深入解析評論數據，驅動選品決策：基於 LuckData Walmart API 的實戰指南

2025-05-08

引言

消費者的聲音，是最真實也最具價值的市場反饋。在電商平台上，評論數據不僅揭示了產品的品質與使用體驗，更深藏著消費者行為的趨勢線索、產品優化建議，甚至是潛在爆款的萌芽訊號。評論，是消費者參與品牌溝通最直接的方式，透過對評論的科學分析，我們得以精準挖掘市場需求，提升選品準確率與品牌競爭力。

本篇文章將介紹如何透過 LuckData 所提供的 Walmart API，系統化地抓取評論資料，進行情感分析與關鍵詞提取，進一步應用於產品選擇、營銷文案撰寫與品類優化等實戰場景。

為什麼評論數據值得深入挖掘？

評論數據作為用戶真實使用體驗的自然流露，具有以下幾個獨特價值：

發掘潛在痛點：如「尺寸偏小」、「包裝破損」、「味道怪異」等常被忽略但對購買決策至關重要的問題；
識別用戶滿意點：評論中反覆提及的正面詞彙（如「超值」、「舒適」、「功能強大」）可直接用於行銷文案與產品優勢強調；
挖掘流行趨勢與需求詞：從評論詞彙中挖掘出「新風尚」、「新用途」等線索，用於新品開發或內容行銷主題；
提升選品準確度：那些總評論量不多，但好評密集、差評聚焦單一可修復問題的產品，往往是具備潛力但尚未爆發的「隱藏冠軍」。

透過評論分析，品牌與運營人員可更精準對接市場需求與消費心理，打造真正貼合市場的產品與策略。

Walmart 評論數據接口說明

LuckData 提供的兩個核心 API，便於快速獲取商品資訊與其對應評論內容：

GET 商品詳情接口

此接口可取得商品的基本資訊，包括標題、價格、品牌、分類、SKU 等。

範例請求：

https://luckdata.io/api/walmart-API/get_vwzq?url=https://www.walmart.com/ip/439625664

GET 評論接口

提供指定 SKU 的評論資料，支援分頁抓取。評論內容包括評論標題、內容、評分、日期等欄位。

範例請求：

https://luckdata.io/api/walmart-API/get_v1me?sku=1245052032&page=1

我們可先透過商品詳情接口獲得 SKU，再透過評論接口抓取全量評論資料，為後續分析鋪路。

實戰：構建評論抓取與情感分析流程

第一步：取得商品 SKU 與基本資訊

import requests
API_KEY = 'your_luckdata_key'
HEADERS = {'X-Luckdata-Api-Key': API_KEY}
def get_product_detail(product_url):
api_url = f'https://luckdata.io/api/walmart-API/get_vwzq?url={product_url}'
response = requests.get(api_url, headers=HEADERS)
return response.json()
product_url = 'https://www.walmart.com/ip/439625664'
data = get_product_detail(product_url)
sku = data.get('sku')
print(f"SKU: {sku}, Title: {data.get('title')}")

這段程式碼將回傳該商品的 SKU 與標題資訊，為後續評論抓取作準備。

第二步：抓取多頁評論資料

def get_reviews(sku, pages=5):
all_reviews = []
for page in range(1, pages + 1):
url = f'https://luckdata.io/api/walmart-API/get_v1me?sku={sku}&page={page}'
res = requests.get(url, headers=HEADERS)
if res.status_code == 200:
json_data = res.json()
all_reviews.extend(json_data.get('reviews', []))
return all_reviews
reviews = get_reviews(sku)
for r in reviews[:3]:
print(r['title'], '-', r['reviewText'])

此步驟會自動抓取多頁評論資料，並儲存於列表中，供後續進行情感與內容分析。

第三步：評論情感分析與關鍵詞提取

from textblob import TextBlob
def analyze_sentiment(text):
blob = TextBlob(text)
return blob.sentiment.polarity  # -1（負面）到 +1（正面）
for r in reviews:
polarity = analyze_sentiment(r['reviewText'])
print(f"Score: {round(polarity, 2)} | {r['reviewText'][:60]}")

你可以進一步將情感分數分類標籤化，例如：

polarity ≥ 0.3 為「正向評論」
-0.3 < polarity < 0.3 為「中立評論」
polarity ≤ -0.3 為「負向評論」

接著使用 TF-IDF、collections.Counter 或 NLP 库如 spaCy 進行高頻詞彙提取，從中識別共通痛點或亮點。

應用實例：從評論中提煉選品策略

以一款男士運動衫為例，評論分析結果如下：

正向高頻詞：「輕盈」、「透氣」、「不悶熱」、「健身好搭」
負評關鍵詞：「尺碼偏小」、「顏色與圖片不符」、「布料薄」
整體趨勢：好評集中在穿著舒適與性價比，差評則多為預期落差（圖片與實品不符）

可導出以下營運建議：

廣告文案聚焦穿著體驗：強調「輕盈透氣、運動首選」，抓住目標族群痛點。
尺碼圖與試穿影片補強：解決因尺碼不準導致退貨的問題。
顏色校正優化：確保產品照片真實還原，降低視覺預期誤差。

這種以評論為核心的產品洞察機制，可直接應用於產品開發、市場行銷與商品資料頁優化等場景。

自動化分析報告（進階應用）

為了實現規模化應用與團隊共享，可將評論分析結果輸出為報告或視覺化圖表。舉例來說：

評論情感變化趨勢圖：分析產品口碑是否穩定成長。
星等分布圓餅圖：了解整體評價結構。
關鍵詞雲圖：快速識別高頻亮點或痛點。
評論日期直方圖：洞察評論活躍期與可能的營銷週期。

實作上可結合 pandas、matplotlib、wordcloud 等套件輕鬆完成，並搭配 xlsxwriter 輸出報表，甚至與 Airflow 定時執行形成自動化流程。

總結與落地建議

評論數據，是產品優化與選品決策中極具價值卻常被低估的資源。透過本篇介紹的方法：

你可以低成本、快速地構建一套「評論驅動選品系統」；
你可以洞察市場趨勢，改善用戶體驗，提升商品轉化；
更可以藉由 LuckData 所提供的 Walmart API，省去繁瑣反爬與資料清洗成本，專注於分析與決策。

如果你是一位品牌商、選品負責人，或者是希望在產品策略上做出更科學判斷的電商營運人員，不妨從這套流程開始，讓評論成為你選品決策的智慧引擎。

下次面對選品挑戰時，記得：先聽聽消費者怎麼說。