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Savez-vous ce que les clients disent de notre produit?
Sur Coupang et Olive Young, des centaines de critiques sont publiées, mais je ne peux pas toutes les lire.
En exploitant une marque de beauté, ce genre de préoccupation peut survenir. Les avis s'accumulent sur chaque canal de commerce électronique, mais il est difficile de les surveiller de manière systématique. Il faut plus de temps pour vérifier les avis sur les produits des concurrents.
Finalement, il devient difficile de répondre à ces questions.
- Qu'est-ce qui satisfait le plus les clients de notre produit?
- Y a-t-il des plaintes récurrentes?
- Quels sont les points forts et les points faibles de notre produit par rapport à ceux des concurrents?
- Peut-on rapidement évaluer la réaction initiale après le lancement d'un nouveau produit?
Lire les avis un par un ne permet pas d'avoir une vue d'ensemble.
Résoudre avec le crawling des avis e-commerce + l'analyse AI
En utilisant Hashscraper, vous pouvez automatiquement collecter les avis sur vos produits et ceux de vos concurrents sur des canaux de commerce électronique tels que Coupang et Olive Young.
En appliquant une analyse AI, vous pouvez rapidement identifier des schémas parmi des milliers d'avis.
Exemple de données de crawling réelles - Avis sur le produit
{
"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"
}
Exemple de données d'analyse AI
{
"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"}
]
}
Les avis sont automatiquement traités avec l'analyse des sentiments, l'extraction des mots-clés et la classification par catégorie, en plus des textes originaux des avis.
Cas d'utilisation: Surveillance intégrée des avis e-commerce pour une marque de beauté
Une marque de beauté nationale voulait surveiller de manière systématique les avis clients sur les canaux de commerce électronique. Ils voulaient analyser les avis sur leurs produits ainsi que sur ceux des concurrents pour comprendre leur position sur le marché.
Paramètres de crawling
- Canaux ciblés: Coupang, Olive Young
- Objets de collecte: Produits propres + principaux produits concurrents
- Éléments collectés: Texte de l'avis, note, date de rédaction, nombre de votes utiles
- Fréquence de crawling: Une fois par jour
Éléments analysés à partir des données de crawling
- Évolution des notes par produit: Surveillance de la réaction initiale après le lancement d'un nouveau produit
- Mots-clés positifs/négatifs: Identification des facteurs de satisfaction et de mécontentement
- Comparaison avec les concurrents: Analyse des forces/faiblesses par rapport aux produits concurrents de la même catégorie
- Tendances des avis: Compréhension des tendances du marché en analysant les mots-clés mentionnés par période
- Classification des retours clients: Classification automatique par sujet tels que la qualité, le prix, l'emballage, la livraison, etc.
Résultats quantitatifs
- Canaux surveillés: 4 canaux
- Volume mensuel d'avis analysés: 5 000 avis
- Fréquence d'analyse: Analyse exhaustive quotidienne
Avant l'introduction du crawling, la surveillance des avis n'était pas systématique, mais après l'introduction du crawling, il est désormais possible d'analyser tous les avis quotidiennement.
Autres cas d'utilisation
Surveillance de la réaction au lancement d'un nouveau produit
En analysant de manière intensive les avis des deux premières semaines après le lancement d'un nouveau produit, vous pouvez rapidement comprendre la réaction initiale et l'incorporer dans les messages marketing ou les améliorations du produit.
Analyse des nouveaux produits des concurrents
Lorsque les concurrents lancent de nouveaux produits, en collectant et en analysant les avis sur ces produits, vous pouvez élaborer des stratégies de réponse.
Analyse des tendances saisonnières
Les mots-clés mentionnés par les clients varient selon les saisons telles que les intersaisons, l'été, l'hiver, etc. En analysant ces modèles, vous pouvez les utiliser pour le marketing saisonnier.
Modes de connexion des données
Les données collectées sont fournies sous forme de données brutes, et vous pouvez choisir le mode de connexion en fonction de la situation.
- Téléchargement Excel - Pour la rédaction de rapports d'analyse mensuels
- Envoi par e-mail - Réception régulière des données d'avis hebdomadaires
- Intégration API - Intégration en temps réel dans le tableau de bord interne
- Intégration de base de données - Chargement direct dans le système d'analyse interne
Conclusion
Les avis clients contiennent des informations essentielles pour l'amélioration des produits et le marketing. Le problème est que leur quantité rend difficile une analyse manuelle. En utilisant le crawling et l'analyse AI, vous pouvez rapidement identifier des schémas parmi des milliers d'avis.
Le fonctionnement, la maintenance et la surveillance du crawler sont pris en charge par Hashscraper. En cas de modification de la politique de la plateforme e-commerce ou de problème de collecte, vous n'avez pas besoin d'intervenir directement.
En surveillant les avis sur vos produits et ceux des concurrents, vous pouvez objectivement évaluer la position de votre produit sur le marché.
Commencez dès maintenant
Avec Hashscraper, vous pouvez collecter automatiquement les avis sur les produits des canaux de commerce électronique et les analyser avec l'IA.
Accéder au bot de collecte d'avis produit Coupang
Si vous avez besoin de crawling ou d'analyse AI pour d'autres canaux de commerce électronique comme Olive Young, veuillez nous contacter.
