昨夜、1 つ星を全部読みました。
それでも、何から直すかは決まっていません。
根気の問題ではありません。留め具の破損が 40 件、サイズが 12 件、箱の潰れが 9 件、そして誰にも手の打ちようがない話が数件。すべて同じ一覧に、書かれた順で、件数もなく並びます。結果、直すのは最後に読んだものか、いちばん怒っていた人のものになり、三か月経っても留め具は壊れ続けます。足りないのは山に対する算数です。どの不満が、何件で、こちらで動かせるのか。
山を、原因ごとに分けて返す
「小さい」「きつい」「細い」は一つの不満
語で数えると三つに割れ、どれも手を付けるほど大きく見えません。購入者の意図で束ね直すと一つに戻り、サイズの問題は「6% が三つ」ではなく低評価全体の 19% になります。各グループには元の引用が付くので、件数に驚いたらレビュー本文を確認できます。
紛らわしい画像はサポートの問題ではない
各グループには「誰が動く必要があるか」が付きます。文言、画像、製品そのもの、梱包、返信テンプレートのどれかです。コストが桁違いだからです。bullet の書き直しは 20 分、留め具の変更は金型・サンプル・八週間。着手前にどの箱かが分かれば、判断はほぼ済んでいます。
そのうえで、グラフではなく修正案を書く
サイズのグループはリスティングスキルへ渡り、実寸を書いた bullet と、返品になる前に疑問を潰す FAQ を作ります。画像のグループはクリエイティブスキルへ渡り、差し替え用のブリーフを作ります。どちらも根拠付きの To-do として残るので、一か月後に何を出したか、件数が下がったかを確認できます。
レビュー分析が外すところ
以下の四点はスキル定義に書かれています。いずれも「自信ありげで中身のない数字」を作る道だからです。
40 件はあなたの評判ではない
回転の遅い SKU の 3 週間分では、割合を語れるサンプルになりません。1 つ星だけのファイルは、どう切っても感情分布ではありません。数字が問いを支えられないときは、グラフではなくその旨が返ります。
どれがサクラかは分からない
テキストだけから得られるのは「連携しているように見える」パターンだけです。レビュー文からサクラを判定できると謳うものは、確信度を塗った推測です。本当に疑うなら、進む先はダッシュボードではなく報告です。
代わりに収集はしない
既定ではフォルダに置いたファイルだけを読みます。自動収集は規約と権限を確認するまでオフで、ログインや captcha、レート制限は回避しません。実際にはさほど不便ではなく、Voice of the Customer と評価の書き出しでほぼ足ります。
直しても評価は約束されない
返るのは、不満そのもの、割合、根拠、そして何を変える必要があるかです。評価が動くかは、件数、古いレビューが平均を押し続ける期間、そして直したものが本当の原因だったかによります。星を約束する相手は、何かを売っています。
すでに書き出しを開いている人からの質問
API 接続は必須ですか。CSV を置くだけでもいいですか。
CSV を置くだけで動きます。多くの人はそうしていて、設定は不要です。ダウンロードの手間を省きたいなら各種コネクタがありますが、設定方法はプラットフォームによって異なります。WooCommerce は店舗の管理画面で生成する REST API キーを使い、別途開発者アプリを登録する必要はありません。
すでに ChatGPT に貼っています。何が違いますか。
ChatGPT は会話を保持でき、アップロードしたファイルも扱えます。Orkas ではレビューのグループをプロジェクトの To-do にでき、商品ページの編集と元ファイルを同じワークスペースに置いて、分析ごとの変更を追えます。
購入者のデータはどこへ行きますか。
ファイルは自分のフォルダに残りますが、エージェントが読んだ内容は選択したモデル提供元へ送られることがあります。渡す前に、不要な氏名・注文番号・住所を書き出しから取り除いてください。レビュースキルは出力で個人を特定する情報を省くようモデルに指示しますが、モデルが内容を受け取る前の匿名化を保証するものではありません。
競合のレビューでも使えますか。
できますし、自社分より有用なことも多いです。相手が直していない不満は、そのまま自社の訴求点になります。両方を入れると並べて比較され、自社の問題とカテゴリー共通の傾向が分かれます。入手の線引きは同じです。
費用はいくらですか。
アプリは無料、MIT のオープンソースです。モデル呼び出しは誰にとっても有料です。自分の OpenAI・Anthropic・Google のアカウントで直接支払うか、Orkas のプランを使ってください。レビュー件数やレポート数での課金はありません。4,000 行では効いてきます。