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1.为什么要研究产品评论？

或许有人会问，为何要研究产品评论，这里我们以 Coupang 产品评论为例进行探讨。产品评论中蕴含着诸多重要信息，下面我们来揭示一下其背后的逻辑。

在 2025 年的市场环境中，消费者的需求和反馈越发受到重视，产品评论成为了企业了解市场的重要窗口。据最新的市场调研显示，越来越多的企业开始重视产品评论的分析和利用，以提升产品质量和市场竞争力。

2.一般卖家会关注评论的哪些方面？

一般卖家通常会关注以下几个方面：

1）评论的集中度。若产品评论主要集中于前 3 页（SERP 搜索或类目导航），则表明该产品的竞争度较大。

2）好评。从好评中能够发现该产品的使用场景及亮点。

3）差评。从差评中可以找出该产品的改进空间，比如客户关注和吐槽的是性能、外观、物流、性价比还是质量等方面。这不仅为产品改进提供了方向，也意味着市场机会，对新品开发大有裨益。然而，如果该类产品普遍评分不高，就需要警惕了，可能解决此类问题的成本和风险极高。

例如某电动牙刷（https://www.coupang.com/vp/products/1061083904），这就是一个很好的案例。

图片来源：Coupang

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3.评论背后还有哪些信息？

当我们获取一个产品的所有评论后，可以得到以下竞争情报：

1）产品上架时间。由于某些产品不显示上架时间，所以需要我们进行推测，一般在首次留评前 0 - 2 个月。

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2）评论数趋势。若长期监控一个产品的评论数变化，能够推测出该产品的推广策略。比如，评论数经常剧烈波动，这或许意味着卖家在操纵评论、进行广告投放或开展促销活动等。

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3）产品生命周期。倘若产品已经上架了几年，但月度评论增长曲线较为平缓，说明产品生命周期较长；要是月度增长数据逐步萎缩，可能意味着该产品进入衰退期，或者缺乏市场竞争力。

4）产品季节性。通过分析每月新增评论数柱状图，我们可以发现一些规律。比如，每年 6 - 8 月的评论增长数较为突出。

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，但评论数能够间接体现该产品的销售情况。Coupang 市场留评率一般在 10%以内，不过具体还要看品类。

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4.分析产品评论方案

由此可知，产品评论分析是选品软件的关键功能。

我对市场上的 Amazon 选品软件进行分析后，在产品层面总结了以下三方面：

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（大约 500 万个热搜词），分析每个词对应的 Top1000 的产品的情况。

我个人更倾向于使用 A + C 形式，即先对各品类下 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。当同一个关键词被众多用户不断搜索后，便逐渐形成了一个市场。也就是说，关键词的本质是一种细分市场。而 A 方案的粒度更细，B 方案的粒度更大。任何产品都隶属于一个或多个细分市场（细分类目），并且根据产品属性、人群、用途等的不同，市场还可以进一步细分。

比如 power bank（充电宝），基于场景（日常/差旅/户外）的不同，可以有 5000/10000/20000 毫安三种规格。试想一下，哪个女生会买一个 2 万毫安的充电宝随时放在包包里呢，毕竟太沉了。

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的过程，需要考虑成本利润、供应链、市场成熟度和竞争度等因素，尤其要结合自身的实力和定位。关键词选品为选品提供了一个初步的决策依据，为选品开启了一道大门。

例如，对于实力雄厚的卖家，月搜索量低于 10 万的市场他们可能看不上，因为他们每一款产品都准备投入千万级人民币。而且，除了市场规模要足够大，他们还希望该市场是具有潜力的市场（近 3 个月搜索增长率高于 10%）。如果他们专注于儿童用品，那么可以再加上关键词 kids 进行过滤。这样，他们就能够快速锁定若干市场。

通过关键词分析评论后进行选品，为市场提供了一个基本的中观维度。

5.产品评论分析维度？

分析关键词评论的模型，主要参考以下几个维度：

买家反馈：买家的吐槽点、关注点，例如性能、外观、物流、性价比、质量等方面。

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的散点分析。

买家画像：买家的购物兴趣、性别分布、年龄分布、地域分布。

这里面涉及诸多技术问题，在此暂不展开讨论，仅提供 Coupang 产品评论背后的信息，引发卖家的思考~

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（来源：跨境男孩）

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