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众所周知，亚马逊的评论分析是一个费时费力费神，但又不得不做的事情。当今的环境下，精细化运营是现状，也是未来的趋势。言外之意，就是我们需要做的事情更多，更细。所以我们要解决的问题是，怎么样把这种费时的事情做的有用且简单。所以今天我把一些思路分享出来，希望大家受益。
不知道大家有没有注意到，最近亚马逊对于评论显示进行了限制，想要查看更多的评论，亚马逊的规则更新，目前如果需要看Review内容，是需要登陆之后才能看到。
1.首先我们进入到亚马逊，点击登录——注册账号
2.填写用户名、手机号（中国大陆号需要在前面加上+86）、密码以及再次填写密码，然后亚马逊会发送验证码到手机短信，输入验证码。
亚马逊评论的获取
获取途径
途径1 – 插件导出：
商品详情页内，卖家精灵的插件有一个评论下载按钮。同时这里也有评论图片下载，非常方便。
如图：
优势：快
劣势：下载数据大概率缺失严重，对分析结果偏差较大。
途径2 – 评论分析页面导出
商品详情页内，卖家精灵插件有个AI评论分析功能，点击生成卖家精灵分析报告
进入评论分析页面：
我们会发现这里有卖家精灵自带的AI分析，借用的是Shulex的AI评论分析。
首先肯定这个功能的强大，这里包含了最重要的消费者画像、使用场景、未被满足的需求点（机会点），一目了然。如果我们是精铺偏多SKU的卖家来说，做到这一步也许就差不多了，做精品的卖家则需要更多更深入的调研。尤其是卖家很难有买家的体验感。
所以我认为当今亚马逊的竞争环境来说，仅仅是靠AI给出的评论分析结论是不够的。我们需要的是更细致全面的分析，其中最重要的也是我提及最多的是评论内容的情感分析。这点AI目前还做不到。
原因很简单：消费者是“人”。而AI不懂人，它只懂数据。
所以，我们需要导出这个产品的评论内容，再细致去阅读客户的评论：
这里的评论数据是该Listing在当前站点的所有评论内容
（由于亚马逊拦截限制，目前每个星级最多支持下载100条评论，每条Listing合计500条）
这点我测试过，实际数据是可以超过500条的，同时我们考虑一下评论数据的作用是什么，足够代表性，所以我们一般会选择最近的评论，因为竞对的产品也许更新换代了很多个版本，选择最新版本的评论做调研是非常有必要的。
OK，此二途径是目前来说比较方便的导出方式。
数据筛选
筛选出来相近的属性的产品评论（多属性链接需要，单ASIN链接的就不用了），如下图：
评论数据整理
数据处理
首先是要剔除掉一些无营养空白数据，评论内容为空值，或者一两个字的。 通过对这个Review的大致浏览，我们发现低于4个中文字的评论几乎无意义，所以可以筛选过滤掉这种评论。
实际中还会有更多这样的几个字没什么营养的评论，这只做举例。
然后进行第一步数据处理，找出评论中客户感受点最深的评论点+特殊卖点。如下图，使用场景中有小孩吐奶的情况，针对这个情况，聪明的你一定会去考虑怎么解决这个场景的问题。
进一步处理
做个数据透视表，快速找出产品痛点&差异化点（举例说明）
根据这些统计的痛点，得出产品的优化方向优先级。
这里可能会有小伙伴会问，我全都需要这么一条条去看吗？
答： 是，会花时间，2~4个小时。
愿意花吗？不花这个时间的话有可能未来会花库存资金，会少部分利润。这个需要大家思考下。
评论分析思路及方法
分析思路
1.分析统计有多少卖点
2.分析统计卖点的数量做排序进行区分核心卖点以及体验升级的卖点
3.分析统计客户对卖点的表达意愿强度，强度越高，体验越深
4.做个特殊卖点备忘，目前没有的，是不是真正的需求点，这就是产品的差异化方向。
分析方法
我推荐的是人工+AI。人工去感受买家的情绪、意愿；AI统计数量。
评论分析结果验证
结果搜索工具反查 – Google、论坛
大家可以到搜索工具去搜索一些关于产品的疑问句，例如：按摩垫真的好吗？
大家请举一反三去利用工具来验证。
Rufus验证评论分析结果
这里说明客户反馈这个产品是否支持机洗就一目了然，跟我们统计的结果是一样的吧？
以上就是分享的快速且准确分析客户评论的方法以及思路，有疑问可以一起探讨交流哦
