https://www.youtube.com/watch?v=gghD49_xsVw
Uma pesquisa da Trustpilot indica que quase 90% dos compradores consultam as avaliações antes de fazer uma compra, o que é uma demonstração clara de quão essenciais as avaliações de produtos são nas decisões de compra de quase todos os clientes da Amazon. É fundamental, portanto, ter um sistema confiável para monitorar as avaliações.
A Ineficácia da Análise Manual para Avaliações de Produtos da Amazon
Examinar manualmente as avaliações da Amazon pode ser tedioso e improdutivo. Além disso, não oferece a oportunidade de identificar quaisquer desenvolvimentos ou semelhanças ao longo do tempo.
A quantidade de avaliações de produtos na Amazon é imensa, com mais de 4.000 itens vendidos a cada minuto. Como novos produtos e recursos são desenvolvidos e implementados regularmente, a análise de avaliações deve permanecer adaptável às tendências atuais do mercado.
É claro que, em um único dia, muita coisa pode ser alterada, e uma infinidade de avaliações são criadas constantemente. É impossível realizar uma análise manual completa.
A Utilização da Inteligência Artificial na Análise de Avaliações de Itens da Amazon
Para acompanhar o fluxo de avaliações da Amazon, a IA é necessária para analisá-las e monitorá-las.
O ShulexVoC é totalmente automatizado e capaz de rastrear todas as avaliações de um produto. Seu mecanismo de dados possui um bilhão de pontos de dados para avaliar o tom, a linguagem, as palavras-chave e as mudanças ao longo do tempo para fornecer informações benéficas que podem ajudar a aumentar a taxa de sucesso de seus produtos e estratégias promocionais atuais e futuros.
O mecanismo de dados não se limita à análise de avaliações de produtos, mas estende seu alcance para abranger todos os aspectos da comunicação. Hoje, o objetivo da comunicação é garantir que tanto o remetente quanto o destinatário obtenham informações precisas de forma eficiente. A IA pode ser utilizada em sistemas de comunicação para cumprir várias funções, como:
- O mecanismo de dados do ShulexVoC oferece a capacidade de gerar conteúdo de produto enquanto o monitora, melhora e sugere.
- Este mesmo mecanismo permite que as equipes de atendimento ao cliente tenham acesso a dados sobre casos de uso de produtos, problemas, principais recursos, comparações de produtos e avaliações profissionais.
A maneira de evitar o plágio é alterar a estrutura do texto sem mudar seu contexto e o significado por trás dele. Preservar a formatação markdown também é importante.
Criar uma estratégia de marketing eficaz é uma parte essencial de qualquer negócio de sucesso. Envolve pesquisar o público-alvo, determinar os melhores métodos para alcançá-lo e criar uma mensagem que ressoe. Ao dedicar tempo para desenvolver um plano abrangente, as empresas podem garantir que seu tempo e recursos sejam usados de forma eficiente e que sua marca seja promovida de forma eficaz.
Explorar as avaliações de produtos da Amazon por meio da IA é um ponto de entrada simples para a análise da comunicação, no entanto, existem inúmeras outras aplicações influentes da IA.
Qual é a importância de estudar as avaliações da Amazon?
Analisar as avaliações da Amazon é essencial devido ao papel influente que as avaliações desempenham nas decisões de compra dos clientes.
A análise de avaliações pode fornecer insights sobre o que é popular, o que saiu de moda, o desempenho de seus produtos e dos de seus concorrentes, e fatos adicionais.
Alguns vendedores estão dispostos a pagar até US$ 5 por uma avaliação sem fazer perguntas, o que não é surpreendente. No entanto, é importante garantir que as avaliações que você está analisando sejam genuínas e não censuradas. De acordo com uma
pesquisa, 62% dos clientes não comprarão produtos de uma marca que pratica a censura de avaliações. Além disso, os clientes estão altamente cientes de avaliações falsas.
Portanto, os vendedores devem encontrar uma maneira de acompanhar o feedback verdadeiro do consumidor se quiserem permanecer competitivos e ter seu produto no topo dos resultados de pesquisa.
Ao ficar de olho no feedback do cliente, os comerciantes podem detectar mudanças ao longo do tempo que podem ajudá-los a refinar suas ofertas.
