【亚马逊选品篇】你看到的差评，可能正在误导你

一、评论分析的逻辑局限性

大家有没有想过这样一个问题：我们根据评论分析得出的用户需求也许一开始就是一个伪命题。

一方面，评论是购买后的用户行为，他能告诉我们“买了的人为什么不满意”，但不会告诉你“想买的人为什么不买”，而“为什么不买”是我们无法直接在亚马逊平台接触到，但又至关重要的信息。这是典型的“幸存者偏差”。

另一方面，用一个简单的公式来推导：

我们看到的差评数量=有购买用户需求的用户*点击率*转化率*留评率*差评率

后面的4个率的百分比一般都是个位数，甚至是小数点后一位的数值，是不是可以推断，我们看到的用户差评，其实只是真实需求用户中的很小一部分。这两者叠加在一起，决定了评论必然只是局部的信息。

做决策的时候最怕的就是以偏概全，我们看到了局部，就误以为看到了全部。当然我们不是说评论分析就没有意义了，相反，评论分析是一个很重要的发现和挖掘需求的开端。

二、如何通过其他信息来验证假设

基于评论信息的局限性，问题就变成：

1.如何了解用户购物前的心路历程，用户的顾虑点有哪些，不买单的理由是什么？

2.如何尽量客观全面的看待评论分析的结论，进一步去验证这样的需求是否真实且普遍存在？

这两个问题结合在一起，我们的解法就变成，带着评论发现的问题点，把他当做一个待验证的假设，往购物前的环节去追溯。

比如，亚马逊评论提到：长时间使用不舒服。这个问题点，需要转化成：长时间佩戴舒适是不是核心需求？而不是直接朝着如何让长时间使用舒适的方式去改产品。

既然站内无法提供这样的信息，我们就带着问题去站外找。只要能够帮助我们解决前面两个问题的站外渠道，都可以作为我们挖掘信息的来源。今天主要聊聊Reddit这个平台，如何帮助我们更好地验证和发现需求。

首先要明白reddit是什么，上面有什么，才能知道怎么用。

Reddit官网注解：每天全球数以百万计的人在围绕其兴趣组织的社区中发布内容、投票和评论。

简单打一个比方，reddit就像一个“小红书+知乎+贴吧”的结合体，本质上就是一个兴趣/问题驱动的问答讨论社区，用户通过r/开头的主题，展开发帖回帖及其他互动。比如：

r/coffee：咖啡爱好者社群

r/cosplay：cosplay爱好者社群

....

这意味着，对于卖家而言，这天然就是一个“目标用户”集群，在这里硬广的存在空间极小，更多的是用户的真实发声，让我们可以了解目标用户的状态与关注点。

如何根据我们的产品去找对应的社群？

很多人第一反应是直接在reddit搜索自己的产品词，但是这个可能存在一个问题，用产品词可以搜索到用户的讨论，但无法溯源到需求的源头。

因此，我们可以通过多层的搜索来不断追溯需求。

1. 产品词，用来判断有没有人在讨论这个产品和品类
2. 问题词，我们可以自己梳理一下，自己准备卖的产品是为了解决什么问题，或者亚马逊评论中提到的问题有哪些，因为reddit不同于搜索电商，用户更多是带着想要解决的问题来进行提问或回答的，比如back pain、spilling my coffee in the car...
3. 场景词（问题词+场景词、产品词+场景词...），可以通过我们在亚马逊评论或者在前面两层挖掘出的场景，进一步进行确认，这一步其实非常重要，因为需求源于场景，如果能够找到场景与差评点的结合，从某种层度上来说就算找到了需求的源头。
4. 替代方案搜索词，可以用竞品品牌、其他相似解决方案的产品名称来进行搜索，看看能否找到用户的对比行为路径与心理。

这里还需要注意的是，并不是搜索到了贴子，就算证据，而是要判断他是否具备参考价值：

高价值帖子：用户原话包含了具体场景 + 明确问题 + 真实需求 + 尝试过的方案；

中等价值帖子：真实用户讨论，但场景、问题并不完整；

低价值帖子：科普、泛推荐；

最后小结一下，Reddit 信息搜集不是为了找几条帖子来证明自己判断正确，而是为了给评论里的需求假设做压力测试。先把评论结论改写成需求假设，再用产品词、问题词、场景词、替代方案词四层搜索去找证据。每条证据都要判断它是不是用户真实原话，是否包含具体场景，是否提到尝试过的方案，以及是否能和亚马逊评论互相印证。

当一个问题能同时出现在亚马逊评论、Reddit 用户原话、具体使用场景和替代方案讨论里，它就不再只是一个差评点，而是一个值得被验证的产品机会。

三、开发和运营读后感

“想买的人为什么不买？”这个问题之所以关键，是因为它直指转化漏斗的上端。评论分析所能告诉我们的，仅限于那些已经进入漏斗的用户，即“购买人数*留评率*差评率”这一小部分反馈。而对于那些在购物车前徘徊良久，最终默默走开的人，他们的理由我们一无所知。这也恰恰是“幸存者偏差”最危险的地方——我们以为听到了用户的全部声音，其实只是听到了“幸存者”的声音。因此，我们需要遵循龙哥文章提出的路径：带着评论发现的假设，到站外如Reddit这类真实讨论社区，去追溯用户购买前的心理。只有真正理解了他们为什么不买，才能从“解决差评”升级为“消除购买障碍”。

以前我们分析评论，看到差评说“不舒服”，就赶紧改产品。改完以为问题解决了，结果新品上去转化率还是不行。为什么？因为“不舒服”那批人压根就没下单，他们连差评都没留。我们听到的，只是买了的人里面那一小部分不满意的声音。真正的问题是什么？是那些搜了产品、看了页面、最后没买的人。他们的理由，评论里找不到。所以我们现在学乖了：评论分析只是开头，不是结论。带着差评里的假设，去Reddit翻帖子，看真实用户怎么吐槽、怎么对比、怎么犹豫。当一个痛点同时出现在评论里和Reddit里，那才是真需求。老铁们，别只看站内那点数据了。走出去，看看用户在你页面之外都在说什么。