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ECommerceReviewer 評論與 VOC 分析

把商品評論，變成有證據支撐的改進清單。

ECommerceReviewer 讀取你提供的評論、評分、追評和客服回饋，歸納帶數量與原文引用的 VOC 主題，區分根因與假設，並為商品、頁面、客服和創意改進排出優先順序。

交付 VOC 主題 負評根因 改進優先順序
下載 Orkas，開始任務
ECommerceReviewer範例
它替你做完的事

三類評論分析任務，證據都可追溯。

當你需要弄清客戶為什麼不滿、有多少人提到、先改什麼時，就交給它。

評論匯出 → VOC 主題地圖

去除重複匯出，按 SKU 和時間段分組，每個主題都對照明確的分母計數。

負評 → 根因分析表

區分商品缺陷、預期落差、頁面誤解、物流、服務和誤用，並給出各自的信心程度。

VOC 結論 → 排序後的行動

按嚴重度、頻次和信心程度為商品、頁面、客服和創意行動排序，並寫明仍需補充的證據。

工作方式

從一句需求，到可以審閱的交付物。

01

提供回饋資料

上傳評論、評分或客服回饋的匯出檔，並說明分析要支援的決策。

02

核對樣本範圍

先列出來源、時間段、數量、重複紀錄和缺失欄位，讓你清楚主題涵蓋了哪些資料。

03

開始分析

歸納主題與痛點、判斷嚴重度、提出根因假設，每一項都附帶原文引用。

04

按優先順序行動

查看排序後的行動、各自的依據，以及哪些結論還需要驗證。

在 ECommerceReviewer 里開始第一個任務。

安裝 Orkas、選擇模型，然後添加任務和相關素材。

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1

安裝

下載適合當前電腦的版本，並按系統提示完成安裝。

2

選擇模型

使用可用的官方模型，或連接支援的模型供應商。

3

加入評論資料

附上評論或客服回饋檔案，並說明這次分析要回答的問題。

FAQ

開始前可能會問的問題。

可以上傳哪些回饋資料？

評論、評分、追評或客服工單的匯出檔，支援 CSV、TSV、Excel、JSON、TXT、Markdown 和 PDF。公開社群貼文可以作為補充樣本加入。

它會去電商平台抓取評論嗎？

不會。它分析你提供的匯出資料，不附帶評論抓取工具。結論限定在這批樣本內，小樣本或只含負評的樣本不會被說成整體比例。

它會重寫我的商品頁嗎？

不會。它把經過驗證的發現轉成商品、頁面、客服和創意方面的優先建議；完整的商品頁或創意製作是單獨的任務。

把下一批評論交給 ECommerceReviewer。

提供回饋資料，核對樣本概況，拿到能追溯到原文的 VOC 優先順序。

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