اگر در دیجی‌کالا محصولی برای فروش دارید یا قصد دارید وارد یک بازار جدید شوید، احتمالاً یکی از مهم‌ترین سؤال‌هایی که برایتان ایجاد می‌شود این است که مشتریان واقعاً درباره محصولات موجود در بازار چه نظری دارند؟ بررسی قیمت و امتیاز محصولات می‌تواند اطلاعات اولیه‌ای در اختیار شما قرار دهد، اما بخش مهم‌تری از اطلاعات در متن نظرات خریداران قرار دارد؛ جایی که مشتریان تجربه واقعی خود از خرید و استفاده از محصول را توضیح می‌دهند.
مشکل اینجاست که وقتی یک محصول صدها یا هزاران نظر دارد، بررسی دستی تمام این نظرات تقریباً غیرعملی می‌شود. از طرف دیگر، ممکن است اطلاعات مهمی در میان حجم زیادی از متن پنهان شده باشد؛ مثلاً یک مشکل خاص که در ده‌ها نظر تکرار شده، اما با نگاه کردن به چند نظر اول قابل تشخیص نیست.
اینجاست که استخراج نظرات دیجی‌کالا می‌تواند به یک ابزار جدی برای تحقیقات بازار تبدیل شود. با دریافت مجموعه نظرات یک محصول و قرار دادن آن‌ها در اختیار ابزارهای تحلیل داده یا هوش مصنوعی، می‌توان به جای خواندن تصادفی چند نظر، الگوهای موجود در بازخورد مشتریان را بررسی کرد.
ورود به ربات @DigikalaCM_bot
نظرات مشتریان فقط برای تصمیم‌گیری درباره خرید یک محصول کاربرد ندارند. اگر تعداد زیادی نظر را در کنار یکدیگر قرار دهید، می‌توانید از آن‌ها برای شناخت رفتار و انتظارات مشتریان نیز استفاده کنید.
برای مثال، فرض کنید می‌خواهید یک محصول جدید در حوزه لوازم دیجیتال وارد بازار کنید. اگر فقط قیمت و مشخصات محصولات رقیب را بررسی کنید، متوجه می‌شوید رقبا چه چیزی می‌فروشند؛ اما هنوز نمی‌دانید مشتریان از چه قسمت‌هایی ناراضی هستند.
ممکن است محصولی امتیاز بالایی داشته باشد، اما تعداد زیادی از خریداران درباره کیفیت کابل، دوام باتری یا بسته‌بندی آن شکایت کرده باشند. در محصول دیگری شاید کیفیت قابل قبول باشد، اما کاربران از دفترچه راهنما یا نحوه استفاده از محصول ناراضی باشند.
این اطلاعات می‌تواند برای کسب‌وکاری که قصد دارد محصول مشابهی عرضه کند بسیار ارزشمند باشد، زیرا به جای حدس زدن درباره مشکلات بازار، می‌تواند بازخورد خریداران واقعی را بررسی کند.
یکی از کاربردهای مهم استخراج نظرات دیجی‌کالا، تحلیل محصولات رقبا است.
فرض کنید در یک بازار فعالیت می‌کنید و چند فروشنده یا برند رقیب دارید. برای شناخت آن‌ها معمولاً قیمت، تعداد فروش، امتیاز محصول، تصاویر و توضیحات صفحه را بررسی می‌کنید. اما یک سؤال مهم باقی می‌ماند:
مشتریان این رقبا واقعاً چه تجربه‌ای داشته‌اند؟
برای پاسخ به این سؤال می‌توانید محصولات مهم رقیب را شناسایی کنید و نظرات کاربران آن محصولات را مورد بررسی قرار دهید. اگر تعداد زیادی از مشتریان درباره یک مشکل مشابه صحبت کرده باشند، آن موضوع می‌تواند یکی از نقاط ضعف محصول باشد.
برای نمونه، تصور کنید در نظرات یک محصول بارها عباراتی درباره «کیفیت پایین بسته‌بندی»، «خرابی بعد از مدت کوتاه»، «سایز نامناسب» یا «تفاوت محصول با تصاویر» تکرار شده است. چنین اطلاعاتی ممکن است در صفحه اصلی محصول به‌وضوح دیده نشود، اما در بازخورد خریداران خود را نشان می‌دهد.
در نتیجه، تحلیل نظرات مشتریان رقیب می‌تواند به شما کمک کند بفهمید بازار فعلی چه مشکلاتی دارد و مشتریان از محصولات موجود چه انتظاراتی دارند.
