用户需求洞察：用户评论分析和用户任务标签化和场景化
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想系统掌握亚马逊广告的投放逻辑与底层闭环？
本文的主要内容分为3个板块
1.评论分析：评价高频词分析和评价评分维度分析
2.用户评论的拆分和标签化
3.用户需求画像
一：评论分析
评价高频词分析和评价评分维度分析 这个部分的内容在我前面发过的一篇文章中《评论分析之-评价高频词分析和评价评分维度分析》有详细的介绍。
这个部分的核心目的，是基于亚马逊前台的数据呈现，形成我们对用户评论提到的高频需求点有框架性的认知，可以让我们抓住重点，以及给予后续的评论分析指明拆分评论的大致维度。
如果说我们新做一个类目，或者说制定产品开发和运营策略的时候，我们需要初步了解用户需求和产品核心关注点，那么这个步骤的动作就会比较有效，并且得到的是真实的用户反馈的统计数据，可以通过几个维度的参数看到整个品类的评论情况
比如在“toiletry bag 评价高频词分析”中，基于统计结果我们可以快速抓取到重点的参数信息，“Clear-TOP100评价高频词”子表，对应Clear toiletry bag这个类型的产品做的统计分析，从表格中我们可以看出：
用户评论中高频关注的维度是“质量，尺寸，旅行，拉链，性能，价值，外观，组织性，清晰度，颜色，TSA批准，合身度，容量”等。用户评论关注维度中，用改善空间的维度是“质量，拉链，清晰度，TSA批准，密封性“这几个维度 用户评论关注维度中，有重大问题的维度是”耐用性，清洁度，拉上拉链方便，气味“这几个维度
“men-TOP100评价高频词”子表，对应 toiletry bag for men这个类型的产品做的统计分析,从表格中我们可以看出：
用户评论中高频关注的维度是“质量，尺寸，外观，空间，价值，拉链，耐用性，性能，坚固性，口袋，旅行，皮革，组织性，便携性，存储空间，气味，颜色，多功能性，防水性，合身，重量，礼物”等。用户评论关注维度中，用改善空间的维度是“尺寸，耐用性，合身“这几个维度 用户评论关注维度中，有重大问题的维度是”拉链，气味，旗帜“这几个维度
"H-women-TOP100评价高频词"子表，对应 toiletry bag for women这个类型的产品做的统计分析,从表格中我们可以看出：
用户评论中高频关注的维度是“质量，尺寸，口袋，空间，旅行，外观，组织，颜色，拉链，性能，挂钩，便携性，价值，存储空间，使用方便，重量，悬挂方便，风格，合身性，多功能性，可悬挂性，露营，概念，悬挂方便，家庭使用”等。用户评论关注维度中，用改善空间的维度是“质量，尺寸，合身性，肩带，拆卸方便，清洁方便“这几个维度 用户评论关注维度中，有重大问题的维度是”拉链，耐用性，珠宝存储“这几个维度
以上分析抓取的重要信息，我们发现里面包含了场景，用户高频关注点，用户需求为满足点，差评高频点，这个部分的内容就是我们产品开发人员和运营人员该要重点去关注的内容了。
产品开发新品的升级方向，改良方向，以及把控产品品质的关键环节；运营在做产品图片设计，五点呈现的时候，如何抓住重点，说到用户的心坎里，就是呈现上述用户关心的信息，用户担忧的点。这个过程就是更符合用户需求的过程。
二：用户评论的拆分和标签化
如果说《评论分析之-评价高频词分析和评价评分维度分析》是抓住重点需求，那么第二个部分的核心目的，就是拆解用户需求，实现“知其然‘亦知其所以然”，也就是我们要去知道用户需求背后的那个为什么？
（1）这个部分的工具操作时比简单的，就一步，打开卖家精灵插件，然后选取目标ASIN，下载评论，在表格里合并即可。
为了有代表性，我这里是在原来细分市场的基础上，每个类型以及每个系列都选择了几个典型的父ASIN，以此尽可能获得这个品类的评价多种类型产品的认知。
