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2022-01-31 15:44
图片来源：图虫创意
本文共计1600余字，预计阅读耗时3分钟~
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）。
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
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；
图片来源：极客选品
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。
图片来源：极客选品
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。
关于如何评估Coupang产品销量， 感兴趣可关注雨果观察员：跨境男孩，进主页进行查看产品销量预估模型文章~
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。
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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（来源：跨境男孩）
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