在构建商品画像时,对商品评价评分的趋势分析非常重要。可以使用"评价评分累计平均数"这一指标来进行分析。将"商品画像"Excel表中的"评分"列数据计算累计平均数,并通过Excel的折线图进行可视化处理。

通过观察累计平均数折线图,可以发现在"dress"关键词搜索结果中,如果商品排名在1000名以后,评价评分累计平均数从4分左右下滑到3.4分附近。这说明大部分排名在1000名以后的商品,并未针对评价评分进行优化。

这一发现可以为商品运营提供一些启示:

1. 如果自己的商品排名在"dress"搜索结果的1000名以后,可以通过直接好评、测评、送评等方式提升评价评分,增强商品竞争力。

2. 如果自己的商品排名在"dress"搜索结果的1000名以内,可以分析前1000名或前500名商品的评价评分累计平均数变化,发现头部商品的规律。

头部商品的评价评分并非都非常稳定,从第一名到第200名之间有明显波动,说明畅销榜商品质量仍有差异。运营者可以针对评分较低的商品,通过供应链改进质量,增加超越的机会。

总体来说,头部商品的评价评分累计平均数维持在4分左右。如果运营者想要冲刺头部搜索位置,必须将自己商品的评价评分提升到4分左右。

常见问答(FAQs):

Q1: 如何分析商品评价评分的趋势?

A1: 可以使用"评价评分累计平均数"这一指标,通过计算并可视化折线图,观察评分趋势变化。

Q2: 如何利用评价评分趋势分析结果优化商品运营?

A2: 1) 对于排名靠后的商品,可以通过直接好评、测评等方式提升评分;2) 对于排名靠前的商品,分析头部商品评分波动规律,找到质量差异,针对性改进。

Q3: 头部商品的评价评分应该达到什么标准?

A3: 头部商品的评价评分累计平均数一般维持在4分左右。如果想冲刺头部搜索位置,需要将自己商品的评分提升到这个水平。