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¿Sabes lo que los clientes dicen sobre nuestro producto?
En Coupang y Olive Young, cientos de reseñas se publican, pero no puedo leerlas todas.
Al operar una marca de belleza, surge esta preocupación. Aunque las reseñas se acumulan en cada canal de comercio electrónico, es difícil monitorearlas de manera sistemática. Se necesita más tiempo para revisar las reseñas de los productos de la competencia.
En última instancia, se vuelve difícil responder a preguntas como estas:
- ¿Cuáles son los aspectos en los que los clientes están más satisfechos con nuestro producto?
- ¿Hay quejas recurrentes?
- ¿Cuáles son las fortalezas y debilidades de nuestro producto en comparación con los de la competencia?
- ¿Se puede identificar rápidamente la reacción inicial después del lanzamiento de un nuevo producto?
Leer una por una las reseñas dificulta ver el panorama general.
Solución mediante Crawling de reseñas de comercio electrónico + Análisis de IA
Al utilizar Hashscraper, es posible recopilar automáticamente reseñas de productos propios y de la competencia en canales de comercio electrónico como Coupang y Olive Young.
Al aplicar el análisis de IA, es posible identificar patrones rápidamente entre miles de reseñas.
Ejemplo de datos de Crawling real - Reseñas de productos
{
"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"
}
Ejemplo de datos de análisis de IA
{
"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"}
]
}
Junto con el texto original de la reseña, se realizan análisis automáticos de sentimientos, extracción de palabras clave y clasificación por categorías.
Caso de uso: Monitoreo integrado de reseñas de comercio electrónico de una marca de belleza
Una marca de belleza nacional quería monitorear de manera sistemática las reseñas de clientes en canales de comercio electrónico. Querían analizar tanto las reseñas de sus productos como las de los productos de la competencia para comprender la posición en el mercado.
Configuración de Crawling
- Canales objetivo: Coupang, Olive Young
- Objetivo de recopilación: Productos propios + Productos principales de la competencia
- Ítems recopilados: Texto de la reseña, calificación, fecha de publicación, número de votos útiles
- Frecuencia de Crawling: Una vez al día
Ítems analizados con los datos de Crawling
- Tendencia de calificaciones por producto: Monitoreo de la reacción inicial después del lanzamiento de nuevos productos
- Palabras clave positivas/negativas: Identificación de factores de satisfacción y descontento
- Comparación con la competencia: Análisis de fortalezas/debilidades en comparación con productos de la misma categoría de la competencia
- Tendencias de reseñas: Identificación de tendencias del mercado mediante cambios en palabras clave mencionadas por período
- Clasificación de VOC: Clasificación automática por tema como calidad, precio, empaque, envío, etc.
Resultados cuantitativos
- Canales monitoreados: 4 canales
- Cantidad de reseñas analizadas mensualmente: 5,000
- Frecuencia de análisis: Análisis completo diario
Antes, el monitoreo de reseñas no se realizaba de manera sistemática, pero con la implementación del Crawling, ahora es posible analizar todas las reseñas diariamente.
También se puede utilizar en estos casos
Monitoreo de reacciones al lanzamiento de nuevos productos
Al analizar de manera intensiva las reseñas durante las primeras 2 semanas después del lanzamiento de un nuevo producto, es posible identificar rápidamente la reacción inicial y ajustar mensajes de marketing o mejoras en el producto.
Análisis de nuevos productos de la competencia
Cuando la competencia lanza un nuevo producto, al recopilar y analizar las reseñas de dicho producto, se pueden establecer estrategias de respuesta.
Análisis de tendencias estacionales
Las palabras clave mencionadas por los clientes varían según la temporada, como entre temporadas, verano e invierno. Al analizar estos patrones, se pueden utilizar en estrategias de marketing estacional.
Método de integración de datos
Los datos recopilados se proporcionan en formato de datos sin procesar y se puede seleccionar el método de integración según la situación.
- Descarga en Excel — Para elaborar informes mensuales de análisis de reseñas
- Envío por correo electrónico — Para recibir regularmente datos de reseñas semanales
- Integración con API — Para integración en tiempo real en el tablero interno
- Integración con base de datos — Para cargar directamente en el sistema de análisis interno
Conclusión
Las reseñas de los clientes contienen información crucial para la mejora de productos y estrategias de marketing. El problema radica en la gran cantidad de reseñas, lo que dificulta el análisis manual. Al utilizar Crawling y análisis de IA, es posible identificar rápidamente patrones entre miles de reseñas.
La operación, mantenimiento y monitoreo del Crawling son responsabilidad de Hashscraper. Incluso en caso de cambios en las políticas de la plataforma de comercio electrónico o errores en la recopilación, los clientes no necesitan intervenir directamente.
Al monitorear las reseñas de productos propios y de la competencia, es posible comprender objetivamente la posición de nuestro producto en el mercado.
Comienza ahora mismo
Con Hashscraper, es posible recopilar automáticamente reseñas de productos en canales de comercio electrónico y analizarlas con IA.
Acceder al bot de recopilación de reseñas de productos en Coupang
Si necesitas Crawling en otros canales de comercio electrónico como Olive Young o análisis de IA, contáctanos.
