.jpg?locale=de)
Wissen Sie, was Kunden über unsere Produkte sagen?
Auf Coupang und Olive Young gibt es Hunderte von Bewertungen, aber ich kann sie nicht alle lesen.
Wenn Sie eine Beauty-Marke betreiben, haben Sie solche Sorgen. Bewertungen häufen sich auf E-Commerce-Kanälen, aber es ist schwierig, sie systematisch zu überwachen. Es erfordert mehr Zeit, um auch die Bewertungen von Wettbewerbsprodukten zu überprüfen.
Letztendlich wird es schwierig, diese Fragen zu beantworten.
Was sind die Punkte, an denen Kunden am meisten zufrieden sind?
Gibt es wiederkehrende Beschwerden?
Was sind die Stärken und Schwächen unserer Produkte im Vergleich zu Konkurrenzprodukten?
Können wir schnell erkennen, wie die Reaktionen auf den Start neuer Produkte sind?
Es ist schwierig, das Gesamtbild zu sehen, wenn man jede Bewertung einzeln liest.
Problem lösen mit E-Commerce-Review-Crawling + AI-Analyse
Durch die Verwendung von Hashscraper können Bewertungen für eigene Produkte und Wettbewerbsprodukte auf E-Commerce-Kanälen wie Coupang und Olive Young automatisch gesammelt werden.
Durch die Anwendung von AI-Analyse können Muster schnell aus Tausenden von Bewertungen erkannt werden.
Beispiel für gecrawlte Daten - Produktbewertungen
{
"Channel": "올리브영",
"Brand": "OO",
"Product Name": "세라마이드 모찌 토너",
"Rating": "5",
"Review Body": "수분감이 좋고 자극 없이 순해요. 환절기에 쓰기 딱 좋아요. 용량도 넉넉해서 만족합니다.",
"Review Date": "2025-01-05",
"Reviewer": "user_****",
"Helpful Count": "12"
}
Beispiel für AI-Analyse-Daten
{
"Channel": "올리브영",
"Product Name": "세라마이드 모찌 토너",
"Review Body": "수분감이 좋고 자극 없이 순해요. 환절기에 쓰기 딱 좋아요.",
"Sentiment": "Positive",
"Keywords": ["수분감", "저자극", "환절기"],
"Categories": [
{"category": "Texture", "subcategory": "Moisture", "type": "Positive"},
{"category": "Sensitivity", "subcategory": "Gentle", "type": "Positive"},
{"category": "Usage", "subcategory": "Seasonal", "type": "Positive"}
]
}
Zusätzlich zur Originalbewertung werden automatisch Sentiment-Analyse, Keyword-Extraktion und Kategorisierung durchgeführt.
Anwendungsfall: Systematische Überwachung von E-Commerce-Bewertungen für Beauty-Marken
Ein inländischer Beauty-Brand wollte Kundenbewertungen auf E-Commerce-Kanälen systematisch überwachen. Sie wollten nicht nur Bewertungen für ihre eigenen Produkte, sondern auch für Wettbewerbsprodukte analysieren, um ihre Positionierung im Markt zu verstehen.
Crawling-Einstellungen
Zielkanäle: Coupang, Olive Young
Sammelziele: Eigene Produkte + Hauptkonkurrenzprodukte
Sammelkriterien: Bewertungstext, Sternebewertung, Datum der Bewertung, Anzahl der hilfreichen Stimmen
Crawling-Frequenz: einmal täglich
Analysierte Elemente aus den Crawling-Daten
Bewertungstrend je Produkt: Überwachung der anfänglichen Reaktionen nach der Einführung neuer Produkte
Positive/Negative Keywords: Identifizierung von Zufriedenheits- und Beschwerdefaktoren
Vergleich mit Wettbewerbern: Analyse von Stärken/Schwächen im Vergleich zu Konkurrenzprodukten derselben Kategorie
Review-Trends: Erkennung von Markttrends anhand von Keywords, die sich im Laufe der Zeit ändern
VOC-Klassifizierung: Automatische Kategorisierung nach Themen wie Qualität, Preis, Verpackung, Versand usw.
Quantitative Leistungen
Überwachte Kanäle: 4 Kanäle
Monatliche Anzahl analysierter Bewertungen: 5.000
Analysefrequenz: tägliche Vollanalyse
Früher wurde das Review-Monitoring nicht systematisch durchgeführt, aber nach der Einführung des Crawlings konnten täglich alle Bewertungen analysiert werden.
Auch in diesen Fällen anwendbar
Überwachung der Reaktionen auf neue Produkteinführungen
Durch die konzentrierte Analyse der Bewertungen in den ersten 2 Wochen nach der Einführung neuer Produkte können Sie schnell auf die anfänglichen Reaktionen reagieren und diese in Marketingbotschaften oder Produktverbesserungen einfließen lassen.
Analyse von Wettbewerbsneueinführungen
Wenn ein Wettbewerber ein neues Produkt einführt, können Sie durch die Sammlung und Analyse der Bewertungen des Produkts die Reaktionen der Kunden verstehen und entsprechende Strategien entwickeln.
Analyse von saisonalen Trends
Die von Kunden verwendeten Keywords variieren je nach Saison wie Übergangszeit, Sommer, Winter usw. Durch die Analyse dieses Musters können Sie es für das saisonale Marketing nutzen.
Datenintegrationsmethoden
Die gesammelten Daten werden im Rohdatenformat bereitgestellt, und Sie können je nach Bedarf die Integrationsmethode auswählen.
Excel-Download — Zur Erstellung von monatlichen Bewertungsanalyseberichten
E-Mail-Versand — Regelmäßiger Empfang von wöchentlichen Bewertungsdaten
API-Integration — Echtzeitintegration in interne Dashboards
DB-Integration — Direktes Laden in interne Analyse-Systeme
Zusammenfassung
Kundenbewertungen enthalten Einblicke, die für die Produktverbesserung und das Marketing wichtig sind. Das Problem ist, dass es zu viele gibt, um sie manuell zu analysieren. Durch die Verwendung von Crawling und AI-Analyse können Muster schnell aus Tausenden von Bewertungen erkannt werden.
Crawling-Betrieb, Wartung und Überwachung werden alle von Hashscraper übernommen. Wenn sich die Richtlinien der E-Commerce-Plattform ändern oder Fehler bei der Datensammlung auftreten, müssen Sie als Kunde nicht direkt eingreifen.
Durch die systematische Überwachung von Bewertungen für eigene Produkte und Wettbewerbsprodukte können Sie die Position Ihres Produkts im Markt objektiv verstehen.
Jetzt sofort starten
Mit Hashscraper können Sie automatisch Produktbewertungen auf E-Commerce-Kanälen sammeln und mit KI analysieren.
Link zum Coupang-Produktbewertungs-Crawler
Wenn Sie Crawling oder AI-Analyse für andere E-Commerce-Kanäle wie Olive Young benötigen, kontaktieren Sie uns bitte.
