自亞馬遜合并父子體BSR以后，如何找到暢銷變體？

Ratings與Reivews合并，Listing到底有多少有效Reviews？

產品差評中，買家吐槽最多，最希望解決的問題是什么？

這些問題，都可以在Listing的Reviews中找到答案。

以前，通過賣家精靈插件批量下載評論后，可以在Excel表格中手動根據變體型號、評論星級等對評論進行篩選，再根據變體評論的數量對比找出暢銷變體。

現在，賣家精靈插件新推出【評論分析】功能，將評論分析的繁瑣過程智能化，在Listing詳情頁即可一鍵生成評論分析報告，并以多維度數據統計表呈現，更進一步降低了運營的時間成本。

下面我們以 B07MYWM2C6 為例進行分析說明。

這是一款涉溪鞋的其中一個變體，該產品共有344個變體。

在該產品的Listing頁面點擊【評論分析】按鈕，即可一鍵生成評論分析報告。

可以看到該產品共有3791個rantings，但實際有內容的評論只有641條。

點擊進入評論分析報告，可以看到各變體的評論數量及評論數占比。沒有評論的變體則不會被展示。

一般來說，銷量越高的變體，評論數越多。

該產品變體Size: 10 Women/9 Men | Color: Water Shoes-927grey的評論數占比高達52.8%，

說明該Listing有一半以上的銷量都來自于該變體。

評分星級占比：

這里指的是該Listing中各星級評分的數量及其在總評分數中的占比。

該產品平均星級4.5分，其中5星評分數有2743個，占比72.3%。好評率很高，說明產品本身較為成熟，售后問題較少，但另一方面也說明產品本身的改進空間較小。

如果自己有單獨的供應鏈，產品研發能力強，那差評率高可能反而是好事，可以通過對產品進行改進升級，從而搶占這個市場。

評論星級統計：

這里指的是該Listing中各星級評論的數量及其在總評論數中的占比。

可以看到1星差評的評論數占比為6%，相對于1星評分數占比（2.7%）來說比例更高了。

而評論內容是會實實在在展現在前臺，被買家看到的，直接影響Listing的轉化率。如果差評率較高，我們可以在評論列表中查看具體的差評內容，以做出有針對性的改進。

特點評分：

數據來源于Listing頁面的By feature版塊，勾選“翻譯”可以將特性詞翻譯為中文。

在買家對產品進行評分時，亞馬遜系統會根據產品類別自動給出特性詞，邀請買家針對產品特點進行星級評分。

通過這一指標，可以快速掌握產品特性以及每個特性的評分，有針對性地改進產品。

比如這款產品的輕便性評分為滿分5.0分，但舒適度只有4.2分，還需在這方面進行改進。

評論類型統計：

該Listing的641個評論中，有571個都是VP評論，帶圖片的評論有19個，暫時沒有帶視頻的評論。

如果把該產品作為競爭對手，自己的Listing上有視頻評論的話轉化率也許會更高。   

評論型號統計：

根據變體的評論數量及評論數占比，我們可以預估不同變體的銷量，幫助賣家更有針對性地選品備貨。

還可以切換時間維度和型號，查看近期的評論數分布，以及時調整備貨需求。

變體評論變化趨勢：

選擇不同的變體型號，可以通過變體評論的變化趨勢判斷產品的淡旺季。

這里我們選擇了評論數最多的一個變體，一般來說對應的銷量也會最多。可以看到在每年的7月份都有一個評論高峰期，但評論一般都會有一定的延遲性，買家下單到收貨再到試用后留評都需要時間。

所以我們推斷該產品每年的銷售高峰可能在6月份就開始了，這樣什么時候需要加大備貨、什么時候開始進行促銷推廣就能做到心中有數了。

評論列表：

該Listing的所有評論內容會實時翻譯成中文，大大降低閱讀成本。支持按照星級、評論類型等條件進行篩選，可以快速掌握產品的賣點、缺點及使用場景。

分析競爭對手的Reviews，有利于發掘產品本身的品質狀況以及買家訴求。

比如我們篩選出1星評論，可以發現該產品的主要質量問題可能是鞋面材質引起的。如果是自己想要做的產品，就需要在選品時重點考慮這個問題了。

或者篩選出最近1個月的評論。因為產品可能在不斷改進，新的評論更具有參考價值。

還可以通過根據評論標簽中的高頻詞來進行分析，點擊單詞可以看到包含該單詞的所有評論。

比如點擊關鍵詞arch support，我們可以看到對應的評論雖然都是好評，但實際上針對該產品提出了希望增加拱形支撐的需求。如果能解決這一痛點，也許就能讓該類產品的銷量更上一層樓。

亞馬遜評論能為賣家提供的價值還有很多，這些評論信息賣家也都能自己在亞馬遜前臺一個個查看或者復制粘貼到表格中手動統計，但工具存在的意義，是提高運營效率，幫助賣家達到事半功倍的效果。