A dificuldade deste procedimento é que há um número tremendo de novas avaliações de produtos mensalmente. Esse influxo enorme torna inviável para os varejistas observarem esse feedback do consumidor manualmente, sem colocar seus lucros em risco ou perder desenvolvimentos ou tendências importantes a longo prazo.
Quem são os autores das avaliações da Amazon?
As marcas podem ter uma visão dos pensamentos dos clientes sobre seus produtos ao examinar as avaliações da Amazon.
De modo geral, as avaliações da Amazon podem ser divididas em duas categorias: aquelas de quem comprou o item no marketplace da Amazon e aquelas de quem o adquiriu de outras fontes.
Aqueles que tomam a iniciativa de criar uma avaliação na Amazon sobre um produto o compraram diretamente do site, indicando satisfação ou descontentamento com o item.
Pelo contrário, as pessoas que escrevem avaliações de compras não certificadas são frequentemente aquelas que nunca adquiriram o item, mas foram informadas sobre ele por colegas, ou viram um comercial em outro lugar na web, como no Facebook ou no Google AdWords. Infelizmente, as compras não verificadas também incluem avaliações completamente falsas.
Em conclusão, é importante que os vendedores estejam cientes de que avaliações individuais da Amazon podem ser contaminadas por viés pessoal. No entanto, ao usar IA para analisar uma amostra maior de avaliações (por exemplo, milhares ou até milhões), o viés provavelmente será mitigado e uma compreensão mais abrangente será possível.
A necessidade de uma grande máquina de dados para conduzir a análise de avaliações
Para avaliar as avaliações de produtos, é importante fazer perguntas como: Quantas pessoas comentaram? Qual foi a pontuação média? Que sentimentos foram transmitidos? Quais foram os termos mais usados? Havia um padrão no feedback? Como as avaliações evoluíram ao longo do tempo? Quais foram as características mais apreciadas e as menos apreciadas? E como os concorrentes se comparam nas classificações?
É praticamente impossível responder a essas perguntas com precisão por meio de um exame manual, e mesmo tentar fazê-lo pode consumir um tempo incrível.
Só é possível responder a essas perguntas com uma análise de uma grande quantidade de dados, algo que a IA pode fazer rapidamente. Além disso, o mecanismo de dados da ShulexVoC estudou uma enorme quantidade de pontos de dados anteriores para discernir padrões e tendências nas avaliações de produtos.
Um tutorial sobre análise de sentimentos
O objetivo da análise de sentimentos é identificar e definir opiniões sobre algo específico, como um tópico, item ou indivíduo, utilizando processamento de linguagem natural, linguística computacional e estatística. Esse método busca obter o sentimento a partir do texto.
Três tipos de análise de sentimentos podem ser identificados.
1. Previsão da emoção da análise de sentimentos
O objetivo desta análise de sentimentos é estimar os sentimentos dos indivíduos em relação a um determinado assunto ou mercadoria em um ponto futuro no tempo. Por exemplo, se quisermos entender as atitudes das pessoas em relação a um telefone específico em meio ano, podemos empregar a análise de sentimentos preditiva.
- Em vez de ser empregada para tomar decisões, a análise de sentimentos desse tipo é geralmente usada para prever comportamentos.
- Utilizar a análise de sentimentos preditiva é uma das maneiras mais comuns de avaliar o potencial sucesso financeiro de um produto.
- Os desenvolvedores de produtos podem aproveitar essa análise para ter uma ideia do interesse do público em seu produto e determinar qual estratégia promocional adotar (por exemplo, que tipo de anúncio usar).
Ao alterar a estrutura do texto sem perturbar o significado, é possível remover qualquer plágio. Isso pode ser alcançado reformulando o conteúdo, mantendo o mesmo contexto.
Em vez de usar as mesmas palavras, frases e estrutura, pode-se reformular este texto para evitar o plágio. Isso pode ser feito alterando a estrutura do texto sem alterar significativamente seu significado contextual e semântico.
É geralmente aceito que a prática é essencial para alcançar a proficiência em qualquer tarefa. A repetição, e somente a repetição, é a chave para se tornar hábil em algo, pois permite aprender e lembrar os passos apropriados necessários para completar a tarefa. Através da prática, o conhecimento e as habilidades necessárias para realizar a atividade são solidificados e fortalecidos.
