商品を仕入れたり開発したりする際には、「顧客の声」をしっかりと反映させることがとても大切です。
実際に使った人たちのレビューをチェックすることで、どんなニーズがあるのか、改善点はどこなのかといったヒントが見えてきます。
ですが、ひとつひとつのレビューを地道に読み込んで分析するのは、正直なところかなり手間がかかりますし、時間もかかってしまいます。
そんなときに役立つのが、セラースプライトのレビュー分析機能です。Amazon上のレビューを効率的に解析してくれるので、作業の手間を減らせます。
この記事では、セラースプライトのレビュー分析機能の特徴や、実際に使ってみることで得られるメリットについてご紹介していきます。
セラースプライトのAIレビュー分析
顧客レビューの分析を行う際には、セラースプライト内にある「AIレビュー分析」機能を使うことになります。
やり方はとてもシンプルで、「AI分析レポート作成」というボタンをクリックするだけでOKです。複雑な操作は必要ないので、初めての方でも戸惑うことは少ないと思います。
基本的にはウェブ版のセラースプライトで使う機能ですが、実は拡張機能版にも簡易的なレビュー分析機能が搭載されています。
ブラウザ上でサクッと確認したいときなどには、拡張機能版を使ってざっくりと傾向をチェックしておくのもいいかもしれません。
拡張機能版からウェブ版へアクセスできるリンクも用意されているので、まずは気軽に拡張機能版で試してみて、より詳しい情報が必要になったタイミングでウェブ版に移動するという流れもアリです。
顧客レビュー分析でわかること
セラースプライトを使って顧客レビューの分析を行うと、さまざまな角度からデータを確認することができます。具体的には、以下のような情報が表示されるようになっています。
- 顧客の性別
- 購入目的（誰が・いつ・どこで・何のために使うのか）
- 利用シーン詳細
- 商品への期待
- 商品の長所
- 商品の短所
- 星評価
- レビュー星評価
- 項目別評価
- レビュータイプ統計
たとえば「恋人へのプレゼントとして役に立った」といったレビューがあった場合、それがプレゼント用途で購入された商品であるということが分析結果からわかるようになります。
こういった情報は、手作業で一つひとつのレビューを読んで判断しようとすると時間も労力もかかってしまいます。
でも、セラースプライトのレビュー分析機能を活用すれば、そういった情報を自動的に抽出してまとめてくれるので、かなり効率的に作業を進めることができます。
リサーチの精度を高めつつ、時間も節約できるのが嬉しいところです。
セラースプライトの顧客レビュー分析を使うメリット
先ほども述べたように、膨大なレビュー数であっても手間なく分析できるのはセラースプライトの強みです。ほかにも次のようなメリットが得られます。
商品説明や広告欄を補足
レビューに書かれている内容は、実際に商品を使った人のリアルな声なので、これから購入を検討している他の顧客にとっても、とても参考になる情報が詰まっています。
つまり、レビュー内容には「他の人が知りたいこと」がたくさん含まれているんですね。
そのため、セラースプライトで抽出したレビューの傾向をもとに、商品説明欄や広告文に需要のありそうな要素を追加することで、より目に留まりやすくなります。
自然と注目を集めやすくなりますし、実際のニーズにマッチした内容であれば、検索結果に表示される可能性も高くなります。
また、画像付きや動画付きのレビューが多い商品については、視覚的なポイントも大事になってきます。
そういったビジュアル要素は、商品説明欄に反映させておくことで、よりイメージが伝わりやすくなり、見た目でも興味を引く効果が期待できます。
長所や短所は新商品開発のきっかけに
レビューからわかる商品の長所や短所は、今後の商品開発において貴重なヒントになります。
たとえば、ユーザーが「ここが良かった」と評価しているポイントについては、さらに強化して差別化につなげることができますし、逆に「ここがちょっと残念だった」といった声が多い部分については、改善点として取り入れることができます。
このように、実際の利用者の声をもとにすれば、机上のアイデアだけでは見えてこないリアルなニーズを反映した商品企画がしやすくなります。
また、自社で商品開発をしていない方でも、たとえば仕入れ販売がメインの場合においても、レビュー分析は有効です。
レビューを参考にしながら「こういった特徴がある商品を選んだ方が良さそうだな」といった基準を持てるようになるので、商品選定の精度を上げるうえでも役立ちます。
販売戦略に役立つ
顧客レビューをしっかり把握しておくことで、商品の販売戦略をより立てやすくなります。
セラースプライトのレビュー分析では、購入者の利用目的やシーンが統計的に見えるので、たとえば「プレゼントとして選ばれているケースが多い」といった傾向がある商品があれば、それを活かして戦略を練ることができます。
具体的には、そういった商品をクリスマスやバレンタイン、母の日といったギフト需要のあるタイミングに合わせてキャンペーンを展開したり、ギフト向けの広告文に変更したりすることで、より反応が得やすくなります。
こうしたデータに基づいた販売の組み立ては、感覚に頼るよりも確実性があり、結果的に効率のよいプロモーションにつながる可能性が高まります。
まとめ
セラースプライトのAIレビュー分析を活用すれば、レビュー投稿数が多くて一つひとつ確認するのが大変な商品であっても、サクッと全体の傾向をまとめてもらえるので、とても効率的です。
個別のレビューに目を通す手間が大幅に減るのは、忙しい方にとっても大きなメリットです。
また、多くのユーザーが繰り返し言及している内容は、その商品の特徴や課題を表している可能性が高いため、商品そのものの見直しや、商品説明欄の補足などにも役立てることができます。
視点を変えれば、そういった情報が購入者の不安を減らし、購入の後押しにもつながるかもしれません。
今後の商品開発や販売戦略を考えるうえでも、顧客のリアルな声を効率よく拾えるこの機能は、かなり心強い存在です。データを味方につけることで、感覚だけに頼らない安定した運営にもつなげやすくなります。
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