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美颜美妆用户评论分析报告
2025/08/28·StepFun can make mistakes, check important info.
xlsx
美颜美妆评论.xlsx
表格为用户对于美颜美妆功能的评论，请整理下用户反馈，形成一份报告

Requirement clarification

我需要分析用户对美颜美妆功能的评论数据，整理成一份报告。这需要先了解数据内容和结构，然后进行分析。

为了更好地理解用户需求，我需要先澄清几个关键点：

  1. 用户希望报告重点关注哪些方面？是功能满意度、用户痛点、改进建议，还是全面分析？
  2. 报告是否需要包含定量分析（如评分统计、情感分析）和定性分析（具体反馈内容分类）？
  3. 报告的目标受众是产品团队、管理层还是其他相关方？

我假设用户需要一份全面的分析报告，包括用户反馈的主要趋势、常见问题点、正面评价点以及改进建议。我会先查看文件内容，然后根据数据特点进行分析和整理。

  1. 您希望报告重点关注哪些方面？(如功能满意度、用户痛点、改进建议等)
  2. 是否需要包含定量分析(如评分统计)和定性分析(反馈内容分类)？
  3. 报告的目标受众是谁？(如产品团队、管理层等)
希望全面分析，定性分析为主，目标受众为产品团队的管理层

好的，这是为您制定的美颜美妆用户评论分析报告的行动计划。

Research plan
  1. 读取并解析用户上传的美颜美妆评论.xlsx文件，识别数据表的结构，包括各个字段的含义。
  2. 对评论文本数据进行清洗和预处理，去除无关信息、重复内容和格式错误，以保证分析的准确性。
  3. 对所有评论进行情感倾向分析，将反馈分为正面、负面和中性三类，并统计各自的数量与占比。
  4. 运用自然语言处理技术，对评论内容进行主题聚类，识别用户讨论的核心话题，例如“磨皮效果”、“滤镜种类”、“贴纸更新”、“闪退卡顿”等。
  5. 深入分析负面评论，提炼出用户反馈最集中的痛点、功能缺陷和高频抱怨场景。
  6. 归纳正面评论中的核心优势，总结出最受用户欢迎和认可的功能点。
  7. 筛选并整理用户在评论中提出的具体改进建议或新功能需求。
  8. 整合以上分析结果，撰写一份结构化的分析报告，内容应包括执行摘要、整体情感分布、核心反馈主题分析、主要痛点与优势总结，以及可行的产品优化建议。
开始研究

Deep Research

首先，让我读取并分析这个Excel文件。

执行代码

执行代码

python

感谢获取到的数据信息。现在我了解到这个Excel文件包含2530行评论数据，有两列：'uid'（用户ID）和'asr'（评论内容）。没有缺失值，这很好。接下来我需要对评论内容进行更深入的分析。

让我先进行一些基本的文本分析，包括评论长度分布、关键词提取和简单的情感分析。

执行代码

执行代码

python

我需要先安装jieba库，然后再进行文本分析。让我修改代码：

执行代码

执行代码

python

看起来执行代码超时了。我需要简化代码，分步骤执行，以确保每个步骤都能在时间限制内完成。让我先获取基本的统计信息和评论内容分析：

执行代码

执行代码

python

已掌握的信息

  1. 本次分析的数据源为一个Excel文件，包含2530条关于美颜美妆功能的用户评论，涉及886位独立用户。
  2. 所有评论都围绕核心功能“美颜”展开，同时有少量评论提及“滤镜”、“特效”、“磨皮”等具体功能。
  3. 初步的情感分析结果（92.7%为正面）与抽样评论内容存在明显矛盾。许多被错误归类为正面的评论，实际上是关于“美颜效果不佳”、“效果失真”、“功能卡顿”等负面反馈。
  4. 通过对负面评论样本的初步检视，已识别出用户的主要不满集中在效果（如“太丑”、“太夸张”、“差别太大”）和性能（如“卡”）两个方面。

