Как онлайн-отзывы влияют на покупательскую способность, так и в ресторанной индустрии отзывы гостей напрямую влияют на репутацию бренда и лояльность аудитории. При этом стандартная система рейтингов по звёздам часто искажает картину: гости могут написать положительный комментарий, но поставить одну звезду, или наоборот — негативный текст с высоким рейтингом. Это затрудняет принятие управленческих решений. По статистике, текстовые отзывы, проанализированные с точки зрения настроения, показывают средний рейтинг 2,7, тогда как общий средний рейтинг на платформе составляет 4,5. Эта разница демонстрирует, что опора только на звёздный рейтинг маскирует реальные проблемы, выявляемые только через анализ текстов.
Мы разработали решение для сети ресторанов Fresa’s Group, которое позволяет анализировать обратную связь не только по количеству звёзд, но и по конкретным критериям, важным для бизнеса. Благодаря этому система выявляет и классифицирует проблемы, которые сама компания считает приоритетными — будь то «громкая музыка» или «удобство бронирования». Такой подход обеспечивает формирование точной статистики и помогает выделять реальные тенденции качества обслуживания. Более того, алгоритмы способны автоматически обрабатывать большие объёмы данных и находить скрытые закономерности, которые невозможно уловить при традиционном анализе. Все это уже отражается на реальной работе ресторанов, что отмечают представители Fresa’s Group и Napoleon IT.
Благодаря ИИ отзывам нам удалось улучшить обработку обратной связи и обратить внимание на детали, которые раньше были незаметны.
руководитель службы гостеприимства Fresa’s Group.
Искусственный интеллект позволяет системно работать с обратной связью гостей: из массива отзывов формируется ясная картина, на основе которой рестораны могут принимать обоснованные решения и совершенствовать сервис. Такой подход помогает не только улучшать качество обслуживания сегодня, но и формировать стратегию его развития на будущее.
CEO и сооснователь Napoleon IT
