星評価だけでは、何を売るべきかは分かりません。重要なのは、Googleレビューに書かれている言葉です。ここでは、レビューを販売ツールとして活用する方法をご紹介します。.
ほとんどの人はGoogleの検索結果を見て、星評価という一つの数字だけを目にします。レビューインテリジェンスとは、その数字を無視してレビューを読むという学問です。 その背後にある理由. それらの理由は、まさに企業が維持しようとしている顧客自身によって書かれたものです。.
40人が同じ壊れたものについて言及するのは、雑音ではありません。 文書化され、繰り返し発生する問題点 オーナーは既にその問題を認識しているものの、修理していません。もしあなたが販売する商品でそれが解決できるなら、連絡を取る絶好の機会ができたことになります。.
この変化は単純だが、すべてを変える。評価は企業をランク付けする。感情は企業を説明する。レビューインテリジェンスは後者を、誰に、何を、なぜ今伝えるべきかのリストに変えている。これは、同じ原材料に基づいている。 Googleレビューの感情分析, 探査活動に特化していた。.
感情だけでは、単に肯定的か否定的かのどちらかしかありません。それを販売に活かすには、レビューのテキストを3つの有用な出力に分割します。それぞれが、プレゼンテーションの異なる場面に対応します。.
よくある苦情としては、返信が遅い、オンライン予約がない、ウェブサイトが古い、注文が紛失する、悪いレビューに返信がない、などが挙げられます。これらはすべて、問題提起のきっかけとして活用できます。.
顧客が何を好むかは、その企業が自らをどのように捉えているかを示しています。その企業イメージに反するのではなく、それに合わせて提案すれば、あなたは顧客の味方のように聞こえるでしょう。.
最近の苦情の急増、オーナーの防御的な返答、あるいは評価が4.6から4.1に低下したことはすべて同じことを示唆している。つまり、このオーナーは現在プレッシャーを感じているということだ。.
レビューを日付順に並べ替えると、ストーリーは時系列になります。新しい否定的なレビューが集中しているかどうかは、冷めた売り込みとタイミングの良い売り込みの分かれ目となります。.
問題点は会話のきっかけとなり、賞賛のテーマはトーンを形成し、購買シグナルはリストを作成する順番を示します。最初の出力の詳細な説明については、以下を参照してください。 レビューから顧客の不満点を見つける方法.。.
理論は簡単です。ボトルネックは、APIキーやスクレイピングスクリプトを使わずに、Googleマップから大量のレビューを取得することです。そこで、拡張機能が手段となり、ダッシュボードが目的となります。.
Google は一度に 1 つのビジネスのレビューを表示し、100 人の見込み客に対して 40 件のレビューを手作業で読むのは現実的ではありません。無料の Vonsel Chrome 拡張機能は検索全体をキャプチャし、 Googleレビューをスクレイピングする 獲得した各企業に紐づけられているため、その感情はリードとともに伝わります。.
そこから先は、スプレッドシートではなくダッシュボード上で作業が行われます。Vonselは各企業のレビューテキストを読み込み、繰り返し出てくるテーマを抽出するため、評価ではなく、顧客が繰り返し不満を抱いている点をまとめた短いリストが表示されます。これが、アクションを起こせる画面としてのレビューインテリジェンスです。.
| ステップ | どこで起こるか | 手に入れるもの |
|---|---|---|
| Googleマップでニッチな分野と都市を検索 | Chrome拡張機能 | 企業一覧 |
| レビュー付きのビジネスをキャプチャする | Chrome拡張機能 | リードごとのレビュー |
| 感情分析とグループテーマの分析 | Vonselダッシュボード | 問題点 |
| 購入シグナルに基づいてスコアを付けて並べ替える | Vonselダッシュボード | 優先順位 |
| ビジネスごとにAIメールを作成する | Vonselダッシュボード | すぐに連絡が取れる |
拡張機能がレビューを収集し、ダッシュボードが分析を行います。例えば、あるビジネスに翌月10件の新しいレビューが寄せられた場合、キャプチャを再度開き、その新しいレビューを同じビジネスに追加すると、最初からやり直すことなく状況が更新されます。.
例えば、レストラン向けのウェブサイトを制作しているとしましょう。町中のすべてのレストランに売り込みをかける代わりに、100軒のレストランを集めて、Reviews Intelligenceに選別させます。レビューが選定基準を決定してくれるのです。.
あなたが探しているのは、あるパターンです。顧客が「オンラインでメニューが見つからなかった」「テーブルを予約する方法がなかった」「サイトがスマホで読み込まれなかった」などと書いているのです。これらはすべて、ウェブサイトの不備が原因で来店できなかったとオーナーに伝えているものです。これが、顧客自身の言葉で表現された、あなたの抱える問題点なのです。.
これでコールドメールは自動的に作成されます。なぜなら、推測する必要がないからです。特定のレビュアーではなくテーマを引用し、それを修正に関連付けます。これはまさに、 レビューの問題点を盛り込んだパーソナライズされたコールドメール, また、Vonselは企業ごとに最初のメッセージを作成してくれます。.
競合他社の調査においても、同じ論理が逆方向に働く。ライバルの最悪のレビューを分析すれば、その弱点があなたの話題になる。これが、この戦略の根底にある考え方だ。 競合他社の悪いレビューを売上につなげる そして構造化されている 競合他社レビュー分析.。.
これは営業担当者向けに考案された成長戦略ではありません。顧客の実際の行動を反映したものです。BrightLocalの調査によると、消費者の大多数は地元の企業を信頼する前にレビューを読んでおり、つまり同じ文章が購入と苦情の両方を促しているのです。.
Google自身もレビューを主要なビジネスデータとして扱っている。あらゆる場所でレビューが目立つように表示される。 企業概要 そして、構造化フィールドとして返されます。 場所API. Google、購入者、オーナー全員がレビューを重要なシグナルとして扱う場合、販売のためにレビューを読むことは、皆が既にいる場所で皆と出会うことと同じです。裏付けとなる数字は、 地域消費者レビュー調査.。.
生のスクレイパーとReviews Intelligenceの違いは、最後の段階にあります。レビューテキストをエクスポートすることは誰にでもできます。価値は、それを問題点、購買シグナル、そして企業ごとのメールに変換する分析レイヤーにあります。Vonselはまさにそれを実現します。 ダッシュボード そのために作られた。.
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