2. Análise de sentimentos para diagnóstico
O objetivo desta análise de sentimentos é compreender as emoções atuais das pessoas em relação a um determinado assunto, estudando seus dados passados. Por exemplo, ao tentar compreender os sentimentos dos indivíduos em relação a uma determinada marca ao longo de um período, a análise de sentimentos diagnóstica pode ajudar a medir se a opinião positiva sobre a marca cresceu ou diminuiu.
- A análise de sentimentos diagnóstica é usada para descobrir problemas e reconhecer padrões em dados que podem afetar a tomada de decisões.
- Enquanto a análise de sentimentos preditiva prevê como os indivíduos se sentirão no futuro, a análise de sentimentos diagnóstica é empregada para investigar assuntos e revelar tendências em dados que podem ter um impacto na tomada de decisões.
- Uma aplicação frequentemente citada disso é a identificação de conteúdo prejudicial online (por exemplo, localizar notícias falsas).
A utilização da ciência de dados cresceu exponencialmente nos últimos anos, e a demanda por profissionais com as habilidades correspondentes aumentou em conjunto. Como tal, há agora uma maior necessidade de que os indivíduos sejam bem versados em ciência de dados para se manterem competitivos no mercado de trabalho.
Usando uma estrutura diferente, o mesmo contexto e significado do texto podem ser transmitidos; é possível evitar o plágio alterando a formulação.
3. Identificação de Sentimentos
A classificação de textos com sentimentos que não são explicitamente declarados ou não são aparentes é feita através da análise de sentimentos.
Determinar o sentimento de um texto pode ser uma ferramenta útil ao tentar descobrir se o material é favorável ou desfavorável com base em seu conteúdo (por exemplo, se uma avaliação corresponde à sua classificação por estrelas).
Utilizando PLN no campo da análise de sentimentos
A análise de sentimentos foi aprimorada por uma variedade de técnicas de processamento de linguagem natural (PLN). Essas estratégias de PLN podem ser usadas para detectar e avaliar o tom emocional do texto.
Vale a pena examinar alguns dos principais métodos usados para a análise de sentimentos.
Um Saco de Palavras (Bag of Words)
Para avaliar o sentimento de um texto, a análise de sentimentos "bag-of-words" (saco de palavras) conta o número de palavras positivas e negativas no documento. Essa técnica não é estruturada, o que significa que não leva em consideração a definição de cada palavra individual.
Os críticos argumentaram que essa técnica é muito simplista e ineficaz no reconhecimento de sentimentos.
TF-IDF (Frequência do Termo-Frequência Inversa do Documento) é uma estatística numérica usada para medir a importância de uma palavra para um documento dentro de uma coleção de documentos. É uma medida da importância relativa de um termo no documento, considerando tanto a frequência da palavra no documento quanto a frequência da palavra em todos os documentos.
TF-IDF, abreviação de Term Frequency-Inverse Document Frequency, é um método para medir a quantidade de uma palavra específica presente em um documento em relação à frequência dessa palavra em todos os documentos.
A análise de sentimento usando TF-IDF é usada para determinar a importância das palavras na determinação do sentimento de um artigo e desconsidera palavras que podem ser encontradas em diferentes documentos. O TF-IDF tem sido criticado por ser computacionalmente caro e incapaz de medir o sentimento com precisão.
Representando palavras como vetores de números (word embeddings)
Uma representação vetorial da linguagem natural usando valores reais entre -1 e +1 é chamada de word embedding. Este método de cálculo mede a frequência das palavras em um trecho de texto em comparação com sua presença em todos os outros textos.
Word2Vec é uma ferramenta usada para representar palavras por vetores, que são valores numéricos que podem capturar o significado semântico das palavras.
Word2Vec é um modelo de rede neural artificial que pega palavras de documentos de texto e as transforma em vetores que são então usados como dados de entrada para tarefas de aprendizado de máquina, como regressão e classificação.
O Word2Vec não apenas mapeia palavras em vetores, mas também prevê sua distribuição de probabilidade, o que torna possível encontrar palavras com distribuições semelhantes, mas com grafias diferentes.
Investigando a análise de sentimento ao longo dos anos
Um olhar sobre a análise de sentimento ao longo da história revela sua evolução ao longo do tempo.
