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电商平台的兴起增加了购物的便利性,同时也增加了消费者选择的多样性。面对琳琅满目的双肩包,消费者对品牌本身的品质和服务也提出了更高要求。性价比高、更加迎合消费者喜好的品牌自然会成为新生代宠儿。消费者是否买到了心中理想的双肩包?他们的购物旅程是否是愉悦的?这是每个品牌方都值得思考的问题。
为了帮助双肩包品牌方更精细的了解消费者,洞悉总体市场发展趋势,Stratifyd数据分析团队采集了某电商平台消费者关于三大轻奢双肩包品牌(下文用A、B、C代替)的公开评论数据,基于Stratifyd增强智能数据分析平台对这些文本数据逐层分析,探索数据背后的规律和价值。
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评分分布趋势
从评分分布来看,三个双肩包品牌近年来的总体评分处于下滑趋势,说明消费者的购物旅程发生了一些不愉快的消费体验,而导致这些不良体验的因素有很多,具体是因为品牌创新性不够,还是产品质量太差,还是物流体验不佳?这些要深入消费者具体评论内容中寻找规律。
市场流行话题
我们通过Stratifyd 非监督自然语言理解(NLU)模型对消费者反馈的文本数据进行焦点话题聚类,以词云列表和词云图的形式直观展现市场流行话题,同时通过对消费者的评论内容进行语义分析,综合得出文本蕴含的情感分值。
从话题趋势上,我们可以很直观地发现大部分消费者都是颜控,关于双肩包“外观颜值”(26.7%)的讨论度位居话题榜第一,处于话题榜Top3的还有“推荐购买”(13%)和“皮质柔软”(12.7%),这从另一层面上也说明消费者在追求好看外观的同时,也是很看中双肩包质量的!
仔细观察上面的词云图我们还能发现一些相对负面的评论,如“懒得退换”、“变形”(红色、灰色文字分别代表负面和中性的情感反馈),将鼠标停留在话题上方或者点击话题还可以看到话题背后代表的具体评论内容(如下图)。
定向问题归因
为了更细致地探究消费者的需求和偏好,我们通过Stratifyd定向监控模型对消费者的评论文本打上标签,从“优点、问题、复购、材质、购买原因、购买目的”6大维度进一步深钻问题背后形成的原因。
从统计数据来看,消费者关于双肩包产品属性方面的讨论声量最高,这里我们着重从产品层面来分享几个影响消费者体验的核心发现。
(其他细分维度的分析请点击文末“阅读原文”下载完整版报告查看)
高颜值的双肩包最受欢迎
好的产品包装设计看起来会极具动感,而且能够非常有效的引起顾客的注意,进而激发其购买欲望,双肩包也不例外。
从消费者的评论里我们发现“外观”、“风格款式”是消费者非常在意的点。在好评声音里呼声最高的是精致的风格款式,而差评声音里槽点最多的也是瑕疵的外观。足以看出,要想在第一时间获得消费者的好感,就必须在外观设计上下足功夫。
好评分析(左图) vs. 差评分析(右图)
双肩包做工也要高要求
人人都有一颗爱美的心,但是好的东西除了耐看还要耐用!事实证明颜值与实用齐飞的双肩包才是最终赢家!从消费者的评论里我们发现大部分消费者对双肩包做工都提出了比较高的要求,不少消费者在吐槽双肩包“拉链不顺”、“背带硬”、“线头多”等问题。
双肩包真伪要分辨,正品保证是关键
随着轻奢风流行,许多消费者对双肩包的品质也提出了高要求。从消费者评论里,我们发现相当一部分消费者在讨论双肩包的真伪问题,这说明品牌方在这方面做得还不到位,树立好的品牌形象是企业获取消费者信任的必要前提,这也提醒商家在追逐商业利益的同时也要保证高品质。好的口碑建立起来了,客源自然会源源不断。
品牌优劣对比
除了分析整体的消费反馈趋势,我们还对比了三家双肩包品牌各自的优劣势。
三个品牌对比来看,消费者对每个品牌的好评点位存在如下差异:
品牌A在“风格”、“做工”、“大小”方面收获较多好评,“做工”方面相较其他品牌优势突出
品牌B在“风格”、“正品”、“大小”方面收获较多好评,“品质”方面相较其他品牌更有优势
品牌C在“风格”、“正品”、“质量”方面收获较多好评,“质量”方面相较其他品牌尤为突出
三个品牌对比来看,消费者对每个品牌的差评点位也存在一些差异:
品牌A在“仿品”、“外观”、“做工”、“大小”方面的差评比较多,相较其他品牌“做工”和“大小”槽点更多
品牌B在“仿品”、“外观”、“拉链”方面差评较多,相较其他品牌“拉链”的槽点更多
品牌C在“仿品”、“外观”方面差评较多,相较其他品牌“外观”的槽点更多
结论
在这个双肩包品牌的案例分析中,我们通过Stratifyd增强智能数据分析平台从宏观和微观层面分别进行分析,有效挖掘出消费者关于产品外观、做工、品质等方面的问题反馈,这些发现对于品牌方优化营销策略以及未来的产品性能提升都有非常大的参考价值。
另外,我们还进行了多品牌的优劣对比,对比同行的市场动态和消费反馈有助于品牌方快速确立市场定位,构建更加明确的用户画像和企业画像,帮助消费者实现快速购买并且准确找到自己心仪款式的品牌。
备注:以上结论均使用 Stratifyd增强智能平台分析完成 ,数据源均由公开口碑评论数据或脱敏数据构成。参与分析的算法模型包括:自动主题预测模型(中文)、神经网络情感预测模型(中文)以及定向监控模型(中文)。
*我们仅对分析结果负责,特此声明本分析结果不涉及任何厂商的利益关联,也不会进行商业化用途。
END
Stratifyd数据专家团队
Stratifyd数据分析团队核心成员均来自海内外知名院校,分别参与建设了多个综合性大数据行业标杆项目,积累了消费品、电商、零售、医疗、汽车、金融、政府等多行业的丰富项目经验,帮助联想集团、欧唯特中国、梅赛德斯奔驰、万事达卡、惠普、微软、礼来制药、花旗银行等众多财富500强企业在消费者洞察、数据挖掘、机器学习建模、数据分析与可视化等多个场景成功落地并取得增长。
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