Разработка AI-системы управления отзывами для отелей и ресторанов
Отзывы на Booking, TripAdvisor, Яндекс Картах, Google Maps определяют загрузку отеля и посещаемость ресторана. AI-система помогает мониторить, анализировать и профессионально отвечать на отзывы в масштабе.
Что автоматизирует система
Мониторинг: сбор новых отзывов со всех платформ в одном интерфейсе. Уведомления при появлении новых, особенно низких оценок.
Анализ: аспектный sentiment — что конкретно хвалят или критикуют. Питание, обслуживание, чистота, расположение, цена/качество — каждый аспект отдельно.
Генерация ответов: AI создаёт персонализированный ответ на каждый отзыв, учитывая тональность и конкретные упомянутые моменты. Менеджер проверяет и публикует.
Аналитика: тренды по периодам, сравнение с конкурентами, выявление повторяющихся проблем.
Интеграции с платформами
- Booking.com: Property Partner API (доступ через партнёрскую программу)
- TripAdvisor: Management Center API
- Google Business Profile API: google-my-business-api
- Яндекс Карты: Яндекс.Бизнес API
- 2ГИС: API для бизнеса
Генерация ответов
def generate_review_response(review: Review) -> str:
system_prompt = f"""Ты менеджер {review.property_name}.
Стиль ответов: профессиональный, тёплый, не шаблонный.
Всегда: благодари за отзыв, обращайся к конкретным деталям,
при негативе — признай проблему и объясни что сделано/будет сделано."""
prompt = f"""Напиши ответ на отзыв:
Оценка: {review.rating}/10
Текст: {review.text}
Дата: {review.date}"""
return llm.generate(prompt, system=system_prompt, max_tokens=200)
Ключевое: ответ должен ссылаться на конкретные детали из отзыва — «Мы рады, что вам понравился вид на горы из номера 304» лучше, чем «Спасибо за отзыв».
KPI управления репутацией
- Средняя оценка на каждой платформе (динамика по месяцам)
- Response rate: % отзывов с ответами (цель > 90%)
- Response time: среднее время ответа (цель < 24 часа)
- Sentiment score по аспектам: где улучшилось, где ухудшилось
- Review velocity: растёт ли количество отзывов