自社や競合他社の製品反応を分析するために、eコマースのレビューをクローリングする方法

顧客は私たちの製品について何と言っているか知っていますか？

쿠팡とオリーブヤングには数百件のレビューがありますが、全部を読むことはできません。

美容ブランドを運営すると、このような悩みが生じます。各ECチャネルにはレビューが積み重ねられていますが、これを体系的にモニタリングすることが難しいです。競合製品のレビューまで確認しようとすると、さらに時間がかかります。

結局、このような質問に答えることが難しくなります。

• 顧客が私たちの製品で最も満足している点は何でしょうか？
• 繰り返し出てくる不満がありますか？
• 競合製品と比較して私たちの製品の強みと弱点は何ですか？
• 新製品の発売後の初期反応はどうなっていますか、迅速に把握できますか？

レビューを1つずつ読む方法では全体像を把握するのが難しいです。

ECレビューのクローリングとAI分析で解決する

Hashscraperを活用すると、쿠팡、オリーブヤングなどのECチャネルから自社製品と競合製品のレビューを自動で収集することができます。

AI分析を適用すると、数千件のレビューからパターンを迅速に把握することができます。

実際のクローリングデータ例 - 商品レビュー

{
  "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"
}

AI分析データ例

{
  "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"}
  ]
}

レビュー原文とともに感情分析、キーワード抽出、カテゴリ分類まで自動で処理されます。

活用事例: 美容ブランドのECレビュー統合モニタリング

国内のある美容ブランドは、ECチャネルの顧客レビューを体系的にモニタリングしたいと考えました。自社製品だけでなく、競合製品のレビューも分析して、市場内でのポジショニングを把握したいと思いました。

クローリング設定

• 対象チャネル: 쿠팡、オリーブヤング
• 収集対象: 自社製品 + 主要競合製品
• 収集項目: レビュー本文、評価、投稿日、役に立った数
• クローリング頻度: 1日1回

クローリングデータで分析した項目

• 製品ごとの評価推移: 新製品発売後の初期反応モニタリング
• 肯定的/否定的キーワード: 満足要因と不満要因の把握
• 競合比較: 同じカテゴリの競合製品に対する強み/弱点分析
• レビュートレンド: 期間ごとの言及キーワード変化による市場トレンド把握
• VOC分類: 品質、価格、パッケージ、配送などのトピックごとの自動分類

定量的成果

• モニタリングチャネル: 4つのチャネル
• 月間レビュー分析量: 5,000件
• 分析頻度: 日次全数分析

以前はレビューモニタリングが体系的に行われていませんでしたが、クローリング導入後、日々全体のレビューを分析することができるようになりました。

このような場合にも活用できます

新製品発売反応モニタリング

新製品発売後の最初の2週間のレビューを重点的に分析すると、初期反応を迅速に把握し、マーケティングメッセージや製品改善に反映することができます。

競合新製品分析

競合他社が新製品を発売した場合、その製品レビューを収集して顧客反応を把握し、対応戦略を立てることができます。

季節トレンド分析

季節ごとに、顧客が言及するキーワードが異なります。このパターンを分析することで、季節のマーケティングに活用できます。

データ連携方法

収集されたデータは生データ形式で提供され、状況に応じて連携方法を選択できます。

• Excelダウンロード — 月次レビュー分析レポート作成時
• Eメール送信 — 週次レビューデータ定期受信
• API連携 — 社内ダッシュボードにリアルタイム連携
• DB連携 — 内部分析システムに直接ロード

まとめ

顧客レビューには製品改善やマーケティングに必要なインサイトが含まれています。問題は量が多すぎて手動で分析することが難しいという点です。クローリングとAI分析を活用すると、数千件のレビューからパターンを迅速に見つけ出すことができます。

クローラーの運用、保守、モニタリングはすべてHashscraperが担当します。ECプラットフォームのポリシー変更や収集エラーが発生した場合でも、顧客側で直接対応する必要はありません。

自社製品と競合製品のレビューを一緒にモニタリングすると、市場内での自社製品の位置を客観的に把握することができます。

今すぐ始める

Hashscraperを利用すれば、ECチャネルの商品レビューを自動で収集し、AIで分析することができます。

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