Аналитика отзывов — аспектный разбор

Разберите отзывы на атомы и получите десятки точек роста

ИИ читает тысячи отзывов и по каждой характеристике товара показывает, что хвалят, что ругают и что с этим делать: с чем идти на переговоры с поставщиком, что улучшить в продукте, где поднять цену и на чём сделать акцент в описании.

200 млн

отзывов прошло через платформу за 13 лет работы

10

характеристик выделяем в среднем на категорию — по каждой отдельная оценка и цитаты

до 3

инсайтов на каждую категорию товаров — предметных, с цитатами и цифрами

Категория «Губная помада» 8 характеристик · 1 200 отзывов
Цвет / оттенок смешанно
+360 295 54,6% выборки
Текстура / нанесение позитив
+300 76 31,3% выборки
Стойкость негатив
+70 178 20,7% выборки
Увлажнение / сухость смешанно
+104 86 15,8% выборки
Запах / вкус позитив
+118 25 11,9% выборки
Аспект «Цвет / оттенок» 655 упоминаний
Хвалят
«Оттенок ровно такой, как на фото»
«Мой цвет — беру уже третий раз»
Ругают
«Оттенок совпал не совсем»
«На промофото светлее, чем то, что пришло»
Вывод по аспекту

Цвет — одновременно самый хвалимый и самый критикуемый аспект категории. Ключевая жалоба одна: оттенок на коже расходится с фото на карточке. Это дефект контента: чинится съёмкой карточки, без замены партии.

Нам доверяют 200+ брендов · 17 из топ-100 ритейлеров России

Спортмастер
М.Видео
Эльдорадо
Citilink
Samsung
Haier
Лемана Про
O’stin
ECCO
Galaxy Store
BigGeek
Подружка
Петрович
Спортмастер
М.Видео
Эльдорадо
Citilink
Samsung
Haier
Лемана Про
O’stin
ECCO
Galaxy Store
BigGeek
Подружка
Петрович
Проблема

Смотрите глубже одной звезды

Отзывы собраны, рейтинг в карточках стоит, дашборд показывает динамику по звёздам. А на вопрос «что усилить в товаре и карточке первым» ответа в этих данных нет.

Одна звезда на десять характеристик

Покупатель ставит оценку товару целиком. Внутри пятёрки может лежать восторг от цвета и раздражение от стойкости. В итоговой цифре рейтинга они складываются и взаимно уничтожаются.

Теги показывают только тему

«Отзыв про запах» — не факт. Факт — хвалят запах или ругают, у какого товара и насколько сильнее, чем у соседнего. Тег этого не знает, его знает только текст.

Руками это не читается

Категория среднего ритейлера — десятки тысяч отзывов в месяц. Их не прочитает ни менеджер, ни отдел.

Кейсы

Убедитесь на реальных разборах

Мы разбираем отзывы на атомы и по каждой характеристике вытаскиваем интересные инсайты. Вот что нашлось в трёх категориях бьюти-ритейлера:

85%

Скрытая ценовая чувствительность

У одного из брендов почти весь негатив собран в аспекте «Цена»: покупатель доволен товаром, но считает его дорогим. Это готовый сигнал, где промо сработает, а где переключат на аналог подешевле.

Из разбора трёх категорий
100%

Один узкий дефект в сильном товаре

У другого бренда все упоминания стойкости — негативные, при в целом хорошем продукте. Такой точечный дефект тонет в общей оценке, но именно он раздражает покупателя и правится точечно.

Из разбора трёх категорий
4 из 10

Проблема не в товаре, а в карточке

У четырёх брендов из десяти значимый негатив по соответствию фото и реальности. Это дефект контента: закрывается съёмкой и описанием, без замены партии.

Из разбора трёх категорий
Что на выходе

Посмотрите, что приносит один разбор

Один прогон по отзывам даёт аспектную карту всей категории, топ-10 товаров по каждой характеристике, профили брендов и готовые текстовые выводы. Методику при этом показываем целиком — без чёрного ящика: любой вывод можно проверить на исходных отзывах. Как это собирается, по шагам:

01

Находим аспекты

ИИ читает отзыв и вытаскивает упоминания характеристик. Список аспектов свой для каждой категории: у помады — цвет, текстура, стойкость; у рюкзака — молнии, лямки, швы. Система предлагает его сама, вы правите.