这样就形成了带评价内容的原始数据表格，我这次是提取了3000条评价内容来分析。
（2）第二步，就是提取和拆分评价的有效内容。就是逐条读评论，把评论中的有效信息拆解出来。然后形成初步的维度拆分，这些维度其中一些就是从评价高频词来的，另一部分是在拆解评论中去不断完善。
比如这样一段评价内容“买了这个作为礼物，收礼人很喜欢，在旅行时也用它。材质很好，防水，可以装下所有洗漱用品，携带方便” 我就去了里面的有效信息，礼物，旅行，材质很好，防水，装下所有洗漱用品，携带方便，然后填写到对应的参数维度中。
（3）第三步，就是将参数维度标签化。为什么要这么做呢，因为用户的评论信息，太多太杂了，主要是可能同一个点，比如赞同”尺寸大“，每个用户的评论的表达内容都不一样，那我们根本没办法做分析，因此需要简化规整信息，才能看到规律性的主线内容。因此，我会做这个标签化。
然后我就可以把尺寸相关的信息规整成为几个方向的表达
这样就形成了标签化的信息。然后这些分拆的内容里面，有一些是标准化的内容，我的统计做法就不一样了，这个表格中4个维度的内容，都是这种内容，我就做拆解和统计词频的方式来统计。
我拿场景举例，在表格每一行的统计里面”度假“和”度假，浴室“分开行的，没法规整，并且我们还可以看到，度假在6行都有出现，那我就做拆解之后再做归总统计
那么，度假，我就统计为25次，浴室1次，旅行1次，日常使用1次。所有的场景行都做这样的拆解，最后做归总统计得到词频表。
其他的标签化信息展示如下，这里我是截取了一部分展示。
经过这样的梳理，我们发现，在用户的心中，评价产品和表达自己的需求，会提到这样一些细化的表达内容。我自己的感受是，产品怎么设计，在这个过程可以找到很多的灵感。
三：用户需求画像
这个步骤，就是把用户提到的所有信息再一次做个规整，形成产品的画像框架。
在形成画像之前，我们需要琢磨一件事，用户需求画像的具体内容是什么？
我们经常会听到”用户需求，用户任务，用户任务场景“等这些跟用户需求相关的词，那么这些词背后的本质逻辑关系是什么呢？我基于之前品类洞察中分析评论的经验，在结合学习混沌里面”任鑫的产品课程，梁宁的产品课程“等其他课程，形成了一个比较有逻辑且精简的框架，
这里，我们借助5W1H分析模型来做进一步的理解 WHAT：要做的产品、需求是什么
WHY：为什么要做这个，原因是什么
WHO：设计给谁用的，对象是谁
WHERE：产品使用的场景、环境是什么
WHEN：什么时候开始做，时间节点呢
HOW：要如何完成相应的工作内容 这里我发现，正好可以对应
场景化：where和when来描述
用户：who来描述
用户任务：what和how来描述
情绪感受：why来描述
我们来看，评论标签梳理规整的结果
通过这样的标签化过程，我们可以清晰的看到用户所提到的跟产品相关的各种要素和角度，这些都会成为我们去做产品设计的重要思考点，并且我们还可以用源表格追溯回评价内容去明白，用户需要什么，以及用户为什么会这么评价一个产品，是好还是不好？使用这个产品是开心还是无语？
那么，评论标签如何和用户需求形成结构化的对应。
场景化（where和when）：场景标签，用途标签
用户（who）：对象标签，人群标签
用户任务（what和how）：存放物品，便携标签，整理标签，功能标签，清洁标签，质量标签，味道标签，材质标签，拉链标签，外观标签，包装标签，颜色标签。
情绪感受（why）：价格标签，重量标签，以及用户在用户任务中的感受。
我们来尝试用标签组合成一个完整的使用场景以及过程，也就是像拍电影的导演，用第三视角去搭建一个电影片段的场景和情节一样。
（1）关于场景化的描述
场景标签：个人欧洲航空旅行（1周）
用途标签：买给丈夫的生日礼物
（2）关于用户的描述
用户：男士一个人
购买者：女士， 使用者：男士
（3）关于用户任务的描述
