小多聯(lián)空調(diào)產(chǎn)品電商評論數(shù)據(jù)處理及分析

楊良就

廣東TCL智能暖通設(shè)備有限公司

0 引言

隨著電子商務(wù)的快速發(fā)展，網(wǎng)上購物為消費(fèi)者提供了方便、低廉的產(chǎn)品。但由于一些賣家提供的產(chǎn)品與描述信息不一致，導(dǎo)致消費(fèi)者從電商評論中尋求真實(shí)信息［1］，電商評論對顧客的購物決策起著關(guān)鍵的作用。

近年來，空調(diào)線上銷售占比越來越大，輕商空調(diào)也不例外。由于電商評論對消費(fèi)者購買決策有著重要的影響［2］，因此可通過獲取用戶的評論數(shù)據(jù)來挖掘用戶的痛點(diǎn)，幫助品牌提升價值，增強(qiáng)市場競爭力。

目前關(guān)于電商評論的研究很多，但涉及空調(diào)方面的研究較少，因此本文根據(jù)客戶的評價數(shù)據(jù)，進(jìn)行用戶分析、可視化構(gòu)建，為企業(yè)營銷、產(chǎn)品競爭力的提升提出改善方案。

1 客戶評價數(shù)據(jù)的采集與處理

本文以京東為數(shù)據(jù)采集對象，使用python 的scrapy 第三方庫獲取小多聯(lián)空調(diào)的客戶評論數(shù)據(jù)：通過scrapy向評論內(nèi)容API發(fā)送請求，從電商平臺獲取的評論數(shù)據(jù)存儲在字典列表結(jié)構(gòu)中，再通過分頁訪問不斷添加文字內(nèi)容，從而得到盡可能多的評論數(shù)據(jù)，最后使用pandas 模塊以csv 和xlsx 格式保存評論，并標(biāo)記數(shù)據(jù)集［3］。

由于京東平臺上小多聯(lián)商家多商品復(fù)雜，不利于數(shù)據(jù)分析，因此本文選取T、M、A、Z 品牌進(jìn)行分析。

對各商家產(chǎn)品上架時間不一致問題，本文抓取全部電商平臺評論數(shù)據(jù)，雖統(tǒng)計(jì)時間段有差異，但不影響對客戶購買習(xí)慣、差評關(guān)注內(nèi)容、產(chǎn)品優(yōu)劣的分析判斷。

python爬蟲數(shù)據(jù)見圖1。

圖1 python爬蟲數(shù)據(jù)表

該數(shù)據(jù)集包含1 923條評論，使用Python 中的中文分詞庫Jieba進(jìn)行分詞，刪除評論中如 、表情符號、標(biāo)點(diǎn)符號、多余空格和停用詞等。停用詞是那些出現(xiàn)頻率很高但不需要分析的詞，如我、你、我自己、那個、他等這些沒有提供任何有效信息的詞，以減少計(jì)算量。

分詞及處理代碼如下：

2 客戶評價分析

1)購買分析

客戶主要需求為5、6匹機(jī)，Z、A、M品牌此兩款型號銷售占比超過50%，T品牌5匹機(jī)評論較少，與Z、A、M存在量級差距。

5、6 匹機(jī)主要面向住房面積140 m2以上的用戶。

小多聯(lián)評論分布圖見圖2。

圖2 小多聯(lián)評論分布圖

2)詞云分析

通過對客戶評價數(shù)據(jù)進(jìn)行分詞、詞頻統(tǒng)計(jì)，分析文本中詞的出現(xiàn)次數(shù)，直觀反映消費(fèi)者在電商產(chǎn)品評論中關(guān)注的產(chǎn)品屬性和配套服務(wù)。

由于文本數(shù)據(jù)不夠直觀，需對數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化處理。使用詞云圖能夠獲得產(chǎn)品相關(guān)信息，滿足決策者需求。詞云圖中詞的字體越大，表示出現(xiàn)的頻率越高。

