亚马逊选品宝藏其实都在评论里( 二 ) “如何从评论中发掘出最真实

评分星级占比
这里指的是该Listing中各星级评分的数量及其在总评分数中的占比。
该产品平均星级4.5分，其中5星评分数有2743个，占比72.3% 。好评率很高，说明产品本身较为成熟，售后问题较少，但另一方面也说明产品本身的改进空间较小。
如果自己有单独的供应链，产品研发能力强，那差评率高可能反而是好事，可以通过对产品进行改进升级，从而抢占这个市场。

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评论星级统计
这里指的是该Listing中各星级评论的数量及其在总评论数中的占比。
可以看到1星差评的评论数占比为6% ，相对于1星评分数占比（2.7%）来说比例更高了。
而评论内容是会实实在在展现在前台，被买家看到的，直接影响Listing的转化率。如果差评率较高，我们可以在评论列表中查看具体的差评内容，以做出有针对性的改进。

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特点评分
数据来源于Listing页面的Byfeature版块，勾选“翻译”可以将特性词翻译为中文。
在买家对产品进行评分时，亚马逊系统会根据产品类别自动给出特性词，邀请买家针对产品特点进行星级评分。
通过这一指标，可以快速掌握产品特性以及每个特性的评分，有针对性地改进产品。
比如这款产品的轻便性评分为满分5.0分，但舒适度只有4.2分，还需在这方面进行改进。

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评论类型统计
该Listing的641个评论中，有571个都是VP评论，带图片的评论有19个，暂时没有带视频的评论。
如果把该产品作为竞争对手，自己的Listing上有视频评论的话转化率也许会更高。

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评论型号统计
根据变体的评论数量及评论数占比，我们可以预估不同变体的销量，帮助卖家更有针对性地选品备货。
还可以切换时间维度和型号，查看近期的评论数分布，以及时调整备货需求。

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变体评论变化趋势
选择不同的变体型号，可以通过变体评论的变化趋势判断产品的淡旺季。
这里我们选择了评论数最多的一个变体，一般来说对应的销量也会最多。可以看到在每年的7月份都有一个评论高峰期，但评论一般都会有一定的延迟性，买家下单到收货再到试用后留评都需要时间。
所以我们推断该产品每年的销售高峰可能在6月份就开始了，这样什么时候需要加大备货、什么时候开始进行促销推广就能做到心中有数了。

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评论列表
该Listing的所有评论内容会实时翻译成中文，大大降低阅读成本。支持按照星级、评论类型等条件进行筛选，可以快速掌握产品的卖点、缺点及使用场景。
分析竞争对手的Reviews ，有利于发掘产品本身的品质状况以及买家诉求。
比如我们筛选出1星评论，可以发现该产品的主要质量问题可能是鞋面材质引起的。如果是自己想要做的产品，就需要在选品时重点考虑这个问题了。

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或者筛选出最近1个月的评论。因为产品可能在不断改进，新的评论更具有参考价值。