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获取评论的新玩法?再细聊这个功能的玩法和风险

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2024-10-15 14:00
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明信片邀评是通过向真实订单的买家邮寄明信片,邀请他们为所购商品撰写评价,分享购物体验。内容可根据品牌的需要进行个性化设计,在真诚邀评的基础上,适时表达感谢之情,这样往往能够显著提升评价的留存率。实际上,难点并不在于如何发出评价邀请,而在于如何高效触达买家。


本文分为四大模块

一、最新明信片的玩法?

二、什么产品比较适合做明信片?

三、明信片风险评估

四、如何做好风险规避

五、资源对接



1


最新明信片的玩法?


传统的明信片邀评通常是通过返现金或优惠券来吸引买家写评价,且这一策略多基于特定平台的操作。现最新的明信片邀评有了一些不同的玩法,我将其分为两个核心模块:“金额”和“购买平台”。


1. 金额维度的创新


这里的“金额”不仅仅指代返现金额的大小,而是指返现对于买家本身的价值感。这要求我们从买家的“兴趣”出发,思考什么样的礼品能有效触动买家,既可以是金钱,也可以是对买家真正有价值的赠品(通常与产品高度相关的配件或消耗品)。这种做法能够更加精准地抓住买家的需求,提升他们留评的积极性。


2. 购买平台的扩展


我们的目标用户是美国本地消费者,这个是不限于特定电商平台。类似于国内的淘宝运营,如果我们将视角局限于单一平台,就会限制受众的广度。不管是亚马逊还是其它的外贸平台通过多个电商平台的联动,他们的受众群体都是一样的(Temu, Shein, Target,Tiktok等),我们的潜在受众群体会更广泛,评论的数量级也将大大增加,从而满足不同平台对真实买家评价的要求。(多平台的消费者作用于亚马逊,亚马逊平台的消费者作用于多平台)



2


什么产品比较适合做明信片?


明信片邀评的风险大体相同,因此不存在某类产品更为安全的说法。按照这一逻辑,所有需要提升评论的产品都可以考虑使用明信片策略。


从两个角度来看,以下几类产品尤为适合:


1.评论获取的重要性


1)新品:新品缺乏评论积累,前期的评论积累有利于产品的拉升和打造,以及提升抗风险能力,降低竞品恶意评论带来的风险。


2)老品:特别是需要评论维护的老品。新品前期注重评论的“质”,侧重评价内容的展示。以吸引买家下单。老品更加侧重评论的“量”,几百个评论、几千个评论,买家不可能一一查看,这个时候评论的数量会影响他们的购买决策。


3)需要提升权重的产品:明信片邀评针对的是真实买家订单,较之测评、站外订单等形式,其权重更高,更有利于提升产品的权重和评论的权重。


2.评论获取的效率


1)高客单价的产品:能给予的返现金额更高,回评率会更高。对于低单价产品,虽然可以做邀评,但获取评论的成本相对较高,需要权衡投入和收益。


2)关联性比较强的配件:可考虑与相关消耗品捆绑,如电动牙刷搭配刷头,这类配件产品需求量大,且具有一定的黏性和关联性,能够提升买家对邀评的接受度。


PS:信件的效果会比直接发明信片要好(明信片类似卡片的形式,信件类似信封的形式);对于信件,收件人可能会认为有重要信息,打开率会更高。



3


明信片风险评估


明信片邀评的风险主要来自于Amazon系统的AI检测和买家举报,邀评本身是符合 Amazon 政策的。在 Amazon 卖家后台,Amazon 给每个订单提供有邀评按钮(request review)鼓励卖家向买家索要评论。因为越来越多的产品评论不仅有利于卖家,也符合Amazon 平台自身的利益。然而,曾经一度,有些卖家为了上评论,通过返现加佣金的方式,伪造了购物需求和虚假评论。为此,Amazon 专门开发了 AI 系统,来识别和制止这些虚假的购买行为。虚假购买一旦被 AI 识别,不仅会掉评,而且还会触发警告,甚至是更严重的处罚。


相对于一些自养号、测评的行为,明信片邀评则完全基于客户的真实购买,所以在 Amazon AI 看来,产品购买行为相较是更安全的。相较于同是真实客户的真实购买行为,明信片也相对小卡片比较安全,是因为亚马逊无法进行仓库抽查,也没法核对买家的购物轨迹,因为都是真实的订单。


注意:亚马逊AI识别系统不仅仅是运用到了评论模块,后台聊天模块也出现了。参考下图,是买家联系我们亚马逊系统检测的警告,说明系统具备一定的检测能力的。(以下截图的时间是2024年4月20日)



明信片被警告一般是一刷,一刷有一次申诉的机会。(PS:明信片不同于小卡片,小卡片目前被抓到需要移除全部库存了)



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如何做好风险规避


话术控制:明信片邀评的一个潜在风险来自于买家投诉,而投诉通常与明信片的内容有关。因此,话术设计时一定要避免直接引导买家给五星好评,而应邀请他们分享真实的购物体验。可以在明信片中提供联系方式,如邮箱,方便买家反馈,但要谨慎控制后续的沟通内容。


优先赠送配件而非返现:亚马逊可能会监控Asin下的评价行为,尤其是买家在评论后兑换礼品卡的情况。如果多名买家在留评后兑换同样金额的礼品卡,系统可能会判定该链接存在风险。因此,可以优先考虑赠送相关配件,尤其是消耗性强、与主品紧密关联的产品,这样更加合规合理。


多样化返现渠道:不要集中使用礼品卡返现,建议将礼品卡与PayPal返款结合使用。礼品卡返现的金额也可以做些差异化调整,避免过于单一的返现模式被平台识别为异常。


控制留评率:最佳的留评率应控制在5%以内,不建议超过8%。不同品类的产品会有不同的留评率,可以参照竞争对手的平均留评率进行调整,避免因过高的留评率引起平台的关注。


其它一些技巧: 

1)选择较新的订单,尽量不要超过一个月

2)挑选 Buy Name 和 Shipping Name 相同或相似的个人买家

3)剔除测评订单及已经有评论的订单,防止重复评价

4)  避免明信片中出现类似“只有五星评价才有返现”的字眼

5)注明不要在 Review 中上传明信片或信件图片

6)不要使用品牌官方邮箱作为联系渠道,建议使用个人或中立邮箱

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本文分为四大模块

一、最新明信片的玩法?