بله. یکی از جذاب‌ترین کاربردهای تحلیل نظرات، پیدا کردن مشکلات تکرارشونده‌ای است که هنوز به‌خوبی حل نشده‌اند.
فرض کنید ۱۰۰۰ نظر درباره چند محصول رقیب را بررسی می‌کنید و متوجه می‌شوید تعداد زیادی از مشتریان یک مشکل مشابه را مطرح کرده‌اند. این موضوع لزوماً به این معنی نیست که بازار آماده پذیرش یک محصول جدید است، اما می‌تواند یک سرنخ مهم برای تحقیقات بیشتر باشد.
برای مثال، اگر خریداران چند برند مختلف مرتباً درباره یک ویژگی مشخص سؤال کنند یا از نبود یک قابلیت خاص ناراضی باشند، می‌توان این موضوع را به عنوان یک فرضیه برای بررسی بیشتر در نظر گرفت.
اینجا تفاوت بین «خواندن نظرات» و «تحلیل نظرات» مشخص می‌شود. در حالت اول با صدها متن پراکنده مواجه هستید؛ در حالت دوم تلاش می‌کنید موضوعات پرتکرار، مشکلات مشترک و نیازهای مطرح‌شده را استخراج کنید.
یکی از ساده‌ترین روش‌ها برای تحلیل تعداد زیادی نظر، استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی مانند ChatGPT و Claude است.
فرض کنید فایل نظرات یک محصول را در اختیار دارید. به جای اینکه تمام اطلاعات را دستی بررسی کنید، می‌توانید فایل را در ابزار هوش مصنوعی بارگذاری کرده و از آن بخواهید داده‌ها را بر اساس موضوعات مختلف دسته‌بندی کند.
برای مثال می‌توانید از هوش مصنوعی بخواهید:
«این فایل شامل نظرات مشتریان درباره یک محصول دیجی‌کالا است. مهم‌ترین نقاط قوت و ضعف محصول را استخراج کن، موضوعات پرتکرار را بر اساس تعداد تکرار دسته‌بندی کن، دلایل نارضایتی مشتریان را مشخص کن و در پایان مهم‌ترین فرصت‌های بهبود محصول را توضیح بده.»
اگر هدف شما تحلیل رقیب باشد، می‌توانید سؤال را تغییر دهید:
«این نظرات مربوط به محصول رقیب من است. مهم‌ترین شکایت‌های مشتریان را شناسایی کن، مشکلات پرتکرار را دسته‌بندی کن، ویژگی‌هایی که مشتریان از آن‌ها رضایت دارند مشخص کن و در پایان موضوعاتی را که می‌توانند برای تمایز یک محصول جدید مورد توجه قرار گیرند، استخراج کن.»
در واقع، کیفیت تحلیل تا حد زیادی به سؤالی بستگی دارد که از داده‌ها می‌پرسید.
برای تحلیل تعداد زیادی نظر، داشتن داده در قالب ساختاریافته اهمیت زیادی دارد. فایل CSV یکی از فرمت‌های رایج برای کار با داده‌هاست و می‌توان آن را در نرم‌افزارهایی مانند Excel یا بسیاری از ابزارهای تحلیل داده و هوش مصنوعی استفاده کرد.
اگر نظرات یک محصول در قالب CSV در اختیار شما باشد، می‌توانید آن‌ها را فیلتر، دسته‌بندی و بررسی کنید و در صورت نیاز داده‌ها را به یک ابزار هوش مصنوعی بدهید.
به عنوان مثال، می‌توانید فقط نظرات مربوط به خریداران واقعی را بررسی کنید یا روی نظراتی تمرکز کنید که درباره یک موضوع خاص صحبت کرده‌اند.
این موضوع زمانی اهمیت بیشتری پیدا می‌کند که با صدها یا هزاران نظر مواجه باشید و بخواهید به جای بررسی دستی، مجموعه داده را به شکل منظم‌تری تحلیل کنید.
خیر، امتیاز محصول یک شاخص خلاصه است و به‌تنهایی تمام جزئیات تجربه مشتری را نشان نمی‌دهد.
فرض کنید دو محصول هر دو امتیاز ۴.۵ از ۵ دارند. از روی این عدد نمی‌توان فهمید چرا مشتریان به آن‌ها امتیاز داده‌اند یا مشکلات اصلی هر محصول چیست.
ممکن است مشتریان محصول اول بیشتر از کیفیت آن تعریف کرده باشند، اما محصول دوم به دلیل قیمت مناسب امتیاز بالایی گرفته باشد. همچنین ممکن است هر دو محصول امتیاز مشابهی داشته باشند، اما مشکلاتی که کاربران درباره آن‌ها مطرح می‌کنند کاملاً متفاوت باشد.
