Всем привет! Я - практикующий исследователь данных, и на этом канале делюсь тем, что реально работает в IT. Никакой сухой теории, только личный опыт, рабочие инструменты и грабли, на которые я уже наступил за вас. Рад, что вы здесь!
Вот наконец и мне прилетела задача по обработке отзывов, до этого я их читал только перед покупкой на маркетплейсах. Собственно смысл и метод оценки от этого не сильно меняется🔬.
Мы все это делаем. Открываем маркетплейс, выбираем наушники, пылесос или корм для кота, видим рейтинг 4.8, сотню восторженных отзывов и... жмём «Купить». А через недельку, ну или даже при получении иногда «Закрадываются нехорошие впечатления» 💩.
Как аналитик, я привык никому не верить на слово, особенно цифрам, которые мне подсовывают алгоритмы продаж, тем более я с ними вдоволь уже знаком. Сегодня я расскажу, как я анализирую отзывы перед покупкой. Это не про сложный код на Python или нейросети. Это простая логика и пара трюков, которые с большой вероятностью сэкономят вам кучечку денег🫰🏽 и нервов.
Ловушка среднего рейтинга
Первое правило аналитика: среднее значение часто врет (это если говорить предельно мягко🧸). Представьте ситуацию. У товара рейтинг 4.5. Вроде круто? А теперь посмотрим на структуру:
- Половина людей поставила 5 (часто это накрутка или «пришло вовремя, упаковка целая, ещё не включал»).
- Вторая половина поставила 1 (товар сгорел, прислали не тот цвет, брак).
В среднем получается красивая цифра, но по факту это лотерея: 50/50, что вы выкинете деньги. Поэтому на цифру 4.5 или 4.8 я вообще не смотрю. Мне важно распределение.
Приём №1: «Золотая середина» или Правило трех звезд
Я почти никогда не читаю отзывы с 5 звездами. Там либо боты, либо эмоции «Вау, круто!». Я редко читаю отзывы с 1 звездой. Там часто эмоции «Курьер хам!» или «Коробка мятая!». Это проблема доставки, а не товара.
Вся правда скрыта в отзывах на 3 и 4 звезды.
Именно здесь обитают самые адекватные люди. Они пишут объективно:
«Пылесос мощный, ковёр чистит отлично (это плюс), НО очень шумит и контейнер вытряхивать неудобно (это минус). Ставлю 4».
Вот это - данные. Это то, с чем я могу работать. Если 10 человек написали про «неудобный контейнер», значит, это факт, а не случайность.
Приём №2: Поиск по «болевым» ключевикам
Читать 500 отзывов - не для всех 🤕. Этот вариант более специализированный, так как лично я использую для работы, и в основном с помощью поиска и специальных библиотечек. Если вручную, то можно использовать поиск по странице (Ctrl+F в браузере или лупа в приложении). Искать слова-маркеры, которые показывают реальные проблемы в эксплуатации через время:
- «Через» (сразу видно: «сломался через месяц», «облез через неделю»).
- «Спустя» (то же самое).
- «Слома» (сломался, сломалось).
- «Вернул».
- «Поддержка» / «Сервис» (если пишут, что поддержка молчит - бегите).
Один такой отзыв: «Перестал заряжаться спустя 2 месяца» - перевешивает сотню отзывов «Только получил, всё супер!». 🤔
Приём №3: Сортировка «Сначала новые»
Маркетплейсы хитрые. По умолчанию они показывают вам «Популярные» отзывы. Это те, где много лайков. Обычно это старые, подробные обзоры, написанные года два назад.
Но производство меняется. Два года назад этот чайник собирали из качественного пластика, а полгода назад поставщик сменился, и теперь он пахнет химией. Всегда переключайте сортировку на «Сначала новые». Если последние 10 отзывов - это жалобы на брак, то старые восторги уже не имеют значения. Партия испортилась.
Приём №4: Детектор ботов (на глаз)
Как аналитик, я часто чистил датасеты от спама, и у ботов есть паттерны (на самом деле их великое множество, ниже некоторые из них). Даже без алгоритмов их видно:
- Слишком «литературный» язык. «Данное устройство поражает своим функционалом и эргономичным дизайном...» - реальные люди так не говорят (ну во во всяком случае вероятность очень мала). Реальный человек скажет: «Удобно лежит в руке».
- Однотипные фото. Если вы видите 5 отзывов подряд с профессиональными фотками на идеальном белом фоне - это заказуха (такого не бывает, скажете вы, а вот и нет, таких доПолна🕵🏽♂️).
- Атака клонов. Если за одно число (например, 15 октября) прилетело 20 отзывов на 5 звезд, а до этого была тишина - это накрутка.
Ну эти вещи скорее более полезны для аналитиков, чем уж прям для пользования обычных покупателей, но я обычно на автомате такие штуки сканирую.
Приём №5: Лайфхак с «Вопросами»
Мало кто туда заглядывает, а зря. Раздел «Вопросы о товаре» - это кладезь. Если там 50 вопросов на тему «Где купить сменный фильтр?» и ни одного ответа от продавца - значит, расходников нет, и вы получите одноразовую вещь. Если спрашивают «Подойдёт ли для...» и продавец отвечает шаблоном - техподдержки скорее всего нет.
Итог: мой чек-лист перед покупкой
- Не смотрю на общую оценку.
- Фильтрую отзывы на 3 звезды и читаю суть.
- Делаю поиск по слову «месяц» или «сломался», чтобы увидеть жизнь товара в динамике.
- Смотрю свежие отзывы за последние пару недель.
Это занимает пусть 3 минуты. Но эти 3 минуты спасают от покупки хлама, который красиво упакован маркетологами/продавцами. Аналитика - это не всегда сложные таблицы, часто это просто здравый смысл и умение задавать правильные вопросы данным.
Я не претендую на истину в последней инстанции, просто рассказываю, как иду по пути аналитика. Спасибо, что дочитали! Подписывайтесь 👇👇👇, лайкайте 👍🏽👍🏽, и пишите в комментах: на что вы первым делом смотрите в отзывах? Попадались ли на накрученные 5 звезд?