Yorumlar, Amazon’da doğrudan alıcılar tarafından yazılan az sayıdaki herkese açık bilgi türünden biridir. Bu rehber, yorumlardan nelerin analiz edilebileceğini, veri toplama ve kullanım sınırlarını ve olumsuz yorum nedenlerinin ürün seçimi ile listeleme iyileştirmelerine nasıl dönüştürülebileceğini açıklar.
Amazon’da ürün yorumları, doğrudan alıcılar tarafından yazılan ve herkese açık olarak okunabilen az sayıdaki içerik türünden biridir. Değerleri yorum sayısında değil, alıcıların bir üründen neden memnun kalmadığını açıklamalarındadır. Satıcının kendi ürün sayfasında bu tür bilgiler hiçbir zaman yer almaz.
Herkese açık yorumlardan neler anlaşılabilir
En doğrudan dört soruya cevap bulunabilir: Kategorideki talep gerçekten var mı, yoksa zirveyi geçti mi; rakiplerin zayıf olduğu noktalar nereler; alıcılar istediklerini kendi kelimeleriyle nasıl anlatıyor; ve rakip ürünlerin satmasını sağlayan şey nedir.
Talebi değerlendirirken hem toplam yorum sayısına hem de yorumların zamana göre dağılımına bakın. Eski bir ürün çok sayıda birikmiş yoruma sahip olabilir, ancak son altı ayda neredeyse hiç yeni yorum almamış olabilir. Bu durum, her ay düzenli olarak yeni yorum alan bir üründen tamamen farklıdır. Rakiplerin zayıf yanlarını bulmak için 1 ila 3 yıldızlı yorumlara odaklanın. Sayıları daha az olabilir, ancak her biri çoğu zaman belirli bir sorunu açıklar. Alıcıların neye önem verdiğini anlamak için sık tekrar edilen kelimeleri ve özellikle alıcıların kendi ifadelerini çıkarın; yalnızca bir keyword aracındaki terimlere güvenmeyin. Bir rakibin neden iyi sattığını anlamak için de olumlu yorumlarda tekrar tekrar belirtilen bir veya iki avantaja bakın. Bunlar çoğu zaman ürün sayfasında en güçlü biçimde öne çıkarılan noktalarla aynıdır.
En yüksek bilgi yoğunluğu olumsuz yorumlardadır
Olumlu yorumlar yalnızca birilerinin ürünü satın aldığını gösterir; olumsuz yorumlar ise birinin neden tekrar satın almak istemediğini açıklar. Başlıca rakiplerin düşük puanlı yorumlarını topluca okuduğunuzda sorunların genellikle birkaç başlıkta yoğunlaştığını görürsünüz: boyut veya kapasitenin gerçek ürünle uyuşmaması, ambalajın taşıma sırasında zarar görmesi, kullanım talimatlarının anlaşılmasının zor olması, bir özelliğin eksik olması ya da açıklamayla uyuşmaması ve satış sonrası desteğin yavaş yanıt vermesi.
Okurken her yorumu kalite, lojistik, boyut, açıklamayla uyumsuzluk ve eksik özellikler gibi kategorilere ayırın. Bir sorun ancak farklı yorumlarda tekrar tekrar görülüyorsa ortak bir pain point sayılmalıdır; tek bir şikâyet yeterli değildir.
Kolayca gözden kaçabilecek bir başka adım, olumsuz yorumlardaki karşıtlık cümlelerine bakmaktır. “Bu tek nokta dışında her şey iyi” gibi ifadeler genellikle açık ve düzeltilebilir bir kusuru işaret eder ve baştan sona öfkeli bir yorumdan daha kullanışlı olabilir.
Yalnızca herkese açık verileri kullanın ve sınırları baştan belirleyin
Herkese açık yorumları analiz etmek normal bir pazar araştırmasıdır. Bu, veri elde etmek için platformun korumalarını aşmaktan farklıdır. Aşılmaması gereken birkaç sınır vardır:
- Platformun robots kurallarına ve kullanım şartlarına uyun; platformun açıkça yasakladığı otomasyon yöntemlerini kullanmayın;
- İstek sıklığını kontrol edin. Çok sık yapılan istekler sunucular üzerinde baskı oluşturan davranış olarak değerlendirilebilir; bu yalnızca teknik değil, aynı zamanda bir kural meselesidir;
- CAPTCHA, giriş kontrolleri veya benzeri doğrulama mekanizmalarını aşmayın. Bu mekanizmaların varlığı bile platformun tutumunu gösterir;
- Yalnızca herkese açık şekilde okunabilen yorum içeriğini işleyin. Alıcı takma adları ve profil görselleri gibi kişisel bilgileri veri toplama kapsamına almayın;
- Elde edilen verileri yorumları manipüle etmek veya alıcıları yanıltmak için kullanmayın.
Düzenleme süreci hafif tutulabilir
Çoğu satıcının sözde büyük ölçekli veri toplamaya ihtiyacı yoktur. Birkaç ana rakip seçin ve her biri için 30 ila 50 düşük puanlı yorum okuyun. Okurken sınıflandırma yapın ve kategorideki üç ortak sorunu kendi kelimelerinizle açıkça anlatabildiğiniz noktada örneklemeyi durdurun. Elle okunan yorumlardan çıkan sonuçlar bağlamı korur ve çoğu zaman kimsenin incelemediği büyük bir metin yığınından daha yararlıdır.
Sonuçları eyleme dönüştürün
Bir sorunu yalnızca görmek, pratikte hiçbir şey yapmamış olmakla aynıdır. Ürün tarafında ortak pain point’leri tedarikçi iletişim listesine veya geliştirme gereksinimlerine ekleyin. Ürün sayfasında olumsuz yorumlarda tekrar tekrar çıkan soruları önceden yanıtlayın; örneğin boyut karşılaştırma tablosu, kurulum talimatları veya ambalaj açıklamaları kullanın. Keyword tarafında ise alıcıların gerçek ifadelerini başlığa ve madde işaretlerine ekleyerek yalnızca satıcının “doğru” olduğunu düşündüğü ifadelerin yerine kullanın.
Çoklu hesap senaryolarında verileri düzenleme
Bir ekip aynı anda birden fazla mağaza veya marketplace yönetiyorsa yorumlar ve tablolar farklı hesap arayüzlerine dağılabilir ve verileri birlikte kullanmak zorlaşır. Farklı siteler ve roller için birbirinden yalıtılmış tarayıcı ortamları oluşturmak yaygın bir yöntemdir. PurpleMark’ın multi-account ortam özellikleri, her giriş durumunu bağımsız biçimde saklayıp merkezi olarak yönetmeye olanak verirken asıl verilerin ayrı kalmasını sağlar.
Yorum analizinin verimliliği ne kadar çok veri toplandığına değil, verinin ne kadar doğru okunduğuna bağlıdır. Kapsamı herkese açık verilerle sınırlayıp çabayı nedenleri belirlemeye ayırmak çoğu durumda yeterlidir.
