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11/09/2023

可对标行业的电商评论大数据分析来了!全、细、准、省,任拓倾听全新上线!

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Nint任拓小助手
Nint任拓新闻资讯 - 可对标行业的电商评论大数据分析来了!全、细、准、省,任拓倾听全新上线!

尽管双十一还没结束,但瓜大家已经吃了不少。我们发现所有的瓜都指向了一个共识:行业对“低价”的认知已经超过了平台差异化认知。

不过品牌和消费者也都心知肚明,一味卷低价,只会导致劣币驱逐良币。想要持久地增长,就要理解消费者的需求中,除了低价,还在考虑什么。

想要做到这点,无非看两点:
品牌人在内容场看用户内容偏好
电商人在消费场看消费者真实评价

这时一些朋友就会叫了:道理我都懂,可是现在的电商评价工具,它不太好用啊!

确实如此,消费者评价想要真正对于业务方有用,必须【看得全,看得细,看得准】,目前为止,消费者评价仍旧是悬在电商人心头上的三把刀。

第一刀,不得不用,但不能用
评论聚类太粗,也不能根据行业特征聚类

只要有电商,就有消费者评价。从最普通的KPI制定,到产品的优化,宝贝详情页的提升,乃至市场营销的宣传重点,互联网商业的每一环都或多或少与消费者评价息息相关。

然而理想很丰满,现实很骨感。评价现有的聚类其实相当粗糙,如果把整个评论区比作一个菜场,它只能告诉你,肉占比20%,蔬菜占比40%,豆制品占比30%,调味料占比10%。想继续下拆到根茎蔬菜与叶菜的占比就无能为力。

这样粗糙的聚类无法带来有用的结果,对于精细的业务问题显然是远远不足的。因此,“知道消费者评价很有用,但是现在没法用”成为了大部分业务方心头的一把刀。

第二刀,不得不比,但比不起
评论收集量不足,导致无法与全行业对比

一个共识:评论的好坏必然是相对的。


包装差评仅占7%,这个数字听起来很小。但是主要竞品的包装差评都只有3-4%。如果不和竞品比,你就不知道现在应该立刻解决包装问题。
产品重量好评仅有75%了,要不要和产品部沟通进行产品轻量化升级?但是全行业该品类的重量好评只有58%。如果不和行业比,你就会给产品下一个难度极高的非重要需求。

绝大部分的业务问题,都不是通过对标自己解决的,而是通过对标行业与竞品。比的越多,越全,结果就更有效。

可惜,现有的消费者评价产品,由于算力、洗力、以及技术水平不足,在覆盖范围上可以说吝啬。尤其是当业务方的对标需求扩大到整个行业时,成为一个天文数字的价格,成为了业务方心头的第二把刀。

第三刀,不得不问,但问不了
对评论理解不够细,无法直接指出问题

有些业务方对于消评有更深层次的期待:不仅要比,还要比的细。

他们希望看到自己的货品哪里正在被骂,需要主动提升;需要知道竞品哪里被骂,自己提前避雷;需要知道行业哪些需求还没被满足,自己率先切入;甚至需要知道消费者在做出购买决策之前都在关心什么,自己重点去满足。

回到最开始的菜市场例子,他们不仅仅希望知道,今天鸡肉比例升高了,猪肉比例降低了,内脏的比例没有变化。他们希望知道的是:我这个菜场里,消费者觉得我的猪肉不新鲜,我要换供应商;消费者希望我们不要再送小葱了,可以送生姜。

比如篮球鞋,能看到一级维度【产品】,二级维度【性能】,好评率降低了2%。但是你看不到到底是哪个性能不好——是回弹性能不好?还是抓地性能不好?或是抗扭转性能不好?
再比如白酒,一级维度【价格与促销】,二级维度【赠品】,好评率降低了5%。但是你不知道是赠品少了?还是假了?还是差了?
这些是二级维度的拆解所做不到的,具体的问题。

业务方从二级维度中察觉了问题,但是想要具体了解,又得回到人工清洗。“止痒不止痛”的消评分析能力,成为了业务方心头的第三把刀。


缺乏有效工具,让消费者评价不能用,比不起,问不了。这让绝大部分的店铺运营者与品牌方对着消费者评价这座金山叹气——你知道山里有金矿,但是你得有好用的工具才能挖出它。

任拓倾听, 就是这个工具

让你的电商评论

进入能看懂、能对标、能聚类时代

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