Основатель стартапа «Реалитика»: «из-за нейросетей фальшивые отзывы уходят в прошлое»

Мы расспросили основателя стартапа «Реалитика», выпускника Sber500, как эффективно работать с отзывами, что делать с негативом и на каких площадках акцентировать внимание в зависимости от вашего бизнеса.

«Реалитика» — это сервис анализа отзывов, который позволяет узнать смысл отзывов с помощью искусственного интеллекта, не читая каждую жалобу или благодарность лично. А ещё «Реалитика» — финалист третьего батча Sber500. По итогам акселератора стартап заключил несколько контрактов с компаниями экосистемы Сбера.

Если у вас маленькая компания, я бы концентрировался не на ответах на отзывы, а на изменении самого бизнеса. Вернее, лучше делать и то и другое, но если ресурсов мало и внимания собственника не хватает, то ответом на отзыв можно и пренебречь. Гораздо важнее изменить то, что клиентам не нравится в вашем бизнесе. Тогда они придут снова и получат позитивный опыт.

Как именно отвечать клиенту на жалобу? Начните с признания проблемы, ведь каждый клиент прежде всего хочет признания, что его опыт правда произошёл и оказался негативным. После этого дайте клиенту понять, что компания хочет, чтобы такие ситуации не повторялись. Такие ответы полезны для вашей репутации, но только если за ними следуют реальные изменения.

При использовании случайной выборки отзывов решения принимать гораздо сложнее. Менеджеры отдельных точек часто говорят руководству, что негативный отзыв — случайный, просто клиент был не в духе. Поэтому мало пользы в том, чтобы пытаться решить каждый конкретный кейс. Если есть, например, два отзыва, в одном из которых клиенту всё понравилось, а в другом — не понравилось ничего, сложно сказать, что нужно менять. Но если есть 10, 20 или 100 отзывов на одну и ту же тему с приблизительно одним и тем же мнением, однозначно проблему нужно решать.

Чтобы сравнить себя с конкурентами в своём районе или регионе, нужно разбирать все отзывы по темам. Например, если у вас кафе: что понравилось гостям или не понравилось: долгое ожидание, вкус еды, общение с сотрудниками. При этом нужно сравнивать количество негативных, позитивных и нейтральных отзывов, количество отзывов в целом по той или иной теме. Это трудно делать в ручном режиме.

Наш сервис позволяет узнать смысл отзывов с помощью искусственного интеллекта, не читая каждую жалобу или благодарность в адрес компании. Программа быстро анализирует всю массу отзывов, собранную из релевантных источников, и готовит отчёты на сайте.

Источники отзывов зависят от заказчиков. Для кафе и других офлайн-точек это 2ГИС, Яндекс и Google Карты, иногда мобильные приложения. Если наш клиент продаёт товары онлайн, то мы берём отзывы из интернет-магазинов и маркетплейсов или сервисов доставки, по некоторым товарам смотрим сервисы типа «Отзовик».

На основе этих данных компания может в режиме реального времени принимать решения, что исправить в процессах. Помимо улучшения сервиса, товаров и услуг на основе негативных откликов массовый анализ отзывов позволяет также экстраполировать позитивный опыт. Например, на уровне всей сети мы можем посмотреть, чем одна точка отличается от другой, какой опыт можно позаимствовать.

Просите клиентов оставить отзыв. Не бойтесь быть навязчивыми: людям приятно оставить отклик о месте, где их хорошо обслужили. Можно предлагать поставить оценку в мобильном приложении, если оно есть, а ресторан может разместить на столе QR-код со ссылкой на страницу отзыва — это повышает активность.

Если есть контактные данные клиента, можно отправить ему ссылку в мессенджер. Если в вашем бизнесе высокий чек, высокая цена клиента, а периодичность низкая, то стоит подумать о более сложных механиках. Медклиники, которые подпадают под такого рода сегмент, часто используют анкеты. Также действуют авиакомпании и отели.

Место, где клиента надо просить оставлять отзыв, должно соответствовать вашему товару. Специализированные платформы отзывов работают не для всех бизнесов. На мой взгляд, они влияют только на выбор товаров длительного пользования, например матрасов. Именно в таких категориях на платформах много живого фидбэка с фото и реальными описаниями.

Но если цена на ваш товар невысокая, людям хватит отзывов в интернет-магазинах. При выборе кафе и ресторана достаточно отзывов на картах.

В ближайшем будущем бизнесы и экосистемы будут всё больше сражаться за пользователей, и количество отзывов будет расти. Последние 2 года средние темпы роста отзывов год к году составляют от 1,5 до 2 раз. Бизнесы заинтересованы собрать максимум данных, поэтому пользователи получают дополнительную мотивацию делиться своим мнением. Значимость массового отклика будет повышаться, при этом ценность каждого отдельного отзыва падает: сотни и тысячи мнений в месяц невозможно прочитать, можно только анализировать при помощи искусственного интеллекта.

Нейронные сети могут выделить из хаоса отзывов полезные сигналы, которые имеют значение для бизнеса: здесь невкусно, здесь в туалете грязно, а здесь десерты классные. Эта информация становится основой для принятия решений.

При этом вся система в целом становится более честной: ни бизнес, ни клиенты уже не смогут контролировать отзывы с помощью нечестных технологий. Практика фальшивых отзывов — как позитивных, так и негативных — постепенно уходит в прошлое.