如何利用CEM從海量電商評(píng)論中挖掘消費(fèi)者典型意見(jiàn)？| 附案例
在激烈的市場(chǎng)競(jìng)逐中，品牌如何挖掘和滿足消費(fèi)者的更多關(guān)注點(diǎn)和需求，是實(shí)現(xiàn)品牌長(zhǎng)期價(jià)值的基礎(chǔ)。
對(duì)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(píng)論是一座寶貴的金庫(kù)。
但是，很多品牌尚不了解電商評(píng)論的價(jià)值，更不清楚如何發(fā)揮其真正價(jià)值。
「電商評(píng)論價(jià)值挖掘」正是解決這一問(wèn)題的重要方法。
何為電商評(píng)論價(jià)值挖掘？
眾所周知，在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，任何一條電商評(píng)論都可能造成蝴蝶效應(yīng)：
一條好評(píng)平均可帶來(lái)20個(gè)新增購(gòu)買，而一條差評(píng)則有可能勸退無(wú)數(shù)潛在客戶。
對(duì)消費(fèi)者而言，快速瀏覽眾多買家評(píng)論，是最直觀的了解商品、輔助決策的方式之一。
很多消費(fèi)者甚至?xí)葟?strong>中差評(píng)快速判斷商品的缺點(diǎn)，以決定是否購(gòu)買。
對(duì)品牌而言，對(duì)消費(fèi)者的評(píng)論進(jìn)行語(yǔ)義分析、典型意見(jiàn)搜集等，挖掘出暗藏其中的價(jià)值，從而改善產(chǎn)品和服務(wù)，提升客戶滿意度，提高復(fù)購(gòu)率和口碑，是一項(xiàng)長(zhǎng)期工作。
電商評(píng)論價(jià)值挖掘的作用和場(chǎng)景是極為豐富的：
- 1.確認(rèn)消費(fèi)者關(guān)注點(diǎn)與產(chǎn)品賣點(diǎn)是否一致；
2.洞察消費(fèi)者對(duì)價(jià)格、促銷、直播、代言人等關(guān)鍵信息的敏感度；
3.差評(píng)預(yù)警，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品在質(zhì)量、客服、物流等方面的問(wèn)題，及時(shí)反應(yīng)；
4.找到品牌宣傳與用戶預(yù)期及實(shí)際場(chǎng)景之間的差距；
5.挖掘消費(fèi)者偏好的差異性，進(jìn)行消費(fèi)者分層研究；
6.還原客戶故事，分析其購(gòu)買場(chǎng)景、決策因素、使用方式等；
7.通過(guò)本品競(jìng)品的電商評(píng)價(jià)，進(jìn)行市場(chǎng)空間對(duì)比，取長(zhǎng)補(bǔ)短、制定更適合的市場(chǎng)策略
……
本文將從電商評(píng)論采集、電商評(píng)論分析和電商評(píng)論價(jià)值應(yīng)用三個(gè)版塊為你拆解。
目前常見(jiàn)的電商平臺(tái)有淘寶、天貓、拼多多、京東、蘇寧易購(gòu)等，同時(shí)，有電商屬性的抖音、快手等社媒平臺(tái)也可歸屬其中。
每天，數(shù)以萬(wàn)計(jì)的評(píng)論在這些平臺(tái)實(shí)時(shí)產(chǎn)生，影響著眾多潛在消費(fèi)者。
（某手機(jī)品牌從電商平臺(tái)采集的評(píng)論數(shù)據(jù)量，區(qū)間：近30天；圖源：云聽(tīng)CEM）
全渠道的電商評(píng)論采集，是品牌進(jìn)行價(jià)值挖掘的第一步。
通過(guò)專業(yè)的采集工具或平臺(tái)，品牌可以輕松實(shí)現(xiàn)海量評(píng)論數(shù)據(jù)的采集。
例如市場(chǎng)上常見(jiàn)的數(shù)據(jù)采集工具——八爪魚(yú)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(shù)據(jù)時(shí)效性。
海量的電商評(píng)論數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)量大、分布密度高、重復(fù)/無(wú)效率高等多重特點(diǎn)。
與價(jià)格、銷量等數(shù)值型、結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)相比，這類電商平臺(tái)的用戶評(píng)論大多是文本型的（少部分為音頻、圖片、視頻）非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)語(yǔ)義復(fù)雜，難以快速進(jìn)行篩選、分類和分析。