Sem ter consciência disso, muitos de nós praticamos a análise de sentimento diariamente. Esse tipo de análise está presente nas avaliações que deixamos em sites como Amazon e Yelp, e no feedback que damos sobre produtos em lojas de e-commerce; agora faz parte de nossas vidas diárias.
Desde 1954, a análise de sentimento tem sido um importante tópico de discussão em artigos de pesquisa (1). As empresas tinham dificuldade em responder ao feedback dos clientes, que muitas vezes era conflitante. O uso da análise de sentimento permitiu que elas enfrentassem esse desafio, analisando a atitude geral dos comentários e personalizando suas respostas de acordo.
O processamento de linguagem natural é usado para chegar ao cerne do que cada palavra significa em termos de emoções como raiva, nojo, medo, alegria, tristeza e surpresa. Isso é seguido pelo aprendizado de máquina e pela compreensão da linguagem natural para descobrir a raiz das emoções e como elas estão relacionadas.
O progresso que a análise de sentimento fez ao longo dos anos tem sido notável e tornou-se parte de nossas vidas diárias. Desde assistentes de voz como a Siri se tornando mais relacionáveis até chatbots capazes de compreender nossos pedidos, esta área de pesquisa aumentou significativamente nos últimos anos; no entanto, para que se torne perfeita, ainda existem vários obstáculos que devem ser superados.
Uma perspectiva sobre a análise de sentimento nos próximos anos
Pode chegar a um ponto em que a análise de sentimento seja tão desenvolvida e difundida que seja difícil evitá-la.
Ao utilizar as tecnologias mais modernas em aprendizado de máquina e Processamento de Linguagem Natural, pode-se obter uma compreensão do sentimento e da emoção que motivam o engajamento das pessoas com qualquer anúncio, organização ou ocorrência.
Inicialmente, a análise de sentimento não era considerada confiável, pois os humanos podem reconhecer se uma resposta é positiva ou negativa se se concentrarem no contexto - isso é chamado de intuição pragmática. No entanto, o desenvolvimento de técnicas sofisticadas de IA e o uso de grandes conjuntos de dados permitiram que a análise de sentimento atingisse um nível de precisão que rivaliza com o dos humanos.
Em breve, a análise de sentimento desempenhará um papel fundamental na compreensão das relações humanas que ocorrem na internet e em convertê-las em algo que possa ser benéfico para chefes ou empresas ao tomar decisões. A inteligência emocional será usada para capacitar as estratégias de nossos dados online para fornecer um toque humano.
Examinando os artigos de pesquisa mais notáveis sobre análise de sentimento
Os últimos anos viram um aumento na investigação sobre análise de sentimentos. Vamos analisar alguns dos principais artigos de pesquisa neste campo.
Este artigo de pesquisa descreve uma forma de categorizar as avaliações da Amazon e avaliar o sentimento através de um sistema baseado em regras.
Este artigo incorpora várias abordagens clássicas, como a atribuição de etiquetas de classe gramatical, extração de características, reconhecimento de palavras de opinião, determinação de polaridade e outras.
Para compreender o sentimento das críticas de filmes no Rotten Tomatoes, foi realizada uma análise de sentimentos. Esta análise focou-se tanto nos sentimentos explícitos como implícitos transmitidos pelas críticas.
Nesta pesquisa, três algoritmos de aprendizado de máquina - Máquinas de Vetores de Suporte, Entropia Máxima e Naive Bayes - foram empregados para a análise de sentimentos, e os resultados foram mais precisos em comparação com outros estudos realizados no conhecido conjunto de dados de críticas de filmes.
Este estudo utilizou uma técnica de aprendizado de máquina supervisionado para avaliar as críticas de hotéis na internet. Este tipo de IA foi treinado com a ajuda de dados emocionais previamente rotulados.
Dois tipos de informação foram analisados neste estudo - Frequência e TF-IDF - e determinou-se que o TF-IDF era a melhor opção. Esta análise aprofundada pode ser benéfica para aqueles que desejam compreender os aspetos técnicos da análise de sentimentos com maior detalhe.
Os tweets são corpos de texto não estruturados e de formato livre, o que pode ser um desafio para analisar em comparação com outros tipos de avaliações de clientes online. Apesar disso, o Twitter ainda é um ótimo recurso para avaliações e é útil em muitas indústrias, incluindo a da saúde.
