Los expertos en diseño de productos dependen de las reseñas de clientes en línea como fuente de información para mejorar el diseño del producto. Trabajos anteriores utilizaron análisis de sentimientos basado en aspectos para extraer información de las reseñas de productos. Sin embargo, sus enfoques para la obtención de requisitos son menos flexibles que herramientas tradicionales como entrevistas y encuestas. Requieren etiquetado de datos costoso o conjuntos de datos preetiquetados, carecen de integración de conocimiento del dominio y se centran más en la clasificación de sentimientos que en un análisis flexible de aspectos y opiniones. Los trabajos relacionados carecen de mecanismos efectivos para sondear la retroalimentación del cliente sobre productos configurables complejos. Este estudio propone un método genérico de minería y análisis de opiniones basado en grafos para la mejora del diseño del producto. Primero, se propone una tubería de preprocesamiento y anotación de datos de retroalimentación del cliente que puede incorporar el conocimiento del dominio especificado por el diseñador. En segundo lugar, se diseña un modelo de datos de grafo de propiedades etiquetadas consciente de opiniones e intuitivo para ingerir datos de retroalimentación preprocesados y realizar análisis de opiniones ad hoc. La aplicación del modelo genérico a un conjunto de datos del mundo real demuestra una funcionalidad y flexibilidad superiores en comparación con trabajos relacionados. Se admite una gama más amplia de análisis en un solo modelo sin repetir el preprocesamiento de datos y la modelización. Específicamente, el método propuesto admite análisis de aspectos y opiniones regulares y comparativos, clasificación de satisfacción/influencia de aspectos, extracción de tendencias de opiniones y resumen de aspectos y opiniones dirigidos.