品牌一般需要根據(jù)具體的業(yè)務(wù)需求，針對(duì)產(chǎn)品、服務(wù)等指標(biāo)，搭建細(xì)粒度指標(biāo)模型，定性定量地解析每個(gè)具體指標(biāo)下的評(píng)論反饋。
①客戶體驗(yàn)指標(biāo)模型搭建
以護(hù)膚產(chǎn)品為例。
根據(jù)其產(chǎn)品屬性，我們可初步提煉產(chǎn)品、功效、潔面、包裝設(shè)計(jì)等12個(gè)一級(jí)指標(biāo)，和外觀設(shè)計(jì)、成分安全性、稀薄度、香型等100個(gè)二級(jí)指標(biāo)列表，基本覆蓋產(chǎn)品特性與品牌調(diào)研需求。
（通用型護(hù)膚指標(biāo)示例；圖源：云聽(tīng)CEM）
在通用型的指標(biāo)模型之上，還可以結(jié)合不同產(chǎn)品的特性去增加定制化指標(biāo)，達(dá)到更好的分析效果。
②NLP語(yǔ)義分析
基于指標(biāo)模型，接下來(lái)我們可以通過(guò)深度學(xué)習(xí)的自然語(yǔ)言處理技術(shù)（NLP），對(duì)消費(fèi)者反饋的電商評(píng)論中所提及的指標(biāo)，進(jìn)行關(guān)鍵詞抽取、典型意見(jiàn)挖掘和情感傾向（正面、負(fù)面、中性）等定向分析，從而快速得出適用于指導(dǎo)產(chǎn)品、服務(wù)提升的意見(jiàn)。
（某品牌定妝粉的指標(biāo)分析；圖源：云聽(tīng)CEM）
以某品牌定妝粉的一條真實(shí)用戶評(píng)論為例，上圖可以看到，這條評(píng)論提到了色號(hào)、產(chǎn)品款式、妝效等指標(biāo)。
利用細(xì)顆粒度NLP分析我們可以發(fā)現(xiàn)，用戶對(duì)色號(hào)和“顯白效果”妝效的反饋是正面的，對(duì)“控油”這個(gè)功效的反饋是負(fù)面的——結(jié)合這類指標(biāo)的聲量對(duì)比，品牌能夠快速發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品需要改善的機(jī)會(huì)點(diǎn)。
綜上所述，通過(guò)對(duì)電商評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的一系列清洗、挖掘和分析，我們可以獲得消費(fèi)者正面和負(fù)面的典型意見(jiàn)，以及相應(yīng)的數(shù)據(jù)量，從而輔助品牌在產(chǎn)品和服務(wù)的改善或迭代上的關(guān)鍵決策。
通過(guò)對(duì)客戶反饋的采集和分析，品牌可以更高效地發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品或服務(wù)的問(wèn)題和機(jī)會(huì)點(diǎn)，及時(shí)響應(yīng)，從而提高客戶滿意度和品牌口碑。
以下為某知名洗地機(jī)品牌的電商評(píng)論價(jià)值應(yīng)用案例。
（客戶反饋典型意見(jiàn)和聲量圖；圖源：云聽(tīng)CEM）
在某品牌洗地機(jī)的電商評(píng)論中，我們發(fā)現(xiàn)，客戶針對(duì)用洗地機(jī)處理寵物毛發(fā)的聲量較高，僅次于“灰塵”相關(guān)的評(píng)論，且為正面的典型意見(jiàn)。
品牌方發(fā)現(xiàn)這一重要信息后，迅速反應(yīng)，在洗地機(jī)的營(yíng)銷策略上，增加了針對(duì)寵物毛發(fā)的高效清理，獲得了飼養(yǎng)寵物的用戶的青睞和很好的市場(chǎng)反饋。
（某品牌精準(zhǔn)營(yíng)銷的營(yíng)銷宣傳圖）
值得注意的是，對(duì)公開(kāi)的電商評(píng)論的價(jià)值挖掘，除用于本品分析外，還可用于本品競(jìng)品分析，幫助品牌發(fā)現(xiàn)本品和競(jìng)品在不同方面的差異，從而取長(zhǎng)補(bǔ)短，制定更適合本品的產(chǎn)品及市場(chǎng)策略，發(fā)揮差異化優(yōu)勢(shì)。
目前，云聽(tīng)CEM已累積分析模型覆蓋品類300+、客戶體驗(yàn)分析指標(biāo)30000+，正在服務(wù)各行各業(yè)的頭部企業(yè)，幫助更多品牌實(shí)現(xiàn)消費(fèi)者深度洞察，打造更佳的品牌口碑。
本文作者：云聽(tīng)CEM@阿雅 本文編輯：云聽(tīng)CEM@萱子
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原文標(biāo)題： 如何利用CEM從海量電商評(píng)論中挖掘消費(fèi)者典型意見(jiàn)？| 附案例
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