户的真实需求，对用户进行精准营销，减少产品卖点与用户需求的信息不匹配问题，从而促进交易的达成。 三、文本分析的实际应用 1. 挖掘用户需求 用户往往会带着需求浏览产品主图和详情页，希望能够直接从产品介绍中找到符合自己预期的产品卖点。当产品卖点满足用户需求时，用户就是直接静默转化，当产品卖点与用户需求不匹配时，用户就会寻求客服帮助或直接流失。 那么是什么因素直接影响用户的转化？转化的归因问题一直是电商运营的一大痛点。我们以粉底产品为例，影响用户购买粉底的主要原因是什么？ 是品牌倾向？——高价大牌还是低价平替 是产品性质？——遮瑕力、持久度还是防水控油 是肌肤问题？——油性痘肌、
活动力度？——积分加倍、满减折扣还是派样礼赠 为了
更好的分析用户的真实需 手机号码数据 求和痛点，我们将售前咨询的文本数据进行预处理，圈定出用户的主要咨询热点，分类归纳出对应的一级维度，再将一级维度细分拆解出二级维度，通过关键词匹配各个维度的询单人数和 转化人数。例如： 一级维度：产品品质、功效性能、肌肤问题、活动价格、包装物流…… 产品品质对应的二级维度：成分、效期、正品、规格…… 功效性能对应的二级维度：遮瑕度、贴合度、控油性、防水性、滋润度、持久性、质地…… 肌肤问题对应的二级维度：痘肌、毛孔、黑眼圈、暗沉、色斑、油皮、干皮、肤色、敏感肌…… 活动价格对应的二级维度：价格、赠品、积分、折扣…… 包装物流对应的二级维度：包装、物流、时效…… 通过波士顿矩阵模型分析各个维度的咨询率和转化率，从而挖掘用户的主要咨询热点和影响用户转化的主要因素。 高咨询高转化的维度：需要在内容展示上重点突出，例如主图标题、详情页首页等 高咨询低转化的维度：提
升内容展示的权重，并进一步优化客服答疑或详情
页介绍 低咨询高转化的维度：保持内容展 您还需要制定和实施数字营 示的权重 低咨询低转化的维度：降低内容展示的权重或进行内容展示剔更 2. 提升客服服务质量 用户进行售前咨询，往往是带着疑虑的意向用户，用户是否转化取决于用户的疑虑是否能够得到快速、精准和满意的解决。因此客服服务至关重要，客服响应的及时性、答疑的准确性和推荐的精准性同时影响着用户的转化。 对于同一个咨询热点，不同客服的答疑话术和答疑效果是不同的。例如用户咨询：这款粉底遮瑕效果怎么样？ 客服A：亲，这款粉底的遮瑕效果很好的呢。 客服B：亲，这款粉底质地较为轻薄，主打中度遮瑕。 客服C：亲，这款粉底粉质细腻，较为轻薄，中度遮瑕，可以遮住色斑、暗沉、红血丝、痘印等肌肤问题，遮瑕效果持久。 显而易见，主观意识都会认为客服C的答疑效果更佳。通过分析客服答疑话术的转化率，可以进行客服服务质量评估，帮助优化客服答疑标准化流程，提升客服转化率。 3. 构建用
户画像标签 用户进行售前咨询常常会带着自己的痛
点和需求，依据用户问题，商家可以构建用 be 号码 户专属个人画像。对于询单未购人群，商家可以根据用户个人画像进行二次触达，针对性制定合理的产品推荐方案，提升询单未购人群转化率。 人群属性：职业、年龄、性别、婚姻状态、肌肤问题…… 产品属性：品牌偏好、质地成分、效期产地、包装礼盒…… 购买属性：购买频次、购买方式、了解渠道、节日送礼…… 4. 产品满意度分析 通过售后评价文本数据，分析已购人群的产品满意度，比较与竞争品牌产品的好评率差异，帮助商家了解自身产品优劣势表现。 评价分析的作用： 产品定位：了解产品的市场定位和竞争优劣势，帮助企业进行产品研发和性能优化，抢占市场机会点。 用户偏好：了解用户的品牌倾向和产品偏好，挖掘用户的痛点和爽点，帮助商家进行产品运营策略调整，提高用户满意度。 售后服务：了解产品从物流运输到确认收货再到售后服务的各个环节的优劣表现，帮助提升售后服务质量。 四、小结 在电商运营的过程
