Amazon 客户反馈与转化改进:评价与口碑、新品启动、点击表现
目标
围绕评价与口碑、新品启动、点击表现,从评论、退货和客服证据定位购买障碍,形成产品或页面改进的优先级和验证计划。
使用范围
- 优先处理客户反馈与转化改进任务;从专项证据卡选择与当前对象和问题直接相关的主题。
- 集合名称用于维护文件归属,不限制用户要求的交叉验证。其他来源与业务域的证据须分别标注,再按同口径比较。
- 本 Skill 可独立使用,不依赖仓库中的私有语义稿。保留去标识化边界,不恢复原素材身份或逐条映射。
适用任务
- VOC 主题表
- 根因树
- 改进优先级
开始前要拿到
- 站点、ASIN/SKU、变体和时间窗。
- 合规取得的评论、退货原因、Q&A 和客服主题。
- 页面、价格、库存和广告流量结构。
- 产品与包装事实。
缺少字段时明确标为 UNKNOWN 或 NEEDS_EVIDENCE,不要补造数据。
不可妥协的边界
- 本 Skill 来自去标识化语义转译,不保留或推断素材来源身份,也不把素材观点冒充 Amazon 当前政策。
- 产品事实、账户事实和 Amazon 一方报告优先;第三方数据必须标明 Provider、站点、日期、样本和估算口径。
- 不捏造销量、搜索量、成本、合规状态、产品属性、评论、平台通知或执行结果。
- 默认提供诊断或草案。写入前展示对象、旧值、新值、影响、停止线与回退,核对用户已有授权是否覆盖对象、动作与预算;范围已明确授权时继续执行并回读核验,只有未覆盖或扩大的范围才请求批准。
- 平台规则、费率、界面和资格会变化;执行前复核当前官方文档与后台状态。
工作流
- 清洗重复、变体错配和异常评论,保持样本口径。
- 按任务、障碍、后果、场景和人群聚类 VOC。
- 把问题映射到产品、包装、说明、Listing 或流量承诺。
- 按影响、频率、可实现性和受保护收益排序改进。
- 用单变量页面或样品实验验证,禁止操纵评价。
专项路由
- 评价与口碑:只分析合规获取的 VOC;禁止操纵评价、诱导好评或联系受限买家。
- 转化率:把转化问题拆成流量意图、详情页说服力、价格评价、库存配送和购买障碍。
- 新品启动:先建立零数据基线,再用小预算、单变量和明确停止条件验证。
- 点击表现:按搜索结果与广告位拆分点击数据,区分素材、价格、承诺和流量相关性问题。
- 关键词体系:按品类、属性、人群、场景和问题收益组织词库,并记录来源与相关性。
- 归因分析:统一归因窗口并区分相关性与因果性,保留自然与付费流量的边界。
- 成本结构:拆解可变、固定和一次性成本,给出单位、币种、时间和敏感性。
- 政策变化:保存官方原文、适用站点、生效日期、受影响对象和待验证解释。
完整的 26 张主题证据卡见 references/topic-cards.md;8 种原有组合见 references/scenario-patterns.md。
第三方数据(可选)
只有在用户数据或 Amazon 一方报告不足时,才按 references/mcp-data-plan.md 发现实时 schema、执行 dry-run,并在可能计费的调用前核对具体请求与预算授权;已有授权覆盖时不重复索取。凭证通过环境变量注入,结果保存到 Skill 包之外的任务私有目录。
必须交付的结果
- VOC 主题表
- 根因树
- 改进优先级
- 页面或产品实验卡
- 评价合规检查
结尾列出站点、时间窗、数据口径、证据、假设、缺口、风险、下一步和所有待批准动作。证据不足时写 HOLD,不得包装成可直接执行。
执行细节、证据字段和质量检查见 references/playbook.md。