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电商运营:如何通过文本分析进行机会点挖掘

共生网络 2023-4-11 21:49 9329人围观 电商运营


电商的买卖进程中,用户从下单前的售前征询到下单完成后的产物评价,发生了大量的文本数据。经过NLP技术停止文天职析,可以帮助商家领会用户需求,发现产物合作好坏势,挖掘市场机遇点,调剂运营战略,提升用户采办转化率。具体怎样做呢?一路来文中看看吧。

电商运营:若何经过文天职析停止机遇点挖掘


一、什么是文天职析

1. NLP技术的先容


自然说话处置(NLP,Natural Language Processing) 是研讨人与计较机交互的说话题目标一门学科。我们平常利用的说话,中文、英语等即为自然说话,自然说话处置即为一种能让计较机了解人类说话的技术。自然说话处置的利用非常普遍,例如:机械翻译、手写体和印刷体字符识别、语音识别及文语转换、信息检索、信息抽取与过滤、文天职类与聚类、舆情份析和概念挖掘等。

文天职析利用的就是NLP技术,市道上有很多利用NLP技术研发的语义分析产物,根基道理都是经过文本数据处置,圈定关键词,分析关键词的词频,提炼用户概念。

电商运营:若何经过文天职析停止机遇点挖掘


2. 文天职析的代价


文本数据属于非结构化数据,数据信息更加复杂,具有不法则、不完整性特征,没法经过既定的数据模子间接分析。需要将文本数据停止预处置,输出可以利用数据库二位逻辑表来表示的数据。

文本数据的来历很多,例如微博、小红书、知乎、淘宝、论坛、视频网站等等。在电商范畴,本文数据来历首要来自电商直播的聊天窗口、客服征询界面、产物售后评价等。分析方式首要为文本数据预处置,提炼出首要分析维度和细分维度,婚配维度下的关键词,输出各维度的词频和转化率,挖掘用户概念,发现产物机遇点。

电商运营:若何经过文天职析停止机遇点挖掘


二、电商运营面临的痛点


公域流量的获得本钱越来越高,提升私域流量的转化成为了降本增效的有用路子。淘宝店肆天天进店人数、征询人数过万,可以转化的却百里挑一,询单未购人群和详情页跳出人群居高不下,是那里出了题目?

是客服办事不到位?活动力度不够大?还是产物卖点与用户需求不婚配?

用户在采办产物时总有2种力影响着他们的消耗行为,一个是动力,即消耗者需求与痛点,一个是阻力,即产物不能满足消耗者预期或信息差池称。当消耗阻力大于消耗动力时,用户常常难以转化。

商家在运营时一样面临着用户需求没法正确获得,产物成交归因没法分析,客服办事质量没法评价,产物卖点没法精准突出等题目。

经过文天职析,商家可以领会用户的实在需求,对用户停止精准营销,削减产物卖点与用户需求的信息不婚配题目,从而促进买卖的告竣。

三、文天职析的现实利用

1. 挖掘用户需求


用户常常会带着需求阅读产物主图和详情页,希望可以间接从产物先容中找到合适自己预期的产物卖点。当产物卖点满足用户需求时,用户就是间接寂静转化,当产物卖点与用户需求不婚配时,用户就会追求客服帮助或间接流失。

那末是什么身分间接影响用户的转化?转化的归因题目一向是电商运营的一大痛点。我们以粉底产物为例,影响用户采办粉底的首要缘由是什么?
  1. 品牌偏向?——高价大牌还是低价平替
  2. 是产物性质?——遮瑕力、持久度还是防水控油
  3. 是肌肤题目?——油性痘肌、沙漠干皮还是毛孔色斑
  4. 是活动力度?——积分加倍、满减折扣还是派样礼赠

