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我们日常对亚马逊产品的用户评论进行调研可以通过以下步骤进行：
收集用户评论数据：在亚马逊产品页面找到用户评论部分，将相关评论数据导出或复制保存。可以选择不同评分的评论，包括正面评价、负面评价和中性评价，以获得全面的用户反馈。
分析用户画像：通过用户评论中的信息，如用户名、评论内容和购买历史等，进行用户画像的分析。可以分析用户的年龄、性别、地理位置、兴趣爱好等，从而深入了解产品的不同用户群体。
分析购买行为：通过用户评论中的购买行为信息，如购买频率、购买用途、购买时机等，了解用户在购买产品时的行为模式和购物偏好。这可以帮助你了解产品在市场中的定位和受欢迎程度。
分析产品优点和缺点：从用户评论中提取产品的优点和缺点信息。可以根据评论中的关键词、短语和情感分析等方法，识别出用户对产品的正面和负面评价，从而了解产品的优点和改进的空间。
改进建议：根据用户评论中的反馈和建议，提取出用户对产品的改进建议。可以识别出用户在评论中提到的产品改进点，并进行总结和分析，从而为产品的改进和优化提供有价值的建议。
数据可视化：将用户评论数据进行可视化，如制作图表、词云等，以便更直观地展现用户的反馈和趋势，帮助你更好地理解和解读用户评论数据。
总结和提炼结论：根据对用户评论数据的分析和解读，总结和提炼结论，得出对产品的评估和改进建议。这可以帮助你更深入地理解产品在市场中的表现，并为产品的优化和改进提供有价值的参考。
评论分析模板功能解读：
- 1 调用亚马逊翻译，针对review提供亚马逊产品最准的翻译
Amazon Translate 属于亚马逊AWS下主要提供给企业的一个翻译服务，Amazon Translate 是一项神经网络机器翻译服务，可提供快速、高质量、经济实惠且可定制的语言翻译。神经网络机器翻译是一种语言翻译自动化形式，采用深度学习模型，可以提供比基于规则的传统统计式翻译算法更准确、更自然的翻译。
- 2 自定义检索所有包含该关键词的reviews并自动翻译。大幅度节省来回复制粘贴的重复工作量，直观清晰快速洞察产品特点。
- 3 分析产品reviews变化趋势，判断产品生命周期阶段
- 4 变体分析、统计VP评论各维度数据，判断该产品卖家review策略
- 5 好评和差评增长趋势对比，透视产品痛点
- 6 提供多种chatgpt AI输入指令案例
- 7 对不支持计算销量的品类，分析评论增长趋势来测算销量变化情况
- 8 自定义任意asin、是否VP产品筛选分析
- 9 其他：结合每个卖家使用场景，自定义更多个性化分析
最后，感谢JS资深用户&Amztrends创始人 Steve提供的亚马逊翻译函数和产品生命周期案例分享。