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ECommerceReviewer レビュー・VOC分析

商品レビューを、根拠のある改善策へ。

ECommerceReviewerは、提供されたレビュー、評価、追記レビュー、問い合わせ内容を読み込み、件数と原文引用付きのVOCテーマに整理します。根本原因と仮説を分け、商品・ページ・サポート・クリエイティブの改善に優先順位を付けます。

成果物 VOCテーマ 低評価の原因 改善の優先順位
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ECommerceReviewer例
完了できること

根拠をたどれる、3つのレビュー分析タスク。

お客様がなぜ不満を持ち、どのくらい言及され、何から直すべきかを知りたいときに。

レビューの書き出し → VOCテーママップ

重複を除き、SKUと期間のグループを分けたまま、各テーマを明示した母数で数えます。

低評価レビュー → 原因分析シート

商品の不具合、期待とのずれ、ページの誤解、物流、サービス、誤使用を分け、それぞれに確信度を付けます。

VOCの結論 → 優先順位つきの改善策

商品・ページ・サポート・クリエイティブの施策を深刻度、頻度、確信度で順位づけし、不足している根拠も明記します。

進め方

1つの依頼から、確認できる成果物まで。

01

フィードバックを渡す

レビュー、評価、問い合わせの書き出しファイルをアップロードし、分析で判断したいことを伝えます。

02

データ範囲を確認

最初に出典、期間、件数、重複、欠けている項目を示すので、テーマが何をカバーしているかがわかります。

03

分析を進める

テーマ、不満のクラスター、深刻度、原因の仮説を、原文引用つきでまとめます。

04

優先順位に沿って動く

順位づけた施策、それぞれの根拠、まだ検証が必要な結論を確認します。

ECommerceReviewerで最初のタスクを始めましょう。

Orkasをインストールし、モデルを選び、タスクと素材を追加します。

Orkasをダウンロード
1

インストール

お使いのパソコン向けのビルドをダウンロードし、通常の手順でインストールします。

2

モデルを選択

利用可能な公式モデルを使うか、対応プロバイダーを接続します。

3

レビューデータを追加

レビューや問い合わせのファイルを添付し、分析で答えたい問いを伝えます。

FAQ

始める前によくある質問。

どんなフィードバックをアップロードできますか？

レビュー、評価、追記レビュー、問い合わせチケットの書き出しファイル（CSV、TSV、Excel、JSON、TXT、Markdown、PDF）に対応します。公開SNS投稿は補足サンプルとして追加できます。

モールからレビューを自動収集しますか？

いいえ。提供された書き出しデータを分析するもので、レビュー収集ツールは含みません。結論はそのデータの範囲内にとどめ、小さなサンプルや低評価だけのサンプルを全体の割合としては示しません。

商品ページを書き直してくれますか？

いいえ。検証済みの発見を、商品・ページ・サポート・クリエイティブの優先度つき提案にまとめます。商品ページやクリエイティブの本格的な制作は別のタスクです。

次のレビューデータは、ECommerceReviewerに。

フィードバックを渡し、データ範囲を確認して、原文までたどれるVOCの優先順位を受け取りましょう。

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