当前位置: 首页 > news >正文

亚马逊被人差评了怎么办?

 

第一种:

也是最简单的做法就是通过电话或者邮件联系留差评的买家,大致意思就是按照货值的2-3倍作为赔偿,能不能把差评给删了

赔偿一个普通产品2-3倍的价格比起找服务商删一个差评几百到一千不等可以说是绰绰有余了,碰到那种愿意接受的用户就算是搞定了,如果不愿意接受或者拒绝的话服务商一般就会给你退款处理,这就是为什么有的服务商删差评的成功率不是百分百的原因了

弊端:

虽说是站外信亚马逊追踪不到,但是不排除买家举报的风险,毕竟这个就是明摆着的贿赂买家了,一旦查实,基本上封号是跑不了的

当然由于是站外信,证据其实很难确凿,毕竟不排除竞争对手故意陷害你的可能性,所以亚马逊遇到这种举报也不会马上处理,可能还会结合其他证据综合来看再做决定,这就是为啥即使做了删差评服务以后,也较少听到有卖家被封号消息的原因了,但是我建议各位切莫抱侥幸心理,毕竟一旦被抓就是封号跑不了的

第二种:

通过好评来稀释差评,说简单很简单,难度就在环境上

准备一些买家号,但是账号不能直接用新号,因为亚马逊需要消费50美金才能评价,一个账号成本就几块钱,既可以给自己店铺补单,也可以赶跟卖,上评价,稀释差评等,一开始没有50美金消费可以接一些免评单来做,还能赚取一点佣金

现在很多卖家也都是自己养号,目的就是自己随时可以去给自己补单,不要到处求人,不用担心被恶意退款或者用黑卡下单的风险,账号的质量也是自己把控

但是做测评自养号的话底层环境要求会较高,因为同设备的硬件参数,ip,支付卡,注册邮箱等一样的容易被关联,而且平台风控也不是一成不变的,我们这边做了六年多测评自养号技术研发版本更新了十几代了,我们这边是手机端和电脑端环境配合使用,手机端下首单权重高,后续移动到电脑端操作效率更高,一次可以开十几个窗口操作

我这边和大家说一下测评自养号防关联需要解决的问题:

  1. 要解决硬件参数的关联,安全码、地区码、监管码   imei序列号  物理mac地址
  2. IP的纯净度(包括IP的关联、DNS不会跳国家 、WebRTC本地局域网不会暴露在中国、或者blacklist黑名单IP)
  3.  指纹浏览器因为没有真实物理配置,需要解决cookie的防关联
  4. 国外支付卡关联性、卡头风控问题
  5. 每个账号都是千人千面,账号养号的权重管理、标签管理技巧

这些都会影响你买家账号的安全稳定使用

读万卷书不如行万里路,行万里路不如阅人无数,阅人无数不如名师指路,有什么不明白的问题可以关注我一起交流。

http://www.lryc.cn/news/60203.html

相关文章:

  • 【目标检测】YOLOv5:修改自己的网络结构
  • spring boot 工程整合mongodb,遇到的坑
  • 防抖函数(最全 最干净 最好理解)
  • 王小川,才是深「爱」李彦宏的那个人?
  • 南京邮电大学通达学院2023《电子装配实习》报告
  • Linux--tty
  • 一位女程序员的自述:我是如何成为前端工程师的
  • C++命名空间详解
  • HDMI EDID概念梳理
  • Android端推送消息之极光推送
  • 2023测试工程师全新技术栈,吃透这些,起薪就15k
  • 十、CNN卷积神经网络实战
  • App 自动化测试
  • 考研英语知识点
  • IPSEC实验(IPSECVPN点到点,DSVPN,IPSECVPN旁挂)
  • 从4k到42k,软件测试工程师的涨薪史,给我看哭了
  • tomcat作业
  • 除了Java,还可以培训学习哪些IT技术?
  • Mysql优化(一)-- sql语句优化概述及数据库优化
  • 深度学习快速参考:1~5
  • 软件设计师笔记-----程序设计语言与语言处理程序基础
  • WebRTC 系列(三、点对点通话,H5、Android、iOS)
  • RabbitMQ( 发布订阅模式 ==> DirectExchange)
  • Pytorch基础 - 5. torch.cat() 和 torch.stack()
  • 基于AIGC的3D场景创作引擎概述
  • C++算法恢复训练之快速排序
  • 事务的特性
  • Python 计算三角形的面积、Python 阶乘实例
  • C++入门教程||C++ 重载运算符和重载函数||C++ 多态
  • docker+docker-compose+nginx前后端分离项目部署