下一步行动计划

  1. 深化主题分析，识别核心议题：放弃初步的、不准确的情感分类。转而对全部评论文本进行深度主题挖掘，识别并归纳用户讨论的具体议题。例如，将评论聚类为“性能问题”（卡顿、闪退）、“效果真实性”（自然、失真、夸张）、“特定功能反馈”（磨皮、滤镜、美妆）、“操作体验”等具体类别。
  2. 量化关键问题并进行可视化呈现：统计每个核心议题下用户反馈的数量，以确定用户最关心和抱怨最多的问题点。将使用图表（如条形图或饼图）直观地展示不同反馈主题的分布情况，清晰地呈现问题的优先级。
  3. 提炼典型用户观点与建议：在每个核心议题分类下，精选出具有代表性的用户原话，以生动、具体地展示用户的痛点和需求。同时，梳理评论中隐含或明确提出的改进建议。
  4. 构建综合分析报告框架：整合以上所有分析结果，构建一份逻辑清晰的报告。报告将包含一个执行摘要，概述核心发现；随后是各主题的详细分析，辅以数据图表和用户原声作为证据；最后，基于分析结果，总结出产品的核心优势、主要短板，并提出可行的优化建议。所有分析将严格依据提供的美颜美妆评论.xlsx文件内容。

让我们先进行更深入的文本分析，提取更多关键词和主题：

执行代码

执行代码

python

我需要修正代码中的错误。让我重新编写代码进行更深入的文本分析：

执行代码

执行代码

python

现在我有了更多关于美颜美妆评论的详细信息。让我继续分析并提取更多有价值的见解，特别是关于用户反馈的主要问题和建议。

我需要进一步分析用户评论中的具体问题和建议，并准备可视化数据：

执行代码

执行代码

python

我需要修正代码中的错误，并准备好可视化数据：

执行代码

执行代码

python

已掌握的信息

  1. 本次分析基于美颜美妆评论.xlsx文件中的2530条用户反馈，已完成数据的初步清洗、分类和量化统计。
  2. 用户反馈中最核心的问题是“功能失效”，具体表现为美颜效果突然“掉线”或消失，此问题在所有反馈中占比最高（20.43%，517条）。
  3. 其次是“效果不满意”，用户普遍反映美颜效果“丑”、“难看”，甚至不如本人自然状态，该反馈占比10.63%（269条）。
  4. 尽管有9.41%（238条）的“效果满意”的正面评论，但结合“效果不自然”（2.02%）的负面反馈，可以看出用户对美颜的效果质量和真实感有极高的要求和多样的抱怨。
  5. 性能问题（如卡顿）和操作困难等也是用户反馈的痛点，但相比于功能稳定性和效果质量，提及频率较低。
  6. 已成功提取了各个分类下的典型用户评论，并准备好了用于可视化的核心统计数据。

下一步行动计划

  1. 数据可视化呈现：将已统计的用户反馈分类数据制作成直观的图表（如条形图），清晰地展示不同反馈类型的数量和占比，以便快速定位主要问题。
  2. 构建分析报告框架：撰写一份结构化的分析报告，报告将包含以下核心部分：
    • 执行摘要：简明扼要地总结本次分析的核心结论，重点突出用户反馈最多的三大问题：功能失效、效果不满意和效果不自然。
    • 用户反馈概览：展示第一步中生成的数据可视化图表，并对整体的用户情绪和关注点进行宏观描述。
    • 核心问题深度剖析：分章节详细论述最关键的用户痛点。每一章节都将结合量化数据和精选的典型用户原话，深入分析“功能失效”、“效果质量”（包括不满意与不自然）、“性能与易用性”等关键问题。
    • 正面反馈与产品优势：归纳用户表示“效果满意”的评论，总结产品在哪些方面获得了用户的认可，以提供平衡的视角。
    • 总结与优化建议：基于以上所有分析，提出具体、可行的产品优化建议，并根据问题的严重性和反馈频率为其划分优先级。例如，将解决“美颜掉线”的稳定性问题作为最高优先级，其次是优化美颜算法以提升效果的自然度和美观度。

首先，让我使用visualize_data工具创建用户反馈分类的可视化图表：

可视化工具

可视化工具

我需要先获取数据源信息，然后再进行可视化：

执行代码

执行代码

python

现在我有了数据源信息，可以进行可视化：

可视化工具

可视化工具

现在我需要进一步分析美颜美妆功能的具体特性，以便更全面地了解用户反馈：

执行代码

执行代码

python

已掌握的信息

  1. 本次分析的数据源为美颜美妆评论.xlsx文件，共包含2530条用户反馈。通过对全部评论的文本分析，已识别出用户反馈的核心主题。
  2. 用户反馈中最突出的问题是“功能失效”，具体表现为美颜效果在无征兆的情况下“掉线”或消失，相关反馈高达517条，占总数的20.43%。
  3. 第二大用户痛点是“效果不满意”，有269条评论明确表示美颜效果“丑”、“难看”或“奇怪”，占总数的10.63%。此外，还有51条评论抱怨效果“不自然”、“太假”或“夸张”。
  4. 已成功将用户反馈的八个主要类别（功能失效、效果不满意、效果满意等）进行了量化统计，并生成了相应的可视化条形图，直观地展示了各类问题的分布与严重程度。
  5. 对磨皮、美白、瘦脸、滤镜等具体功能的提及度进行了分析，发现用户对“整体效果”、“滤镜”和“美白”的讨论最为集中。

