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Inteligencia Artificial para gestionar la reputación online de tu restaurante

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Numerosos estudios demuestran que mejorar la puntuación, en portales de opinión digitales, con una estrella aumenta la facturación de un restaurante entre un 5% y un 9%. También dicen que un tercio de los consumidores no comerán en un restaurante de menos de 4 estrellas.

Numerosos estudios demuestran que mejorar tu puntuación con una estrella aumenta tu facturación en un 5 a 9%. También dicen que un tercio de los consumidores no comerán en un restaurante de menos de 4 estrellas.

¿Cuánto cuesta gestionar la reputación onlineEl volumen de reseñas en portales de opinión se ha multiplicado en los últimos años, hasta un punto que es muy difícil manejar de forma profesional todos los comentarios que los clientes de restaurantes comparten. El tiempo medio de leer una reseña es 35 segundos. Algunas cadenas de restaurantes reciben una media 100 comentarios al día y para leerlos todos se necesitan 30 horas al mes, a lo que hay que añadir, que el tiempo medio en contestar una reseña es de 2 minutos de media.

A día de hoy, menos de un 5% de las reseñas se contestan en Tripadvisor, y la variedad aumenta dado el volumen de portales que hay que monitorizar como ElTenedor, Facebook, Google My Business, Yelp, Atrápalo y muchos más dependiendo del país o la ciudad en la que se encuentre el restaurante. Para añadir un poco mas de complejidad, Instagram se ha convertido en una de las plataformas más populares y los clientes ya no comparten solamente texto sino también fotos, videos o stories que están activas solamente unas horas, pero que pueden tener miles de visitas.

A continuación, me gustaría enseñarte algunas de las funcionalidades que hemos lanzado en las últimas semanas en CloudReputation, la plataforma para gestionar datos de reputación más avanzada del mercado.

Qué hay detrás de una opinión

La mayoría de los servicios de reputación online tradicionales manejan meta-datos: información estructurada de la opinión como por ejemplo la fecha, la puntuación, número de likes, etc. El reto que nos hemos puesto es entrenar algoritmos capaces de entender el texto como un ser humano.

Meta-datos de una reseña en Tripadvisor

Meta-datos de una reseña en Tripadvisor

En CloudReputation utilizamos algoritmos para entender el sentimiento de una opinión. Entrenamos modelos de Inteligencia Artificial capaces de comprender el sentimiento y la emoción en los comentarios de los clientes. Utilizamos técnicas de procesamiento del lenguaje natural (NLP) para comprender el texto escrito. La gran cantidad de idiomas únicos, contextos y su complejidad hacen de esta una tarea extremadamente desafiante.

Los resultados son sorprendentemente buenos, identificando el sentimiento de cada una de las frases de las reseñas y la magnitud que muestra la relevancia de la frase en el texto. También resaltamos las entidades para proporcionar la información necesaria y rápidamente descubrir lo más importante en el texto.

Ejemplo de análisis de sentimiento por frase, con magnitud y entidades destacadas

Ejemplo de análisis de sentimiento por frase, con magnitud y entidades destacadas

Qué hay detrás de una foto en las redes sociales

Cada una de las fotografías que vuestros clientes publican en las redes sociales también incluyen información que puede ser automáticamente extraída utilizando modelos de Inteligencia ArtificialHemos entrenado dos modelos de reconocimiento de imágenes:

  • 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.

Inteligencia Artificial para gestionar la reputación online de tu restaurante
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Sobre el autor

Armand Ruiz

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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