今天说点我感觉很简单，但是运营过程中很多人都会有的问题，关于亚马逊竞品的评论分析，这里我不是分析怎么看对手是不是测评，是不是种子，这些很多人都讲过，关于分析评论来源，大家有兴趣我可以收集一些案例，下次再进行分享，今天主要想把最近我看到的一些发生在我身边的问题分享一下，做一个记录和总结。

起因是最近在做选品后的竞品调研，但是我会发现很多人在分析的评论的时候，会有一些不仔细的地方，比如：
分析一条几千上万条评论的链接评论
分析一条新品链接评论
随便选几个asin进行分析

我并不是觉得一定的错或者一定的对，我一直运营都有自己的做事方式和方法，但是有时候有些很明显我觉得有问题的地方，我会提出来，上述点上，都或多或少存在一些问题
一条几千上万条评论的链接：他的链接存在的时间要么很长，要么通过一些不合理的操作积累上去的，那么它的评论出现的问题可能是几年前发生的，参考意义不大，如果分析最近的评论，但是在庞大的评论基数面前会让差评的点很分散，无法快速找到真正的差评原因
分析一条新品链接的评论：本身链接基数很少，也很难说明产品的问题，更多的时候可能只是一句话，没有深入的原因进行分析
随便选几个ASIN分析：这种应该是最常见的，评论数量差不多，都是这个类目下的，所以进行分析，咋一看好像没有什么问题，但是往往会忽略对手评论是否真实的情况
 
所以我一般会针对性的选择一些ASIN进行分析
1. 产品是否与我想要做的产品相似，这里不仅仅指外观，更多的是材质，安装方式等等，因为不同的东西其实参考意义不大
2. 我会尽量选最近一年左右的产品，差评点不是很晚数据有参考性
3. 我会选偏白帽的产品进行分析，展示的真实评论，他会有几个特征：
评论增长趋势平缓，没有大起大落---没有合并种子链接的行为
评论时间晚于链接上架时间，评论的变体是链接显示的----没有合并JS链接的行为
没有太多的跨站点评论，或者跨站点的链接也是在实际正常销售的---没有跨站点做种子
如果某一天发生掉评情况后，链接的评分没有明显增长----没有删评
没有VINE全是5星好评，带小作文或者很多图片的情况---分析时排除vine评论，可能为定制vine链接，评论数据失真，导致参考性不足。

我们上面说了一段关于评论分析样品的选择，那么分析这些竞品的原因是什么？有什么目的呢？
我个人觉得在确定了一个产品一定要做之后，再采购前一定要做好评论的分析，我们需要了解买家在什么场景下，容易给差评，在出货前我们一定要进行规避，比如一个几块钱的产品，客户的宽容度一般会高一点，但是一个几百块钱的东西客户对产品的质量和外观会有一定的要求，我们在发货前要分析的就是这些点，尽量将一些没必要的差评遏制住，而不是来差评后再拍大腿。

关于评论我想再说说一些废话，我们一定站在用户视角去理解产品，简单来说就是傻一点，把情况想多一点，有时候你觉得很正常的事情，客户是无法理解的，因为我们对产品太了解了，所以经常会忽略很多细节，而这些细节不做好很多时候会带来没必要的差评，我到现在经常会听到工厂的老板过来吹牛逼我们的产品怎么好，做了多少测试，怎么牛逼，但是到客户手里几个月就坏了，然后老板的回复是不应该啊，是不是你链接写错了，等等质疑，或者大骂客户是SB的情况。
 
我们一定要理解差评是无法完全避免的，只能尽量规避，不能避免的情况有很多，比如他正好是在情绪很愤怒的时候，可能正常心情不会留差评，这些都是我们无法规避的，也有人说只要我文案写好，客户自己会看，可是你文案里写优质的材料，但是评论出现一个他是很薄的，那么我们的文案就没有任何信誉度可言。
 
今天就找个案例聊聊怎么找到我们可以规避问题点。
正常来说我们找到产品问题的渠道有四个
1. 亚马逊退货
2. 亚马逊买家之声（会与退货部分重复）
3. 亚马逊站内信
4. 买家评论
但是我们在发货前的分析，所以只能选择竞品的评论进行分析
理解亚马逊买家，本质上要回答两个问题：
第一，买家在什么场景下在意什么？
第二，当他在意的东西没被满足时，失望怎么发生、差评怎么写、运营怎么应对？
第一个问题，是从“卖货思维”切换到“用户任务思维”。买家不是孤立地在意某个参数，而是在特定情境下，为了完成某个“任务”而产生了特定的关注点。场景决定任务，任务决定标准，标准决定他在意什么。
第二个问题，是把这个框架往前推一步：差评很少凭空产生，它总是发生在具体场景中的某个瞬间——下单前理解错了、开箱发现和想象不同、第一次安装失败、真正使用时不适配、用了几个月以后发现不耐用。所以评论本质上是一份 买家失望发生记录。
我用咖啡收纳架品类为例，进行场景推演，拆解差评的生成机制与应对方法
先看一组数据。分析的ASIN有80条有效评论：

