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摘要: 近年来,电商发展的如火如荼,从以淘宝为首的网购零售平台再到垂直的生鲜类等电商,中国电商市场正持续较快地增长。据消息称,手机淘宝DAU在6月18日达到2.6亿的峰值,并且从去年开始,阿里电商平台推出促进消费者评价制度,买家评价字数多,配图多的能提高分值。
近年来,电商发展的如火如荼,从以淘宝为首的网购零售平台再到垂直的生鲜类等电商,中国电商市场正持续较快地增长。据消息称,手机淘宝DAU在6月18日达到2.6亿的峰值,并且从去年开始,阿里电商平台推出促进消费者评价制度,买家评价字数多,配图多的能提高分值。这一举动拉高了用户商品评价率,但是也为恶意评价防控除了新的难题。
阿里电商平台平均每天产生2千万条商品评价。评价内容不仅体现卖家的口碑信誉,影响消费者的下单判断,而且这也是获取消费者反馈互动的最直接方式。
品牌商从中可以解析出商品最吸引人的卖点,以及最需要改进的地方,进而获知当前的消费者理念,预判流行趋势,提高购买转化。当一个卖家每天产生数百条商品评价时,假如用人工方式逐条甄别好评、差评,摘录收集消费者反馈的关键点,平均需要占用两名客服人员的工时;一旦遇上营销活动或者大促,则所需的工时更多。
因此,阿里云自然语言处理推出商品评价解析功能,基于NLP自然语言处理技术和电商行业语料,能够对历史评价和每天新增评价内容自动分析,将文本转化为结构化的属性字段,从而高效甄别出净负面评论跟进处理,并统计分析最能影响购买转化的相关因素。
阿里云商品评价解析功能,主要用于分析消费者反馈的评价、点评内容,同时也可以对类似微博的口语化、短文本进行分析。
四大功能优势
通过来自阿里电商平台全量商品的评价处理的技术积累,包括对评价内容的解析,确保排序优先输出对消费者决策有帮助的评价;
提炼商品的关键属性,搭建符合行业特性的标签体系,帮助消费者快速了解买过用户的体验;
支持“评价体或微博体” 的情感分析:对用户的评价进行结构化,分为商品、服务、物流三大类并且进行情感分析,可协助商家有针对性地展开售后服务;
支持商品属性维度的情感分析:对于覆盖行业的商品,进行关键属性的提炼及情感打分,让商家第一时间全面了解店铺已售商品的消费者印象,对后续销售方向提供决策依据。
评论示例说明:
比如说“面料舒适,款式好,只是尺码偏小,好在我看了其他买家的评价,在原尺码上加了一号,正合适,很满意!给满分!服务好,发货快!”这句话,商品评价解析功能如何判断是正面评论还是负面评论。
具体操作如下:
接口定义
请求方法
POST
请求URL
URL参数
参数名 描述
Domain 目前支持ecommerce(电商领域)
Header
Content-Type application/json
body请求体
{ "text": "面料舒适,款式好,只是尺码偏小,好在我看了其他买家的评价,在原尺码上加了一号, 正合适,很满意!给满分!服务好,发货快!", "cate": "clothing" }
参数说明
参数名 值
cate 行业类别,目前支持的行业有:
“clothing”:服装
“makeup”:美妆
“snacks”:零食
“milkpowder”:奶粉
“paperdiaper”:纸尿裤
“shoes”:鞋类
“furniture”:住宅家具
“bedding”:床上用品
“underwear”:内衣
“bags”:箱包
“cellphone”:手机
“cycling”:骑行配饰
“bicycle”:自行车
“bigball”:大型球类
“littleball”:小型球类
“watch”:手表
其他行业逐步增加中,请关注文档更新或咨询客服人员
text 需要分析的评价文本
返回结果
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参数说明
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