下一步行动计划

  1. 整合所有分析结果，构建一份结构化、图文并茂的综合分析报告。报告将以清晰的逻辑呈现从宏观到微观的洞察。
  2. 报告将以执行摘要开篇，高度概括核心发现，重点指出“功能失效”和“效果质量”（包括不满意与不自然）是当前用户反馈最尖锐的两大问题。
  3. 主体部分将深度剖析关键问题。首先，利用已生成的可视化图表展示用户反馈的整体分布。随后，分章节详细论述“功能稳定性”和“效果质量”两大核心痛点，并引用典型的用户原话作为佐证，生动地还原用户场景。
  4. 在报告中，将对用户提及的具体美颜功能（如滤镜、磨皮、瘦脸等）进行归纳分析，总结出哪些是用户关注的焦点功能，以及围绕这些功能的具体褒贬意见。
  5. 最后，基于全面的数据分析，提出具体且可行的优化建议。建议将根据问题的紧迫性和用户反馈频率进行优先级排序，例如：将解决“美颜掉线”的稳定性问题列为最高优先级，其次是优化美颜算法以提升效果的自然度和美观度。

现在，我将使用visualize_data工具创建用户对各功能特性态度的可视化图表：

可视化工具

可视化工具

现在我已经完成了对美颜美妆评论数据的分析，并生成了两个关键可视化图表。让我整合所有发现，为用户提供一份全面的分析报告：

美颜美妆功能用户反馈分析报告

执行摘要

本报告基于对2530条美颜美妆功能用户评论的全面分析，揭示了用户在使用过程中遇到的主要问题和关注点。分析显示，功能失效（20.43%）是用户反馈中最突出的问题，其次是效果不满意（10.63%）和效果满意（9.41%）。通过深入挖掘用户评论文本，我们识别出了具体功能特性的使用情况和用户态度，为产品优化提供了数据支持和方向指导。

一、用户反馈整体分布

通过对2530条用户评论的分类分析，我们识别出了8个主要反馈类别，其分布情况如下：

美颜美妆用户反馈分类统计

View the chart
View data

从上图可以清晰地看到，"功能失效"是用户反馈中最突出的问题，占总体的20.43%（517条评论）。这一数据表明，美颜美妆功能的稳定性是用户体验中的最大痛点。其次是"效果不满意"（10.63%，269条）和"效果满意"（9.41%，238条），反映出用户对美颜效果质量的关注度较高，且存在明显的两极化评价。

二、核心问题深度分析

1. 功能稳定性问题

功能失效是用户反馈中最为突出的问题，占总评论的五分之一。典型用户反馈包括：

  • "美颜掉"
  • "这掉美颜了掉美颜了"
  • "我说了我拍那个照片你说那一系列的那个照片啊我是没有美颜没有拉长腿没有任何寿深受腰"

这些评论表明，美颜功能在使用过程中经常出现无预警的失效情况，导致用户体验严重受损。功能的不稳定性不仅影响了用户对产品的信任度，还可能导致用户在重要场合（如直播、视频通话等）遇到尴尬情况。

2. 效果质量问题

效果不满意（10.63%）和效果不自然（2.02%）共同构成了用户反馈中第二大类问题。用户对美颜效果的不满主要体现在以下几个方面：

  • 效果不自然："太夸张了那你现在看到我的没有美颜了吗"、"回呃回老家了这这一个心在老家这美颜太夸张这个用的是 ai"
  • 效果不满意："美颜 b狗的美颜真的很丑"、"因为不开美颜的话它跟镜子差别很大镜子里面看着自己挺好看的但是不看美颜看着自己就很丑"

这些评论反映出用户对美颜效果的两个核心诉求：一是自然真实，不希望效果过于夸张或明显；二是美观提升，希望美颜后的效果能够符合审美预期，而不是让用户感觉"丑"或"奇怪"。

3. 性能与操作问题

虽然性能问题（1.86%）和操作困难（0.43%）在用户反馈中占比较小，但这些问题往往与用户的直接体验密切相关：

  • 性能问题："美颜卡掉"、"我刚我美颜我刚把我美颜卡掉了我操了"
  • 操作困难："哎你看那猪队友哥哥他就有经验他一看他就能看出来谁用 ai了我就不懂看我还以为他的美颜咋调那么好看呢然后我也试着调调不出来"