02

Размечаем коннотацию

Каждое упоминание получает вес: похвала +2, нейтральное упоминание ±1, резкий негатив −2. Считается каждое упоминание: один текст даёт несколько разных сигналов одновременно.

03

Уточняем звёздами

Звёзды не заменяют текст, а разрешают спорные нейтральные случаи: пять звёзд добавляют полбалла, одна-две — снимают, три-четыре не меняют ничего. Основа вывода — всегда текст.

04

Приводим к шкале 1–10

Оценки нормализуются, чтобы аспекты и бренды можно было сравнивать между собой. Порог чувствительности можно настроить: сколько упоминаний считать достаточным для вывода, решаете вы.

Пример разметки отзыва оценка покупателя — 5 из 5
5 из 5

«Оттенок точно как на картинке, ложится тонким слоем. Но к вечеру стирается полностью — приходится подкрашивать после обеда».

Выделенный фрагмент — источник негативного сигнала

Цвет / оттенок похвала · +2
Текстура / нанесение похвала · +2
Стойкость негатив · −2
Отчёт

Охватите всю категорию на одном экране

Главный срез отчёта: строка — бренд, столбец — характеристика, ячейка — оценка по упоминаниям в отзывах и их число. Кроме карты в отчёт входят топ аспектов с дословными примерами похвалы и критики, радар-профиль каждого бренда и текстовые выводы с приоритетами.

Аспектная карта · категория «Губная помада» РугаютХвалят
Бренд · отзывов Цвет Текстура Стойкость Увлажнение Запах Упаковка Соотв. фото Пигментация
Бренд А · 3 490 9,1 9,4 8,9 8,5 9,2 8,7 10,0 9,5
Бренд Б · 2 136 9,5 9,7 8,3 10,0 10,0 10,0 10,0
Бренд В · 1 819 9,1 9,4 7,9 8,9 6,6 6,5 7,8
Бренд Г · 1 531 8,9 8,8 9,8 8,7 9,0 9,6 7,6 9,8
Бренд Д · 790 7,8 9,2 9,4 9,5 9,3 9,3 6,2
Бренд Е · 717 9,2 9,8 9,9 8,9 9,7 9,2 6,2 8,0
Инсайты

Достаньте из отзывов решения, а не отчёт

Аспектный разбор отвечает на конкретные вопросы закупки, продукта, ценообразования и контента.

01

Поднимите цену там, где вы сильнее всех

Аспект, по которому вы обходите полку, — это то, за что покупатель готов доплачивать. Прямое основание поднять цену или не давать промо именно на эти позиции.

Пример

«Текстура» у вашей линейки 9,7 против 8 по категории — аргумент против скидки, а не за неё.

02

Найдите, где проседаете к конкурентам

Обратная сторона карты — аспект, где вы отстаёте от соседей по полке. Это ранний сигнал оттока: покупатель уходит к тому, у кого именно эта характеристика сильнее. Видно до того, как просядут продажи.

Пример

«Пигментация» у вас 6,2 при 9+ у конкурентов — узкое место, которое и уводит покупателя.

03

Соберите ТЗ на товар и СТМ

Повторяющиеся минусы по аспекту — готовое техзадание на доработку или на свою торговую марку. Чего не хватает, покупатель уже сформулировал своими словами — точнее и дешевле, чем фокус-группа.

Пример

«Сушит губы» и «скатывается к вечеру» — два дефекта, которые становятся прямыми требованиями к рецептуре СТМ.

04

Переставьте акценты в карточке

Самый хвалимый аспект — ваш главный аргумент в карточке, рекламе и заголовке, даже если вы считали сильным другое. Его место — первый экран и фото, а не строка мелким шрифтом внизу.

Пример

Категорию тянет «Запах» — 118 упоминаний в плюс против 25. С него и стоит начинать описание, а не с состава.