二、什么产品比较适合做明信片?

三、明信片风险评估

四、如何做好风险规避

五、资源对接



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最新明信片的玩法?


传统的明信片邀评通常是通过返现金或优惠券来吸引买家写评价,且这一策略多基于特定平台的操作。现最新的明信片邀评有了一些不同的玩法,我将其分为两个核心模块:“金额”和“购买平台”。


1. 金额维度的创新


这里的“金额”不仅仅指代返现金额的大小,而是指返现对于买家本身的价值感。这要求我们从买家的“兴趣”出发,思考什么样的礼品能有效触动买家,既可以是金钱,也可以是对买家真正有价值的赠品(通常与产品高度相关的配件或消耗品)。这种做法能够更加精准地抓住买家的需求,提升他们留评的积极性。


2. 购买平台的扩展


我们的目标用户是美国本地消费者,这个是不限于特定电商平台。类似于国内的淘宝运营,如果我们将视角局限于单一平台,就会限制受众的广度。不管是亚马逊还是其它的外贸平台通过多个电商平台的联动,他们的受众群体都是一样的(Temu, Shein, Target,Tiktok等),我们的潜在受众群体会更广泛,评论的数量级也将大大增加,从而满足不同平台对真实买家评价的要求。(多平台的消费者作用于亚马逊,亚马逊平台的消费者作用于多平台)



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什么产品比较适合做明信片?


明信片邀评的风险大体相同,因此不存在某类产品更为安全的说法。按照这一逻辑,所有需要提升评论的产品都可以考虑使用明信片策略。


从两个角度来看,以下几类产品尤为适合:


1.评论获取的重要性


1)新品:新品缺乏评论积累,前期的评论积累有利于产品的拉升和打造,以及提升抗风险能力,降低竞品恶意评论带来的风险。


2)老品:特别是需要评论维护的老品。新品前期注重评论的“质”,侧重评价内容的展示。以吸引买家下单。老品更加侧重评论的“量”,几百个评论、几千个评论,买家不可能一一查看,这个时候评论的数量会影响他们的购买决策。


3)需要提升权重的产品:明信片邀评针对的是真实买家订单,较之测评、站外订单等形式,其权重更高,更有利于提升产品的权重和评论的权重。


2.评论获取的效率


1)高客单价的产品:能给予的返现金额更高,回评率会更高。对于低单价产品,虽然可以做邀评,但获取评论的成本相对较高,需要权衡投入和收益。


2)关联性比较强的配件:可考虑与相关消耗品捆绑,如电动牙刷搭配刷头,这类配件产品需求量大,且具有一定的黏性和关联性,能够提升买家对邀评的接受度。


PS:信件的效果会比直接发明信片要好(明信片类似卡片的形式,信件类似信封的形式);对于信件,收件人可能会认为有重要信息,打开率会更高。



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明信片风险评估


明信片邀评的风险主要来自于Amazon系统的AI检测和买家举报,邀评本身是符合 Amazon 政策的。在 Amazon 卖家后台,Amazon 给每个订单提供有邀评按钮(request review)鼓励卖家向买家索要评论。因为越来越多的产品评论不仅有利于卖家,也符合Amazon 平台自身的利益。然而,曾经一度,有些卖家为了上评论,通过返现加佣金的方式,伪造了购物需求和虚假评论。为此,Amazon 专门开发了 AI 系统,来识别和制止这些虚假的购买行为。虚假购买一旦被 AI 识别,不仅会掉评,而且还会触发警告,甚至是更严重的处罚。


相对于一些自养号、测评的行为,明信片邀评则完全基于客户的真实购买,所以在 Amazon AI 看来,产品购买行为相较是更安全的。相较于同是真实客户的真实购买行为,明信片也相对小卡片比较安全,是因为亚马逊无法进行仓库抽查,也没法核对买家的购物轨迹,因为都是真实的订单。


注意:亚马逊AI识别系统不仅仅是运用到了评论模块,后台聊天模块也出现了。参考下图,是买家联系我们亚马逊系统检测的警告,说明系统具备一定的检测能力的。(以下截图的时间是2024年4月20日)



明信片被警告一般是一刷,一刷有一次申诉的机会。(PS:明信片不同于小卡片,小卡片目前被抓到需要移除全部库存了)



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如何做好风险规避


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多样化返现渠道:不要集中使用礼品卡返现,建议将礼品卡与PayPal返款结合使用。礼品卡返现的金额也可以做些差异化调整,避免过于单一的返现模式被平台识别为异常。


控制留评率:最佳的留评率应控制在5%以内,不建议超过8%。不同品类的产品会有不同的留评率,可以参照竞争对手的平均留评率进行调整,避免因过高的留评率引起平台的关注。


其它一些技巧: 

1)选择较新的订单,尽量不要超过一个月

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