亚马逊评论的识别和处理

处理亚马逊差评的方法

一、判断恶意竞争

1、在评估页面上，分析用户评论的好评和坏评论的比例、账户的注册时间和评论的数量，通过评论判断这是否是真正的买家；

2、列出异常账户的判断依据，并删除评论；

3、整理恶意评论对手名单，电子邮件确认卖家的立场；

4、结合亚马逊评论政策Reviewer的要求，检查评论中是否有违反规定的词；

5、点击"Helpful"降低用户评价曝光率；

6、在异常评论下及时回复真实评价。

二、可以删除哪些不良评论？

1、如果从买家账号和描述属于真相，可以从评论时间计算出买家的姓名和联系方式，向买家道歉、补发或退款；

2、如果买家评论中没有不良评论的描述，但只有一颗星，可以向客服反馈此不良评论；

3、如果卖家是FBA出货卖家，买家没有关于产品问题的内容时也可以向客服申请删除评论；

4、如果因不能使用而直接发表差评，也可以向客服申请删除不影响产品问题。

三、总结

1. 除了加强对产品使用体验和售后服务的保障外，还应加强对买家情感保障以减少发生不好的差评。

2. 根据不同情况采取不同方法来处理差评。

3. 通过找出并整理“对手”名单来避免重复出现此类情况。

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常见问答(FQAS)

亚马逊评论的识别和处理指的是对亚马逊产品评论内容进行自动分析处理,提取出关键信息和评价观点,以便客户更好地了解产品质量和性能。它通过自然语言处理技术识别评论中的主题和情感态度。

亚马逊评论识别通常采用机器学习和深度学习方法。首先对大量已标注评论进行训练,建立分类和情感识别模型;然后使用该模型进行预测分类,将新评论自动分类和评分。它可以识别评论中产品各个方面的评价,比如外观、功能、性价比等,并判断评价态度是否正面或负面。

亚马逊评论识别的主要应用场景包括:帮助客户选择产品,了解产品各个方面用户的共识;识别新产品潜在问题以优化设计;评估营销活动效果;追踪产品声量和口碑;提供个性化产品推荐等。它可以为营销决策和产品改进提供定量分析支撑。