这些反馈表明，除了功能稳定性和效果质量外，美颜美妆功能的流畅性和易用性也是影响用户体验的重要因素。

三、具体功能特性分析

通过对用户评论的深入分析，我们识别出了用户最关注的美颜美妆功能特性及其评价情况：

美颜美妆各功能特性用户态度统计

View the chart
View data

从上图可以看出：

  1. 整体效果是用户讨论最多的方面（273次提及），其中82.05%为正面评价，17.95%为负面评价。这表明大多数用户对美颜的整体效果是满意的，但仍有近五分之一的用户表达了不满。

  2. 滤镜功能是第二受关注的特性（126次提及），正面评价占88.10%。用户对滤镜的评价普遍较高，反映出这一功能的实用性和受欢迎程度。

  3. 大眼功能虽然提及次数不是最多（71次），但负面评价比例最高，达到21.13%。这表明在所有具体功能中，大眼效果最容易引起用户的不满，可能是因为效果过于夸张或不自然。

  4. 唇妆功能虽然提及次数最少（20次），但正面评价比例最高（95%），表明这一功能虽然使用频率较低，但用户满意度很高。

四、用户典型反馈分析

1. 正面反馈

尽管存在各种问题，仍有9.41%的评论表达了对美颜美妆功能的满意：

  • "谢谢你的玫瑰花那我也要给你给你发个小玫瑰啊越来越漂亮的你哪是哪得是你们的美颜调的好啊我说白了哪是你们的美颜棒啊"
  • "擦边谁都会擦好看美颜之下特效之下谁都好看我美颜还没开那么大呢我不喜欢开那么大有点太假了但是有趣的灵魂啊万里挑一虎爷上互联网不就是看个乐吗看开"

这些评论表明，当美颜功能能够提供自然且美观的效果时，用户的满意度是很高的。特别是当美颜效果能够增强用户自信，同时保持一定的真实感时，用户体验最佳。

2. 负面反馈

负面反馈主要集中在以下几个方面：

  • 功能不稳定："美颜掉让冯姐奖励你一次"、"我操掉美颜"
  • 效果不佳："真的这个美颜丑真的超丑"、"等很贴很贴它用了那个真的很像外国人妈呀太丑了这个这个看本人和看美颜上面这差别太大了算了不看了太夸张了"
  • 性能问题："美颜那么卡活了张卡六真的是哈哈是吧喵喵"、"接着我头卡的卡的掉美颜了吗"

这些反馈进一步证实了前面分析中识别出的主要问题，即功能稳定性、效果质量和系统性能是用户最关心的三大方面。

五、优化建议

基于以上分析，我们提出以下优化建议，按优先级排序：

  1. 提升功能稳定性：作为用户反馈最集中的问题，应优先解决美颜功能突然失效的问题。建议进行代码优化，增强功能的稳定性和可靠性，确保美颜效果在各种场景下都能稳定运行。

  2. 优化美颜算法：针对"效果不满意"和"效果不自然"的反馈，建议改进美颜算法，在提升美观度的同时保持自然真实感。特别是大眼功能，应提供更加自然、不夸张的效果选项。

  3. 提升系统性能：解决卡顿、闪退等性能问题，确保美颜功能的流畅运行，特别是在低配置设备上的表现。

  4. 优化用户界面：简化操作流程，提供更直观的调节控制，帮助用户轻松找到并调整自己喜欢的美颜效果，解决"不会用"、"找不到"等操作困难问题。

  5. 增强个性化体验：基于用户对唇妆、贴纸等功能的高满意度，可以考虑进一步丰富这些功能，提供更多个性化选项，满足不同用户的需求。

结论

美颜美妆功能作为用户高度关注的特性，其稳定性、效果质量和易用性直接影响用户体验。本次分析表明，当前最紧迫的问题是功能的稳定性，其次是效果的自然度和美观度。通过针对性地解决这些问题，并进一步优化系统性能和用户界面，可以显著提升用户满意度，增强产品竞争力。

同时，分析也发现，不同的美颜功能特性受到用户的不同评价，其中唇妆、贴纸和美白功能的满意度较高，而大眼功能的负面评价比例最高。这一发现为功能优化提供了明确的方向，即保持已有优势功能的质量，同时重点改进用户满意度较低的功能。