Hello 論壇的兄弟姐妹好久不見，最近太懶了都好久不發(fā)帖子了，最近在搞客戶端需求分析比較多，自己也摸索出來一個(gè)很有意思的東西，我們平時(shí)做客戶需求分析的時(shí)候大多數(shù)是做Amazon Review分析，這是很有必要的，最近我就在想，review都是客戶買回去之后再分享的使用體驗(yàn)，就是都是售后的東西了。
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一個(gè)完整的消費(fèi)決策是：興趣--了解--疑問--信任or懷疑--發(fā)生購買or離開，所以最近就做了一些售前的客戶需求分析，售前分析最直觀的材料就是競(jìng)品的QA，你要做一個(gè)產(chǎn)品，就搞清楚買這類產(chǎn)品的客戶最關(guān)心什么問題，而且是發(fā)生購買之前最關(guān)心的內(nèi)容，如果你能清楚把握到，并且合理布局到你的QA頁面上，對(duì)Listing的轉(zhuǎn)化肯定也會(huì)有很大的提升。
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廢話不多說了，直接上代碼（為避免濫用，已做部分刪除處理）

{"_id":"amaon_QA","startUrl":["https://www.amazon.com/ask/que ... X1PS/[1-22:1]"],"selectors":[{"id":"QA_Part","parentSelectors":["_root"],"type":"SelectorElement","selector":".a-section > div.a-spacing-base > div","multiple":true,"delay":0},{"id":"Title","parentSelectors":["QA_Part"],"type":"SelectorText","selector":".a-spacing-small span.a-declarative","multiple":false,"delay":0,"regex":""},{"id":"Vote","parentSelectors":["QA_Part"],"type":"SelectorText","selector":"span.count","multiple":false,"delay":0,"regex":""},{"id":"Answer","parentSelectors":["QA_Part"],"type":"SelectorText","selector":".a-col-right > span:nth-of-type(1)","multiple":true,"delay":0,"regex":""},{"id":"Answer_Quantity","parentSelectors":["QA_Part"],"type":"SelectorText","selector":".a-section span.a-declarative","multiple":false,"delay":0,"regex":""}]}

?怎么使用以上代碼？
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1.下載WebScraper

在谷歌應(yīng)用商店下載WebScraper應(yīng)用插件，下載地址（需要魔法）：
https://chrome.google.com/webstore/detail/web-scraper-free-web-scra/jnhgnonknehpejjnehehllkliplmbmhn?hl=zh?
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2.導(dǎo)入 QA代碼

導(dǎo)入方法如圖所示
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先復(fù)制以上代碼，在瀏覽器按下F12

導(dǎo)入代碼



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3.怎么使用QA爬蟲？





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頁面就會(huì)開始跳轉(zhuǎn)開始爬取競(jìng)品的數(shù)據(jù)內(nèi)容，稍等一下即可下載數(shù)據(jù)表格




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如果你能夠比較熟練的掌握WebScaraper，那么你也可以自己自定義爬取競(jìng)品的數(shù)據(jù)內(nèi)容，WebScraper相對(duì)于Python來說我自己認(rèn)為是方便不少的，WebScraper應(yīng)該是用Webdriver技術(shù)來驅(qū)動(dòng)瀏覽器的，python要寫復(fù)雜的請(qǐng)求頭，而且亞馬遜反爬機(jī)制太強(qiáng)大了，有時(shí)候會(huì)給我報(bào)假數(shù)據(jù)，有精力有信心的壯士可以試試。
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Okay，今天就扯到這里了，有機(jī)會(huì)再跟大家聊一下怎么做這部分的數(shù)據(jù)分析，感興趣的話點(diǎn)一波關(guān)注吧~
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2022年5月15日更新
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真沒想到有兩百多個(gè)朋友關(guān)注了這個(gè)帖子，原本以為寫這種技術(shù)貼會(huì)偏冷門的，感謝各位兄弟姐妹捧場(chǎng)，趁著周末再更新一下后面部分的內(nèi)容吧，我也真的是很懶qwq
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我們獲取表格之后就要進(jìn)行數(shù)據(jù)分析了，但是客官請(qǐng)慢，試問有多少朋友掌握量子閱讀法讀英文的，在下做不到，所以先把英文內(nèi)容翻譯一下吧，各個(gè)翻譯軟件都有api可以調(diào)用，但是要錢啊。
能白嫖的絕不掏錢，沒錢使我無所不能，所以又琢磨出來用web公式直接翻譯英文，下面跟大家介紹一下：

