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  • 那些喜忧参半的用户评论数据到底是如何影响电商销量的aaaaaa?

  • 发布时间aaaaaa:2017-09-13 09:19  来源aaaaaa:www.cnit5.com 作者aaaaaa:泰一数据投稿
  • 4.09K
  •   新零售业态下aaaaaa,消费者决策路径变成“线上→线下→线上”即线上查询对比价格aaaaaa,查看产品口碑评论aaaaaa,线下实体店体验aaaaaa,最终回归到线上渠道购买aaaaaa。整条行为路径中aaaaaa,线上的用户评论成了影响消费决策关键的一环aaaaaa。

      用户评论数据如何影响电商销量?

      用户评论数据主要有以下aaaaaa:留言板aaaaaa、社区论坛aaaaaa、网店的售后评价区及第三方的点评网站aaaaaa。

      留言板aaaaaa:在购买商品之前,消费者可以通过留言板查看其他用户留言,从中了解商品情况及店家信息aaaaaa。用户通常会在购物结束后,在留言板上写下自己对所购商品的评价以及对此次购物的想法aaaaaa。这些留言为以后的浏览者留下购物参考证据aaaaaa。

      社区论坛aaaaaa:社区论坛涉及的范围更广更全面aaaaaa。虚拟的社区论坛中aaaaaa,人人可以发表帖子aaaaaa,将自己周围的事情aaaaaa、或消费情况进行评论aaaaaa。其他消费者可以通过浏览论坛aaaaaa,了解各方面信息aaaaaa。

      第三方点评模式的网站aaaaaa:第三方点评模式网站aaaaaa,如大众点评网aaaaaa,这类新型生活服务兼电子商务类网站为消费者提供一个更加透明化aaaaaa、针对性更强的信息沟通方式aaaaaa。这些基于网站的评论方式提供给消费者十分便利的信息服务aaaaaa。

      数据显示aaaaaa,93%的消费者表示在线评论会影响他们的购物选择aaaaaa,82%的人在作出购物选择之前会阅读商品评价aaaaaa,而近60%的消费者至少每周都会浏览在线商品评价aaaaaa。

      悲伤的故事aaaaaa:买家秀和卖家秀

      万能的淘宝aaaaaa,提供了“只有你想不到aaaaaa,没有你买不到”应有尽有的海量商品aaaaaa。大家在淘宝上买东西aaaaaa,一方面是图便利aaaaaa,另一方面则是考虑以低于实体店的价格买到高性价比的东西aaaaaa。在整个消费路径中aaaaaa,影响消费者决策的因素有很多aaaaaa,如店铺信誉aaaaaa,品牌知名度aaaaaa,其他消费者对产品的评价aaaaaa,店主对投诉处理情况等等aaaaaa。

      结合了大众的消费决策路径aaaaaa,做了两张关系图aaaaaa,来捋一捋关系aaaaaa:

      

     

      *消费者购买决策影响因素

      

     

      *消费者购买决策的影响因素权重

      在无边界的网络销售行业aaaaaa,网络口碑的影响力远远大于其他行业或销售环境aaaaaa,所谓“坏事传千里”aaaaaa,随着网络咨询的日益发达aaaaaa,百花齐放的媒体传播端口aaaaaa,消费者在弹指之间便可获得海量的产品信息aaaaaa。这些或客观或刻意抹黑的评论数据一一堆积在网站aaaaaa、网店的评论区aaaaaa,让消费者更难抉择与产生信任aaaaaa。

      而在电商网站购买东西aaaaaa,因为闻不到aaaaaa、摸不到aaaaaa,隔着屏幕只能通过用户评论和卖家提供的产品照片和文字去了解产品aaaaaa,建立信任度aaaaaa,从而促进消费成交aaaaaa。

      很多人都被淘宝的一个段子刷过屏——“淘宝买家秀”aaaaaa。通过对相关舆情数据爬取aaaaaa,淘宝买家秀之所以被吐槽如此严重的原因主要是“货不对版”aaaaaa。那么“货不对版”中出现频率最高的关键词主要有“色差aaaaaa、褪色aaaaaa、尺寸aaaaaa、材质”此外还有数量aaaaaa、破碎等关键词提及的次数也不容忽视aaaaaa。

      

     

      *关于“货不对版”的词云

      口碑效应凸显aaaaaa,用户评论数据大有可为

      ○提供准确数据分析aaaaaa,创新营销模式

      购物平台上的订单aaaaaa、交易aaaaaa、购物偏好aaaaaa、消费评论等是卖家与买家的商业交易行为产生的核心数据aaaaaa。通过深化数据的多方位采集与深度挖掘aaaaaa,提供准确的数据分析aaaaaa,对于提效aaaaaa、降成本aaaaaa,实施精准营销和创新营销模式提供突破口aaaaaa。

      例如亚马逊记录用户的搜索内容aaaaaa、产品浏览情况aaaaaa、页面停留时间aaaaaa、竞品及最终购买的产品aaaaaa,利用有奖参与等各类互动游戏获取反馈信息aaaaaa,通过数据分析了解用户真正需求aaaaaa,个性化推荐产品aaaaaa。

      ○及时的应急处理能力实现创新aaaaaa,推动差异化竞争

      建立电商后台数据库收集海量评论数据aaaaaa,将不同的数据整合到企业数据库中aaaaaa,进行综合分析aaaaaa,构建数据之间的关联性aaaaaa,寻找规律aaaaaa,依托这一流程aaaaaa,决策将日益基于数据和分析作出aaaaaa,而不再是基于经验和直觉aaaaaa,实现决策效果精确量化aaaaaa,效率大幅度提高aaaaaa,形成新的核心竞争力aaaaaa,促进商业模式创新变革aaaaaa,推动差异化竞争aaaaaa。

      ○提升用户体验aaaaaa,炼就核心竞争力

      作为电商的核心板块aaaaaa,提升用户体验及产品服务认可度可谓是各大电商的救命稻草aaaaaa,谁守住用户aaaaaa,谁就占据市场aaaaaa。通过数据挖掘分析用户消费习惯和满意程度aaaaaa,例如京东通过对多维度的用户消费数据进行分析aaaaaa,建立个体识别模型aaaaaa,继而根据不同用户的特质aaaaaa,推介不同的商品给不同人群aaaaaa,并对网站aaaaaa、购买页面进行个性化设计aaaaaa,极大提升用户体验aaaaaa,获取用户的好评和消费心理的依赖aaaaaa,建立与用户之间的信任aaaaaa,并发展成为长期客户aaaaaa,最终炼就企业的核心竞争力aaaaaa。

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