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l'intelligence artificielle pour gérer la réputation en ligne de votre restaurant

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De nombreuses études montrent que l'amélioration des résultats, avis de portails numériques, avec une étoile Il augmente le chiffre d'affaires d'un restaurant entre 5% et un 9%. Ils disent aussi que un tiers des consommateurs ne sera pas manger dans un restaurant moins 4 étoiles.

De nombreuses études montrent que l'amélioration de votre score avec une étoile augmente votre chiffre d'affaires 5 une 9%. Ils disent aussi qu'un tiers des consommateurs ne mangent pas dans un restaurant moins 4 étoiles.

Combien gère-t- réputation en ligne? Examen des portails de volume, il a augmenté l'opinion au cours des dernières années, à un point qui est très difficile à gérer tous les commentaires professionnels que les clients du restaurant part. Le temps moyen pour lire une critique est 35 secondes. Certaines chaînes de restaurants reçoivent une chaussette 100 commentaires par jour et nécessaire pour les lire 30 heures par mois, auquel il faut ajouter, le temps moyen de répondre à un examen est 2 minutes en moyenne.

Au jour d'aujourd'hui, moins de 5% les commentaires sont répondues Tripadvisor, et l'augmentation de la variété étant donné le volume de portails à surveiller comme ElTenedor, Facebook, Google My Business, Japper, Atrápalo et beaucoup d'autres en fonction du pays ou de la ville où se trouve le restaurant. Pour ajouter un peu plus de complexité, Instagram est devenu l'une des plateformes les plus populaires les clients ne partagent plus que du texte mais aussi des photos, vidéos histoires o qui ne sont actifs que quelques heures, mais peut avoir des milliers de visites.

Ensuite, Je voudrais vous montrer quelques-unes des caractéristiques qui ont lancé ces dernières semaines CloudReputation, plate-forme pour gérer les données de réputation la plus avancée sur le marché.

Qu'est-ce qui se cache derrière un avis

plus services de réputation en ligne Poignée traditionnelle méta-données: Examen des informations structurées telles que la date, le score, nombre de Likes, etc. Le défi que nous avons est que nous mettons algorithmes de formation capables de comprendre le texte en tant qu'être humain.

Méta-données examen Trip Advisor

Méta-données examen Trip Advisor

en CloudReputation nous utilisons des algorithmes pour comprendre le sentiment d'une opinion. train modèles d'intelligence artificielle capable de comprendre le sentiment et l'émotion dans les commentaires des clients. Les techniques que nous utilisons le traitement du langage naturel (PNL) de comprendre le texte écrit. Le grand nombre de langues uniques, contextes et la complexité en font une tâche extrêmement difficile.

Les résultats sont étonnamment bons, identifier le sentiment de chacune des phrases des commentaires et de l'ampleur montrant la pertinence de l'expression dans le texte. Nous soulignons également aux entités de fournir les informations nécessaires et de trouver rapidement le plus important dans le texte.

Analyse Exemple sentiment Phrase, entités de grandeur et de premier plan

Analyse Exemple sentiment Phrase, entités de grandeur et de premier plan

Qu'est-ce qui se cache derrière une photo sur les réseaux sociaux

Chacune des photos que vos clients postent sur les sites de réseautage social comprennent également des informations qui peuvent être extraites automatiquement à l'aide modèles d'intelligence artificielle. Nous avons formé deux modèles de reconnaissance d'image:

  • Demografía de los sujetos: este modelo analiza imágenes con personas y nos da información sobre la edad, el sexo y la apariencia multicultural de cada rostro detectado en función de las características faciales. Este modelo es ideal para clasificar la audiencia de vuestros clientes y quienes aparecen en las redes sociales: ¿es vuestro restaurante más popular para jóvenes? ¿cuántos jóvenes? ¿más para hombres o para mujeres?
  • Reconocimiento de alimentos: el modelo ‘Food’ reconoce más de 10.000 alimentos en imágenes hasta el nivel de ingredientes. Lo más destacable es que creemos que somos los únicos que hemos personalizado este modelo para la comida española: podemos detectar los platos más comunes en España como paella, tortilla de patatas o gazpacho.