存放物品：洗漱用品（电动牙刷，牙膏，梳子，洗发水，沐浴露），剃须用品（剃须刀，剃须膏），漱口水，除臭剂，充电器，毛巾
便携标签：便于放在背包中 整理标签：井井有条，有装湿物的空间，符合TSA
功能标签：保持站立，手柄，防水 清洁标签：便于清洁
质量标签：高品质耐用
味道标签：无异味
材质标签：帆布
拉链标签：拉链流畅耐用持久
外观标签：有质感，简约 重量：适中 颜色：军绿色
价格标签：价格合理
（4）情绪感受
对于购买者来讲，购买给丈夫的礼物，得质量有保证，使用起来耐用，短时间不会出麻烦。
对于使用者来讲，使用过程不会出问题，产品正常得使用一段时间，自己想装的物品能正常装进去。
基于标签化的产品定位：
那么我们会发现说，因为主体场景是旅行，那么也就意味着这个包包不能太大，也不能太重，不然会成为旅行的负担。
其次，因为需要乘坐飞机，对于液体产品来讲，需要通过安检并且符合规定，那么涉及到的液体产品，洗发水，沐浴露等物品得旅行装，并且尺寸符合TSA，也就意味着需要搭配一个TSA透明袋装液体是更好的选择。
然后对于尺寸来讲，包包的主体空间尺寸得能放下电动牙刷，剃须刀等高频产品。
然后对于旅行来讲，包包可能是每天使用，并且是出门在外，那么尽可能是拉链和线缝这种关键环节质量得过关。以及便于清洁和使用，这样能增强旅行得快乐体验。
这个过程，我们可以综合去感受到，其实产品的需求源于生活，而用户对产品的要求，是源于生活中的使用体验的追求或者担忧。
最后，我们来总结一下这个板块的内容，用户需求画像：我们可以通过对评价内容的拆解形成初步的框架画像，并且在后续的产品设计和销售经营中不断去完善和修正认知。这个过程是基于品类深耕去形成对用户需求全面且结构化的认知。
我们对产品的定西，需要融入场景中去感受：
（1）用户的使用需求是什么？以及为什么有这样的需求？以此去找到用户的真实需求
（2）用户需求是普适性需求还是个性化需求
（3）一个产品究竟是什么定位，瞄准什么样的场景，兼容哪些需求
（4）如何分拆场景和用户需求，去形成产品设计方案去满足不同的用户需求
本文的主要内容分为3个板块
1.评论分析：评价高频词分析和评价评分维度分析
2.用户评论的拆分和标签化
3.用户需求画像
一：评论分析
评价高频词分析和评价评分维度分析 这个部分的内容在我前面发过的一篇文章中《评论分析之-评价高频词分析和评价评分维度分析》有详细的介绍。
这个部分的核心目的，是基于亚马逊前台的数据呈现，形成我们对用户评论提到的高频需求点有框架性的认知，可以让我们抓住重点，以及给予后续的评论分析指明拆分评论的大致维度。
如果说我们新做一个类目，或者说制定产品开发和运营策略的时候，我们需要初步了解用户需求和产品核心关注点，那么这个步骤的动作就会比较有效，并且得到的是真实的用户反馈的统计数据，可以通过几个维度的参数看到整个品类的评论情况
比如在“toiletry bag 评价高频词分析”中，基于统计结果我们可以快速抓取到重点的参数信息，“Clear-TOP100评价高频词”子表，对应Clear toiletry bag这个类型的产品做的统计分析，从表格中我们可以看出：
用户评论中高频关注的维度是“质量，尺寸，旅行，拉链，性能，价值，外观，组织性，清晰度，颜色，TSA批准，合身度，容量”等。用户评论关注维度中，用改善空间的维度是“质量，拉链，清晰度，TSA批准，密封性“这几个维度 用户评论关注维度中，有重大问题的维度是”耐用性，清洁度，拉上拉链方便，气味“这几个维度
“men-TOP100评价高频词”子表，对应 toiletry bag for men这个类型的产品做的统计分析,从表格中我们可以看出：
用户评论中高频关注的维度是“质量，尺寸，外观，空间，价值，拉链，耐用性，性能，坚固性，口袋，旅行，皮革，组织性，便携性，存储空间，气味，颜色，多功能性，防水性，合身，重量，礼物”等。用户评论关注维度中，用改善空间的维度是“尺寸，耐用性，合身“这几个维度 用户评论关注维度中，有重大问题的维度是”拉链，气味，旗帜“这几个维度