對上述關(guān)鍵詞進(jìn)行統(tǒng)計(jì)后，利用Tagxedo 可視化工具進(jìn)行處理［4］，得到關(guān)鍵詞可視化詞云，如圖3 所示。通過分析，發(fā)現(xiàn)除了空調(diào)、安裝、客服等基礎(chǔ)性關(guān)鍵詞外，還出現(xiàn)了性價比、裝修、物流、調(diào)試等關(guān)鍵詞，表明消費(fèi)者非常重視電器產(chǎn)品的售后服務(wù)，如某個產(chǎn)品盡管質(zhì)量和性能非常出色，但其緩慢的安裝或物流仍會獲得負(fù)面的評價；裝修、調(diào)試等詞表明消費(fèi)者在意是否會影響裝修進(jìn)度、裝修效果等；客服二字表明電商平臺的服務(wù)水平也是影響消費(fèi)者滿意度的重要因素，客戶服務(wù)是產(chǎn)品銷售、客戶維護(hù)、產(chǎn)品售后工作中的基礎(chǔ)性角色，服務(wù)效率決定了客戶的體驗(yàn)、客戶的滿意度；性價比則表明客戶在意是否物有所值，對產(chǎn)品的采購成本有所要求。

圖3 Z品牌評論詞云分析

3)評論詞頻分析

產(chǎn)品性價比為Z 品牌＞T 品牌＞A 品牌＞M 品牌。Z品牌產(chǎn)品性價比最高，M品牌最低，主要差異在于營銷促銷手段不同。Z、A、T、M 產(chǎn)品性價比見圖4。

圖4 Z、A、T、M產(chǎn)品性價比

品牌提及頻率，M品牌＞A品牌＞Z品牌＞T品牌。T品牌進(jìn)入電商較晚影響力較小，需加大投入，打造空調(diào)差異化產(chǎn)品，讓顧客知道T 公司在空調(diào)領(lǐng)域同樣具有很強(qiáng)的研發(fā)能力及品牌實(shí)力。

Z、A、T、M產(chǎn)品提及頻率見圖5。

圖5 Z、A、T、M產(chǎn)品提及頻率

4)痛點(diǎn)問題分析

用戶主要關(guān)注的問題有外機(jī)安裝問題，占比74%；勘察收費(fèi)問題，占比10%；發(fā)貨未配備管道，占比14%；外包裝破損問題提及較少，僅2%。

小多聯(lián)痛點(diǎn)問題分布見圖6。

圖6 小多聯(lián)痛點(diǎn)問題分布

電商差評主要在物流、發(fā)貨、安裝、售后、客服方面，其中Z品牌未有差評。

各品牌差評意見見表1。

表1 各品牌差評意見

3 基于用戶評論的小多聯(lián)營銷建議

基于用戶評論，為便于企業(yè)了解用戶需求及開展?fàn)I銷，為消費(fèi)者提供更好的服務(wù)，實(shí)現(xiàn)企業(yè)和消費(fèi)者的雙贏，提出以下建議：

1)聚焦5、6匹機(jī)型主銷

重點(diǎn)關(guān)注客戶購買最多的5、6 匹小多聯(lián)，推進(jìn)營銷策略，給予價格支持，體現(xiàn)價格優(yōu)勢。

2)提升品牌口碑

T品牌產(chǎn)品性價比高，但提及度較低，需加大品牌營銷投入，定期開展?fàn)I銷活動，發(fā)布產(chǎn)品測評視頻，邀請網(wǎng)紅體驗(yàn)等。

3)電商痛點(diǎn)問題解決

解決用戶關(guān)注度高的安裝、發(fā)貨、物流問題。

(1)對樓盤精裝房的安裝機(jī)位進(jìn)行調(diào)研，研發(fā)符合樓盤需求尺寸的空調(diào)；

(2)對勘察收費(fèi)問題進(jìn)行規(guī)范；

(3)發(fā)貨前跟客戶明確整機(jī)配件，對安裝時需單獨(dú)購買的配件及時說明；

(4)物流時效慢、物流導(dǎo)致物品破損的需與物流公司明確責(zé)任，簽訂協(xié)議，對客戶投訴的可要求索賠。

4 結(jié)語

電商平臺的海量評論在一定程度上反映了產(chǎn)品的真實(shí)信息，因此對評論進(jìn)行情感分析具有重要的意義。

本文以小多聯(lián)電商評論為研究對象，通過python 對京東電商平臺數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，再分析用戶購買分布、評論詞頻/詞云解決電商痛點(diǎn)問題，從多維度為小多聯(lián)產(chǎn)品營銷、產(chǎn)品口碑提升提供了建議，為小多聯(lián)產(chǎn)品經(jīng)銷商、制造商提供了改善依據(jù)，以實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品營銷的突破。