Sains Data Menjadi Arah Aliran
Semakan pantas pada pekerjaan saintis data yang tersedia di LinkedIn dan Indeed akan menunjukkan kepada anda maksud saya. Jika anda seorang saintis data dengan denyutan aktif, anda sedang mengupah bahan.
Mungkin anda seorang pengurus pasukan sukan profesional yang menggunakan saintis data untuk mencari cara untuk mendapatkan senarai gaji pasukan di bawah had gaji. Atau, jurutera aliran trafik sedang cuba memutuskan berapa lama sebelum kita perlu menurap seluruh California Selatan.
Dalam kedua-dua kes, data adalah raja.
Apabila ia datang kepada e-dagang dan penjualan di Amazon, terdapat banyak aliran data yang berbeza, tetapi tiada yang sepenting ulasan pelanggan.
Dalam catatan blog ini saya akan menjawab dua soalan utama.
- Apakah perlombongan data?
- Bagaimanakah anda boleh menggunakan Ulasan Amazon untuk menjalankan analisis pesaing?
Mari mulakan dengan . . .
Mengapa ulasan sangat penting kepada penjual Amazon?
Sama ada seseorang teruja atau kecewa dengan pembelian, emosilah yang akan menyebabkan mereka meluangkan masa untuk menulis ulasan.
Pembeli di tengah, yang produknya ok, tidak akan memberikan anda data yang anda perlukan untuk membuat sambungan yang anda perlukan.
Tetapi pembeli yang meninggalkan ulasan akan.
Ulasan Amazon Boleh Menjadi Subjek Halus
Semasa melakukan penyelidikan untuk artikel ini, saya mendapati bahawa sebahagian besar hasil carian web saya mempunyai tajuk seperti “Cara mendapatkan ulasan undang-undang di Amazon,” atau “Cara mendapatkan ulasan tanpa menghadapi masalah dengan Amazon.”
Itu sudah cukup untuk membuat saya berfikir bahawa ini adalah kawasan di mana kita perlu berhati-hati di mana kita meletakkan kaki kita. Ia adalah medan lombong e-dagang maya.
Carian saya juga menghasilkan lebih sedikit 300 juta hasil dalam kira-kira setengah saat, jadi saya tahu ia adalah subjek yang sangat diminati.
Sudah tentu begitu.
Setiap perbincangan tentang pelancaran produk Amazon melibatkan persoalan bagaimana untuk mendapatkan ulasan. Ia adalah fakta yang mudah. Anda tidak akan mendapat daya tarikan di Amazon tanpa aliran ulasan positif.
Menggali Lebih Dalam untuk Memahami Persaingan Anda
Siaran ini akan memberi tumpuan kepada cara “melombong” ulasan pesaing anda untuk data yang anda perlukan untuk berjaya dan berkembang maju di Amazon.
Mari kita mulakan dengan menjawab soalan; apakah sebenarnya perlombongan data?
Perlombongan data ialah proses mencari corak dalam set data yang besar (selalunya digabungkan dengan pembelajaran mesin, statistik dan sistem pangkalan data) untuk meramalkan hasilnya.
Nasib baik untuk anda, Helium 10 mempunyai alat perlombongan data terbaik di luar sana. Ia dipanggil Review Insights dan ia tersedia sebagai sebahagian daripada sambungan Chrome kami di sini.
Review Insights membolehkan anda mengumpul ulasan pelanggan pesaing anda dengan cepat dalam satu eksport pantas untuk menemui cerapan pelanggan berharga yang membantu anda meletakkan produk anda secara strategik.
Cara pertama saya akan menggunakan data ini adalah dalam menjalankan penyelidikan pasaran yang luas.
Analisis Pesaing Amazon
Tidak ada yang lebih baik daripada memahami dengan tepat apa yang pelanggan cari dalam niche tertentu DAN betapa gembira (atau tidak gembira) mereka dengan produk pesaing.
Ulasan produk Amazon memberitahu anda dengan tepat.
Katakan saya ingin membeli pembuat kopi French Press baharu.
Di tapak Amazon, saya akan memilih yang ini sebagai contoh.
Seperti yang anda lihat, 23,559 pembeli Amazon telah meluangkan masa untuk meninggalkan ulasan dan skor keseluruhan hampir lima bintang. Mari lihat perkara yang pelanggan suka tentang produk tersebut.
Untuk berbuat demikian, saya akan membuka sambungan Chrome Helium 10 percuma dan pilih tab Semakan Cerapan.
