mmz5899:Anker4百多个负评给我们什麽价值? 运用大数据提升产品开发效率?
大数据!大数据!现在常常听,所以今次想说一下在产品开发过程中,怎麽利用大数据协助我们做调研分析?
当大家选到一个产品想进一步调研的时候,肯定需要分析一下市场龙头的listing,一般可以从listing的review内容了解对手产品的优点和缺点,而我比较看重那些负评。因为强如Anker的缺点如果我们都能克服,我们就有机会突围而出,当然这是比较极端的例子。但当大家面对一般的竞争对手,只要掌握对手产品上的缺陷,就能有助开发出更具优势的产品同时又可以避开一些坑。给大家看个图。
http://www.amzbigdata.cn/images/word1.png
这是Anker一个吃了4百个多负评review的listing的文字云。可以看出stopped,charge,charging,wont,work,doesnt,是出现最多又能表达出问题的词。我们就能有效针对这些核心词再进一步研究那些问题。
http://www.amzbigdata.cn/images/word2.png
但因为有些listing的review数量实在太多了,要逐一分析实在花太多时间,效率太低了。所以可借助文字云生成器帮我们归纳出现最多的关键词,从而收窄范围,接下来我们只要用那些核心关键词再搜那些review出来,就可针对研究那些核心缺陷。
最後给大家一个文字云生成器网址www.amzbigdata.cn/wordcloud.php大家也可以试一下。
http://www.amzbigdata.cn/images/wordcloudstep.png
工具非常易用,就只需三步。 首先把目标listing的1星,2星review拷贝出来,然後贴到框框上,之後字数调到9999,最後按生成就行了。当然,这只是其中一种操作方式,每个人都可能发掘出大数据的新价值,例如:玩深一点,可以将所有热销竞品的1-2星review都一起放进去生成器做分析,就可以看到整个细分市场的核心缺憾所在之处,从而作针对性的产品改良。
至於文字云生成器还能怎麽运用?
-同类产品标题关键词的实时使用情况?
-???(会陆续补上)
-???
希望大家也可以分享一下,集思广益,一起运用大数据协助我们把亚马逊做得更好!
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亚马逊小姨子:不错的干货资源!学习啦!谢谢1楼的资源分享!
mmz5899:
欢迎交流大数据玩法
maryamz:小工具不错,还可以怎样运用呢?
mmz5899:
时效如何呢?
mmz5899:
可从Review内容作消费者的情绪分析
maryamz:
了解~想问跟亚马逊提供的Read reviews that mention有差吗?