在电商的交易过程中，用户从下单前的售前咨询到下单完成后的产品评价，产生了大量的文本数据。通过NLP技术进行文本分析，可以帮助商家了解用户需求，发现产品竞争优劣势，挖掘市场机会点，调整运营策略，提升用户购买转化率。具体怎么做呢？一起来文中看看吧。
自然语言处理(NLP，Natural Language Processing) 是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。我们平时使用的语言，中文、英语等即为自然语言，自然语言处理即为一种能让计算机理解人类语言的技术。自然语言处理的应用十分广泛，例如：机器翻译、手写体和印刷体字符识别、语音识别及文语转换、信息检索、信息抽取与过滤、文本分类与聚类、舆情分析和观点挖掘等。
文本分析应用的就是NLP技术，市面上有很多应用NLP技术研发的语义分析产品，基本原理都是通过文本数据处理，圈定关键词，分析关键词的词频，提炼用户观点。
文本数据属于非结构化数据，数据信息更为复杂，具有不规则、不完整性特征，无法通过既定的数据模型直接分析。需要将文本数据进行预处理，输出可以应用数据库二位逻辑表来表现的数据。
文本数据的来源很多，例如微博、小红书、知乎、淘宝、论坛、视频网站等等。在电商领域，本文数据来源主要来自电商直播的聊天窗口、客服咨询界面、产品售后评价等。分析方法主要为文本数据预处理，提炼出主要分析维度和细分维度，匹配维度下的关键词，输出各维度的词频和转化率，挖掘用户观点，发现产品机会点。
公域流量的获取成本越来越高，提升私域流量的转化成为了降本增效的有效途径。淘宝店铺每天进店人数、咨询人数过万，能够转化的却寥寥无几，询单未购人群和详情页跳出人群居高不下，是哪里出了问题？
是客服服务不到位？活动力度不够大？还是产品卖点与用户需求不匹配？
用户在购买产品时总有2种力影响着他们的消费行为，一个是动力，即消费者需求与痛点，一个是阻力，即产品不能满足消费者预期或信息不对称。当消费阻力大于消费动力时，用户往往难以转化。
商家在运营时同样面临着用户需求无法准确获取，产品成交归因无法分析，客服服务质量无法评估，产品卖点无法精准突出等问题。
通过文本分析，商家可以了解用户的真实需求，对用户进行精准营销，减少产品卖点与用户需求的信息不匹配问题，从而促进交易的达成。
用户往往会带着需求浏览产品主图和详情页，希望能够直接从产品介绍中找到符合自己预期的产品卖点。当产品卖点满足用户需求时，用户就是直接静默转化，当产品卖点与用户需求不匹配时，用户就会寻求客服帮助或直接流失。
那么是什么因素直接影响用户的转化？转化的归因问题一直是电商运营的一大痛点。我们以粉底产品为例，影响用户购买粉底的主要原因是什么？
为了更好的分析用户的真实需求和痛点，我们将售前咨询的文本数据进行预处理，圈定出用户的主要咨询热点，分类归纳出对应的一级维度，再将一级维度细分拆解出二级维度，通过关键词匹配各个维度的询单人数和 转化人数。例如：
通过波士顿矩阵模型分析各个维度的咨询率和转化率，从而挖掘用户的主要咨询热点和影响用户转化的主要因素。
用户进行售前咨询，往往是带着疑虑的意向用户，用户是否转化取决于用户的疑虑是否能够得到快速、精准和满意的解决。因此客服服务至关重要，客服响应的及时性、答疑的准确性和推荐的精准性同时影响着用户的转化。
对于同一个咨询热点，不同客服的答疑话术和答疑效果是不同的。例如用户咨询：这款粉底遮瑕效果怎么样？
显而易见，主观意识都会认为客服C的答疑效果更佳。通过分析客服答疑话术的转化率，可以进行客服服务质量评估，帮助优化客服答疑标准化流程，提升客服转化率。
用户进行售前咨询常常会带着自己的痛点和需求，依据用户问题，商家可以构建用户专属个人画像。对于询单未购人群，商家可以根据用户个人画像进行二次触达，针对性制定合理的产品推荐方案，提升询单未购人群转化率。
通过售后评价文本数据，分析已购人群的产品满意度，比较与竞争品牌产品的好评率差异，帮助商家了解自身产品优劣势表现。
评价分析的作用：
在电商运营的过程中，通过文本分析，可以打通售前、运营和售后的销售链路，解决商家售前无法准确识别用户需求，售中无法精准解决用户痛点，售后无法了解用户产品满意度的问题，帮助商家建立并优化售前、售中和售后的标准化机制，进而提升各个销售环节的购买转化率。
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