为什么做产品评价分析

作为品牌或零售商，产品评价不仅是看你的产品是否成功推向市场的重要指标，也是获得反馈和寻找新商机的来源。

产品评价分析是通过收集、处理、分析消费者在各个触点留下个人评价，来获取反馈和声音的方法。这个方法用来发现产品缺点，不符合市场需求的地方，与竞品进行比较，发现当前品类的不足之处，或者开发新产品。

挖掘主要使用场景，并根据产品需求进行创新。通过了解消费者使用习惯和需求，你可以发现市场中空白机会并打造出更好的产品。
了解消费者关注的价值点。分析消费者评价内容的数据，你可以找到哪些功能或特性最受欢迎，并将这些功能和特性放到产品升级中。
找到现有产品的普遍痛点，避开已知雷区。通过分析竞争对手的产品，您可以了解他们的弱点和痛点，并将这些信息用于改进自己的产品。同时，也可以避免已知的问题和雷区，避免重复他人的错误。

产品评价数据分析只有在有客户数量或产品销量达到规模，甚至不愁销量的公司才有需求。产品评价分析的一部分是数据分析，需要总量数据足够时才有价值。进行数据分析，有两个前提条件。

必须有消费者填写产品评价并收录到你的数据系统中，评价数量足够，才能统计显著意义。

公司运营团队重视评价，设立信息化的数据工程师、数据分析师和运营岗位。

产品评价分析的成本

拥有大量数据是资源和优势，也增加了评价分析工作的成本。

人工采集工作量巨大，加上历史、竞品数据难获得，采集和分析都消耗大量人力。阅读和分析一千多条评价至少需要一周的时间。如果要分析竞品店铺的评价，工作量将成本倍增。

很多评价不带来任何增量价值，要不是已知问题，除了增加更多负面案例来提高问题权重，没有增量信息，对分析结果帮助不大。要判断并过滤不带来增量价值的评价，没有简单而固定的规则，比如评价质量和字数正相关，但不完全如此。可能有的消费者疯狂吐槽，而表达啰嗦全无道理，可能有些两句话几个词的评价，富有洞见能帮你找到改善产品的灵感。

采集数量、范围有限，难以获得全量数据；文本类数据手动分析，无法做到标准化，难以形成高质量分析结果。这些缺陷限制了分析的深度和广度，使得我们无法完全了解市场和消费者的需求。

主不同分析者的判定标准不同、分析结果可能存在很大差异、难以说服其他团队。这种主观性不仅可能导致分析结果的不确定性，还可能影响到公司的决策和战略规划。因此，我们需要建立一套客观的分析体系，以确保我们的决策基于可靠的数据和分析结果。

上面成本分析，再结合这几个问题，你就能想到产品评价分析不是一件容易的事情：

有多少用户留下了反馈意见？
同类竞品平均评分是多少？
用户表达正面、负面还是中性的情感态度？
最常出现的形容词、功能描述、服务描述是什么？
评论中有没有经常重复出现的词语？
评论的趋势随着时间有没有变化？
最受欢迎和不受欢迎的产品特点是什么?
竞争对手的产品评分如何？

过去的工具，对此类工作场景满都不够。国外有类似 Bazzarvoice 和 Amazon 提供给商家的 Customer Review Insight，可以词频统计和情感分析。但它们主要是数据统计功能，自然语言处理的能力很弱。而在国内情感分析还没有大规模应用，更多停留在大数据专业学生毕业设计、工程师的自然语言处理玩票项目阶段。

AGI 可以做什么？

最容易想到，它可以大规模输出搬砖智力，把自家产品和竞品的天量历史评价都导出，批量分析和总结，想当于帮你再几秒内阅读理解几千条产品评价，而人来读需要一周。有了 AGI，它可以按照你的需要来灵活筛选评论，比如过滤掉太短的评论，过滤掉一年之前的评论，筛选出带有某个场景（突破关键词组合的限制）的评论。

消费者评价产品可能是主观和非理性的，你看到的评价会是内容很长、字很多，而意思很少。这时候 AGI 可以帮在阅读几千条评论之后，给每一条生成摘要，让你只需要关注有意义的评论表达。

成熟的电商平台会让你筛选 1-5 星来分别看好评和差评，一般 4-5 星是好评。除了看评星，AGI 对语言理解，可以直接对评价内容做情感分析（Sentiment analysis），你可以直接问，每个评价表达情感的是正面的还是负面的。

其中情感分析（Sentiment analysis）展开讲，它包括这几个部分，每个都有应用价值：

情感分类：判断一段文本的整体情感极性，如正面、负面、中性
情感标签：识别文本中表达的具体情感，如 “高兴”、“悲伤”、“愤怒”
情感目标：识别文本中表达情感的对象，如品牌、产品
情感强度：判断表达的情感的力度，如“强烈”、“微弱”

你还可以详细到对 AGI 提问，比如对产品设计有什么负向评价、对物流速度满意吗、批量提取产品被消费者喜爱或者被吐槽的地方，而且它的扩展能力会远远超过现有的以搜索某个关键词然后聚合到相关话题的分析能力。

如果限制在分析评价的范畴，AGI 的生成能力可以让你直接回复消费者评价。

我所在公司之前做出海工具 app，用户量大国家分布广，需要雇佣全职和实习生来逐条回复用户评论。如果是非英语评价的用户，我们还需要用对应的非英语语言回复（用机器翻译）。每个回复都是套模版，用户在应用商店如果认真看，会发现我们每个回评都差不多。

如果有工具利用 AGI 能力至少可以做到：

批量自动回评，而且模版不重样
减少不认真看评论就乱套模版给用户带来的负体验（人工做这件事情时候，这个要求的执行还有管理成本）
多国语言直接翻译（之前人工多次机器翻译来回操作，在 ChatGTP 可能就调一条 Prompt）
根据评论能推测用户画像和情感，更个性化回复

当公司让全员能都接触到这样的工具，并且用对话的方式来分析时，更加释放了 AGI 生产力。不需要数据工程师和数据分析师来预处理数据，做成非技术岗位能直接用的表格和图表。不需要大量复杂配置和培训，就能满足个性化、长尾的需求。不需要专门的评价分析运营岗位，任何部门任何岗位，都可以向 AGI 提问，来获取所需的评价分析结果，产品部门问对价格的反馈和建议、客服部门问售后服务的满意程度、商业分析部门问竞品突出的特点。

有哪些 SaaS 或平台已经在做了？重点关注和体验以下几个工具：

Amazon：官方做了 Customer Review Insights 提供给入驻平台的电商卖家

鲸麦智能：跨境卖家的 SaaS 产品

Appbot：国外做移动应用商店 app 评价分析的 SaaS 产品