今年的618無疑是新消費品牌造星的舞臺，各細分品類新品牌百花齊放。據天貓數據顯示，2021年6月1日至15日的天貓618銷售額統計，共有459個新品牌拿下細分類目TOP 1。與此同時，融資圈也被新消費類品牌霸屏，AOEO，永璞咖啡、鐘薛高均在近期拿下過億融資。
為何在新消費領域有如此大的創新機會？品牌如何及時洞察新的消費人群，消費場景，消費理念的變化，做到提前預測？本文將從電商評論中尋找答案。
一、消費者需求全面進入多元化時代
新消費品牌代表的是在消費結構升級的宏觀背景下，迎合市場新需求的品牌，他們面向新一代消費人群，滿足全新的消費場景。95、00后的消費習慣與以往時代存在著巨大的差異。面對各種新需求，消費品市場正在進入一輪從品質、包裝、服務、體驗等維度的全面升級。
在此升級的過程中，新消費者對品牌產品的要求從能用到好用，再到更好的體驗，要求人與產品有持續的互動，甚至對產品產生依賴與情感，找到屬于自己的共鳴、意義與認同感。這無疑對消費者洞察和消費者需求預測提出了極高的要求。
消費者需求的契合意味著產品要不斷細分，“一個產品打天下的時代”已經過去。品牌方需要不斷收集消費者反饋，甚至預測消費者行為變遷，從而領先市場進行產品與服務流程的理念創新和技術改良。
然而傳統消費者需求調研中，通過問卷調研，或人工收集反饋的準確率和效率較低，無法及時還原當下快速變化的消費者痛點與市場機遇。
▲云聽CEM通過NLP分析手機行業客戶反饋熱詞
因此，在當下的需求多元化時代，及時高效的將海量客戶反饋數據采集并加以分析。通過數據洞察了解預測消費者行為，并指導產品與服務的創新，提升品牌客戶體驗，已成為新消費時代品牌的核心競爭力。
二、從數據采集到數據結構化電商評論分析是如何進行的
電商評論分析中評論數據的采集，通常是全網抓取而來的，就范圍上而言遠比單一一家品牌的數據要廣，更能反饋出市場的真實需求。除此之外，它還能分析出客戶對產品的客觀感受以及使用后的主觀感受，另外還包括“客戶情感”、“購買意圖”以及“客戶故事”等等。
?獲取全網「電商評論」數據
將全網各平臺的「電商評論」進行匯總量化處理，以此評估該企業的客戶體驗管理水平，并從中挖掘品牌新的增長點。
?從「文本數據」到「信息提煉」
在匯聚了海量「電商評論」數據后，人工處理往往需要花費大量人力和時間成本，在信息提煉上還會出現數據不全、分析維度不精準等問題。
較好的方式便是交由一個專業的智能化系統代替人力操作。通常系統會先建立AI深度學習模型，再將外部數據和內部數據一起輸入模型，通過不斷地自我訓練，更深入地分析客戶行為、使用體驗、情感傾向等，從而在對「電商評論」進行整合分析時，能夠更準確地總結出客戶想要的指導建議。
以美妝產品為例，云聽CEM可以梳理出100+項評估指標，細粒度覆蓋「產品、服務、市場」等各項細微體驗。其中產品項涵蓋的一級指標已達10個，基于一級指標「功效」搭建的二級指標多達46個，如「防曬、遮瑕、祛痘」等。
▲云聽CEM搭建的美妝產品指標體系部分概覽
▲電商評論的「指標分類」與「情感判斷」
在僅僅70個字的句子中，系統就能分析出“正/負面情感”、“功效”、“產品款式”。即便是“好自然的膚色”這樣比較抽象的內容，系統依然可以判斷出客戶是在描述功效相關的問題，并且是正面評論。
三、預測消費者需求以及具體行動指引
回歸實際的運用中，電商評論分析最大作用之一便是行為預測和行動指引。品牌方擁有了多種數據分析結果時，便可以做到新品機會的預測、競品的調研分析、研發+服務迭代等等。
基于深度學習的NLP自然語言處理技術，云聽CEM可對海量電商評論進行機器實時自動化分析，將評論情感劃分為正面情感、中性情感、負面情感3類。
圖表1：電商評論情感正/負面占比
適用場景：消費者喜好洞察、客戶情感分析
適用部門：市場部、產品部、運營部、客服部
其中「成分」的負面評論數量最多，有329條。從負面聲量進行數據下鉆，追蹤具體的消費者評價，我們發現：
「產品包裝和宣傳文案上關于成分的描述過少，不夠清楚」，是用戶產生負面評論的主要原因。由于面膜直接接觸臉部皮膚，用戶對成分的關注度非常高。
適用場景：新品上市分析、產品迭代、口碑分析
適用部門：市場部、產品部、運營部、客服部
指標滿意度：正面指標聲量/（正面指標聲量+負面指標聲量）
適用場景：消費者喜好洞察、新品上市分析、產品迭代、營銷策略制定
適用部門：產品部、運營部、市場部
圖表4：產品體驗指標聲量品牌對比
此外，我們還能通過數據下鉆，以進一步了解每個聲量指標背后用戶到底說了什么？從而獲得更精準的商業情報。
適用場景：競品分析、品牌調研
適用部門：市場部、產品部、運營部、客服部
圖表5：京東星級分布品牌對比
市場調研負責人可以根據該圖找出自己和競爭對手的差距有多少，在京東的表現和在其他電商平臺的表現有何不同，并且通過數據下鉆的方式，找出在用戶評價中具體的優劣勢描述。
適用場景：口碑評價、競品分析、渠道表現對比
適用部門：市場部、產品部、運營部、品牌部
圖表6：￥100-150價位面膜差評率對比
適用場景：同等價位間的競品對比、產品定位規劃、營銷決策制定
適用部門：市場部、產品部、運營部、客服部
從圖中可以看出品牌之間各項體驗指標的優劣。作為商家掌握這張熱力圖，能做到知己知彼，了然于心。對于競品的長處我們可以學習，對于競品的短處，我們可以了解別人踩過的坑，避免犯同樣的錯誤。
適用場景：競品分析、產品定位、營銷決策制定
適用部門：市場部、產品部、運營部、客服部
圖表8：負面聲量指標統計
適用場景：產品迭代、文案設計、營銷策劃
適用部門：產品部、運營部、客服部、倉儲部
適用場景：客戶體驗管理、品牌輿情分析、工作匯報
適用部門：市場部、客服部、產品部
圖表10：消費者關注點與差評率分析
該圖將消費者關注點（提及量）與指標差評率兩個數據進行關聯。根據差評率和提及量我們可以把各個指標劃分至最高優先級、第二優先級、第三優先級、最低優先級四個象限。
根據該圖，企業可將最優資源安排給優先級最高的需求部門，以數據科學驅動推動產品迭代、服務升級、資源配置。
適用場景：產品研發、需求優先級決策、資源協調
適用部門：產品部、客服部、市場部、運營部
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