外贸人，这个问题值得你认真思考
评论分析的思路和操作重新完整地梳理了一下,具体分为以下几个方面:
一、好评差评统计分析
->包含评论rating比,由这个指标判断竞品的评论策略
二、5个星级统计分析
->找到评分低的变体来拆分,使listing评分提升
三、单个竞品评论分析
->[一键分析]国家,评论类型,每年每月好评率变化趋势,评论内容词频分析等等
->抓取不在售的变体ASIN及评论情况
四、批量下载多个竞品的评论下来分析
->分析所有同款竞品的评论内容,了解客户在意的产品特性,以及差评点
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举例说明:
一、好评差评统计分析,如图:
数据解读:
1)从价格可以分析是否有引流款利润款
2)通过rating数判断哪个变体卖得最好
3)好评率最低的变体可以拆出来,增加listing的评分
4)评论rating比如果过高(比如>30%),则有可能是主动测评的,也有可能被对手恶意扔差评
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二、5个星级统计分析,如图:
数据解读:
可以将1,2星比较多的变体拆分掉,提升listing的评分
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三、单个竞品评论分析
1.【国家】
可以看出,美国销量最多,其次加拿大,英国,德国,日本,日本好评率最低,但销量也最少
2.【评论类型】
这个产品一共140个评论,VINE VOICE有18个,比例比较高,可以推测一开始是用VINE VOICE获取评论的
3.【每年每月好评率趋势】
可以看出,这个产品在2021年4月份前,好评率基本上都在70%以上的,但2021年4月份之后到10月份,一直都是5,60%,推测是因为这段时间不敢刷单
4.【每年每月评论rating比趋势】
可以看出,这个产品一开始的评论rating比比较高,是因为做了VINE VOICE,后面慢慢地就降下来了
5.【变体颜色尺码属性统计分析】
可以看出,Color那里,黑色卖得最好
6.【缺货变体分析】
先把缺货变体下载下来,然后用数据透视表把变体名称1筛选为(空白),如图:
可以把好评率比较低的变体拆分(因为本身就没库存了),使得listing评分提升
同时可以用ASIN识图功能,即可把这些缺货的ASIN的图片显示出来,如图:
7.【评论内容词频分析】
所有评论的单字词根分析,了解客户关注的点:重点看形容词,名词,动词,如图:
看标箭头的词根,可以知道客户在意最多的是fit(是否合身),leggings,pants(使用场景),size(大小,也是关于是否合身),high,waist(款式),comfortable(舒适),等等
所有差评的2字词根分析,分析主要差评点,如图:
看由此可以看出一些高频描述的差评点,比如too small,too long之类,等等
8.【评论内容翻译】
如果需要翻译评论,可以选择评论内容,然后点[快捷按钮]->[打开谷歌浏览器翻译],即可翻译成中文,再粘贴回来即可,如图:
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四、批量分析多个竞品评论
当单个产品评论比较少时,我们可以批量下载多个同款ASIN的所有评论,然后类似于单个竞品的评论这样进行分析国家维度,变体属性,评论内容等等
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