为什么以及如何进行应用商店评价分析

通常，应用开发者和营销人员要么忽视应用评价，要么只关注回复。回复评价固然重要，但分析评价以发现可执行的insights也具有巨大的价值。

应用商店评价分析涉及理解来自App Store和Google Play的用户反馈，并将这些insights转化为战略insights。如果做得好，它可以揭示关键模式，帮助您微调应用并做出数据驱动的决策。

借助AI工具，分析应用评价比以往任何时候都容易。在本指南中，我们将探讨应用评价分析可以揭示的关键insights，以及您可以用来简化流程的方法。

为什么分析应用商店评价如此重要？

应用评价是与用户直接沟通的渠道，提供可以提高应用性能的insights。

学习如何分析应用商店评价可以帮助您发现用户反馈的趋势，从而使您能够就产品更新、用户体验改进，甚至营销策略做出明智的决策。

查找管理和扩展您的应用商店评价的技巧

通过系统地分析评价，您可以优先考虑用户最关心的最重要的问题和功能，从而使您可以进行更改，从而提高用户满意度和保留率。

以下是应用评价分析如何带来更明智的决策：

1. 从应用商店评价中了解用户画像

分析应用评价可以帮助您了解不同类型的用户如何与您的应用互动，从而揭示您可以定位的特定用户画像。

例如，iScanner的一项评价强调了用户如何利用该应用进行日常任务，例如存储官方文档。如果iScanner的许多正面评价都强调了这种用例，那么很明显，依靠该应用进行文档管理的用户是需要优先考虑的核心部分。

了解这些趋势可以帮助iScanner调整其产品更新和营销策略，以吸引和保留更多高价值用户。

2. 优先修复可改善用户体验的应用程序

用户不满、错误和功能请求通常会在应用评价中反复出现。分析这些评价可以帮助您优先进行改进，从而对用户满意度产生最显着的影响。

修复并不总是与错误有关，有时，它们与使应用更易于使用和更愉快有关。例如，JIRA移动应用的用户经常标记“snackbar”元素中的UX问题。

这样的反馈可以帮助技术团队专注于改善整体用户体验的领域。如果这些类型的投诉出现在多个评价中，那么很明显，解决此问题应该是优先事项。通过将您的技术团队的精力集中在最常见的反馈上，您可以提高用户满意度和保留率。

3. 将用户驱动的功能纳入您的产品路线图

分析您的应用评价还可以根据用户重复提出的请求来揭示新的功能机会。这使您可以优先考虑最有可能与您的受众产生共鸣的更新。

例如，Among Us玩家建议添加“暂停”功能。如果此反馈持续显示，则表明引入此功能将显着提高用户参与度。

确保您的应用更新与用户期望保持一致（并推动长期增长）的最佳方法之一是关注您通过评价收到的请求。

4. 优化您的定价模型和营销策略

除了产品功能外，分析应用商店评价还可以提供关于用户如何看待您的定价和营销策略的关键insights。

例如，Forest 应用（价格为4美元）的用户对其他应用内购买感到困惑。如果负面评价经常提到这种定价结构，那么很明显，应该澄清有关定价的消息传递。

开发人员甚至可以使用此反馈来强调基本版本的价值，同时调整他们围绕应用内购买的沟通，从而减少混乱并提高用户信任度。

5. 通过识别应用评价中最受欢迎的功能来提升ASO

为了有效地推销您的应用潜力，重要的是要关注用户喜欢的功能 – 那些让他们保持参与并激励其他人下载的功能。

当您分析应用商店评价时，您经常会发现宝贵的insights，以改善您的ASO策略并在元数据和促销材料中突出显示您的应用优势。

了解评价和评分对ASO的影响

例如，Babbel用户经常提到他们对该应用的抽认卡和灵活的学习节奏的赞赏。如果这些功能始终出现在正面评价中，则应在应用屏幕截图、视频、CPPs和其他营销材料中展示它们，以吸引更多重视相同好处的用户。

分析应用商店评价的手动方法

在您的评价中发现最有价值的反馈至关重要，但这可能很耗时。下面，我们将深入探讨可用的更多手动方法，以帮助您识别应用评价中的关键反馈。

使用应用商店管理中心分析评价

• 首先分析收到最多赞成票或反对票的评价。 这些评价通常更有价值，因为它们与许多用户产生了共鸣。无论反馈是正面还是负面，引起关注的评价通常会突出更广泛的用户情绪。

在App Store和Google Play管理中心中，您都可以按相关性对评价进行排序，这通常由评价收到的票数决定。首先关注这些评价可以帮助您专注于用户最关心的问题或功能。

• 接下来，按长度对评价进行排序。 较长的评价通常来自对您的应用投入更多的用户，并且他们倾向于提供更详细和周到的反馈。

从管理中心导出评价后，您可以使用Excel按长度对它们进行排序。为此，请在Excel中使用=LEN(单元格)公式（将“单元格”替换为包含评价文本的列）。

按长度排序使您可以快速识别最详细的评价，这些评价通常包含可执行的insights。请记住浏览较长的评价，以删除任何冗长的垃圾邮件或不相关的反馈。

使用ChatGPT等NLP工具进行应用评价

利用自然语言处理（NLP）工具（例如ChatGPT）可以加快分析应用商店评价的过程。通过明确定义的提示，您可以要求这些工具总结评价、提取关键主题或识别重复出现的问题。

