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Anker一个listing的4百多个负评给我们什麽价值? 如何

Anker一个listing的4百多个负评给我们什麽价值? 如何

作者: MaryAMZbigdata | 来源:发表于2018-03-31 23:22 被阅读0次

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。

文字云

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。

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。

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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