O valor da análise de avaliações e feedback da Amazon
Otimizar a qualidade do produto
A partir da análise de avaliações e feedback da Amazon, podemos extrair facilmente os motivos pelos quais os consumidores estão insatisfeitos com o nosso produto, como problemas, reclamações e até mesmo os motivos de devoluções e trocas. Esses fatores são coletivamente chamados de padrões de qualidade do produto. Os padrões de qualidade obtidos a partir da análise de avaliações e feedback da Amazon são comunicados ao departamento de produto e ao departamento de qualidade como parte da tarefa de otimização da iteração do produto. Esse processo de ciclo fechado é chamado de processo VOC-CTQ, da análise de avaliações e feedback da Amazon para a solução de problemas de qualidade.
Melhorar a experiência da marca
Na análise de avaliações e feedback da Amazon, não devemos olhar apenas para as avaliações negativas dos produtos, mas também para as avaliações positivas dos consumidores sobre nossas marcas, mercados, marketing e serviços. Por exemplo, as avaliações dos clientes sobre nossa campanha promocional e a regra de desconto, e seu elogio público ao nosso atendimento ao cliente. As informações obtidas a partir da análise de avaliações e feedback da Amazon, por um lado, podem nos ajudar a melhorar continuamente nossa capacidade operacional; por outro, podem ampliar o boca a boca positivo dos consumidores e convertê-lo em marca.
Expandir a vantagem competitiva
Em termos de competitividade do produto ou proposta de venda (MUS), devemos obter mais vantagens ou funções exclusivas. Por meio da análise de avaliações e feedback da Amazon, podemos interpretar claramente a motivação de compra dos consumidores e os elogios à experiência. Por exemplo, "a capacidade de armazenamento de energia deste produto é a melhor entre todos os produtos que usei, e a qualidade é muito boa, sem aquecimento". A partir desta avaliação, podemos ver que o cliente se importa com a capacidade de armazenamento de energia e a segurança dos produtos. Algumas informações obtidas a partir da análise de avaliações e feedback da Amazon são pontos que precisamos ampliar infinitamente na criação de propostas de venda do produto.
Melhorar a conversão de vendas
A análise de avaliações e feedback da Amazon tem dois níveis de efeito na transformação das vendas. Um é mencionado acima: obter a vantagem competitiva dos produtos por meio da análise de avaliações e feedback da Amazon e, em seguida, ampliá-la indefinidamente. O segundo é encontrar palavras-chave que estejam em conformidade com o contexto e a percepção do consumidor. Para produtos científicos e tecnológicos, muitas vezes descrevemos nossos produtos em termos profissionais. No entanto, pela análise das avaliações da Amazon, podemos ver que os consumidores não estão familiarizados com termos profissionais. Por exemplo, quando mencionamos turbo, os consumidores sempre dizem Power. Usamos palavras fáceis de pesquisar, ler e entender para descrever os produtos, de modo a melhorar a taxa de conversão de vendas.
Minerando oportunidades para novos produtos
A mineração de produtos explosivos é um papel fundamental na análise de avaliações e feedback da Amazon. Normalmente, julgamos as oportunidades pelas vendas, ou seja, pela oferta do mercado. O que a análise de avaliações e feedback da Amazon pode nos dizer é o cenário de demanda do consumidor e o cenário de uso, ou seja, a situação da demanda do mercado. Somente quando o volume de mercado e a taxa de crescimento forem grandes o suficiente e atenderem às necessidades dos consumidores ao mesmo tempo, somente quando eles puderem pagar por isso, é que poderão realmente compreender a relação oferta-demanda do mercado e criar dinheiro quente com altas vendas.
Dimensões e métodos da análise básica de avaliações e feedback da Amazon
Monitorar concorrentes por meio de dimensões básicas
As informações básicas e os parâmetros do produto na análise do produto incluem: nome do produto, preço do produto, imagem do listing, tamanho e peso, garantia do produto, data de lançamento, acessórios da embalagem, parâmetros de nível de ponto de venda/função do produto, tecnologia do produto, ponto de venda exclusivo/design do produto.
A análise de avaliações e feedback da Amazon e a distribuição de classificação por estrelas incluem: número total de avaliações, número total de avaliações de compra, número total de classificações, classificação por estrelas do produto, proporção da distribuição da classificação por estrelas, número e proporção de PR, número e proporção de NR.
Por meio do monitoramento das informações básicas acima do produto e das informações de avaliações do produto, podemos ver as mudanças de qualidade dos concorrentes. Por meio do monitoramento das avaliações e do nível de estrelas na análise de avaliações e feedback da Amazon, podemos ver indiretamente as mudanças no volume de vendas e na reputação do produto.