Este artigo investiga diferentes técnicas para avaliar o sentimento dos tweets, através de uma síntese de 12 estudos adicionais.
Este estudo tem uma abordagem original para a análise de sentimentos. Começa com a construção de um léxico variável de palavras e seu sentimento, que se baseia num conjunto de hashtags relativas ao tópico selecionado. Depois, os tweets são divididos em várias categorias com base em características que podem modificar os sentimentos na publicação.
Os tweets relacionados com as eleições de 2016 nos EUA foram avaliados e constatou-se que a precisão no reconhecimento de classes positivas e negativas e suas subdivisões era alta.
Este estudo procura analisar o grau em que o Twitter reflete o mundo real, estudando a ligação entre a linguagem usada no Twitter e os resultados dos jogos dos Playoffs da NBA de 2011.
Descobriu-se no estudo que a linguagem dos tweets poderia prever resultados.
Conjuntos de dados para análise de sentimentos mais bem classificados
A análise de sentimentos nas redes sociais tem vindo a ganhar força nos últimos anos, pois pode ser usada para detetar a emoção e a atitude expressas nas publicações, que podem ser usadas para avaliar a satisfação do cliente, por exemplo.
A análise de sentimentos pode ser suportada por numerosos conjuntos de dados, no entanto, o nível de qualidade e de perceção de cada conjunto de dados pode variar.
O Stanford Sentiment Treebank é um recurso disponível no site de Processamento de Linguagem Natural (PLN) de Stanford, fornecendo um corpus de frases e sentenças anotadas com sentimento.
O Stanford Sentiment Treebank é um recurso amplamente utilizado para análise de sentimentos, apresentando amostras de texto que foram organizadas de acordo com a sua orientação emocional.
O Stanford Sentiment Treebank, com os seus rótulos de sentimento para mais de duzentas mil frases e cerca de doze mil sentenças, promoveu o melhor desempenho na classificação de sentimentos.
Os Dados de Avaliação da Amazon são uma fonte amplamente utilizada, fornecendo classificação de sentimentos para mais de 233 milhões de avaliações de produtos da Amazon.
Os analistas podem usar este recurso para obter informações sobre o sentimento do cliente em relação aos produtos que estão a considerar comprar, usando dados de 1996 a 2018.
Esta compilação de avaliações engloba informações de mais de 5.000 restaurantes, contendo mais de 50.000 classificações. Abrange uma vasta gama de valores de classificação e tipos de cozinha.
As classificações e avaliações deste conjunto de dados podem dar-nos uma compreensão de como as pessoas percebem os restaurantes.
O conjunto de dados Sentiment140 é um popular conjunto de dados para análise de sentimentos. É composto por 1,6 milhões de tweets que foram recolhidos usando a API do Twitter.
Muitos pesquisadores estudaram este conjunto de dados extensivamente, pois ele fornece análise de sentimentos com base em palavras que são usadas para sugerir um sentimento positivo ou negativo. É em grande parte composto por tweets escritos em inglês.
O Sentiment140 tem sido visto como um recurso valioso para interpretar as opiniões dos consumidores, uma vez que pode detetar a quantidade de aprovação ou desaprovação que as pessoas têm por diferentes negócios. Além disso, é possível criar pontuações de sentimento com base em assuntos específicos, como "filmes" ou "fast food". Por outro lado, o Sentiment140 tem as suas restrições, pois não é capaz de compreender o sarcasmo ou a ironia, o que pode levar a decisões erradas sobre o que os clientes realmente sentem.
Conjuntos de dados adicionais
Quando se trata de análise de sentimentos, dois ótimos recursos a considerar são o
Multi-Domain Sentiment Dataset e o
SNAP Dataset, que oferecem ampla informação.
Fontes adicionais de avaliações de produtos
É comum os compradores consultarem a Amazon para obter avaliações de produtos, mas que outras fontes estão disponíveis? Esta é provavelmente uma pergunta que tanto os profissionais de produtos como os clientes online já se fizeram. Neste artigo, vamos examinar algumas das principais fontes de avaliações de produtos.
Sites para Avaliação de Produtos/Serviços
Os sites de avaliação fornecem aos clientes uma plataforma para expressar suas opiniões e experiências com determinados produtos/serviços. Esses sites permitem que as pessoas obtenham insights das perspectivas de outras pessoas e as ajudam a tomar decisões informadas ao considerar uma compra.
