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如何利用CEM從海量電商評論中挖掘消費者典型意見?| 附案例

數闊云聽CEM
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2022-09-06 12:20
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如何利用CEM從海量電商評論中挖掘消費者典型意見?| 附案例

在激烈的市場競逐中,品牌如何挖掘和滿足消費者的更多關注點和需求,是實現品牌長期價值的基礎。

對擁有線上渠道的品牌而言,在日積月累中不斷沉淀的電商評論是一座寶貴的金庫。

但是,很多品牌尚不了解電商評論的價值,更不清楚如何發揮其真正價值。

「電商評論價值挖掘」正是解決這一問題的重要方法。

何為電商評論價值挖掘?

眾所周知,在互聯網時代,任何一條電商評論都可能造成蝴蝶效應

一條好評平均可帶來20個新增購買,而一條差評則有可能勸退無數潛在客戶。

對消費者而言,快速瀏覽眾多買家評論,是最直觀的了解商品、輔助決策的方式之一。

很多消費者甚至會先從中差評快速判斷商品的缺點,以決定是否購買。

對品牌而言,對消費者的評論進行語義分析、典型意見搜集等,挖掘出暗藏其中的價值,從而改善產品和服務,提升客戶滿意度,提高復購率和口碑,是一項長期工作。

電商評論價值挖掘的作用和場景是極為豐富的:

  • 1.確認消費者關注點與產品賣點是否一致;
    2.洞察消費者對價格、促銷、直播、代言人等關鍵信息的敏感度;
    3.差評預警,發現產品在質量、客服、物流等方面的問題,及時反應;
    4.找到品牌宣傳與用戶預期及實際場景之間的差距;
    5.挖掘消費者偏好的差異性,進行消費者分層研究;
    6.還原客戶故事,分析其購買場景、決策因素、使用方式等
    7.通過本品競品的電商評價,進行市場空間對比,取長補短、制定更適合的市場策略
    ……
如何完成一份優秀的電商評論價值挖掘?

本文將從電商評論采集、電商評論分析和電商評論價值應用三個版塊為你拆解。

目前常見的電商平臺有淘寶、天貓、拼多多、京東、蘇寧易購等,同時,有電商屬性的抖音、快手等社媒平臺也可歸屬其中。

每天,數以萬計的評論在這些平臺實時產生,影響著眾多潛在消費者。

如何利用CEM從海量電商評論中挖掘消費者典型意見?| 附案例

(某手機品牌從電商平臺采集的評論數據量,區間:近30天;圖源:云聽CEM)

全渠道的電商評論采集,是品牌進行價值挖掘的第一步。

通過專業的采集工具或平臺,品牌可以輕松實現海量評論數據的采集。

例如市場上常見的數據采集工具——八爪魚采集器,就能夠提供涵蓋模板采集、智能采集、云采集等多種采集方式,幫助品牌提升采集效率,提高數據時效性。

海量的電商評論數據具有數據量大、分布密度高、重復/無效率高等多重特點。

與價格、銷量等數值型、結構化的數據相比,這類電商平臺的用戶評論大多是文本型的(少部分為音頻、圖片、視頻)非結構化數據。

非結構化數據語義復雜,難以快速進行篩選、分類和分析。

品牌一般需要根據具體的業務需求,針對產品、服務等指標,搭建細粒度指標模型,定性定量地解析每個具體指標下的評論反饋。

①客戶體驗指標模型搭建

以護膚產品為例。

根據其產品屬性,我們可初步提煉產品、功效、潔面、包裝設計等12個一級指標,和外觀設計、成分安全性、稀薄度、香型等100個二級指標列表,基本覆蓋產品特性與品牌調研需求。

如何利用CEM從海量電商評論中挖掘消費者典型意見?| 附案例

(通用型護膚指標示例;圖源:云聽CEM)

在通用型的指標模型之上,還可以結合不同產品的特性去增加定制化指標,達到更好的分析效果。

②NLP語義分析

基于指標模型,接下來我們可以通過深度學習的自然語言處理技術(NLP),對消費者反饋的電商評論中所提及的指標,進行關鍵詞抽取、典型意見挖掘和情感傾向(正面、負面、中性)等定向分析,從而快速得出適用于指導產品、服務提升的意見。

如何利用CEM從海量電商評論中挖掘消費者典型意見?| 附案例

(某品牌定妝粉的指標分析;圖源:云聽CEM)

以某品牌定妝粉的一條真實用戶評論為例,上圖可以看到,這條評論提到了色號、產品款式、妝效等指標。

利用細顆粒度NLP分析我們可以發現,用戶對色號和“顯白效果”妝效的反饋是正面的,對“控油”這個功效的反饋是負面的——結合這類指標的聲量對比,品牌能夠快速發現產品需要改善的機會點。

綜上所述,通過對電商評價數據的一系列清洗、挖掘和分析,我們可以獲得消費者正面和負面的典型意見,以及相應的數據量,從而輔助品牌在產品和服務的改善或迭代上的關鍵決策。

通過對客戶反饋的采集和分析,品牌可以更高效地發現產品或服務的問題和機會點,及時響應,從而提高客戶滿意度和品牌口碑。

以下為某知名洗地機品牌的電商評論價值應用案例。

如何利用CEM從海量電商評論中挖掘消費者典型意見?| 附案例

(客戶反饋典型意見和聲量圖;圖源:云聽CEM)

在某品牌洗地機的電商評論中,我們發現,客戶針對用洗地機處理寵物毛發的聲量較高,僅次于“灰塵”相關的評論,且為正面的典型意見。

品牌方發現這一重要信息后,迅速反應,在洗地機的營銷策略上,增加了針對寵物毛發的高效清理,獲得了飼養寵物的用戶的青睞和很好的市場反饋。

如何利用CEM從海量電商評論中挖掘消費者典型意見?| 附案例

(某品牌精準營銷的營銷宣傳圖)

值得注意的是,對公開的電商評論的價值挖掘,除用于本品分析外,還可用于本品競品分析,幫助品牌發現本品和競品在不同方面的差異,從而取長補短,制定更適合本品的產品及市場策略,發揮差異化優勢。

目前,云聽CEM已累積分析模型覆蓋品類300+、客戶體驗分析指標30000+,正在服務各行各業的頭部企業,幫助更多品牌實現消費者深度洞察,打造更佳的品牌口碑。

如何利用CEM從海量電商評論中挖掘消費者典型意見?| 附案例
本文作者:云聽CEM@阿雅
本文編輯:云聽CEM@萱子

 

[免責聲明]

原文標題: 如何利用CEM從海量電商評論中挖掘消費者典型意見?| 附案例

本文由作者原創發布于36氪企服點評;未經許可,禁止轉載。

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