به همین دلیل، برای تحلیل عمیق‌تر تجربه مشتری بهتر است علاوه بر امتیاز، متن نظرات نیز بررسی شود.
نظرات کاربران می‌توانند منبع خوبی برای شناخت سؤالات و دغدغه‌های واقعی مشتریان باشند.
فرض کنید در توضیحات محصول خودتان درباره ویژگی‌های فنی صحبت کرده‌اید، اما مشتریان در نظرات بیشتر درباره نحوه استفاده، دوام، اندازه یا تفاوت محصول با تصاویر سؤال می‌کنند. این اختلاف می‌تواند نشان دهد که محتوای صفحه محصول با نیاز اطلاعاتی مشتری کاملاً هماهنگ نیست.
با بررسی نظرات می‌توان موضوعاتی را که بیشتر مورد توجه کاربران هستند شناسایی کرد و از آن‌ها برای بهبود توضیحات محصول، بخش پرسش‌های متداول، مقالات وبلاگ، محتوای شبکه‌های اجتماعی و حتی ایده‌های تبلیغاتی استفاده کرد.
از این نظر، تحلیل نظرات فقط یک فعالیت تحقیقاتی نیست و می‌تواند مستقیماً وارد فرآیند بازاریابی محتوا و بهینه‌سازی صفحه محصول شود.
بله، و این کار برای تحقیقات رقابتی بسیار کاربردی است.
فرض کنید سه محصول رقیب در یک دسته‌بندی دارید. می‌توانید نظرات هر سه محصول را جمع‌آوری کرده و از هوش مصنوعی بخواهید موضوعات پرتکرار هرکدام را جداگانه استخراج کند.
برای مثال ممکن است مشخص شود که کاربران محصول اول بیشتر درباره کیفیت صحبت کرده‌اند، کاربران محصول دوم درباره قیمت و کاربران محصول سوم درباره خدمات پس از خرید.
چنین مقایسه‌ای به شما نشان می‌دهد که تجربه مشتری در محصولات مختلف چگونه تفاوت دارد. البته برای نتیجه‌گیری دقیق‌تر باید عواملی مانند تعداد نظرات، زمان ثبت آن‌ها، تفاوت محصولات و مشخصات مشتریان نیز در نظر گرفته شود.
برای ساده‌تر شدن فرآیند دریافت نظرات، می‌توانید از ربات تلگرامی @DigikalaCM_bot استفاده کنید.
کافی است وارد ربات شوید و گزینه «🔍 استعلام نظرات محصول» را انتخاب کنید. سپس می‌توانید لینک صفحه محصول، لینک صفحه نظرات، کد محصول به شکل dkp-19956116 یا حتی فقط عدد کد محصول را برای ربات ارسال کنید.
ربات صفحات نظرات آن محصول را واکشی کرده و اطلاعات را در قالب دو فایل CSV و TXT برای شما ارسال می‌کند.
بعد از دریافت فایل، می‌توانید از CSV برای کار با داده‌ها استفاده کنید یا آن را در یک ابزار هوش مصنوعی مانند ChatGPT و Claude قرار دهید و تحلیل موردنظر خود را انجام دهید.
هرچه تعداد نظرات یک محصول بیشتر باشد، جمع‌آوری و پردازش آن‌ها نیز ممکن است زمان بیشتری ببرد. بنابراین اگر محصولی چند هزار نظر دارد، باید اجازه دهید درخواست فعلی کامل شود و سپس درخواست دیگری ارسال کنید.
ربات در هر لحظه یک درخواست را پردازش می‌کند؛ بنابراین ارسال چند کد پشت سر هم باعث سریع‌تر شدن فرآیند نمی‌شود و بهتر است تا دریافت نتیجه درخواست قبلی منتظر بمانید.
اگر بخواهیم کاربرد این داده‌ها را در یک جمله خلاصه کنیم، نظرات دیجی‌کالا می‌توانند به شما نشان دهند مشتری بعد از خرید چه چیزی را تجربه کرده است.
قیمت و مشخصات فنی به شما می‌گویند محصول چه ویژگی‌هایی دارد، اما نظرات مشتریان نشان می‌دهند این ویژگی‌ها در دنیای واقعی چگونه تجربه شده‌اند. همین تفاوت است که باعث می‌شود تحلیل نظرات برای تحقیقات بازار، تحلیل رقبا، بهبود محصول و بازاریابی اهمیت پیدا کند.