Ao procurar um site de avaliação que forneça feedback imparcial, existem muitas opções. Um desses sites é o Reviews.com, que oferece avaliações que cobrem uma ampla gama de tópicos, desde seguros residenciais e de automóveis até segurança residencial e banda larga.
Avaliações independentes encontradas em sites como
ConsumerReports.org e
TheWirecutter.com geralmente solicitam respostas de seus leitores sobre sua experiência com o produto. Eles pedem que uma série de perguntas seja respondida.
As avaliações podem ser encontradas em uma variedade de sites, como CNET, PC Mag e PC World. Essas fontes fornecem avaliações abrangentes dos itens que analisam.
Quora - Uma plataforma de perguntas e respostas
O Quora é uma plataforma online onde as pessoas podem fazer perguntas e depois compartilhar seus insights e conhecimentos sobre o assunto em resposta.
Este local é perfeito para quem busca aconselhamento sobre compras, gerando avaliações mais detalhadas, já que as pessoas são motivadas a compartilhar seus conhecimentos em vez de simplesmente dar um sim ou não a uma pergunta.
Utilizando plataformas digitais
As redes sociais se tornaram comuns na sociedade atual, fornecendo aos indivíduos uma maneira de interagir e se comunicar uns com os outros. Aproveitar as plataformas digitais tornou-se parte integrante da vida de muitas pessoas.
O Reddit e outros fóruns de discussão são conhecidos por pessoas que trocam ideias sobre produtos que compraram e usaram. Esse tipo de plataforma é comumente usado para expressar opiniões sobre itens, mas também é possível enviar avaliações, já que o foco principal desses fóruns geralmente é mais sobre conversas do que sobre o fornecimento de relatórios factuais.
As avaliações de produtos podem ser encontradas em redes sociais como o Twitter e o Facebook.
A popular plataforma de compartilhamento de vídeos, YouTube
Usar o YouTube para avaliações pode não ser a primeira coisa que vem à mente das pessoas, no entanto, ele tem certas vantagens que outras fontes de informação podem não oferecer.
Por exemplo, eles fornecem vídeos tutoriais que podem ser úteis ao comparar produtos. Além disso, eles têm clipes de unboxing de pessoas avaliando e abrindo uma nova compra; esses vídeos podem ser divertidos e demonstrar o item em detalhes para que se possa ter uma ideia de como é realmente possuí-lo.
Utilizando o feedback do consumidor para estimular o avanço do produto
As avaliações de produtos são essenciais para o processo de desenvolvimento. Obter insights sobre os desejos e preferências do cliente é fundamental para criar um produto de sucesso. As avaliações são uma maneira ideal de adquirir feedback sobre quais recursos são bem-sucedidos e quais não são.
No mercado atual, ter um bom produto não é suficiente. Os consumidores são muito bem informados e podem identificar um produto de qualidade inferior. Portanto, é fundamental usar o feedback do consumidor para impulsionar o progresso.
O principal benefício das avaliações de produtos é destacar quaisquer falhas em um produto. Sem a opinião do cliente, seria difícil detectar problemas como os botões de uma nova linha de roupas de trabalho serem muito pequenos ou um creme não ser tão à prova d'água quanto anunciado.
Obter o feedback do cliente pode ser imensamente benéfico quando se trata de entender o que eles apreciam em um produto e o que gostariam de ver mais. Essas informações podem fornecer insights valiosos, como o fato de os clientes gostarem de ter mais opções de cores ou acharem o mecanismo de abertura de seu novo telefone particularmente conveniente. Com esse tipo de feedback, as empresas podem fazer alterações e adicionar recursos sem ter que adivinhar o que os clientes estão procurando.
As vantagens das avaliações de produtos não terminam com o aumento da lealdade dos clientes e as recomendações sendo repassadas. Dedicar um tempo para avaliar os produtos pode resultar em um nível mais alto de satisfação do cliente e um aumento nas vendas no futuro.
As avaliações de produtos são uma força poderosa para estimular a invenção. Qualquer empresa com um produto de sucesso precisa de apenas uma coisa: clientes dispostos a serem transparentes em seus comentários sobre o produto ou serviço - positivos ou negativos. As avaliações de produtos têm uma infinidade de aplicações - como destacar falhas em um produto - mas a mais significativa é enfatizar o que os clientes gostam e gostariam de ter mais.
