能力を使えば、データキャプチャ、多言語・多形式の解析、単語の意味とセマンティックの集約、プライマリタグの集約まで、通常は数分しかかかりません。一方で、Amazonレビュー＆フィードバック分析では、数百のレビューを無作為に選んで結論を出すことはできません。より包括的な市場データがあってこそ、データの有効性が確保されるのです。
多言語レビューの正確な位置づけで顧客感情を特定
手動であっても、すべての言語、形式、セマンティクスを正確に特定することは不可能です。例えば、製品が耐久性があり信頼できるという表現だけでも、何千もの言い方があります。AIによるAmazonレビュー＆フィードバック分析のインテリジェンスは、多言語を識別し、グローバルな辞書やホットなトピックを収集する能力だけでなく、消費者の意図を真に特定する能力にも反映されています。AIインテリジェントAmazonレビュー＆フィードバック分析は、各国のネイティブ言語の同僚を採用することなく、消費者の不満、賞賛、期待を正確に特定できます。
将来の製品シナリオを探るためのディープレベルの業界タグ
業界の専門家でさえ、すべてのタグを網羅することはできません。多くのマイクロシナリオや新しいシナリオは、まだ消費者の需要の中で醸成されている可能性があります。AIインテリジェントなAmazonレビュー＆フィードバック分析は、ある程度の予測可能性を持ち、将来のイノベーションのための新しい消費者シナリオを提供できます。継続的な機械学習を通じて、最新のホットな検索をキャプチャし、AIインテリジェントなAmazon分析は、新しいタグワードを自動的にキャプチャして集約し、カテゴリの新しい方向性を開くことができます。
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