shuhua-majiyong_VOC/shuhua

舒华跑步机 · 四月小红书 KOC 宣发 VOC

蒲公英 43 位 KOC 投放报备数据 + 小红书公开评论真实抓取,基于可复用 6 阶段 VOC 工作流。

目录结构

shuhua/
├── 舒华跑步机四月宣发报备KOC发布数据.xlsx   ← 输入: 蒲公英 KOC 报备表 (45 行)
│
├── ▶ 4 份交付物
│   ├── shuhua-voc-report.md           ← v1 VOC 深度分析报告
│   ├── shuhua-closing-report.md       ← v2 结案报告 (Markdown)
│   ├── shuhua-closing-report.html     ← v2 结案报告 (交互式 HTML · ECharts + 词云)
│   └── shuhua-new-opportunities.md    ← v2 新机会深度挖掘 (17 个 P0/P1/P2)
│
├── scripts/
│   ├── collect-shuhua-voc.js          ← 采集: xlsx → 短链解析 → 评论抓取
│   ├── gen-shuhua-report.js           ← v1 VOC 报告生成
│   └── gen-shuhua-closing-report.js   ← v2 结案报告 (HTML+MD) 生成
│
└── data/
    ├── raw-merged.json                ← 合并后的原始数据 (含评论)
    ├── notes/         (43 文件)       ← 短链 → noteId 缓存
    ├── comments/      (42 文件)       ← 评论缓存 (按 noteId)
    ├── audit.log
    └── collect-run.log

复现步骤

在仓库根目录 shuhua-majiyong_VOC/ 下执行 (依赖根目录 node_modules 的 xlsx)。

# 采集 (默认走 24h 缓存,加 --force 强抓)
node shuhua/scripts/collect-shuhua-voc.js

# 生成 v1 VOC 报告
node shuhua/scripts/gen-shuhua-report.js

# 生成 v2 结案报告 (HTML + MD)
node shuhua/scripts/gen-shuhua-closing-report.js

采集接口

接口	用途	来源
短链跳转	xhslink → 真实 noteId	xhs CDN (无需鉴权)
评论接口	获取笔记下评论列表	公开代理服务 (Bearer Token)

Token 来源: 默认从环境变量读取,见 scripts/collect-shuhua-voc.js。

响应嵌套: data.data.data.comments[] (3 层 data 包装,易踩坑)。评论字段: id, content, time, like_count, ip_location, sub_comment_count, user.nickname, sub_comments[]。

数据采集结果

指标	数值
总 KOC	43
短链解析成功	42 (1 失效)
笔记有评论	≈ 16 (评论激发偏低)
API 抓取评论数 (含子)	17
互助互赞噪声	≈ 47%

关键发现 (TL;DR)

1. 评论维度严重缺失 — 总互动率 5.37% 表面达标,但点赞:收藏:评论 ≈ 30:12:1,评论占比 2.3% 远低于种草健康范围
2. 内容形态 CPE 差距 2.3 倍 — 干货教程型 (¥9.97) > 效果展示型 (¥10.13) >> 泛流量型 (¥22.5)
3. 三个未被回应的高价值方向 — 扰邻焦虑 / 专业参数 / 365 天身材日记
4. 17 个新机会 Top 5 P0:
   • A1 静音减震 RTB 具象化 (沐阳 3 连评论 = 商品房+楼板+邻居)
   • A2 坡度参数明牌对比 (用户自发推易跑作竞品锚点)
   • C1 KOC 性别/年龄结构调整 (43 位全萌系女性 vs 跑步机决策人群)
   • B3 泛流量型升级专业体验型 (反直觉信号)
   • E1 投后 24h 抓取 + 博主自删预警

与 ../majiyong/ 案例对比

维度	舒华 (本目录)	马记永
投放规模	43 KOC	293 (KOL+KOC)
API 评论	17	1,612
噪声率	47%	< 1%
心智阶段	待建立	已渗透
第一优先	静音减震 RTB	求开店转私域

两份报告共同验证: 小红书公开评论抓取 + 规则化主题分析 + 17 项 5 象限挖掘 是可复用的 VOC 工作流。

完整对比详见仓库根目录 ../README.md。