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如何利用CEM从海量电商评论中挖掘消费者典型意见?| 附案例


如何利用CEM从海量电商评论中挖掘消费者典型意见?

在激烈的市场竞逐中,品牌如何挖掘和满足消费者的更多关注点和需求,是实现品牌长期价值的基础。

对拥有线上渠道的品牌而言,在日积月累中不断沉淀的电商评论是一座宝贵的金库。

但是,很多品牌尚不了解电商评论的价值,更不清楚如何发挥其真正价值。

「电商评论价值挖掘」正是解决这一问题的重要方法。

何为电商评论价值挖掘?

众所周知,在互联网时代,任何一条电商评论都可能造成蝴蝶效应

一条好评平均可带来20个新增购买,而一条差评则有可能劝退无数潜在客户。

对消费者而言,快速浏览众多买家评论,是最直观的了解商品、辅助决策的方式之一。

很多消费者甚至会先从中差评快速判断商品的缺点,以决定是否购买。

对品牌而言,对消费者的评论进行语义分析、典型意见搜集等,挖掘出暗藏其中的价值,从而改善产品和服务,提升客户满意度,提高复购率和口碑,是一项长期工作。

电商评论价值挖掘的作用和场景是极为丰富的:







1.确认消费者关注点与产品卖点是否一致;
2.洞察消费者对价格、促销、直播、代言人等关键信息的敏感度;
3.差评预警,发现产品在质量、客服、物流等方面的问题,及时反应;
4.找到品牌宣传与用户预期及实际场景之间的差距;
5.挖掘消费者偏好的差异性,进行消费者分层研究;
6.还原客户故事,分析其购买场景、决策因素、使用方式等
7.通过本品竞品的电商评价,进行市场空间对比,取长补短、制定更适合的市场策略
……


如何完成一份优秀的电商评论价值挖掘?

本文将从电商评论采集、电商评论分析和电商评论价值应用三个版块为你拆解。


1

电商评论采集


目前常见的电商平台有淘宝、天猫、拼多多、京东、苏宁易购等,同时,有电商属性的抖音、快手等社媒平台也可归属其中。

每天,数以万计的评论在这些平台实时产生,影响着众多潜在消费者。

如何利用CEM从海量电商评论中挖掘消费者典型意见?

(某手机品牌从电商平台采集的评论数据量,区间:近30天;图源:云听CEM)

全渠道的电商评论采集,是品牌进行价值挖掘的第一步。

通过专业的采集工具或平台,品牌可以轻松实现海量评论数据的采集。

例如市场上常见的数据采集工具——八爪鱼采集器,就能够提供涵盖模板采集、智能采集、云采集等多种采集方式,帮助品牌提升采集效率,提高数据时效性。


2

电商评论分析


海量的电商评论数据具有数据量大、分布密度高、重复/无效率高等多重特点。

与价格、销量等数值型、结构化的数据相比,这类电商平台的用户评论大多是文本型的(少部分为音频、图片、视频)非结构化数据。

非结构化数据语义复杂,难以快速进行筛选、分类和分析。

品牌一般需要根据具体的业务需求,针对产品、服务等指标,搭建细粒度指标模型,定性定量地解析每个具体指标下的评论反馈。


以护肤产品为例。

根据其产品属性,我们可初步提炼产品、功效、洁面、包装设计等12个一级指标,和外观设计、成分安全性、稀薄度、香型等
,基本覆盖产品特性与品牌调研需求。

如何利用CEM从海量电商评论中挖掘消费者典型意见?

(通用型护肤指标示例;图源:云听CEM)

在通用型的指标模型之上,还可以结合不同产品的特性去增加定制化指标,达到更好的分析效果。


基于指标模型,接下来我们可以通过深度学习的自然语言处理技术(NLP),对消费者反馈的电商评论中所提及的指标,进行关键词抽取、典型意见挖掘和情感倾向(正面、负面、中性)等定向分析,从而快速得出适用于指导产品、服务提升的意见。

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(某品牌定妆粉的指标分析;图源:云听CEM)

以某品牌定妆粉的一条真实用户评论为例,上图可以看到,这条评论提到了色号、产品款式、妆效等指标。

利用细颗粒度NLP分析我们可以发现,用户对色号和“显白效果”妆效的反馈是正面的,对“控油”这个功效的反馈是负面的——结合这类指标的声量对比,品牌能够快速发现产品需要改善的机会点。

综上所述,通过对电商评价数据的一系列清洗、挖掘和分析,我们可以获得消费者正面和负面的典型意见,以及相应的数据量,从而辅助品牌在产品和服务的改善或迭代上的关键决策。


3

电商评论价值应用


通过对客户反馈的采集和分析,品牌可以更高效地发现产品或服务的问题和机会点,及时响应,从而提高客户满意度和品牌口碑。

以下为某知名洗地机品牌的电商评论价值应用案例。

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(客户反馈典型意见和声量图;图源:云听CEM)

在某品牌洗地机的电商评论中,我们发现,客户针对用洗地机处理宠物毛发的声量较高,仅次于“灰尘”相关的评论,且为正面的典型意见。

品牌方发现这一重要信息后,迅速反应,在洗地机的营销策略上,增加了针对宠物毛发的高效清理,获得了饲养宠物的用户的青睐和很好的市场反馈。

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(某品牌精准营销的营销宣传图)

值得注意的是,对公开的电商评论的价值挖掘,除用于本品分析外,还可用于本品竞品分析,帮助品牌发现本品和竞品在不同方面的差异,从而取长补短,制定更适合本品的产品及市场策略,发挥差异化优势。

目前,云听CEM已累积分析模型覆盖品类300+、客户体验分析指标30000+,正在服务各行各业的头部企业,帮助更多品牌实现消费者深度洞察,打造更佳的品牌口碑。

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本文作者:云听CEM@阿雅