"H-women-TOP100评价高频词"子表，对应 toiletry bag for women这个类型的产品做的统计分析,从表格中我们可以看出：
用户评论中高频关注的维度是“质量，尺寸，口袋，空间，旅行，外观，组织，颜色，拉链，性能，挂钩，便携性，价值，存储空间，使用方便，重量，悬挂方便，风格，合身性，多功能性，可悬挂性，露营，概念，悬挂方便，家庭使用”等。用户评论关注维度中，用改善空间的维度是“质量，尺寸，合身性，肩带，拆卸方便，清洁方便“这几个维度 用户评论关注维度中，有重大问题的维度是”拉链，耐用性，珠宝存储“这几个维度
以上分析抓取的重要信息，我们发现里面包含了场景，用户高频关注点，用户需求为满足点，差评高频点，这个部分的内容就是我们产品开发人员和运营人员该要重点去关注的内容了。
产品开发新品的升级方向，改良方向，以及把控产品品质的关键环节；运营在做产品图片设计，五点呈现的时候，如何抓住重点，说到用户的心坎里，就是呈现上述用户关心的信息，用户担忧的点。这个过程就是更符合用户需求的过程。
二：用户评论的拆分和标签化
如果说《评论分析之-评价高频词分析和评价评分维度分析》是抓住重点需求，那么第二个部分的核心目的，就是拆解用户需求，实现“知其然‘亦知其所以然”，也就是我们要去知道用户需求背后的那个为什么？
（1）这个部分的工具操作时比简单的，就一步，打开卖家精灵插件，然后选取目标ASIN，下载评论，在表格里合并即可。
为了有代表性，我这里是在原来细分市场的基础上，每个类型以及每个系列都选择了几个典型的父ASIN，以此尽可能获得这个品类的评价多种类型产品的认知。
这样就形成了带评价内容的原始数据表格，我这次是提取了3000条评价内容来分析。
（2）第二步，就是提取和拆分评价的有效内容。就是逐条读评论，把评论中的有效信息拆解出来。然后形成初步的维度拆分，这些维度其中一些就是从评价高频词来的，另一部分是在拆解评论中去不断完善。
比如这样一段评价内容“买了这个作为礼物，收礼人很喜欢，在旅行时也用它。材质很好，防水，可以装下所有洗漱用品，携带方便” 我就去了里面的有效信息，礼物，旅行，材质很好，防水，装下所有洗漱用品，携带方便，然后填写到对应的参数维度中。
（3）第三步，就是将参数维度标签化。为什么要这么做呢，因为用户的评论信息，太多太杂了，主要是可能同一个点，比如赞同”尺寸大“，每个用户的评论的表达内容都不一样，那我们根本没办法做分析，因此需要简化规整信息，才能看到规律性的主线内容。因此，我会做这个标签化。
然后我就可以把尺寸相关的信息规整成为几个方向的表达
这样就形成了标签化的信息。然后这些分拆的内容里面，有一些是标准化的内容，我的统计做法就不一样了，这个表格中4个维度的内容，都是这种内容，我就做拆解和统计词频的方式来统计。
我拿场景举例，在表格每一行的统计里面”度假“和”度假，浴室“分开行的，没法规整，并且我们还可以看到，度假在6行都有出现，那我就做拆解之后再做归总统计
那么，度假，我就统计为25次，浴室1次，旅行1次，日常使用1次。所有的场景行都做这样的拆解，最后做归总统计得到词频表。
其他的标签化信息展示如下，这里我是截取了一部分展示。
经过这样的梳理，我们发现，在用户的心中，评价产品和表达自己的需求，会提到这样一些细化的表达内容。我自己的感受是，产品怎么设计，在这个过程可以找到很多的灵感。
三：用户需求画像
这个步骤，就是把用户提到的所有信息再一次做个规整，形成产品的画像框架。
在形成画像之前，我们需要琢磨一件事，用户需求画像的具体内容是什么？
