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衆所周知，亞馬遜的評論分析是一個費時費力費神，但又不得不做的事情。當今的環境下，精細化運營是現狀，也是未來的趨勢。言外之意，就是我們需要做的事情更多，更細。所以我們要解決的問題是，怎麼樣把這種費時的事情做的有用且簡單。所以今天我把一些思路分享出來，希望大家受益。
不知道大家有沒有注意到，最近亞馬遜對於評論顯示進行了限制，想要查看更多的評論，亞馬遜的規則更新，目前如果需要看Review內容，是需要登陸之後才能看到。
1.首先我們進入到亞馬遜，點擊登錄——註冊賬號
2.填寫用戶名、手機號（中國大陸號需要在前面加上+86）、密碼以及再次填寫密碼，然後亞馬遜會發送驗證碼到手機短信，輸入驗證碼。
亞馬遜評論的獲取
獲取途徑
途徑1 – 插件導出：
商品詳情頁內，賣家精靈的插件有一個評論下載按鈕。同時這裏也有評論圖片下載，非常方便。
如圖：
優勢：快
劣勢：下載數據大概率缺失嚴重，對分析結果偏差較大。
途徑2 – 評論分析頁面導出
商品詳情頁內，賣家精靈插件有個AI評論分析功能，點擊生成賣家精靈分析報告
進入評論分析頁面：
我們會發現這裏有賣家精靈自帶的AI分析，借用的是Shulex的AI評論分析。
首先肯定這個功能的強大，這裏包含了最重要的消費者畫像、使用場景、未被滿足的需求點（機會點），一目瞭然。如果我們是精鋪偏多SKU的賣家來說，做到這一步也許就差不多了，做精品的賣家則需要更多更深入的調研。尤其是賣家很難有買家的體驗感。
所以我認爲當今亞馬遜的競爭環境來說，僅僅是靠AI給出的評論分析結論是不夠的。我們需要的是更細緻全面的分析，其中最重要的也是我提及最多的是評論內容的情感分析。這點AI目前還做不到。
原因很簡單：消費者是“人”。而AI不懂人，它只懂數據。
所以，我們需要導出這個產品的評論內容，再細緻去閱讀客戶的評論：
這裏的評論數據是該Listing在當前站點的所有評論內容
（由於亞馬遜攔截限制，目前每個星級最多支持下載100條評論，每條Listing合計500條）
這點我測試過，實際數據是可以超過500條的，同時我們考慮一下評論數據的作用是什麼，足夠代表性，所以我們一般會選擇最近的評論，因爲競對的產品也許更新換代了很多個版本，選擇最新版本的評論做調研是非常有必要的。
OK，此二途徑是目前來說比較方便的導出方式。
數據篩選
篩選出來相近的屬性的產品評論（多屬性鏈接需要，單ASIN鏈接的就不用了），如下圖：
評論數據整理
數據處理
首先是要剔除掉一些無營養空白數據，評論內容爲空值，或者一兩個字的。 通過對這個Review的大致瀏覽，我們發現低於4箇中文字的評論幾乎無意義，所以可以篩選過濾掉這種評論。
實際中還會有更多這樣的幾個字沒什麼營養的評論，這隻做舉例。
然後進行第一步數據處理，找出評論中客戶感受點最深的評論點+特殊賣點。如下圖，使用場景中有小孩吐奶的情況，針對這個情況，聰明的你一定會去考慮怎麼解決這個場景的問題。
進一步處理
做個數據透視表，快速找出產品痛點&差異化點（舉例說明）
根據這些統計的痛點，得出產品的優化方向優先級。
這裏可能會有小夥伴會問，我全都需要這麼一條條去看嗎？
答： 是，會花時間，2~4個小時。
願意花嗎？不花這個時間的話有可能未來會花庫存資金，會少部分利潤。這個需要大家思考下。
評論分析思路及方法
分析思路
1.分析統計有多少賣點
2.分析統計賣點的數量做排序進行區分核心賣點以及體驗升級的賣點
3.分析統計客戶對賣點的表達意願強度，強度越高，體驗越深
4.做個特殊賣點備忘，目前沒有的，是不是真正的需求點，這就是產品的差異化方向。
分析方法
我推薦的是人工+AI。人工去感受買家的情緒、意願；AI統計數量。
評論分析結果驗證
結果搜索工具反查 – Google、論壇
大家可以到搜索工具去搜索一些關於產品的疑問句，例如：按摩墊真的好嗎？
大家請舉一反三去利用工具來驗證。
Rufus驗證評論分析結果
這裏說明客戶反饋這個產品是否支持機洗就一目瞭然，跟我們統計的結果是一樣的吧？
以上就是分享的快速且準確分析客戶評論的方法以及思路，有疑問可以一起探討交流哦