如果只看星级，结论是“产品没什么大问题”。但继续往下拆，找到差评最集中的地方
 

买家真正不爽的地方，大量发生在产品正式开始发挥收纳作用之前。
这就是第一个运营判断：
有些差评，并不是产品核心功能失败，而是买家在抵达核心功能之前，就已经失望了。
以上评论数据也印证了这一点：在分析的80 条评论里，55 条反馈发生在首次使用阶段，开箱初印象有 12 条，而长期使用只有 2 条样本。
对于咖啡收纳架这个品类，评论风险最高的时刻不是用了半年以后，而是：
拆箱 → 安装 → 摆到咖啡机旁边的前半个小时。
木板薄不薄？孔位准不准？表面有没有木刺？字体印得正不正？装完有没有缝？
任何一个质量相关的评论都会严重影响到后面其他客户的购买决策。
所以针对这里我们需要提前检查，我不确定有多少运营自己去检查过自己的产品，还是大部分运营对产品质量来源于工厂和仓库同事的信息，但是我可以说除了自己利益相关，其他很多人是没有交付思维的，必要的时候一定要自己去检查，我针对我的产品去检查过，很多次说产品全检没问题的产品，去抽检的时候能发现很多问题，所以检查这种产品一定要抽检，毕竟带装饰属性的产品，外观肯定是很介意的

四类差评，四种场景，四种应对
第一类：买家不是嫌安装难，而是根本没想到要安装

买家的意思很直接：早知道需要自己装，我可能就不会买。
有意思的是，同一批评论里，大多数买家其实认为组装并不难。关于组装的评价中，正向结构达到 92%，很多人觉得十分钟左右就能完成，甚至产品还附带了螺丝刀。
所以不能简单下结论：产品安装太复杂。
真正的问题有两个层次：
第一层是预期管理。 买家以为收到的是成品，结果打开包装发现是一堆木板。哪怕只需要安装十分钟，这个落差也已经发生了。
第二层才是安装体验。 少数用户确实遇到孔位不准、零件没标记、安装费力的问题。
这两种问题解决办法完全不同。
前者不需要马上改产品，可以先改 Listing：第二、第三张副图直接告诉买家 Assembly Required / Easy Assembly / Tools Included，再放一张简单的三步安装图。
后者则要回供应链：孔位公差是否稳定？零件是否有编号？螺丝长度是否合理？说明书有没有对应零件编号？说明书是否使用图文对应的形式进行引导安装？能否提供安装视频？
当买家在“下单”这个场景下，他的任务是“找到一个能解决台面杂乱的东西”，他的预期是“拿来就能用”。如果页面没有提前告诉他“需要组装”，他的任务就被打断了，差评就成了这个断点的记录。
 
第二类：第一次使用失败，最容易把普通问题放大成差评

隔板因为木材偏薄，在安装过程中出现断裂。评论分析把“板材物理特性导致的耐用性与组装风险”单独归成了一个根因。
这类问题已经不是改文案能解决的。运营应该把它列进 QC 检查项：
板材厚度
预钻孔位置
隔板受力位置
包装运输后是否产生暗裂
螺丝锁紧时是否容易把木材撑裂
差评分析最终一定要分清：哪些能靠运营解决，哪些必须回到产品端。
对应到场景思维：买家在“组装”这个场景下的任务是“把架子装好，放到咖啡机旁边”，他的障碍是“板材太薄，一拧就裂”，他的风险是“装不好，白买了”。这个障碍不解决，差评就会持续出现。
第三类：几毫米的做工问题，损失的可能不是功能，而是信任
还有一种差评数量不一定最大，但对转化杀伤力很强：明显的做工失误。
 

评论分析把它归到了工艺细节处理不精影响品牌信任感。
这一类问题有个特点：产品可能还能用，但买家会瞬间产生一个判断——这个东西做得很便宜。
尤其是咖啡角收纳架这种产品，它卖的不只是收纳。它还是厨房、咖啡角、Airbnb、办公室里的一个摆件。样本里的家庭买家甚至会用 “Soooo cute” 来评价它；在家庭咖啡角场景里，外观和实木质感的重要性并不低于收纳功能。
所以印刷错误、掉漆、接缝过大，看似不影响使用，却直接破坏了这个产品最重要的一部分价值：摆出来好看。
第四类：不是容量够不够，而是“我要放的东西能不能放进去”
这是做收纳产品特别容易误判的地方。
这个asin评论里整体对容量评价不错，仍然有人反馈 K-Cup 或某些配料、瓶子不能很好适配。样本数据显示，在“收纳空间”这个主题里，正向反馈占主导，但仍存在局部适配问题。

所以 容量大其实是个很粗的卖点。
买家真正关心的是：
我的 K-Cup 能放几个？
高糖浆瓶能不能放？
糖包、搅拌棒有没有独立位置？
不同尺寸能不能调整？
所以运营页面与其写 Large Capacity，不如直接做一张图告诉买家：XX 个 K-Cup + XX 个糖包 + 2 瓶糖浆，大概怎么摆。这比“大容量”三个字有用得多。
有些只有 1 条的反馈，反而不能忽略
评论分析还有一个很容易犯的错：样本少 = 不重要。
Asin的评论里有两个很好的反例。
一条用户在安装时被木刺扎手：
“I got a splinter while putting it together.”
只有 1 条样本，但这是安全问题。
还有用户提到木材表面比较天然、没有完全封闭，担心放在咖啡机旁边遇水受潮。样本也只有 2 条。
这类反馈不应该因为出现次数少就直接删掉。
我建议差评不要只按频率排，而是用三个维度：
出现频率 × 后果严重度 × 可预防程度
这样一排，优先级就清楚了：

有人在拆箱时失望。
有人在拧第一颗螺丝时失望。
有人摆上 K-Cup 才发现尺寸不对。
有人看到倒过来的 Coffee Bar 字样，瞬间觉得产品掉价。
评论分析真正要做的，就是把这些失望发生的瞬间找出来。
然后再问运营最应该问的那个问题：
这是对对手链接的失望，我们能不能提前规避？
能靠图片解决，就别急着改产品。
能靠产品解决，就别指望客服补救。
涉及安全的问题，哪怕只有一条，也不要只看占比。
这才是评论真正能给运营留下来的东西。