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用CHATGPT做亚马逊的词频统计和分析,指导用户需求偏好模型和爆品开发

ChatGPT8个月前发布 张3Phone
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此篇是之前本宝宝在CHATGPT  X 跨境电商五大模块应用之一的数据分析专题作业里一个压轴的彩蛋,也是共读荟里受到较多欢迎的内容,借着本年度最后一次亚马逊高阶训练营即将结营之际,把它分享到圈子里让更多童鞋看到。

本文可以让你秒上手一个品类的用户需求偏好模型和爆品开发,过程中你还会对CHATGPT的思维链模型如何拆细分解来做出更针对性的和更高质量的答复有很深的体会,大大提升你的AI核心技能。Come on , baby ! Let’s Go!

在Amazon高阶训练营里,船长GMGG多次演示了关键词整理和特征词工具的妙用,关键词成了整个亚马逊算法机制和运营的核心,从产品开发到Listing优化,主图文案,广告投放,新品牌规划等不一而足,下午在用chat做作业的时候灵机一动,能否让它也给我们做简单的词频统计,从而替换第三方工具的一些基础功能呢?如果知道了关键词的词频统计结果,可以知道哪些关键词组合的标题最受欢迎,哪些产品的属性比较受用户欢迎和关注,也进一步可以指导我们的新品开发。我们选取BSR榜单里前200名里和我们近似的品,开始对CHATGPT进行发问

用CHATGPT做亚马逊的词频统计和分析,指导用户需求偏好模型和爆品开发

进一步给指令:

请根据上述我提供的若干标题,做一个词频统计分析,最好以表格形式呈现,并加上评论中的频率

用CHATGPT做亚马逊的词频统计和分析,指导用户需求偏好模型和爆品开发 以上表格显示了每个关键词在标题和评论中出现的频率。您可以根据这些数据进一步分析产品在标题和评论中的关注点和受欢迎程度。

简单分析词频统计表里各大关键词的属性

好的,那我们回到最初始的词频统计表格里来,从这个表格您可以得出神马市场和消费者的偏好吗,我售卖的是吊扇灯,您能简单分析一下吗

根据初始的词频统计表格,我们可以初步了解市场和消费者的偏好。您售卖的是吊扇灯,通过词频统计可以发现一些关键词在商品标题中的出现频率较高,这些关键词可能代表市场和消费者的偏好。

例如,从词频统计中可以看出以下情况:

“白色”和”哑黑”是出现频率较高的颜色关键词,表明消费者对这两种颜色的吊扇灯可能有较高的需求。

“远程控制”、”调光”、”定时”等关键词表明消费者偏好可以远程控制、调节亮度和设置定时功能的吊扇灯,这些功能可能是市场上受欢迎的特性。

“低调”、”卧室”、”小空间”等关键词可能指向消费者对适用于低天花板、卧室或小空间的吊扇灯的偏好。

这些词频分析可以帮助您更好地了解消费者的需求和市场趋势,为您的商品销售和营销策略提供一定的参考。然而,为了更全面地了解市场和消费者的偏好,还需要进一步深入的市场调研和数据分析。

继续对词频统计的关键词属性进行排序,指导开发爆款

很棒,能否根据词频统计的结果对各种吊扇灯的属性需求进行分析后排序,我希望开发出一个爆款的吊扇灯需要参照您给出的分析结果

CHAT回答:根据词频统计的结果,我们可以对各种吊扇灯的属性需求进行分析后排序,以帮助您开发出一个潜在的爆款吊扇灯产品。

首先,我们可以根据关键词的出现频率来排序各种属性需求,频率越高表示该属性对消费者更为重要,可能有更高的市场需求。

例如,通过分析词频统计表格,可以得出以下排序:

颜色需求:白色 > 哑黑 > 金色 > 其他颜色。

功能需求:远程控制 > 调光 > 定时。

适用空间:卧室 > 小空间。

其他特性:低调设计 > 适用于低天花板。

根据以上排序,一个潜在的爆款吊扇灯产品可能是一款白色的、带有远程控制、调光和定时功能的低调设计吊扇灯,特别适用于卧室或小空间,适用于低天花板。

请注意,这只是一个初步的分析结果,实际的市场需求和消费者偏好可能更加复杂,还需要进一步的市场调研和数据分析来确定最终的产品属性。同时,考虑到市场竞争和其他因素,还需要综合考虑定价、品牌等因素来开发出真正的爆款吊扇灯产品。

OMG!!! 它竟然一下把这个市场的爆品模型给清晰刻画出来了。玩到这里,带给我的惊喜已经远超这份作业当初的踌躇。但还稍微有点不太满足,是否可以让它按照亚马逊官方的特征词工具的样式来呈现呢,那我们又可以省却大量的手动分析和表格处理了。不过反复示例了几次,发现CHAT给了一个不太正确的结果,再去追问,它像小孩子似的承认之前的结果不对,我又示例了分析的逻辑过程(那好,让我们稍稍换下思路改变以下刚才的词频统计表格思路,评论频率这一栏需要显示的是评论数求和,也就是该关键词存在的那些商品标题里总共有多少条review,我们把review数相加即为评论数求和。比如indoor,在2个标题里出现了,那这2个标题对应每个商品的评论数相加总和是多少,您明白了吗 小可爱?)

然后它坦诚“交代”自己只是一个语言模型,无法做类似爬虫运算的程序功能,我们姑且先用到这里。

用CHATGPT做亚马逊的词频统计和分析,指导用户需求偏好模型和爆品开发

发现结果不对进一步追问它的数据源,它告诉了你原理,显然它很清楚特征词工具的工作原理:如果您有实际的评论数据,您可以通过遍历所有商品标题,根据关键词的出现次数,累加对应的评论数,从而得到评论数总和。这个过程需要通过程序或脚本来实现。

用CHATGPT做亚马逊的词频统计和分析,指导用户需求偏好模型和爆品开发 如上,我们可以敏锐的发现一个基于人工智能的语言模型可以将已知市场的产品开发做到神马程度,通过这样的分析,基本上一天之内就可以快速摸清一个你不熟悉品类的市场和用户需求概况。基于大量已经提供的文本数据信息,可以统计排序,可以做聚类分析,可按人的思维方式挖掘需求背后的属性和模型,原始数据可能来自第三方工具,也可能来自我们导出的亚马逊后台一些表格,让它按照一个文本分析统计的方法结合一些人的思维模型去深挖,最大限度解放我们这部分脑力去做更有创作性的工作。你Get到了嘛

 

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