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【Y数据】宝妈福音——原来奶粉还能这么挑!

“1207亿”,不知现在还有多少人对这个数字有印象?半年前,这个数字着实震惊了中国,震惊了世界——天猫”双11狂欢节”的单日交易额。24小时内,疯狂的网络买家们消费了50万辆特斯拉Model3!

随着互联网在21世纪的快速发展,线上购物已经成为一种科技符号,为我们的生活打上烙印。据不完全数据统计,截至2016年末,淘宝平台的活跃消费者数量已突破4.2亿,商家数量超过600万。试想一下,你正身处于一个百万店铺入驻,4亿买家驻足的综合商场内,除了眼前琳琅满目的商品外,你还能感受到什么?是市场内纷杂各异的“声音”——网民在平台上所发表的购物观点与意见

这些文本评论包含了消费者群体对于所购商品的真实反馈与情感表达,其中往往蕴含着产品迭代与服务升级的正确方向。正如同游戏发售前的BETA试玩、电影上线前的试映一样,品牌方永远希望能够尽快、尽早地贴近受众,倾听用户反馈。而现如今,电商平台上产品动辄数以十万、乃至百万的消费者评论数据,无疑是一座价值连城的“金矿“

图1 Iphone7 中国红的消费者评论截图

消费者评论,不仅是一面产品的“照妖镜”,同时也是最好的“活广告”——德勤的消费者行为调查显示,有67%的网民购物前会浏览在线评论,其中82%认为在线评论影响了他们的购买决策,可见,在线评论引发的口碑效应已不容小觑。

综上所述,透过商品评论,销售者可以直接了解所售产品的评论热点、提取产品优势和不足、挖掘顾客建议,甚至提前预测顾客需求,达到指导生产服务的目的;另外与商家的促销信息相比,在线评论具有独立性、非商业性,因此深得用户信赖,与此同时,由于缺少线下体验,更多的用户倾向于先看评论,后做决策,通过查看商品评价,消费者可以迅速了解到其他顾客对商品的评价、锁定关注属性的相关评价,支持消费决策。这也是诸多全球顶尖的消费品制造商与酒店业巨头至今仍花费大量成本以人工阅读的方式从海量文本中寻找有价值的反馈信息的原因。

所幸,随着技术的不断发展,基于机器学习的语忆自然语言处理技术正在逐渐攻破文本数据的语法复杂性以及表述歧义性难题。利用计算机自动理解文本数据,提炼商业洞察的设想正逐步变为现实。

现在,笔者将以实际数据为例,对消费者评论文本进行理解分析,让我们体会一下如何从中提取有价值的商业洞察,以优化品牌方的运营工作。

数据来源:京东平台‘“W”品牌奶粉官方旗舰店评论区

目标产品:旗舰版金装下四大品牌类型

时间区间:4月2日-4月16日

评论总数:18,437条

一、消费者整体情绪反馈

通过对近两万条的消费者评论文本进行情绪解析,我们对每句话的情感极性(正面/负面)以及情绪类型(兴奋/惊喜/喜爱/愤怒/失望)都做了标注,结果如下:

图1:四类产品好评度(左)与偏离度(右)

由上图可知,消费者对于金装系列的整体好评率为89.4%,其中对于金装1段的好评率略低,偏离度达到0.03。尽管如此,四大类产品整体的口碑水平仍然令人满意。从细节情绪角度进行观察,犹以金装1段对应的情绪表达最为极端:兴奋与愤怒对应的出现概率分别为43%与7%,均为四类产品中最高。考虑到金装1段的产品定位(面向0-6个月的新生儿),根据社会调研结果,该时间段正是父母过度喂养、过度呵护行为的集中时期,评论中的极端情绪表达也可以理解。

图2:四类产品细节情绪对比

然而难以否认的是,无论是从评论量还是好评度上观察,金装1段产品的表现均明显逊于其他品类产品,值得引起品牌方的关注。

二、典型意见分析

语忆大数据文本分析中的典型意见是指,从文本中提炼出令消费者情绪波动最为显著的关键词句。有别于传统的高频词汇列举,语忆算法的典型意见提炼的依据是说话者的情绪波动程度。对这些词句进行提炼、分析的过程,其实就是阐释消费者情绪变化原因的过程。我们对样本数据进行情绪波动分析,整理了4大类共计40种典型意见,如下图所示:

图3 典型意见词云

我们按照金装产品的品类分别从四大典型意见进行细分洞察,形成了如下所示的热力图(图形越大表示评论量越大)。横向观察可知,金装3段产品的评论量在四大类产品中居首,这与W品牌的销售数据基本吻合;而从纵向对比则很容易发现,在四大类典型意见中,消费者最关注的始终是“物流服务”,即客服态度、物流速度等,之后依次是价格、质量品质(保质期、有效期等)以及原料配方。