Selepas menekan tab Review Insights, anda mempunyai peluang untuk memilih parameter carian. Saya telah memilih untuk mencari ulasan lima bintang dalam tempoh dua bulan.
Mari lihat sebab pembeli memberikan produk ini lima bintang.
Seperti yang anda lihat, 276 pembeli menemui sesuatu yang menggemari produk ini, tetapi mari lihat lebih dekat.
Dan mari lihat yang ini:
Saya menipu sedikit kerana saya tahu apa yang saya suka tentang gaya French Press ini, tetapi nampaknya saya tidak bersendirian. Pembeli menyukai hakikat bahawa kerana dinding berkembar, pembinaan keluli tahan karat, kopi kekal panas.
Apabila saya melihat tab Analisis, ia akan memberikan saya frasa utama yang paling kerap muncul dalam ulasan. Jelas sekali bahawa pembeli menyukai kopi panas mereka.
Sekarang, mari kita lihat apa yang mereka tidak suka. Saya hanya akan melakukan sebaliknya dan hanya memilih satu dan dua penilaian bintang kemudian tekan Ekstrak Ulasan.
Berikut adalah contoh ulasan:
Dan berikut adalah frasa utama:
Apabila saya melihat bilangan ulasan negatif yang kecil, sukar bagi saya untuk melihat ini sebagai isu reka bentuk. Sebaliknya, saya fikir ia menunjukkan bukti sama ada masalah pembuatan atau kawalan kualiti.
Nampaknya jika pelocok tidak pecah, pembeli gembira.
Jika saya mempertimbangkan untuk menjual produk seperti ini untuk bersaing dengan penjual Amazon yang lain, ini adalah satu pertempuran yang saya akan lepaskan. Berharap bahawa terdapat masalah yang mencukupi dengan pelocok yang membantu saya membuat kemajuan dengan produk saya sendiri nampaknya seperti pertaruhan yang sukar.
Jika saya tidak mempunyai cara untuk mengeluarkan produk ini dengan harga yang lebih rendah pada tahap kualiti yang sama, ini adalah satu niche produk yang saya akan elakkan sebagai penjual di Amazon.
Walaupun Ia Sains Data, Sentiasa Ada Kejutan
Apabila anda melakukan penyelidikan data seperti ini, anda tidak tahu apa yang akan anda temui atau bagaimana anda mungkin menggunakan maklumat tersebut.
Kadangkala data yang anda temui kurang berkaitan dengan produk itu sendiri, berbanding dengan cara ia dibungkus.
Produk seterusnya yang akan kita lihat adalah contoh yang baik untuk itu.
Mari lihat mangkuk anjing ini yang dijual di Amazon.
Secara keseluruhannya, ia mempunyai penarafan empat setengah bintang dan 1,456 pembeli telah meluangkan masa untuk menulis ulasan.
Inilah yang dikatakan oleh pembeli yang memberikan ulasan lima bintang.
Apabila kita melihat apa yang pembeli katakan siapa yang memberikannya satu, dua atau tiga bintang, jelas bahawa terdapat masalah yang sebenarnya tidak ada kaitan dengan produk itu sendiri.
Saya hampir boleh menjamin anda bahawa sesiapa yang menjual mangkuk ini tidak menghabiskan banyak masa memikirkan tentang bagaimana dan di mana pelekat itu akan diletakkan pada produk mereka.
Jika mereka memberi perhatian kepada ulasan pembeli mereka, kini mereka menyedarinya dan bekerja keras untuk menukar cara pelekat itu dilekatkan pada mangkuk.
Satu perkara yang pasti, apabila ia berkaitan dengan e-dagang dan penjualan di Amazon, lebih banyak maklumat sentiasa lebih baik. Itu terutamanya berlaku apabila maklumat itu datang daripada Helium 10, peneraju industri dalam perisian penjualan Amazon.
Pastikan anda meminimumkan tekaan dan kejutan dengan Review Insights dan set alat semua-dalam-satu Helium 10 yang lain.
Dengan cara itu anda akan tahu apa yang pesaing anda lakukan.
Lebih penting lagi, anda akan mempunyai pemahaman yang jelas tentang perkara yang sangat penting kepada pelanggan dalam niche jualan anda sehingga mereka sanggup meluangkan masa dari hari sibuk mereka untuk menulis surat mengenainya.
Betapa kerennya itu?