Explore os problemas do produto por meio de avaliações positivas e negativas
A análise estatística de NR/PR de destaque inclui: TOP 5 avaliações positivas e Top 5 avaliações negativas por produto. Esses pontos-chave podem nos permitir identificar rapidamente mudanças nos produtos por meio da análise de avaliações e feedback da Amazon. Vale ressaltar que avaliações positivas e negativas não se referem a avaliações de 1 estrela ou 5 estrelas; em vez disso, elas decompõem todas as descrições dos consumidores e extraem delas as reclamações e os elogios por meio da análise de avaliações e feedback da Amazon. O método específico de execução é o seguinte:
O primeiro passo é selecionar 10 a 20 concorrentes, como os 20 primeiros do BSR;
O segundo passo é navegar por todas as avaliações dos últimos dois anos e agrupar os conteúdos com marcação semelhante;
O terceiro passo é contar os dez principais NR e PR com a maior probabilidade de extração;
O quarto passo é comparar os NR/PR de alta frequência com seus próprios produtos e produzir relatórios de conclusões.
Ao identificar os problemas de qualidade na análise de avaliações e feedback da Amazon, continuaremos aprimorando nossos produtos e melhorando sua qualidade.
Dimensões e métodos da análise avançada de avaliações e feedback da Amazon
Use tags básicas para determinar cenários de consumo
Tags básicos intersetoriais, geralmente tags demográficas e tags de qualidade de e-commerce. Na análise de avaliações e feedback da Amazon, podemos usar essas tags para esclarecer perfis de usuários e o boca a boca básico das categorias.
Por exemplo, na análise de avaliações e feedback da Amazon, podemos ver quem compra para quem, para apartamentos ou vilas, comercial ou público, sazonal ou feriado. A acumulação de pedidos dessas informações pode nos ajudar a identificar continuamente os grupos de usuários-alvo. Por exemplo, "Comprei o mais recente varredor inteligente como presente de Natal para minha esposa, isso a ajudará a limpar nossas áreas públicas no primeiro e segundo andares". Esposa, presente de Natal, dois andares, área pública é o perfil de usuário que obtivemos por meio da análise de avaliações e feedback da Amazon.
Tags de qualidade de e-commerce, ou específicas do nível do produto, podem ser divididas em design, função, embalagem, qualidade, promoção, tecnologia, serviço, mercado e marca. Essas nove tags de primeiro nível também constituem os nove fatores básicos para categorias ou marcas na análise de avaliações e feedback da Amazon. Para cada fator, atribua uma nota de 1 a 5 a partir da dimensão da avaliação do consumidor, também classifica todos os produtos pela primeira vez da perspectiva dos clientes.
Minerando demanda explosiva por meio de tags específicas enxutas
Se você precisa encontrar novos produtos e criar produtos best-seller, as tags básicas estão longe de ser suficientes. Precisamos criar tags exclusivas de experiência do usuário para uma categoria ou até mesmo para um único produto.
A biblioteca de tags de experiência do usuário é uma biblioteca de tags projetada para produtos da perspectiva do usuário. Ela contém os dados básicos do usuário, processo de uso, processo de compra, experiência e cenário.
Diferente da biblioteca de tags de comportamento do usuário e da biblioteca de tags de atributos do produto, a biblioteca de tags de experiência do usuário é um sistema de tags que combina atributos do usuário, ações do usuário, atributos do produto e emoções do consumidor.
Criado por quem
Em geral, o gerente de produto da empresa é responsável pelo design da biblioteca de tags de experiência do usuário para a análise de avaliações e feedback da Amazon de sua própria categoria.
O gerente de produto projeta o quadro de tags da experiência do usuário e é responsável pelo design de tags dos atributos do produto nesse quadro. Em seguida, cincos organizações, incluindo qualidade, mercado, marca, vendas/operações e serviço, são convidadas a expandir as tags. Por fim, a biblioteca de tags da experiência do usuário para análise de avaliações e feedback da Amazon é formada.
O gerente de produto formulará padrões de tags, requisitos de qualidade, requisitos de segurança, mecanismos de manutenção e gerenciará as iterações da biblioteca de tags.
Como Criar
Etapa 1: Determinar a direção básica:
Primeiro identifique os objetos, identifique as pessoas (consumidores), as coisas (produtos) e as relações (uso, compra, experiência e emoção). Por exemplo: Minha esposa acha que a aparência desse produto é muito bonita. Nessa frase, podemos obter pessoas (esposa, mulher), coisas (aparência, design de ID), relações (avançar, design)
Etapa 2: estabelecer a ideia de design da análise de avaliações e feedback da Amazon:
A ideia de design das tags, ou lógica de design, refere-se às cincos formas de palavras-chave centrais, divergência, aprofundamento, dinâmica e abstração para expandir as tags de primeiro e segundo nível.
Palavras-chave centrais: se as palavras-chave centrais são preferências de marca, então as tags subordinadas são estabelecidas em torno de frases da marca, como país da marca, nível da marca e nível da marca.