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為了更快對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，我們可以對(duì)QA進(jìn)行翻譯，可以選擇Web公式對(duì)一列進(jìn)行快速翻譯，操作如下（必須要在Excel2016版本以上進(jìn)行）
Excel Web翻譯公式 =FILTERXML(WEBSERVICE("http://fanyi.youdao.com/translate?&i="&A1&"&doctype=xml&version"),"http://translation")
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數(shù)據(jù)處理部分內(nèi)容就已經(jīng)完成了，接下來則是數(shù)據(jù)分析的部分
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競(jìng)品對(duì)手QA數(shù)據(jù)分析
主要是對(duì)對(duì)手競(jìng)品QA問題種類和頻次進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，從而分析得出結(jié)論，一條條看然后記錄確實(shí)比較費(fèi)時(shí)間，國外有挺多軟件做相關(guān)方面的研究了，叫做NLP（Natural Language Processing）
這里就涉及到人工智能 深度學(xué)習(xí) 機(jī)器算法方面的內(nèi)容了，我也搞不懂，有興趣有精力的朋友可以去研究。
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采用記錄的數(shù)據(jù)表格表頭給大家分享一下：

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對(duì)問題類型進(jìn)行分類歸納處理，可以看到產(chǎn)品問題主要集中在哪一些方面。
記錄好之后就可以對(duì)數(shù)據(jù)表格進(jìn)行更深緯度的分析，做數(shù)據(jù)透視表和數(shù)據(jù)透視圖。

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利用數(shù)據(jù)透視表進(jìn)行分析，對(duì)問題類型進(jìn)行頻數(shù)分析，同時(shí)可以按照某一個(gè)問題類型展開看問題細(xì)項(xiàng)，例如使用問題里面包含哪些具體的問題？
更有利于我們把我消費(fèi)者的需求，如果這個(gè)問題問的人很多，我們就可以在頁面上做針對(duì)性解答，給消費(fèi)者購買的信心。
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只要你的工作做的足夠細(xì)致，基本上你看市場(chǎng)頭部的幾個(gè)競(jìng)品之后你就會(huì)對(duì)這類產(chǎn)品很熟悉了，而且能對(duì)消費(fèi)者需求把握比較準(zhǔn)確，更上一步如果你比較細(xì)心你會(huì)發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)上一些新的機(jī)會(huì)，例如產(chǎn)品升級(jí)點(diǎn)，QA里面有客戶反映了需求，但是產(chǎn)品確實(shí)沒辦法解決這個(gè)需求的，這時(shí)候你就去挖掘相關(guān)的產(chǎn)品，如果你能找到滿足這個(gè)需求的產(chǎn)品，你就可以挖掘這個(gè)細(xì)分需求的市場(chǎng)，這種機(jī)會(huì)不多，但是對(duì)小賣家而言也可以過的很滋潤(rùn)了。
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舉個(gè)例子：
*前一段時(shí)間大熱的LED燈帶，大多數(shù)產(chǎn)品都是直插直用的，但是有客戶反映要反復(fù)插拔很麻煩而且不安全，那么我們能不能在線材本身上增加一個(gè)開關(guān)，或者搞個(gè)只能開關(guān)（可以用語音助手/APP/Alexa進(jìn)行控制）？這里就是一個(gè)產(chǎn)品升級(jí)點(diǎn)，如果你愿意，你可以更深度去挖掘這個(gè)需求；
再舉個(gè)例子：
*線材如果是安裝在地上，如果環(huán)境不太好有老鼠，老鼠會(huì)不會(huì)咬壞線材，這里也是客戶反映的一個(gè)需求，當(dāng)初在看的時(shí)候發(fā)現(xiàn)這個(gè)點(diǎn)也不錯(cuò)，說不定可以以這個(gè)作為主賣點(diǎn)進(jìn)行突破，因?yàn)槭忻嫔隙鄶?shù)都是哪些核心需求，但是合適不合適還得看具體效果，這里只是提供一個(gè)思路~
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總結(jié)回顧：

QA主要反映的是客戶售前的決策疑慮，Listing中沒有找到清晰答案的，客戶就會(huì)在QA進(jìn)行提問。
Review則是客戶使用產(chǎn)品之后分享自己的產(chǎn)品使用體驗(yàn)，可以做深度分析，歸類賣點(diǎn)和痛點(diǎn)。
QA分析解決售前的疑慮，Review分析圍繞售后體驗(yàn)

再次感謝所有的朋友的關(guān)注和分享~
有任何疑問或者有更好的建議都?xì)g迎交流~~
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