我们经常会听到”用户需求，用户任务，用户任务场景“等这些跟用户需求相关的词，那么这些词背后的本质逻辑关系是什么呢？我基于之前品类洞察中分析评论的经验，在结合学习混沌里面”任鑫的产品课程，梁宁的产品课程“等其他课程，形成了一个比较有逻辑且精简的框架，
这里，我们借助5W1H分析模型来做进一步的理解 WHAT：要做的产品、需求是什么
WHY：为什么要做这个，原因是什么
WHO：设计给谁用的，对象是谁
WHERE：产品使用的场景、环境是什么
WHEN：什么时候开始做，时间节点呢
HOW：要如何完成相应的工作内容 这里我发现，正好可以对应
场景化：where和when来描述
用户：who来描述
用户任务：what和how来描述
情绪感受：why来描述
我们来看，评论标签梳理规整的结果
通过这样的标签化过程，我们可以清晰的看到用户所提到的跟产品相关的各种要素和角度，这些都会成为我们去做产品设计的重要思考点，并且我们还可以用源表格追溯回评价内容去明白，用户需要什么，以及用户为什么会这么评价一个产品，是好还是不好？使用这个产品是开心还是无语？
那么，评论标签如何和用户需求形成结构化的对应。
场景化（where和when）：场景标签，用途标签
用户（who）：对象标签，人群标签
用户任务（what和how）：存放物品，便携标签，整理标签，功能标签，清洁标签，质量标签，味道标签，材质标签，拉链标签，外观标签，包装标签，颜色标签。
情绪感受（why）：价格标签，重量标签，以及用户在用户任务中的感受。
我们来尝试用标签组合成一个完整的使用场景以及过程，也就是像拍电影的导演，用第三视角去搭建一个电影片段的场景和情节一样。
（1）关于场景化的描述
场景标签：个人欧洲航空旅行（1周）
用途标签：买给丈夫的生日礼物
（2）关于用户的描述
用户：男士一个人
购买者：女士， 使用者：男士
（3）关于用户任务的描述
存放物品：洗漱用品（电动牙刷，牙膏，梳子，洗发水，沐浴露），剃须用品（剃须刀，剃须膏），漱口水，除臭剂，充电器，毛巾
便携标签：便于放在背包中 整理标签：井井有条，有装湿物的空间，符合TSA
功能标签：保持站立，手柄，防水 清洁标签：便于清洁
质量标签：高品质耐用
味道标签：无异味
材质标签：帆布
拉链标签：拉链流畅耐用持久
外观标签：有质感，简约 重量：适中 颜色：军绿色
价格标签：价格合理
（4）情绪感受
对于购买者来讲，购买给丈夫的礼物，得质量有保证，使用起来耐用，短时间不会出麻烦。
对于使用者来讲，使用过程不会出问题，产品正常得使用一段时间，自己想装的物品能正常装进去。
基于标签化的产品定位：
那么我们会发现说，因为主体场景是旅行，那么也就意味着这个包包不能太大，也不能太重，不然会成为旅行的负担。
其次，因为需要乘坐飞机，对于液体产品来讲，需要通过安检并且符合规定，那么涉及到的液体产品，洗发水，沐浴露等物品得旅行装，并且尺寸符合TSA，也就意味着需要搭配一个TSA透明袋装液体是更好的选择。
然后对于尺寸来讲，包包的主体空间尺寸得能放下电动牙刷，剃须刀等高频产品。
然后对于旅行来讲，包包可能是每天使用，并且是出门在外，那么尽可能是拉链和线缝这种关键环节质量得过关。以及便于清洁和使用，这样能增强旅行得快乐体验。
这个过程，我们可以综合去感受到，其实产品的需求源于生活，而用户对产品的要求，是源于生活中的使用体验的追求或者担忧。
最后，我们来总结一下这个板块的内容，用户需求画像：我们可以通过对评价内容的拆解形成初步的框架画像，并且在后续的产品设计和销售经营中不断去完善和修正认知。这个过程是基于品类深耕去形成对用户需求全面且结构化的认知。
我们对产品的定西，需要融入场景中去感受：
（1）用户的使用需求是什么？以及为什么有这样的需求？以此去找到用户的真实需求
（2）用户需求是普适性需求还是个性化需求
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