小多联空调产品电商评论数据处理及分析

杨良就

广东TCL智能暖通设备有限公司

0 引言

随着电子商务的快速发展，网上购物为消费者提供了方便、低廉的产品。但由于一些卖家提供的产品与描述信息不一致，导致消费者从电商评论中寻求真实信息［1］，电商评论对顾客的购物决策起着关键的作用。

近年来，空调线上销售占比越来越大，轻商空调也不例外。由于电商评论对消费者购买决策有着重要的影响［2］，因此可通过获取用户的评论数据来挖掘用户的痛点，帮助品牌提升价值，增强市场竞争力。

目前关于电商评论的研究很多，但涉及空调方面的研究较少，因此本文根据客户的评价数据，进行用户分析、可视化构建，为企业营销、产品竞争力的提升提出改善方案。

1 客户评价数据的采集与处理

本文以京东为数据采集对象，使用python 的scrapy 第三方库获取小多联空调的客户评论数据：通过scrapy向评论内容API发送请求，从电商平台获取的评论数据存储在字典列表结构中，再通过分页访问不断添加文字内容，从而得到尽可能多的评论数据，最后使用pandas 模块以csv 和xlsx 格式保存评论，并标记数据集［3］。

由于京东平台上小多联商家多商品复杂，不利于数据分析，因此本文选取T、M、A、Z 品牌进行分析。

对各商家产品上架时间不一致问题，本文抓取全部电商平台评论数据，虽统计时间段有差异，但不影响对客户购买习惯、差评关注内容、产品优劣的分析判断。

python爬虫数据见图1。

图1 python爬虫数据表

该数据集包含1 923条评论，使用Python 中的中文分词库Jieba进行分词，删除评论中如 、表情符号、标点符号、多余空格和停用词等。停用词是那些出现频率很高但不需要分析的词，如我、你、我自己、那个、他等这些没有提供任何有效信息的词，以减少计算量。

分词及处理代码如下：

2 客户评价分析

1)购买分析

客户主要需求为5、6匹机，Z、A、M品牌此两款型号销售占比超过50%，T品牌5匹机评论较少，与Z、A、M存在量级差距。

5、6 匹机主要面向住房面积140 m2以上的用户。

小多联评论分布图见图2。

图2 小多联评论分布图

2)词云分析

通过对客户评价数据进行分词、词频统计，分析文本中词的出现次数，直观反映消费者在电商产品评论中关注的产品属性和配套服务。

由于文本数据不够直观，需对数据进行可视化处理。使用词云图能够获得产品相关信息，满足决策者需求。词云图中词的字体越大，表示出现的频率越高。

对上述关键词进行统计后，利用Tagxedo 可视化工具进行处理［4］，得到关键词可视化词云，如图3 所示。通过分析，发现除了空调、安装、客服等基础性关键词外，还出现了性价比、装修、物流、调试等关键词，表明消费者非常重视电器产品的售后服务，如某个产品尽管质量和性能非常出色，但其缓慢的安装或物流仍会获得负面的评价；装修、调试等词表明消费者在意是否会影响装修进度、装修效果等；客服二字表明电商平台的服务水平也是影响消费者满意度的重要因素，客户服务是产品销售、客户维护、产品售后工作中的基础性角色，服务效率决定了客户的体验、客户的满意度；性价比则表明客户在意是否物有所值，对产品的采购成本有所要求。

图3 Z品牌评论词云分析

3)评论词频分析

产品性价比为Z 品牌＞T 品牌＞A 品牌＞M 品牌。Z品牌产品性价比最高，M品牌最低，主要差异在于营销促销手段不同。Z、A、T、M 产品性价比见图4。

图4 Z、A、T、M产品性价比

品牌提及频率，M品牌＞A品牌＞Z品牌＞T品牌。T品牌进入电商较晚影响力较小，需加大投入，打造空调差异化产品，让顾客知道T 公司在空调领域同样具有很强的研发能力及品牌实力。

Z、A、T、M产品提及频率见图5。

图5 Z、A、T、M产品提及频率

4)痛点问题分析

用户主要关注的问题有外机安装问题，占比74%；勘察收费问题，占比10%；发货未配备管道，占比14%；外包装破损问题提及较少，仅2%。

小多联痛点问题分布见图6。

图6 小多联痛点问题分布

电商差评主要在物流、发货、安装、售后、客服方面，其中Z品牌未有差评。

各品牌差评意见见表1。

表1 各品牌差评意见

3 基于用户评论的小多联营销建议

基于用户评论，为便于企业了解用户需求及开展营销，为消费者提供更好的服务，实现企业和消费者的双赢，提出以下建议：

1)聚焦5、6匹机型主销

重点关注客户购买最多的5、6 匹小多联，推进营销策略，给予价格支持，体现价格优势。

2)提升品牌口碑

T品牌产品性价比高，但提及度较低，需加大品牌营销投入，定期开展营销活动，发布产品测评视频，邀请网红体验等。

3)电商痛点问题解决

解决用户关注度高的安装、发货、物流问题。

(1)对楼盘精装房的安装机位进行调研，研发符合楼盘需求尺寸的空调；

(2)对勘察收费问题进行规范；

(3)发货前跟客户明确整机配件，对安装时需单独购买的配件及时说明；

(4)物流时效慢、物流导致物品破损的需与物流公司明确责任，签订协议，对客户投诉的可要求索赔。

4 结语

电商平台的海量评论在一定程度上反映了产品的真实信息，因此对评论进行情感分析具有重要的意义。

本文以小多联电商评论为研究对象，通过python 对京东电商平台数据进行采集，再分析用户购买分布、评论词频/词云解决电商痛点问题，从多维度为小多联产品营销、产品口碑提升提供了建议，为小多联产品经销商、制造商提供了改善依据，以实现产品营销的突破。