Ejemplo de información extraída automáticamente de una foto de Instagram

Ejemplo de información extraída automáticamente de una foto de Instagram

Con esta información agregada, podemos dar información sobre el porcentaje de fotografías que vuestros clientes postean sobre comida o sujetos, cuáles son las fotos de comida más populares o la edad media de los personas que aparecen en las fotografías.

Respuestas automáticas de reseñas

La respuesta a reseñas positivas a menudo se deja al margen, ya que los dueños de negocios se centran en el control de daños por las opiniones negativas de los clientes. Después de todo, ¿con qué frecuencia ves que una crítica positiva de Tripadvisor se vuelve viral?. Sin embargo, atender a los clientes que ya están entusiasmados con un restaurante es la manera perfecta de crear leales seguidores y una red de referencias sólida. De hecho, el 78% de los consumidores opina que tener noticias de la gerencia del establecimiento sobre sus reseñas les hace creer que la empresa se preocupa más por ellos.

Para ayudar con esta tarea hemos lanzado recientemente un sistema que automáticamente hace el trabajo de escribir la respuesta a una reseña. Las redes neuronales que hemos creado están programadas para aprender comportamientos a través de la capacitación. En general, esta funcionalidad va bien para esos restaurantes que no tienen ningún equipo de atención al cliente o tiene uno grande y sobrecargado, y le gustaría que el primer nivel de interacción sea instantáneo para problemas comunes.

De momento creemos que nuestra IA es capaz de manejar el 20–70% de las reseñas entrantes y esto puede significar grandes ahorros de costes para las empresas. No importa cuántas personas están hablando con un restaurante o negocio en las redes sociales, nuestros algoritmos pueden manejar todos al mismo tiempo.

La visión es que nuestro sistema sea un asistente que, automáticamente se encargue de responder de forma personalizada y, adecuada cuando sea necesario y sin ninguna interacción humana. De momento las respuestas de la máquina no se envían automáticamente. En su lugar, el restaurante elige entre respuestas sugeridas por la IA de CloudReputation y soportamos respuestas en Español, Inglés y Francés.

Ejemplo de sugerencia de respuesta a un comentario en Google My Business

Ejemplo de sugerencia de respuesta a un comentario en Google My Business

Transformando la información en conocimiento

Con estas técnicas avanzadas, ahora recopilamos toda la información imaginable de una reseña o una fotografía. Nuestros modelos de IA se ponen a trabajar y automáticamente toda la información se etiqueta y se convierte en conocimiento relevante, procesable, listo para ser expuesto en nuestra simple interfaz para que siempre sea comprensible la reputación de vuestros locales. Lo desconocido ahora se conoce.

Lo que es más importante, es que nuestra aplicación aprende y nuestros modelos siempre mejoran y se vuelven más inteligentes y precisos. Utilizamos continuamente los datos más recientes, para asegurar que siempre reflejamos la realidad empresarial de hoy en día, brindando a vuestros restaurantes la información que necesita para tomar decisiones más inteligentes y aprovechar la ventaja competitiva.

Según Forrester, en 2018, los bots habrán reemplazado y/o aumentado 311 000 puestos de oficina o administrativos, y 260 000 puestos de ventas y puestos relacionados. Muchas empresas buscan aumentar el número de trabajadores humanos con tecnologías que incluyen inteligencia artificial. Pero lograr que los humanos trabajen codo con codo con los robots sigue siendo un desafío. Nuestro objetivo en CloudReputation es proporcionarte herramientas para que puedas ocuparse en ofrecer una mejor calidad del servicio, más interacción humana y un buen trato a los clientes que visitan tu restaurante.

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Sobre el autor

Jefe de Producto en IBM Watson especializado en Inteligencia Artificial y fundador de CloudReputation, startup española con sede en Sillicon Valley que ofrece servicios de reputación online para restaurantes

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