با این حال، نباید یک محصول یا بازار را تنها بر اساس نظرات دیجی‌کالا قضاوت کرد. نظرات آنلاین بخشی از داده‌های بازار هستند و بهتر است در کنار قیمت، فروش، اطلاعات محصول، تحقیقات مشتری و سایر منابع مورد بررسی قرار گیرند.
یکی از کاربردهای مهم جمع‌آوری نظرات دیجی‌کالا، تحقیقات بازار است. فرض کنید قصد دارید محصولی را وارد بازار کنید یا یک محصول مشابه تولید کنید. قبل از تصمیم‌گیری، می‌توانید نظرات خریداران محصولات رقیب را بررسی کنید. مثلاً اگر در نظرات یک محصول بارها یک مشکل مشخص تکرار شود، این موضوع می‌تواند یک سرنخ برای پیدا کردن نیاز برآورده‌نشده مشتریان باشد. به همین دلیل این اطلاعات برای گروه‌های مختلفی مفید است:
🛒 خریداران
برای اینکه قبل از خرید به‌جای تکیه صرف بر امتیاز محصول، بازخورد تعداد زیادی از مشتریان را بررسی کنند.
🏪 فروشندگان اینترنتی
برای شناسایی مشکلاتی که مشتریان درباره محصولات مشابه مطرح کرده‌اند.
📊 متخصصان مارکتینگ
برای شناخت زبان واقعی مشتری و پیدا کردن موضوعات پرتکرار در بازار.
🔎 متخصصان تحقیقات بازار
برای استخراج داده از بازخوردهای واقعی مصرف‌کنندگان.
🤖 کاربران ابزارهای هوش مصنوعی
برای تبدیل مجموعه بزرگی از نظرات به یک گزارش ساختاریافته.
اگر قصد دارید نظرات یک محصول را برای خرید، تحقیقات بازار، تحلیل رقبا یا بررسی تجربه مشتریان مطالعه کنید، اولین قدم این است که مجموعه نظرات را در اختیار داشته باشید.
با @DigikalaCM_bot می‌توانید لینک یا کد محصول را ارسال کنید و فایل نظرات آن را دریافت کنید. سپس می‌توانید داده‌ها را در Excel بررسی کنید یا با استفاده از هوش مصنوعی، تحلیل عمیق‌تری روی آن انجام دهید.
اگر در حال بررسی یک رقیب هستید، می‌توانید به جای خواندن چند نظر اول صفحه، مجموعه بزرگ‌تری از بازخورد مشتریان را بررسی کنید. اگر قصد خرید دارید، می‌توانید تجربه تعداد بیشتری از خریداران را مطالعه کنید و اگر فروشنده هستید، می‌توانید از این داده‌ها برای شناخت نقاط ضعف و نیازهای مشتری استفاده کنید.
بله. کافی است کد محصول را به شکل dkp-19956116 یا فقط عدد محصول، مانند 19956116، برای ربات ارسال کنید.
خیر. لینک محصول یکی از روش‌های ارسال درخواست است، اما می‌توانید کد محصول را نیز ارسال کنید.
ربات نظرات را در قالب فایل‌های CSV و TXT ارائه می‌کند. CSV برای تحلیل داده و استفاده در ابزارهایی مانند Excel و سرویس‌های هوش مصنوعی مناسب است.
بله، می‌توانید نظرات محصولات مختلف را دریافت کرده و برای تحقیقات بازار و تحلیل تجربه مشتریان آن‌ها را بررسی کنید.
بله، فایل CSV دریافت‌شده را می‌توان در ابزارهای هوش مصنوعی سازگار با فایل آپلود کرد و از آن برای تحلیل نقاط قوت، نقاط ضعف، مشکلات پرتکرار و سایر الگوهای موجود در نظرات استفاده کرد.
برای محصولاتی که تعداد نظرات بسیار زیادی دارند، پردازش ممکن است بیشتر طول بکشد. در این شرایط تا تکمیل درخواست فعلی منتظر بمانید و درخواست جدیدی ارسال نکنید.
بله. نظرات می‌توانند اطلاعاتی درباره تجربه مشتری، مشکلات محصول، نقاط قوت و ضعف و موضوعات پرتکرار در اختیار شما قرار دهند و به عنوان یکی از منابع تحقیقات بازار استفاده شوند.
بله. با بررسی نظرات محصولات رقبا می‌توان موضوعات پرتکرار در بازخورد مشتریان آن‌ها را شناسایی کرد و از این اطلاعات به عنوان یکی از ورودی‌های تحلیل رقابتی استفاده کرد.
