/wxweditor/lang/zh-cn/zh-cn-zh.js?v=4fff0 /wxweditor/ueditor.config-zh.js?v=6f0d6 /wxweditor/ueditor.config-zh.js?v=6f0d6
当大家选到一个产品想进一步调研的时候,肯定需要分析一下市场龙头的listing,一般可以从listing的review内容了解对手产品的优点和缺点,而我比较看重那些负评。
因为强如Anker的缺点如果我们都能克服,我们就有机会突围而出,当然这是比较极端的例子。但当大家面对一般的竞争对手,只要掌握对手产品上的缺陷,就能有助开发出更具优势的产品同时又可以避开一些坑。给大家看个图。
这是Anker一个吃了4百个多负评review的listing的文字云。可以看出stopped,charge,charging,wont,work,doesnt是出现最多又能表达出问题的词。我们就能有效针对这些核心词再进一步研究那些问题。
因为有些listing的review数量实在太多,要逐一分析实在花太多时间,效率太低了。所以可借助文字云生成器帮我们归纳出现最多的关键词,从而收窄范围,接下来我们只要用那些核心关键词再搜那些review出来,就可针对研究那些核心缺陷。
给大家一个网址,http://amzbigdata.cn/wordcloud.php 大家也可以试一下文字云生成器。
工具非常易用,就只需三步。 首先把目标listing的所有1星,2星review内容拷贝出来,然後贴到框框上,之後字数调到9999,最後按生成就行了。
至於文字云生成器还能怎麽运用?
-同类型产品标题关键词的使用情况?
-???(会陆续补上)
-???
希望大家也可以分享一下,集思广益,一起运用大数据协助我们把亚马逊做得更好!
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