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在電商的交易過程中，用戶從下單前的售前咨詢到下單完成后的產品評價，產生了大量的文本數據。通過NLP技術進行文本分析，可以幫助商家了解用戶需求，發現產品競爭優劣勢，挖掘市場機會點，調整運營策略，提升用戶購買轉化率。具體怎么做呢？一起來文中看看吧。

一、什么是文本分析

1. NLP技術的介紹

自然語言處理(NLP，Natural Language Processing) 是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。我們平時使用的語言，中文、英語等即為自然語言，自然語言處理即為一種能讓計算機理解人類語言的技術。自然語言處理的應用十分廣泛，例如：機器翻譯、手寫體和印刷體字符識別、語音識別及文語轉換、信息檢索、信息抽取與過濾、文本分類與聚類、輿情分析和觀點挖掘等。

文本分析應用的就是NLP技術，市面上有很多應用NLP技術研發的語義分析產品，基本原理都是通過文本數據處理，圈定關鍵詞，分析關鍵詞的詞頻，提煉用戶觀點。

2. 文本分析的價值

文本數據屬于非結構化數據，數據信息更為復雜，具有不規則、不完整性特征，無法通過既定的數據模型直接分析。需要將文本數據進行預處理，輸出可以應用數據庫二位邏輯表來表現的數據。

文本數據的來源很多，例如微博、小紅書、知乎、淘寶、論壇、視頻網站等等。在電商領域，本文數據來源主要來自電商直播的聊天窗口、客服咨詢界面、產品售后評價等。分析方法主要為文本數據預處理，提煉出主要分析維度和細分維度，匹配維度下的關鍵詞，輸出各維度的詞頻和轉化率，挖掘用戶觀點，發現產品機會點。

二、電商運營面臨的痛點

公域流量的獲取成本越來越高，提升私域流量的轉化成為了降本增效的有效途徑。淘寶店鋪每天進店人數、咨詢人數過萬，能夠轉化的卻寥寥無幾，詢單未購人群和詳情頁跳出人群居高不下，是哪里出了問題？

是客服服務不到位？活動力度不夠大？還是產品賣點與用戶需求不匹配？

用戶在購買產品時總有2種力影響著他們的消費行為，一個是動力，即消費者需求與痛點，一個是阻力，即產品不能滿足消費者預期或信息不對稱。當消費阻力大于消費動力時，用戶往往難以轉化。

商家在運營時同樣面臨著用戶需求無法準確獲取，產品成交歸因無法分析，客服服務質量無法評估，產品賣點無法精準突出等問題。

通過文本分析，商家可以了解用戶的真實需求，對用戶進行精準營銷，減少產品賣點與用戶需求的信息不匹配問題，從而促進交易的達成。

三、文本分析的實際應用

1. 挖掘用戶需求

用戶往往會帶著需求瀏覽產品主圖和詳情頁，希望能夠直接從產品介紹中找到符合自己預期的產品賣點。當產品賣點滿足用戶需求時，用戶就是直接靜默轉化，當產品賣點與用戶需求不匹配時，用戶就會尋求客服幫助或直接流失。

那么是什么因素直接影響用戶的轉化？轉化的歸因問題一直是電商運營的一大痛點。我們以粉底產品為例，影響用戶購買粉底的主要原因是什么？

1. 是品牌傾向？——高價大牌還是低價平替
2. 是產品性質？——遮瑕力、持久度還是防水控油
3. 是肌膚問題？——油性痘肌、沙漠干皮還是毛孔色斑
4. 是活動力度？——積分加倍、滿減折扣還是派樣禮贈

為了更好的分析用戶的真實需求和痛點，我們將售前咨詢的文本數據進行預處理，圈定出用戶的主要咨詢熱點，分類歸納出對應的一級維度，再將一級維度細分拆解出二級維度，通過關鍵詞匹配各個維度的詢單人數和 轉化人數。例如：

• 一級維度：產品品質、功效性能、肌膚問題、活動價格、包裝物流……
• 產品品質對應的二級維度：成分、效期、正品、規格……
• 功效性能對應的二級維度：遮瑕度、貼合度、控油性、防水性、滋潤度、持久性、質地……
• 肌膚問題對應的二級維度：痘肌、毛孔、黑眼圈、暗沉、色斑、油皮、干皮、膚色、敏感肌……
• 活動價格對應的二級維度：價格、贈品、積分、折扣……
• 包裝物流對應的二級維度：包裝、物流、時效……

通過波士頓矩陣模型分析各個維度的咨詢率和轉化率，從而挖掘用戶的主要咨詢熱點和影響用戶轉化的主要因素。

• 高咨詢高轉化的維度：需要在內容展示上重點突出，例如主圖標題、詳情頁首頁等
• 高咨詢低轉化的維度：提升內容展示的權重，并進一步優化客服答疑或詳情頁介紹
• 低咨詢高轉化的維度：保持內容展示的權重
• 低咨詢低轉化的維度：降低內容展示的權重或進行內容展示剔更

2. 提升客服服務質量

用戶進行售前咨詢，往往是帶著疑慮的意向用戶，用戶是否轉化取決于用戶的疑慮是否能夠得到快速、精準和滿意的解決。因此客服服務至關重要，客服響應的及時性、答疑的準確性和推薦的精準性同時影響著用戶的轉化。

對于同一個咨詢熱點，不同客服的答疑話術和答疑效果是不同的。例如用戶咨詢：這款粉底遮瑕效果怎么樣？

• 客服A：親，這款粉底的遮瑕效果很好的呢。
• 客服B：親，這款粉底質地較為輕薄，主打中度遮瑕。
• 客服C：親，這款粉底粉質細膩，較為輕薄，中度遮瑕，可以遮住色斑、暗沉、紅血絲、痘印等肌膚問題，遮瑕效果持久。

顯而易見，主觀意識都會認為客服C的答疑效果更佳。通過分析客服答疑話術的轉化率，可以進行客服服務質量評估，幫助優化客服答疑標準化流程，提升客服轉化率。

3. 構建用戶畫像標簽

用戶進行售前咨詢常常會帶著自己的痛點和需求，依據用戶問題，商家可以構建用戶專屬個人畫像。對于詢單未購人群，商家可以根據用戶個人畫像進行二次觸達，針對性制定合理的產品推薦方案，提升詢單未購人群轉化率。

• 人群屬性：職業、年齡、性別、婚姻狀態、肌膚問題……
• 產品屬性：品牌偏好、質地成分、效期產地、包裝禮盒……
• 購買屬性：購買頻次、購買方式、了解渠道、節日送禮……

4. 產品滿意度分析

通過售后評價文本數據，分析已購人群的產品滿意度，比較與競爭品牌產品的好評率差異，幫助商家了解自身產品優劣勢表現。

評價分析的作用：

• 產品定位：了解產品的市場定位和競爭優劣勢，幫助企業進行產品研發和性能優化，搶占市場機會點。
• 用戶偏好：了解用戶的品牌傾向和產品偏好，挖掘用戶的痛點和爽點，幫助商家進行產品運營策略調整，提高用戶滿意度。
• 售后服務：了解產品從物流運輸到確認收貨再到售后服務的各個環節的優劣表現，幫助提升售后服務質量。

四、小結

在電商運營的過程中，通過文本分析，可以打通售前、運營和售后的銷售鏈路，解決商家售前無法準確識別用戶需求，售中無法精準解決用戶痛點，售后無法了解用戶產品滿意度的問題，幫助商家建立并優化售前、售中和售后的標準化機制，進而提升各個銷售環節的購買轉化率。