为了更好的分析用户的实在需求和痛点,我们将售前征询的文本数据停止预处置,圈定出用户的首要征询热门,分类归纳出对应的一级维度,再将一级维度细分拆解出二级维度,经过关键词婚配各个维度的询单人数和 转化人数。例如:
  • 一级维度:产物品格、功效性能、肌肤题目、活动价格、包装物流……
  • 产物品格对应的二级维度:成份、效期、正品、规格……
  • 功效性能对应的二级维度:遮瑕度、贴合度、控油性、防水性、滋润度、持久性、质地……
  • 肌肤题目对应的二级维度:痘肌、毛孔、黑眼圈、暗沉、色斑、油皮、干皮、肤色、敏感肌……
  • 活动价格对应的二级维度:价格、赠品、积分、折扣……
  • 包装物流对应的二级维度:包装、物流、时效……

经过波士顿矩阵模子分析各个维度的征询率和转化率,从而挖掘用户的首要征询热门和影响用户转化的首要身分。

电商运营:若何经过文天职析停止机遇点挖掘

  • 高征询高转化的维度:需要在内容展现上重点突出,例如主图题目、详情页首页等
  • 高征询低转化的维度:提升内容展现的权重,并进一步优化客服答疑或详情页先容
  • 低征询高转化的维度:连结内容展现的权重
  • 低征询低转化的维度:下降内容展现的权重或停止内容展现剔更


2. 提升客服办事质量


用户停止售前征询,常常是带着疑虑的意向用户,用户能否转化取决于用户的疑虑能否可以获得快速、精准和满足的处理。是以客服办事相当重要,客服响应的实时性、答疑的正确性和保举的精准性同时影响着用户的转化。

对于同一个征询热门,分歧客服的答疑话术和答疑结果是分歧的。例如用户征询:这款粉底遮瑕结果怎样样?
  • 客服A:亲,这款粉底的遮瑕结果很好的呢。
  • 客服B:亲,这款粉底质地较为轻薄,主打中度遮瑕。
  • 客服C:亲,这款粉底粉质细致,较为轻薄,中度遮瑕,可以遮住色斑、暗沉、红血丝、痘印等肌肤题目,遮瑕结果持久。

不言而喻,主观认识城市以为客服C的答疑结果更佳。经过度析客服答疑话术的转化率,可以停止客服办事质量评价,帮助优化客服答疑标准化流程,提升客服转化率。

3. 构建用户画像标签


用户停止售前征询经常会带着自己的痛点和需求,根据用户题目,商家可以构建用户专属小我画像。对于询单未购人群,商家可以按照用户小我画像停止二次触达,针对性制定公道的产物保举计划,提升询单未购人群转化率。
  • 人群属性:职业、年龄、性别、婚姻状态、肌肤题目……
  • 产物属性:品牌偏好、质地成份、效期产地、包装礼盒……
  • 采办属性:采办频次、采办方式、领会渠道、节日送礼……


4. 产物满足度分析


经过售后评价文本数据,分析已购人群的产物满足度,比力与合作品牌产物的好评率差别,帮助商家领会本身产物好坏势表示。

电商运营:若何经过文天职析停止机遇点挖掘


评价分析的感化:
  • 产物定位:领会产物的市场定位和合作好坏势,帮助企业停止产物研发和性能优化,抢占市场机遇点。
  • 用户偏好:领会用户的品牌偏向和产物偏好,挖掘用户的痛点和爽点,帮助商家停止产物运营战略调剂,进步用户满足度。
  • 售后办事:领会产物从物流运输到确认收货再到售后办事的各个环节的好坏表示,帮助提升售后办事质量。


四、小结


在电商运营的进程中,经过文天职析,可以买通售前、运营和售后的销售链路,处理商家售前没法正确识别用户需求,售中没法精准处理用户痛点,售后没法领会用户产物满足度的题目,帮助商家建立并优化售前、售中和售后的标准化机制,进而提升各个销售环节的采办转化率。

本文由@数据小镜子 原创公布于大家都是产物司理,未经答应,制止转载。

题图来自 Unsplash,基于 CC0 协议。

该文概念仅代表作者本人,大家都是产物司理平台仅供给信息存储空间办事。

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