Nhận được nhiều đánh giá về Airbnb hoặc OTA nhưng bạn không chắc họ thực sự đang nói gì với bạn?
Đánh giá nhiều hơn bình luận. Chúng là dữ liệu hoạt động.
Khách có thể liên tục đề cập đến mức độ sạch sẽ, việc nhận phòng, địa điểm, mùi vị, thời gian phản hồi, giá cả, cơ sở vật chất hoặc các chi tiết nhỏ ảnh hưởng đến thứ hạng và đặt phòng lặp lại.
Nếu nhóm đọc từng bài đánh giá mà không có hệ thống thì rất dễ bỏ sót những mẫu hữu ích.
Chúng tôi xây dựng hệ thống theo dõi đánh giá AI và thông tin chi tiết OTA cho các doanh nghiệp quản lý cơ sở kinh doanh và Airbnb.
- Phân tích đánh giá của tôi*
# Bạn không bị mắc kẹt vì bỏ qua phản hồi
Bạn đang bế tắc vì các bài đánh giá còn rời rạc và đầy cảm xúc.
Một số đánh giá là tích cực. Một số là tiêu cực. Một số là không công bằng. Một số chứa một câu hữu ích bên trong một đoạn văn dài.
Một hệ thống AI tốt giúp nhóm phát hiện các mô hình lặp lại và quyết định những gì cần cải thiện.
# Nơi quản lý đánh giá thường bị hỏng
01
Nhóm phản ứng với những lời phàn nàn lớn
Một đánh giá mang tính cảm xúc có thể thu hút được sự chú ý trong khi các vấn đề nhỏ hơn lặp đi lặp lại sẽ bị bỏ qua.
02
Các mô hình tích cực không được nắm bắt
Nếu khách yêu thích điều gì đó, điều đó sẽ ảnh hưởng đến nội dung, hoạt động và chiến lược xếp hạng của danh sách.
03
Các đề xuất không được sắp xếp
Phản hồi của khách có thể chứa những đề xuất thiết thực nhưng chúng cần được nhóm lại và sắp xếp theo thứ tự ưu tiên.
04
Các quyết định xếp hạng OTA không dựa trên dữ liệu
Cải thiện thứ hạng đòi hỏi phải hiểu những gì khách hàng trải nghiệm và những gì nền tảng có thể mang lại.
05
Báo cáo mất quá nhiều thời gian
Việc đọc đánh giá thủ công sẽ chậm khi danh mục đầu tư phát triển.
# Vì vậy, hãy biến đánh giá thành thông tin chi tiết về hoạt động
AI không chỉ nên tóm tắt các đánh giá. Nó sẽ giúp nhóm hiểu những gì cần khắc phục, những gì cần bảo vệ và những gì cần làm nổi bật.
# Những gì chúng ta có thể xây dựng
- Xem lại quy trình thu thập
- Theo dõi tình cảm tích cực và tiêu cực
- Phát hiện khiếu nại lặp đi lặp lại
- Trích xuất gợi ý
- Báo cáo vấn đề cấp thuộc tính
- Ghi chú cải tiến xếp hạng OTA
- Bảng điều khiển quản lý
- Tóm tắt đánh giá hàng tháng do AI tạo
- Danh sách hành động cho nhóm vận hành
# Quy trình bước đầu tiên
01
Cho chúng tôi xem nguồn đánh giá của bạn
Chúng tôi kiểm tra xem các bài đánh giá đến từ đâu và dữ liệu nào có sẵn.
02
Xác định danh mục hữu ích
Chúng tôi nhóm các chủ đề đánh giá dựa trên hoạt động của bạn.
03
Xây dựng quy trình làm việc chuyên sâu
Chúng tôi tạo các bản tóm tắt, cảnh báo, bảng thông tin và danh sách hành động.
Câu hỏi thường gặp
# AI có thể hiểu được những đánh giá tốt và xấu?
Có, nhưng các danh mục và bối cảnh kinh doanh phải được định cấu hình đúng cách.
# Nó có thể đề xuất cải thiện thứ hạng không?
Nó có thể đề xuất các cải tiến về hoạt động và nội dung dựa trên các mẫu đánh giá, nhưng thứ hạng bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố.
# Tính năng này có thể áp dụng cho nhiều thuộc tính không?
Đúng. Báo cáo cấp thuộc tính là một trong những hướng hữu ích.
# Chúng tôi có cần gắn thẻ đánh giá theo cách thủ công không?
Không phải lúc nào cũng vậy. AI có thể giúp phân loại chúng với sự đánh giá của con người khi cần thiết.
# Vẫn chưa chắc chắn?
Đó chính xác là lý do tại sao bước đầu tiên là phải hiểu trước.
- Phân tích đánh giá của tôi*