图4 各品类典型意见热力图

“再好的产品也抵不住垃圾的快递员和客服”,产品质量固然重要,但是绝大多数情况下,消费者最直观的消费体验却来自于配套的服务。如何完善配套的运营服务,提升服务人员素养,这将是品牌商提升销量、拉升口碑的捷径。
通过分析消费者对于四类产品各关键词对应的情绪表达,我们可以发现针对 “价格”这一关键词,消费者的情绪反馈普遍较好,之后依次是“质量品质”与“物流服务”。但是对于金装1段产品,消费者对于“价格”的情绪反馈较差,明显有别于其他三类产品,由此可见,消费者对于金装1段产品的定价水平存在显著的不满。

三、时​间轴关系

我们以单日为单位,对四月上旬每一天的消费者评论量进行统计,如下图。结果显示,评论量在4月12日开始明显上涨,持续3天后显著减少。我们对比了电商平台上金装产品的价格走势,发现金装奶粉从4月11日起促销降价,4月14日回调。由此可见,与典型意见的分析结果相似,价格因素始终是刺激消费者的最直接因素,产品迭代优化对销量的刺激效果往往不如一场大力度的打折促销。

图5 单日产品评论数量

图6-1 针对“价格”的兴奋情绪分析

图6-2 针对“物流服务”的失望情绪分析

典型意见的情绪分析结果也从侧面证实了降价对产品销量以及消费者情绪的刺激作用。如左上图所示,对于“价格”这一关键词,消费者在4月11日-4月13日期间的兴奋情绪明显上升;然而,销量与关注度的上升也会带来一系列连锁影响:如同一段时期内,针对“物流服务”的消费者失望情绪出现概率明显上升。如何在销量受到刺激而上升的同时,保证用户服务体验,是需要服务类企业亟待解决的问题 。

四、地域与口碑的关系

我们将逾一万八千名留言的消费者的地域信息与其评论内容综合考虑,试图分析消费者所处地域与评论数量、产品体验之间的关系,得出了如下结论:

图7 地域间评论量与评论极性对比

从各地域消费者评论量观察,明显我国中、东及南部的消费者评论数量居多。结合W品牌在近几年的销量以及市场占有率可发现,以上几处正是其在我国销量最高的三个区域。在北京、上海、江苏以及广东四处评论量最高的城市,W品牌的市场占有率均名列前三。由此可见,评论数量的多少可直接反映产品销量的高低。 

图8 各地区消费者关注点对比(颜色越深,提及次数越多)

将典型意见与消费者地域信息结合后,我们更能够从中发现一些问题,如上图所示,相较其他地区的消费者,北方受众的关注点主要集中于物流服务,这情有可原,对于地理位置相对偏远的消费者而言,更快的物流服务往往可以与更好的消费体验画上等号;与之相对,我国中南部等交通便利地区的消费者,往往更关注产品的质量品质(如保质期、有效期等)。根据不同地域消费者的关注点对症下药开展营销策略,相信会为企业带来更好的广告转化效果。

五、竞品分析

通过分析行业内不同竞品的消费者评论文本,结合其典型意见对应的情绪表达,我们可以很简单地发现不同品牌间的长短所在,如下图所示:

图9 品牌间典型意见情绪反馈对比

我们比较了W与M两大奶粉品牌的金装奶粉在四大类典型意见上的消费者情绪表达(愤怒与兴奋情绪),整体而言,M品牌奶粉的消费者情绪反馈要好于W品牌。在愤怒情绪的概率分析中,M的概率值基本均低于W,反之在兴奋情绪分析中,各项数值基本均高于W。但是在其中均存在数据异常,即“质量品质”类得分,W的表现均优于M,由此可见,W品牌的专业形象明显优于M,反观“物流服务”方面,购买W品牌产品的消费者表达出了非常强烈的愤怒情绪,这同样值得品牌以及代运营机构引起注意。 

综上所述,利用一万八千多条消费者的评论数据,我们就能够提取到如此多维度的产品分析与市场洞察。试想,如果我们的数据源不仅来源于京东,产品品类不仅是金装系列,时间不仅是4月上旬,那么分析的结果将会多么详实而有趣。

更重要的是,语忆的算法真正解放了市场以及产品开发部门的大量人力,从此不再需要人工阅读海量的评论文本,机器就能够将理解、整理后的分析结果反馈给企业方。值得一提的是,根据算法的运算结果,企业客服端的回复职能也可得到优化,通过识别消费者评论情绪,客服能够优先回复情绪波动剧烈的用户,进而提升用户体验。

更多资讯,欢迎搜索我们的微信公众号:语忆情感实验室

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