随着电商平台的不断发展，提升用户体验和增加客户留存率已经成为该领域的关键焦点。在这个背景下，用户评价的重要性变得愈发凸显。

用户评价是最直接、最能反映用户体验的指标之一，对电商平台而言至关重要。其中，用户差评更是一个需要特别关注的方面。通过对差评进行深入可视化数据分析，我们能够识别出可能导致用户不满的因素，从而有效找到平台存在的问题，并提出改进建议。这种分析不仅有助于解决当前问题，还能为未来的改进提供有价值的指导。

通过今天的案例，我们将详细讨论电商平台用户差评分析的具体步骤，会从分析的思路出发，为您提供分析思维导图，并手把手教您如何用BI工具对数据进行处理分析，并完成一张可视化差评分析报告。

了解用户评价背后的洞察将有助于制定更有效的改进策略，从而提升用户满意度、留存率，促使电商平台更好地适应市场需求。

分析思路

本次案例聚焦于电商平台用户差评的详细分析，充分考虑电商的特性，我们将从用户维度、商品维度和物流维度这三个不同角度出发展开研究。

首先，关注用户维度，我们定义差评为1-3分，具体的分析将涉及用户评价高频词词云、用户评分与填写评价时间的关系以及用户评分与评论时长的关系。通过这些方面的分析，我们能够深入了解用户留下差评的根本原因。

其次，转向商品维度，我们将考察各评分商品数量、商品图文数量与差评的关联，以及商品价格与用户差评之间的关系。这样的分析有助于揭示商品特征对用户评价的影响。

最后，关注物流维度，我们将深入研究差评与超时的关系、差评与运费的关系，以及差评与运输时间的关联。通过这些方面的分析，我们能够全面了解物流环节对用户满意度的影响。

具体的分析框架如下图所示：

完整分析过程

1、用户维度

用户维度的分析关键在于用户差评的分析，用户差评分析包括用户评价高频词词云，用户评分和填写评价的时间的关系，用户评分和评论时长的关系这三个部分。

• 用户评价高频词词云

将用户评价中的高频词汇用词云图的方式呈现，可以清晰地看出，商品和物流相关的词汇出现最为频繁，这表明用户在评价过程中主要关注商品本身和物流运输方面的问题，体现出用户对于产品质量以及配送服务的关切。

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• 用户评分和填写评价的时间的关系

用户评价的时间分布主要集中在白天，其中两个显著的高峰期分别出现在中午11时13时和晚上23时1时。具体而言，中午11时~12时是评价数量最多的时间段，达到了6590单，而在同一时间段内差评数量最多，为1445单。

• 用户评分和评论时长的关系

用户的平均评价时长为3.17天，表明大多数用户在购物后约在3天内会提出评价。具体而言，73.07%的用户在这3天内就完成了对购物体验的评价。

2、物流维度

物流维度的总体分析涵盖了差评与超时的关系、差评与运费的关系以及差评与运输时间的关系这三个方面。在这其中，对于差评与运费的关系，主要着眼于运费占比和运费评分分布的研究。而在差评与运输时间的关系方面，我们会从平均配送时间、卖家发货时间和总物流时长这三个方向进行深入分析。

• 总体情况

平台的物流配送时间相对较长，平均配送时长达到了12.16天。其中，卖家的平均发货时间较为显著，长达2.81天，而物流的平均配送时间更是高达9.34天。这表明从卖家发货到物流最终送达，整个物流过程相对较长。这样的延迟可能对用户的购物体验产生负面影响，因此有必要对物流流程进行优化，以缩短配送时间，提高用户满意度。

• 差评和超时关系

超时订单在总订单中的占比为8.10%，表明一部分订单未能在规定的时间内完成配送。这些超时订单的平均物流总时长和平均运费价格均高于整体平均水平。值得注意的是，在这些超时订单中，有65%的用户都给予了差评。这说明超时配送可能是导致用户不满的一个重要因素。

• 差评和运费的关系

用户评分和运费价格呈正相关。用户评分越高，平均运费价格越低。每笔订单平均运费高达22.88元，总运费更是高达总消费的14.30%。

• 差评和运输时间的关系

用户评分与订单物流平均总时长呈现正相关关系。具体而言，用户评分越高，订单物流总时长越短，这说明配送时长确实对用户的评分产生影响。这一正相关关系表明，用户更倾向于给予物流效率较高、配送时长较短的订单更高的评分。这也强调了优化物流流程、提高配送效率对于提升用户满意度的重要性。

3、商品维度

商品维度的分析涵盖以下三个方面：各评分商品数量、商品图文数量与差评关系分析，以及商品价格与用户差评关系分析。

• 商品图文数量与差评关系

大部分商品的描述字符数在0~800之间，照片数量在0~4张之间，不存在图片或者描述不完善的订单。

• 差评关系分析和商品价格

根据本次分析得到的数据，商品的照片数量和描述字符数对于评分确实产生了影响。在高评分（4~5）的订单中，商品的照片数量和描述字符数普遍较多，相较于低评分的订单而言更为充实。因此，建议商家加强对产品信息的补充，通过增加照片数量和丰富描述字符，提供更详尽的商品信息，以帮助用户更好地了解商品特性，从而提升用户对商品的满意度，促使更多的高评分订单产生。

• 各评分商品数量

通过对各评分商品件数的统计，我们观察到有超过1万件商品收到了差评。这数据表明平台的商品质量存在一定的改进空间，需要进一步提升。

为了提高用户满意度，电商平台可能需要深入调查差评商品的特征，找出其中的共性问题，并采取相应的改进措施，以确保商品质量得到有效提升。

完整作品展示

结语

在电商领域，高差评率是一个需要认真对待的问题。通过深入分析用户评价，我们发现从优化物流时效、加强商品信息展示，到提高产品质量，这些都是改进用户满意度的关键策略。

这样的可视化数据分析不仅帮助商家解决当前问题，也为未来提供了有力的指导。通过持续的数据分析，电商平台能够更好地适应市场变化，提升用户体验，从而提高差评率，实现长期可持续发展。

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