如何通过电商评论爬取来分析自家和竞争对手产品的反应

顾客对我们的产品有什么看法？

在库存和欧莱雅的评论中，有数百条评论，但无法全部阅读。

经营美容品牌时会遇到这样的困扰。虽然每个电商渠道都有评论，但要系统地监控这些评论并不容易。要查看竞争对手的产品评论还需要更多时间。

最终会变得难以回答这样的问题：

• 顾客们对我们的产品最满意的地方是什么？
• 是否有反复出现的抱怨？
• 相对于竞争对手的产品，我们的产品的优势和劣势是什么？
• 新产品发布后的初期反应如何快速了解？

逐条阅读评论无法全面了解整体情况。

通过电商评论爬取和AI分析解决问题

利用Hashscraper，可以自动收集库存、欧莱雅等电商渠道上的自家产品和竞争对手产品的评论。

应用AI分析后，可以快速识别数千条评论中的模式。

实际爬取数据示例 - 产品评论

{
  "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分析数据示例

{
  "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"}
  ]
}

评论原文将与情感分析、关键词提取、分类自动处理。

应用案例：美容品牌的电商评论综合监控

某国内美容品牌希望系统地监控电商渠道上的顾客评论。他们不仅分析了自家产品的评论，还分析了竞争对手的产品评论，以了解市场中的定位。

爬取设置

• 目标渠道：库存、欧莱雅
• 收集对象：自家产品 + 主要竞争对手产品
• 收集项目：评论内容、星级评分、撰写日期、有用投票数
• 爬取频率：每日1次

通过爬取数据分析的项目

• 产品评分趋势：新产品发布后的初期反应监控
• 正面/负面关键词：了解满意因素和不满因素
• 与竞争对手比较：分析同一类别竞争产品的优势/劣势
• 评论趋势：通过不同时间段提及的关键词变化了解市场趋势
• VOC分类：质量、价格、包装、配送等主题的自动分类

量化成果

• 监控渠道：4个渠道
• 月评论分析量：5,000条
• 分析周期：每日全面分析

以前评论监控并不系统，但引入爬取后，可以每日分析所有评论。

也适用于以下情况

新产品发布反应监控

集中分析新产品发布后的头两周评论，可以快速了解初期反应，并在营销信息或产品改进中加以考虑。

竞争对手新产品分析

当竞争对手推出新产品时，收集该产品评论以了解顾客反应，从而制定应对策略。

季节性趋势分析

淡季、夏季、冬季等不同季节顾客提及的关键词不同。分析这种模式可用于季节营销。

数据集成方式

收集的数据以原始数据形式提供，可根据情况选择集成方式。

• Excel下载 — 用于编写月度评论分析报告
• 邮件发送 — 定期接收周评论数据
• API集成 — 实时集成到内部仪表板
• 数据库集成 — 直接加载到内部分析系统

总结

顾客评论中蕴含了产品改进和营销所需的见解。问题在于数量太多，手动分析困难。通过爬取和AI分析，可以快速从数千条评论中找到模式。

爬虫运营、维护和监控都由Hashscraper负责。即使电商平台政策变更或出现收集错误，客户无需直接应对。

通过同时监控自家产品和竞争对手产品的评论，可以客观了解市场中我们产品的定位。

立即开始

使用Hashscraper，可以自动收集电商渠道上的产品评论并进行AI分析。

前往库存产品评论收集机器人

如果需要爬取欧莱雅等其他电商渠道或进行AI分析，请联系我们。

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