Relacionadas: por exemplo, em torno de parâmetros fisiológicos, distribuímos todas as tags relacionadas, como altura, peso, tipo sanguíneo e cor do cabelo.
Aprofundamento: A estrutura pai-filho. Aprofunde todas as tags de atributo. Por exemplo, se Bluetooth for o pai, aprofundar até a versão do Bluetooth, tecnologia de link, etc.
Dinâmica: tags que registram o processo de desenvolvimento e o processo de comportamento, como navegação, clique, deslizamento e saída.
Abstrato: processamento abstrato unificado para as mesmas coisas, como música, filmes, comida, turismo
Etapa 3: desenvolver a classificação de tags da análise de avaliações e feedback da Amazon (tags de nível 1 e nível 2)
Cerca da fonte de dados, podemos desenhar uma árvore de tags primárias e secundárias a partir de sete dimensões: atributos do usuário, atributos da plataforma, atributos do produto, atributos do ambiente, atributos de uso, atributos da experiência e atributos emocionais.
Etapa 4: compilar as tags subjacentes para a análise de avaliações e feedback da Amazon
Quando os níveis primário e secundário estão claros, começamos a adicionar, excluir, modificar e consultar continuamente as tags subjacentes. Entre elas, a frequência de atualização das tags de atributos do produto é a mais alta, e nos tornamos a atualização padronizada, o que exige que o gerente de produto obtenha continuamente insights sobre novos produtos e subcategorias no mercado e otimize a atualização.
Como analisar
Após a marcação, você precisa usar ferramentas para marcar e analisar o conteúdo. A partir do conteúdo após a marcação, usamos ferramentas para realizar uma análise abrangente de avaliações e feedback da Amazon.
- Usuários
Com base nos dados do cenário de uso do produto e no mapa de calor das tags de cenário de uso, analisa-se a distribuição dos cenários de uso do produto sob diferentes marcas e diferentes grupos.
Veja a distribuição emocional dos usuários e identifique o grau de satisfação das funções do produto analisando os dados de cenário da manipulação do produto.
Observe os pontos problemáticos, os pontos de encantamento e os pontos de demanda dos consumidores por meio dos dados da expectativa de preferência do usuário.
Determine os requisitos e padrões de qualidade do produto por meio da tolerância aos problemas de qualidade funcional percebidos pelo usuário
- Observar o produto: principalmente a partir da qualidade geral do produto, da experiência no cenário e do módulo de funções para identificar o problema
- Observar os pontos de venda: uma análise comparativa entre os pontos de venda do produto e o sentimento do usuário
- Observar produtos concorrentes: comparar todo o conteúdo acima com as vantagens e desvantagens dos concorrentes
Use tecnologia de IA para monitorar e analisar avaliações da Amazon
Processamento automatizado de grandes volumes de dados para superar o custo de mão de obra
A Amazon tem quase 40.000 departamentos multipanorama, e a classificação BSR de todos os mercados da Amazon acumulou mais de 100 milhões. No entanto, um analista profissional de avaliações da Amazon consegue ler manualmente apenas 300 avaliações por dia e concluir a marcação e a análise. Se você quiser concluir a tarefa de análise de avaliações e feedback da Amazon de toda a categoria, muitas vezes precisa de uma equipe completa trabalhando por mais de um mês. A capacidade de inteligência de dados, desde a captura de dados, o parsing multilíngue e multiformato, o significado das palavras e a agregação semântica, e a agregação de tags primárias, normalmente leva apenas alguns minutos. Por outro lado, para a análise de avaliações e feedback da Amazon, não podemos selecionar aleatoriamente centenas de avaliações para tirar conclusões. Apenas dados de mercado mais abrangentes podem ter validade de dados.
Posicionamento preciso de avaliações multilíngues para identificar o sentimento do cliente
Mesmo manualmente, é impossível identificar com precisão todas as línguas, formatos e semânticas. Talvez o produto seja durável e confiável, e existam milhares de expressões. A inteligência da análise de avaliações e feedback da Amazon baseada em IA não se reflete apenas na capacidade de identificar vários idiomas, reunir dicionários globais e tópicos quentes, mas também na capacidade de identificar realmente as intenções dos consumidores. A análise de avaliações e feedback da Amazon baseada em IA pode identificar com precisão as reclamações, elogios e expectativas dos consumidores sem recrutar colegas nativos de vários países.
Tags setoriais de nível profundo para explorar cenários futuros de produtos
Até mesmo os especialistas do setor não conseguem percorrer todas as tags. Muitos microcenários e novos cenários ainda podem estar sendo formados na demanda do consumidor. A análise de avaliações e feedback da Amazon baseada em IA tem certa previsibilidade e pode fornecer novos cenários de consumo para inovações futuras. Por meio de aprendizado de máquina contínuo, capturando as últimas buscas em tendência, a análise inteligente da Amazon com IA pode capturar e agregar automaticamente novas palavras-chave de tags e abrir uma nova direção para as categorias.
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