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如何快速分析差评?挖掘潜在需求和提升转化
今天分享关于分析差评的文章，和大家聊聊如何快速查看和分析产品的差评和痛点的方法，通过调研和分析差评，升级和优化产品，挖掘潜在需求和提升转化率！如果你对这个话题感兴趣，一起来看看吧！
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最原始的分析差评的方法可能是到亚马逊前台筛选1-3星的Critical reviews。
然后再分别复制差评到表格分析，这种方法其实是比较低效率的，如果是成熟的产品，有着成千上万的评论，用原始的方式就显得费时费力了。
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今天和大家介绍一种快速分析产品的差评的方法。以US站点，产品dashcam为例，借助工具LINGXING。
第一步：点击工具，找到ChatGPT-评论分析
第二步：点击添加ASIN
选择国家-美国，填入要分析评论的AISN，点击确定
等待几分钟的评论分析处理，评论多的ASIN，分析处理的时间会长一点。
第三步：查看结果
我们着重看评论分析的缺点，退货原因，购买动机和用户期望。缺点和退货原因是产生差评的重要原因，而购买动机和用户期望可以更好帮助我们挖掘消费者的潜在需求，升级产品提高转化率。
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接下来，我们可以将缺点/退货原因/购买动机/用户期望整理到表格上。
（PS：点击方框右上角的[查看全屏]，可以快速复制相应内容。）
针对缺点和退货原因的差评提出相应的改进措施：
这款dashcam的主要差评点是夜视差/吸盘不牢/说明书复杂/使用寿命短/产品瑕疵/视频的质量差等问题。
这些差评肯定是要引起重视的，如果不加以重视，之后大概率也会遭遇同样的差评，相应的差评会越来越多，严重影响链接的星级。
运营端可以解决的问题竭力完善说明书和Listing文案，而关于产品的质量和功能可以积极和供应端协商改进。
针对购买动机/用户期望等消费者需求提出相应的升级措施：
这款dashcam的主要潜在需求是客户追求性价比高，汽车安全与保险目的，高清视频像素，夜视功能，安装简易等。在消费者有需求的基础上，我们可以对产品进一步升级，满足客户的潜在需求，提升转化率。
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借助LINGXING评论分析功能，再通过自己的稍加整理，快速了解自己的产品的差评与痛点，深层次了解和分析客户需求。
继而改造和升级产品，才能有效减少由产品质量问题以及客户不满意度引起的差评，从根本上解决产品的痛点问题，满足客户潜在需求，这才是产品运营之道！
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