了解如何利用GPT-4回复您的应用商店评价

但是，请记住使用ChatGPT等通用AI工具进行应用商店评价的一些限制：

• 数据量：处理大型数据集有时会使这些工具不堪重负，从而导致分析不完整。
• 输出限制：ChatGPT中的字符限制可能会导致您错过关键细节。
• 提示精度：确保您的提示清晰且具体，以避免出现通用或不准确的结果。
• 可追溯性：ChatGPT摘要可能会使您更难将insights追溯到单个评价，如果您需要深入研究特定反馈，这可能是一个问题。

结合这些方法将帮助您手动分析您的评价，同时利用NLP工具获得更快的insights。但是，随着评价数量的增加，专为应用商店评价分析设计的自动化工具将确保您节省更多时间并提供更深入的insights。

如何利用应用商店评价情感分析

开始分析用户反馈主题的最有效工具之一是应用评价情感分析。

此过程可帮助您识别评价中最常用的关键字（正面、负面或中性），并发现可以指导您决策的趋势。

通过情感分析，您可以轻松地查明应用中令用户满意和可能需要改进的区域。您可以使用这些关键字来过滤您的评价并深入研究特定细节。

深入了解应用评价情感分析及其如何改善ASO

例如，在下面我们看到，Netflix在过去90天内收到了475条一星评价，其中提到了“account”。AppTweak对这些评价的情感分析显示，用户对账户管理存在重大不满。

有了这些知识，Netflix可以深入研究这些特定评价，以找到可以改善其账户管理功能的insights。随着时间的推移，监控应用评价情感的变化还可以使团队能够衡量更新的影响并跟踪用户情感在新版本或功能更改后的变化。

按关键字过滤以跟踪用户反馈随时间变化的趋势。例如，按“account”过滤显示，与前90天相比，此关键字在新评价中出现的频率降低了39%。

使用App Reviews Manager获得精确的insights

探索情感分析后，AppTweak的App Reviews Manager通过集中、简化和扩展您的应用评价管理，帮助您进一步进行评价分析。

使用此工具，您可以在一个地方过滤和组织来自两个应用商店的数千条评价，从而更轻松地识别趋势、跟踪反馈并采取行动。

只需单击一个按钮，App Reviews Manager即可让您：

• 跟踪用户情感的变化：了解更新或新功能如何影响用户满意度。
• 识别重复出现的问题或请求：更深入地了解您的用户最关心的问题，无论是新功能建议、重复出现的错误还是常规反馈。
• 按长度、赞成票和反对票对评价进行排序：关注最深入和最有影响力的反馈，无论是正面还是负面。

例如，假设您正在分析像Among Us这样的手机游戏的评价。使用App Reviews Manager，您可以轻松地过滤掉提及“暂停”功能的评价，然后再一键查看最受赞成或最长的评价。

获得比手动方法更容易获得的这种程度的insight可以确保您的产品团队可以更快地对高需求功能做出反应。

使用AI驱动的主题分析来扩展应用评价

虽然情感分析可以帮助您了解用户对您的应用的感受，但主题分析可以揭示驱动这些情绪的特定主题。

主题分析允许您将评价分组为关键主题，无论是功能请求、错误还是常规可用性反馈。这使您可以超越仅仅是正面或负面情绪，并更深入地挖掘用户反馈背后的确切原因。

例如，下面的主题分析快速总结了1星和2星评价中最主要的投诉。为了支持数据驱动的策略，我们还收到了分析的评价中复发率的百分比，以帮助您优先考虑最紧急的用户反馈。

应用商店评价的主题分析的主要好处包括：

• 识别关键主题：我们根据经常提及的主题对评价进行分组，以揭示对您的用户最重要的问题或功能。
• 寻找隐藏的机会：通过分析不太明显的主题，您可以发现用户欣赏但不直接谈论的功能，从而为增长提供新的机会。
• 了解随时间变化的趋势：通过定期生成新的主题分析，您可以逐周比较结果，以了解用户反馈如何演变 – 无论是新功能请求、重复出现的错误还是不断变化的用户期望。

在另一个示例中，“学习编码”应用分析了其4星和5星评价，发现用户喜欢提供的编程语言的多样性（在1,088条正面评价中提到了290次）。在其营销策略中突出显示此优势可能是一个成功的举措。

与ChatGPT的免费版本不同，AppTweak可以有效地处理大量数据。我们的工程团队已与OpenAI合作创建提示，以确保精确的上下文和相关的输出。

此工具可以大大节省评价分析的时间，从而可以快速报告当前的用户反馈，并帮助改进您的产品和营销方法。

使用自动标记按反馈对应用评价进行分类

管理大量的应用评价可能会变得不堪重负，尤其是在您的应用越来越受欢迎的情况下。自动标记可以通过根据特定标准或关键字自动对评价进行分类来帮助简化该过程。这使您可以快速专注于特定类型的反馈，而无需手动筛选数百或数千条评价。

例如，您可以为与常见错误相关的词语（如“崩溃”、“错误”或“滞后”）设置自动标记。每次评价提到这些术语时，系统都会自动标记它，从而使您的团队可以快速过滤与错误相关的反馈。这将帮助您的产品和技术团队专注于最紧迫的问题，而无需手动查看所有反馈。

结论

分析应用商店评价不仅仅是回复用户反馈。它是关于发现可执行的insights，从而推动产品改进、增强用户体验并塑造您的营销策略。

无论您是使用主题分析识别重复出现的主题，跟踪情感分析，还是使用自动标记来简化您的评价管理，每种工具都可以帮助您做出明智的决策，从而带来可衡量的结果。

借助AppTweak的App Reviews Manager，您可以控制您的评价分析，确保用户反馈得到充分利用。最终，应用评价是优化应用性能的路线图。通过利用这些insights，您可以提高用户满意度、提高保留率并推动增长。

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