Estratégias para aumentar o número de avaliações de produtos da Amazon
Existe uma forte conexão entre a quantidade de vendas de produtos na Amazon e o número de avaliações. Isso indica que as avaliações desempenham um papel essencial no sistema da Amazon. Ao analisar as avaliações, as pessoas conseguem ter mais segurança em suas decisões de compra, pois ficam cientes do que outras pessoas vivenciaram com o item.
É possível solicitar feedback dos clientes simplesmente enviando uma mensagem perguntando se eles estariam dispostos a compartilhar sua experiência com o seu produto. Esta é uma maneira eficaz de obter avaliações.
Para motivar os clientes a avaliar seu novo produto, você pode oferecer algo como um desconto.
Uma estratégia para obter avaliações é criar um formulário de feedback em seu site que os clientes possam preencher após comprarem um produto seu. Isso deve ser simples para eles usarem, para que possam enviar sua avaliação, e ela será publicada na Amazon assim que for verificada como a opinião de um cliente genuíno.
Com o objetivo de obter avaliações, pode-se distribuir produtos gratuitamente em troca delas. Isso geralmente é feito ao mesmo tempo em que se lança um formulário de avaliação em um site. No entanto, é crucial não depender muito desse método, pois ele pode resultar em mais avaliações fraudulentas do que o previsto.
A seguir, apresentamos quatro regras simples a serem seguidas ao solicitar uma avaliação de produto:
1. Peça opiniões sobre o item específico
Em vez de buscar uma avaliação geral de sua organização ou empresa, concentre-se no produto ou serviço exato que você deseja anunciar e certifique-se de ser explícito sobre o que está solicitando ao consumidor.
2. Ofereça algo em troca
Faça um acordo com os clientes em que eles recebem algo gratuito ou com desconto em troca do tempo investido em sua empresa. Explique a eles o que receberão como recompensa por sua ajuda. Essa tática específica é mais pessoal e pode aumentar as chances de obter avaliações positivas.
3. Demonstre cortesia e simpatia
Se as pessoas sentirem que estão sendo abordadas em um nível pessoal, é mais provável que respondam favoravelmente. É importante manter os e-mails amigáveis e usar a palavra "nós" ao mencionar sua empresa ou produtos.
4. Seja breve
Ao redigir um e-mail eficaz de solicitação de avaliação na Amazon, a brevidade é fundamental. As pessoas tendem a ignorar e-mails mais longos, pois não necessariamente os consideram importantes vindo de alguém que não conhecem.
Este modelo pode ser uma ótima fonte de inspiração: é fácil de entender e usar.
Assunto: Dê-nos sua opinião e ganhe um desconto!
Olá _____,
Esperamos que você esteja satisfeito(a) com seu/sua _____. Gostaríamos de saber o que você acha dele(a). Você poderia dedicar um momento para deixar uma breve avaliação deste produto na Amazon?
Também gostaríamos de oferecer um desconto em sua próxima compra para que você possa obter mais _____!
Obrigado(a),
Sua equipe em _____
Considerações Finais
Em conclusão, é evidente que...
A classificação por estrelas do seu produto na Amazon tem um peso muito grande quando se trata de sua posição nos resultados de pesquisa. As avaliações dos clientes têm uma influência considerável em seu negócio a esse respeito.
Pode-se observar que uma avaliação favorável de um produto pode melhorar a taxa de conversão. Por outro lado, aqueles que se deparam com avaliações desfavoráveis são mais propensos a ter receio de comprá-los.
Empresas que têm um produto a oferecer muitas vezes lutam para realizar vendas na Amazon, devido à falta de compreensão sobre a análise das avaliações de produtos.
Para que um produto prospere, é essencial realizar uma análise das avaliações de produtos da Amazon para garantir que exista um mercado para o item e suas características, bem como para descobrir táticas de merchandising.
Em vez de copiar as mesmas palavras, é essencial alterar a estrutura de um texto para evitar o plágio. Isso significa mudar a ordem das frases e orações, bem como empregar uma linguagem e vocabulário diferentes, tudo isso mantendo o mesmo significado geral.
