# Xinghe Ecommerce Buyer Voice

> Research and synthesize ecommerce buyer voice for physical products, then translate evidence into product-page strategy. Use for 商品评论分析、买家心声/VOC、竞品评论挖掘、差评分析、退货原因、客服记录、问大家、购买动机、购买顾虑、卖点验证、用户画像、主图信息优先级、详情页结构、FAQ、改品建议，以及 Amazon、TikTok Shop、Shopify、淘宝、天猫、京东、拼多多、抖音、小红书等平台的公开买家调研。支持分析上传的 CSV/XLSX/JSON/TXT/截图，也支持根据产品关键词、商品链接或产品图片主动联网调研。只输出有证据的研究与页面策略；需要生成图片或完整详情页时交给相应电商生成技能。

- Skill: `vickyck428-ux/xinghe-ecommerce-buyer-voice` (Agent Skill, multi-file: 8 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add vickyck428-ux/xinghe-ecommerce-buyer-voice`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/vickyck428-ux/xinghe-ecommerce-buyer-voice/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Data & Analytics
- Author: vickyck428-ux (https://skillmd.com/u/vickyck428-ux)
- Updated: 2026-09-22
- Page: https://skillmd.com/skills/vickyck428-ux/xinghe-ecommerce-buyer-voice

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# 星河电商买家心声调研

以真实买家证据回答三个问题：谁为什么买、什么阻碍下单、页面必须证明什么。不得用常识或营销想象冒充买家声音。

## 1. 确认输入与目标

先检查工作区中的商品资料、品牌资料和已有研究，避免重复提问。

接受两类输入：

- **本地资料**：评论表格、客服记录、退货数据、问答、访谈、文本或截图。
- **联网调研**：产品关键词、商品/竞品链接或产品图片三者至少一种。

若只有图片，先识别可见品类与特征，并让用户确认无法可靠判断的关键属性。若只有宽泛关键词，只追问会实质改变研究结果的信息：目标市场/平台、关键差异或主要人群。用户未指定平台时，默认跨公开来源调研并在报告中注明。

确认主要目标：页面转化、竞品突破、降差评/退货、产品改进或新品验证。不要一次询问所有可选信息。

## 2. 选择研究模式

### 模式 A：分析已有资料

1. 盘点字段、时间范围、平台、SKU和样本量。
2. 表格或文本量较大时运行 `scripts/normalize_reviews.py`，先归一字段、精确去重并生成样本摘要。
3. 截图先转录可见内容；无法确认的字段留空。
4. 保留原始记录与清洗后记录数量，说明剔除原因。

### 模式 B：公开网络调研

1. 读取 `references/platform-guides.md`，选择与市场匹配的平台。
2. 扩展检索词：品类同义词、核心特征、使用场景、人群、痛点、差评、退货、替代品和竞品。
3. 优先收集近 12 个月、带具体使用情境的公开内容；同时覆盖好评、差评和中评。
4. 每条证据保存原话、日期、平台和可访问链接。搜索摘要只能作为线索，不能伪装成完整评论。
5. 不绕过登录、验证码、付费墙或平台访问限制。受限时改用其他公开来源或请用户提供导出资料。

两种模式可以组合。公开信息与用户自有数据发生冲突时分开呈现，不强行平均。

## 3. 建立统一证据表

每条记录尽量包含：

`平台｜来源链接/记录ID｜商品｜SKU/规格｜日期｜评分｜买家原话｜人群信号｜使用场景｜购买动机｜购买顾虑｜满意点｜不满意点｜退货原因｜问题归属｜情绪强度｜商业影响`

只记录证据明确支持的字段。未知值留空，不从用户名、头像或语气推断敏感属性。

问题归属必须区分：

- 产品质量、功能或耐用性
- 尺寸、颜色、规格、兼容性或适配
- 包装与物流
- 客服与售后
- 使用方法、安装或认知误区
- 宣传预期不符
- 价格与感知价值
- 个体偏好、异常样本或无法判断

按平台、SKU、规格、星级、人群、场景和购买阶段分层分析。读取 `references/category-guides.md` 补充类目专属维度。

## 4. 去重、归因与主题评分

- 以记录ID/订单ID优先去重；缺少ID时使用归一化原文 + SKU + 评分精确去重。
- 同一评论包含多个问题时可进入多个主题，但每个主题内只计一次该买家记录。
- 将重复文案、明显模板化内容和疑似转载单列，不作为独立买家证据。
- 不把物流、客服或误用问题自动归因给产品。

每个主题计算 0–100 分：

- **提及率 40分**：40 × 提及该主题的唯一有效记录数 ÷ 有效记录总数。
- **严重度 25分**：主题内记录的平均严重度（1–5）÷ 5 × 25。
- **商业影响 25分**：平均影响等级（1–5）÷ 5 × 25；明确导致放弃下单、差评或退货记高值。
- **新鲜度 10分**：≤12个月记10，13–24个月记6，>24个月记2，日期未知记4；主题取平均值。

分数用于排序，不代替研究判断。同步标注置信度：

- **高**：≥10条唯一记录且来自≥2种独立来源，或≥20条可核验的第一方记录；无重大分群冲突。
- **中**：≥5条唯一记录，或同一主题出现于≥2种独立来源。
- **低**：其余情况、来源无法核验或存在明显冲突。

“独立来源”指不同买家记录、订单、帖子或数据渠道，不把同一内容的转载计为多个来源。

## 5. 转译为页面策略

使用以下链路，不得跨过证据直接发明卖点：

`买家证据 → 购买动机/顾虑 → 可表达主张 → 所需证明 → 页面位置 → 风险或限制`

主张必须满足：产品资料已证实，或明确标注“待产品方验证”。不得把单条评价改写成普遍事实，不得生成医疗、功效、安全或性能保证。

固定交付：

1. 研究范围、来源、样本量、时间窗与局限。
2. 购买动机、痛点、顾虑、满意点和退货原因排行。
3. 平台、人群、场景、SKU和规格差异。
4. 高价值买家原话库，附来源与标签。
5. “证据—顾虑—卖点—证明”转译表。
6. 主图信息优先级与详情页模块顺序。
7. FAQ、预期管理、产品/包装/说明书改进建议。
8. 矛盾证据、低置信度结论和下一步验证计划。

完整格式读取 `references/output-template.md`。

## 6. 交接边界

本技能不直接生成商品图片或完整详情页。用户要求继续制作时，将结构化策略包交给适合的主图、创意图、详情页或文案技能；交接时保留证据、卖点优先级、禁用主张和待验证项。