05

Отличите брак от плохой карточки

Часть негатива — не про товар, а про контент: «не как на фото», «цвет другой», «оттенок темнее». Менять поставщика тут не нужно — такие жалобы закрывает съёмка и описание, а стоит это несопоставимо дешевле замены партии.

Пример

«Оттенок на коже расходится с фото» у четырёх брендов из десяти — задача фотостудии, а не закупки.

06

Поменяйте коммуникацию, а не рецептуру

Часть недовольства возникает там, где покупатель просто ждал от товара другого. Разбор показывает такие расхождения дословно — и снять их можно текстом на карточке и в рекламе, не трогая сам продукт.

Пример

Ночной крем оценивали как дневной — «слишком плотный, не впитывается под макияж». Сместили акценты в описании и коммуникации: недовольных стало меньше при неизменной рецептуре.

07

Пересмотрите условия работы с поставщиками и партиями

Карта показывает, у какого бренда проблема системная, а у какого — разовая. Это рычаг в переговорах: не «разорвать контракт» — это долго и дорого, — а предметно обсудить цену, объём, замену партии или доработку, имея на руках цифры и цитаты покупателей.

Пример

Весь негатив бренда собран в одной характеристике — повод говорить о скидке или условиях следующей поставки, а не искать нового поставщика.

Связанные возможности

Подключите аналитику к остальной платформе

Разбирать можно только то, что собрано. Отзывы приносят формы, рассылки, агрегация с маркетплейсов. А потом всё это ещё нужно модерировать.

FAQ

Разберитесь в частых вопросах

Единицей анализа. Теги отвечают на вопрос «о чём отзыв», тональность — «отзыв хороший или плохой». Аспектный разбор считает отношение к каждой характеристике отдельно, внутри одного текста: «оттенок точно как на фото, но к вечеру стирается» даст плюс два аспекту «Цвет» и минус два аспекту «Стойкость» одновременно. Поэтому у товара с пятью звёздами может быть провальный аспект — и вы его увидите.
Из ваших же отзывов: система читает выборку и предлагает список характеристик, которые покупатели упоминают чаще всего, — вы его принимаете или правите. Аспекты у каждой категории свои: у губной помады это цвет, текстура и стойкость, у рюкзаков — молнии, лямки и швы. Заранее заданного отраслевого справочника нет, и это принципиально: он всегда отстаёт от того, что люди пишут на самом деле.
Да. Разбор идёт по тем отзывам, которые платформа уже собрала: своим — из форм и рассылок — и агрегированным с Ozon, Wildberries, Яндекс Маркета и других площадок. Чем полнее выборка, тем крепче вывод. Если нужен разбор товаров чужих брендов, это соседний продукт — мониторинг отзывов конкурентов. А вот упоминания бренда в соцсетях, СМИ и телеграм-каналах — другая задача и другие инструменты: мы работаем с отзывами о товарах на торговых площадках.
И то и другое. Первый разбор имеет смысл сделать по одной категории и посмотреть, находится ли в нём то, чего вы не знали. Дальше отчёт можно повторять с нужной вам периодичностью — тогда видно и динамику: какой аспект начал проседать после смены поставщика или партии.
Нет. Рейтинг отлично делает свою работу в карточке товара: помогает покупателю выбрать и растит конверсию. Он просто отвечает на другой вопрос. Звёзды говорят «покупать или нет», аспектный разбор — «что в товаре и карточке усилить». Одно не заменяет другое: рейтинг остаётся, разбор добавляет к нему причины.
Документом, который можно отнести на встречу: аспектная карта по брендам категории, топ характеристик с дословными примерами похвалы и критики, профили брендов и текстовые выводы с приоритетами. Отдельный логин, обучение команды и знание про ИИ для этого не нужны.

Остались вопросы?

Расскажите о задаче — предложим решение

Разберём одну вашу категорию и покажем отчёт

Выберите категорию, по которой хотите узнать из отзывов как можно больше. Мы разметим их по характеристикам и покажем карту, топ аспектов с цитатами и выводы на ваших товарах, до всякого внедрения. Дальше решите сами, стоит ли это регулярной работы.