Розробка AI-системи управління відзивами для готелів та ресторанів
Відзиви на Booking, TripAdvisor, Яндекс Картах, Google Maps визначають завантаженість готелю та відвідуваність ресторану. AI-система допомагає моніторити, аналізувати та професійно відповідати на відзиви у великому масштабі.
Що автоматизує система
Моніторинг: збір нових відзивів со всіх платформ в одному інтерфейсі. Повідомлення при появі нових, особливо низьких оцінок.
Аналіз: аспектний sentiment — що конкретно хвалять або критикують. Їжа, обслуговування, чистота, розташування, ціна/якість — кожен аспект окремо.
Генерація відповідей: AI створює персоналізовану відповідь на кожну відзиву, враховуючи тональність та конкретні згадані моменти. Менеджер перевіряє та публікує.
Аналітика: тренди за періодами, порівняння з конкурентами, виявлення повторюваних проблем.
Інтеграції з платформами
- Booking.com: Property Partner API (доступ через партнерську програму)
- TripAdvisor: Management Center API
- Google Business Profile API: google-my-business-api
- Яндекс Карти: Яндекс.Бізнес API
- 2GIS: API для бізнесу
Генерація відповідей
def generate_review_response(review: Review) -> str:
system_prompt = f"""Ти менеджер {review.property_name}.
Стиль відповідей: професійний, теплий, не шаблонний.
Завжди: дякуй за відзиву, звертайся до конкретних деталей,
при негативу — визнай проблему та поясни що зроблено/буде зроблено."""
prompt = f"""Напиши відповідь на відзиву:
Оцінка: {review.rating}/10
Текст: {review.text}
Дата: {review.date}"""
return llm.generate(prompt, system=system_prompt, max_tokens=200)
Ключове: відповідь повинна посилатися на конкретні деталі з відзиви — «Раді, що вам сподобався вид на гори з номеру 304» краще, ніж «Дякуємо за відзиву».
KPI управління репутацією
- Середня оцінка на кожній платформі (динаміка за місяцями)
- Response rate: % відзивів з відповідями (ціль > 90%)
- Response time: середній час відповіді (ціль < 24 години)
- Sentiment score по аспектам: де покращилось, де погіршилось
- Review velocity: зростає кількість відзивів