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传统人工收集VOC数据耗时费力，难以处理海量评论等非结构化信息。对亚马逊卖家来说，借助Shulex工具结合技术手段，能快速提取有价值的用户反馈，大幅提升调研效率。

过去，企业依赖传统方式收集用户反馈，并将其转化为有意

义的数据。这个过程往往费时费力且成本高昂，特别是面对大量非结构化数据时。如今，借助情感分析和自然语言处理技术，企业可以从海量非结构化的用户反馈中提取出真正有价值的信息，而无须耗费大量人力和时间去逐条读取评论并对其进行分类。

以苹果公司的AirPods产品为例，我们可以通过Shulex快速获取以下信息（样本为13248条评论）：

·消费者画像：在消费者画像信息中，人群特征关键词是wife，使用时刻关键词是night，使用地点关键词是nightstand，行为关键词是travel。卖家可以关注这些热门关键词，挖掘消费者使用场景背后的痛点。

·使用场景：该项功能用于挖掘消费者的真实使用场景，帮助卖家从中发现机会和优化营销内容。

·星级影响度：此功能用于分析商品星级的影响因素，帮助卖家聚焦问题和机会。

·产品体验：此功能用于分析消费者的好评、差评，以及背后的原因，帮助卖家定量分析用户痛点和产品改进方向（包括负向观点和正向观点）。

·购买动机：此功能通过分析消费者的购买动机，帮助卖家有针对性地优化产品和产品清单。

·未被满足的需求：此功能用于归类和统计消费者购买后仍然未被满足的需求。

·竞品分析：通过该功能，用户可以一键完成竞品和品类大盘的多维度对比，包括消费者画像对比、产品体验对比、购买动机对比，以及未被满足的需求对比等。