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数据分析干货 | 如何量化10W条电商评论相关的产品指标?

作者:keven 发布时间:2021/10/27 15:16:13 520 人已阅读

摘要:客户之声-产品指标文本分析方法+实例

在客户之声系统的搭建中,有一个非常重要的数据来源,就是电商平台用户评论。电商评论由已购买、已使用的客户发出,具有数据量大、分布密度高、观点明确等多重特点,是非常重要的客户体验文本。 

 

在采集方面,八爪鱼有丰富的采集经验,我们可以帮助品牌采集全网电商平台(淘宝、天猫、京东、苏宁、唯品会、品牌官方商城等)的商品评论。字段包括主评、追评、回复、时间、评论人等。支持亿级评论抓取、实时采集新增评论、沉淀历史评论、通过增加SKU灵活拓展数据源

 

 
在分析方面,与价格、销量等数值型的、结构化的数据不同,这些电商平台用户评论大多是文本型的(很少一部分是音频、图片、视频)、非结构化的数据。文本型数据具有多维、语义复杂的特点,很难直接进行分类和分析。我们需要根据具体的业务需求,针对产品、服务等搭建细粒度指标体系,定性定量的分析每个具体指标下的评论反馈。 

 

关于如何搭建产品指标体系,我们一般有两种方法,一种是基于业务经验,由品牌提供指标;另一种是对全量文本进行无监督聚类,提取高频词作为指标。两种方法可以结合起来,最终确定的指标体系合理即可。同时我们可以从是否覆盖全客户旅程的重要触点、是否与行业/部门的业务高度契合等角度评估是否合理。 在指标搭建后,我们需要对评价的指标内容进行分析,这里贡献一些分析角度:

 

1. 本品分析


1. 按评论声量排名:用户评论最赞点/最槽点在哪里?


2. 按评论比例排名:用户评论好评率最高的是什么?负评率最高的是什么?


3. 评价高频词分类洞察:可以从产品力、服务力、 品牌力、营销力等方面分别分析。

4. 用户评论的真实声音:典型意见挖掘,包括用户评论焦点、出现周期、用户近期关注热点、新词发现,及时把握市场近期风向和消费者需求。

 

5. 业内品牌重点行为关注:

「直播带货」电商评价长尾效应比较不同主播之间的正面和负面评价点,分析主播的影响力和带货能力;

「明星代言」影响力评估 :分析明星正面和负面评价点,评估明星代言与品牌契合度及明星影响力。

 

6. 业务场景示例:相关指标⾃主分析,包括有效评论、好评率、指标提及率、差评率、同比、环比,指标好评率排名、指标负面声量排名、多维度关联分析(店铺、型号、系列、产品名称)等。 

 

7. 好评及差评变化趋势:根据时间线分析用户好评率及差评率变化,分析使用周期中客户体验的变化,以及不同运营或促销策略对于用户体验的影响效果。

 

8. 波士顿矩阵指标分析波士顿矩阵是由美国大型商业咨询公司——波士顿咨询集团(Boston Consulting Group)首创的一种规划企业产品组合的方法。


 

根据指标声量和指标满意度,我们可以将产品指标分为强势区、维持区、改善区和次改善区;强势区指标声量高且指标满意度高于80%,是产品的优势点;维持区指标相对不高,消费者关注度偏低,但满意度高于80%,改善区表示指标声量高于中位数,且满意度指标低于80%,企业需要重点关注并改进,次改善区满意度指标低于80%,声量相对偏低,但同样不容忽视。

 

2. 不同电商平台的用户评价分析


1. 各平台评论声量分布(总评价数)

 

2. 各平台好评率对比

 

3. 各平台消费者最爱在评论中提及偏好及以及指标差评率变化趋势

 

4. 各平台消费者正面口碑评价指标对比(TOP5)

 

5. 各平台消费者负面口碑评价指标对比(TOP5) 很多品牌会选择在多个电商平台布局,包括但不限于淘宝、天猫、京东、苏宁、拼多多、抖音小店等平台,由于各平台的人群偏向和运营策略各有不同,消费者评价也会出现差异。

 

3. 本品VS竞品分析


1、 产品品类平均正负面评价率

 

2、 本品及竞品的整体正负面声量对比分析



3、 本品及竞品的分级指标对比分析:有效评论、指标提及率、好评率、差评率、同比、环比 

 

通过本品和竞品的分析对比,可以及时了解到双方的差异点,找到本品的优势,在后续的营销过程中放大宣传,增强用户记忆,了解竞品的长处,可以在后续产品更新迭代的过程中吸取对方的优点,及时改进。

 

分析实例


以我们曾经服务过的某手机品牌为例,在分析产品指标的过程中我们可以发现:

 



① 好评率:从单个指标好评率来看,好评率最高的指标为物流和产品,好评率超过95%,解锁和配件方面好评率最低,接近70%;

② 差评率:外观、操作系统、电池、价格、拍照负面意见最多;

③ 外观的负面评论主要集中在机身厚度和机身重量,分别占了外观负评数的42.46%和20.67%;正面评论则集中在整体外观颜值、握持感方面(几乎无差评);

④ 操作系统方面:主要问题仍在于系统流畅性,占54.9%。在外观难以立马改善的情况下,系统优化更新对于提升用户口碑非常重要。


当采取行动之后,还需跟踪问题的改善效果和收益,形成良好运转的闭环。并非通过一次行动就能达到很好的效果。在采取行动后,需要多次重复VoC洞察过程,监测跟踪各项体验的改善情况,根据效果不断调整策略再行动,直至交付很好的体验。



结语:

随着消费者话语权的提高,客户体验越来越被重视,更多的品牌开始投入精力采集分析电商评价数据,从中洞察消费者的喜好与诉求,进而指导品牌决策,在产品、市场、服务等方面为消费者带来更加愉悦的体验

 

八爪鱼具有行业领先的采集能力,在VoC领域已有多年实操经验,服务过3C、日化、家电、食品等多个行业的领导品牌,帮助他们洞察客户之声,不断提高客户体验。

 

 

如果您对VoC系统搭建有兴趣,可以扫码添加我们的顾问微信(或者直接搜索微信号:BANXIANCEM),预约演示。

 

 


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