跨境男孩|Coupang产品评论中居然隐藏了这么多信息!
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1.为什么要研究产品评论?
首先肯定会有人问我,为什么要研究Coupang产品的评论?
因为产品评论里面藏着很多重要信息,我先回答下产品评论背后的逻辑(如下)。
2.一般卖家会关注评论的哪些方面?
一般卖家会关注这些方面:
1)评论的集中度
如果产品评论主要集中于前3页(SERP搜索或类目导航),意味着该产品竞争度很大;
2)好评
从好评中可以发现该产品的使用场景及亮点;
3)差评
从差评中可以发现该产品的改进空间(比如客户到底是关注、吐槽:性能、外观、物流、性价比、还是质量呢?),也意味着市场机会,对新品开发很有帮助;但如果该类产品普遍评分不高,就要当心了,可能解决该类问题的成本和风险极高。
拿某电动牙刷举个栗子:https://www.coupang.com/vp/products/1061083904
图片来源:Coupang
图片来源:Coupang
3.评论背后还有哪些信息?
拿到一个产品所有评论,可以得到这些竞争情报:
1)产品上架时间
因为某些产品不显示上架时间,所以需要我们去推测,一般在首次留评前0-2个月;
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2)评论数趋势
如果我们去长期监控一个产品的评论数变化,还可以推测出该产品的推广策略,比如评论数经常剧烈波动,这可能意味着卖家在操纵评论、或者打广告、促销等。
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3)产品生命周期
如果产品已经上架了几年,但月度评论增长曲线都比较平缓,说明产品生命周期较长;如果月度增长数据逐步萎缩,可能意味着该产品进入衰退期,或者缺乏竞争力。
4)产品季节性
分析每月新增评论数柱状图,比如每年6-8月的评论增长数较突出;
5)评论数可间接反映产品销量
Coupang前台不支持查看产品销量,但评论数可以间接反映该产品的销量。Coupang市场留评率一般在10%以内,但也要看品类。
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4.分析产品评论方案
由此可见,产品评论分析是选品软件的重要功能。
我分析了市场上Amazon选品软件后,在产品层面,总结了三方面
A:基于每个Product ID 进行分析产品评论
B:基于每个品类,分析Top1000产品的评论
C:基于Coupang热搜词库(大概500万个热搜词),进行分析每个词对应的Top1000的产品的情况
我个人更偏向于使用A+C形式,即先基于各品类下Top产品ID的评论进行采集分析,再将热搜词的SERP出现的产品进行关联分析,最终呈现热搜词对应的评论分析。
为什么呢?
因为Coupang关键词,是用户对特定商品的一种定义,比如:headphones for kids。
当同一个关键词被很多用户不间断搜索后,渐渐就定义了一个市场。
也就是说,关键词的本质,是一种细分市场。
而A方案粒度更细,B方案粒度更大。
任何产品,都从属于一个或多个细分市场(细分类目),而基于产品属性、人群、用途等不同,市场又可以一步步细分。
比如power bank(充电宝)基于场景(日常/差旅/户外),可以有5000/10000/20000毫安三种规格,哪个女生会买一个2万毫安充电宝,随时放在包包里呢,那么沉。
关键词选品,是选品的预热阶段,简单直接。
选品是一个综合决策过程,比如要考虑成本利润、供应链、市场成熟度和竞争度,特别要结合自己的实力和定位。
关键词选品提供了一个初步决策过程,为选品打开了一扇门。
比如,对于有雄厚实力的卖家,月搜索量低于10万的市场,他们看不上,因为他每一款产品都准备千万级人民币的投入。
而除了市场足够大,他也希望该市场是潜力市场(近3个月搜索增长率高于10%)。
如果他还专注于儿童用品,那么再加上关键词kids过滤。
这样一步步,他就可以快速锁定若干市场。
关键词分析评论后,进行选品,是提供了一个市场最基本的中观维度。
5.产品评论分析维度?
分析关键词的评论的模型,主要参考以下几个维度:
买家反馈:买家吐槽点、买家关注点 (到底是性能、外观、物流、性价比、还是质量呢?)
买家偏好:属性偏好
评论透视:评论构成、评论数量分布、评论与商品排名相关性散点分析
买家画像:买家购物兴趣、性别分布、年龄分布、地域分布
这里面涉及很多技术问题,在这里暂不讨论,仅提供Coupang产品评论后面的信息,引起卖家的思考~
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