Выбирая отель, большинство из нас предпочитает доверять мнению предыдущих постояльцев. Реальные впечатления гостей — самый ценный источник информации, формирующий наше представление о качестве проживания. Уже давно прошло время, когда отели могли рассчитывать лишь на традиционную рекламу. Теперь мнение самих клиентов стало главным критерием при выборе места отдыха или командировки. Согласно данным исследования TripAdvisor, 81% туристов предпочитают читать отзывы об отелях перед выбором места размещения. Исходя из этого, оценка и анализ впечатлений гостей о проживании в вашем отеле является обязательным и важным компонентом формирования положительной репутации. Так, служба Getloyalty опубликовала собственное исследование, в котором участвовало более 50 российских гостиниц и курортов. Оно подтвердило доминирующее влияние отзывов на выбор места проживания и подчеркнуло важность правильного подхода к их обработке и анализу. Данные получены на основе популярных платформ, таких как Островок!, 101Hotels, Tripadvisor, Яндекс.Карты и 2ГИС, что подчеркивает актуальность мнения гостей в сегодняшнем онлайн-пространстве.
Но как грамотно воспользоваться этими комментариями? Ведь миллионы строк впечатлений трудно проанализировать вручную. Здесь на помощь приходит наука — машинное обучение и анализ естественного языка. Современные технологии позволяют превратить отзывы в полезную информацию, которую легко обработать и применить для улучшения качества сервиса. Итак, что даст грамотный анализ отзывов гостям и самим отелям?
Создание доверия – люди склонны верить другим людям больше, чем официальной рекламе отеля. Чем больше позитивных откликов, тем выше шанс, что гость остановится именно здесь. Поэтому положительные отзывы буквально работают на привлечение новых клиентов.
Формирование правильных ожиданий – заранее зная, какого уровня ожидать чистоту номера, дружелюбие персонала или удобство инфраструктуры, турист чувствует себя подготовленным. Четкое понимание реальности позволяет избежать разочарований и снизить стресс.
Диагностика слабых мест – отрицательные отзывы тоже полезны. Ошибки и неудобства легче исправить, когда знаешь, откуда ветер дует. Важно внимательно изучать подобные отклики, поскольку именно они подсказывают пути совершенствования.
Конкурентоспособность – клиенты сравнивают друг друга с соседствующими отелями. Хорошие отзывы привлекают гостей, плохие — отталкивают. Значит, правильный анализ помогает определить собственную позицию на рынке и вовремя внести необходимые коррективы.
Онлайн-репутация играет решающую роль в привлечении туристов и повышении доходов гостиничного бизнеса. Положительные отзывы о работе отеля формируют позитивный имидж заведения, увеличивают его рейтинг в поисковых системах и агрегаторах бронирования, что напрямую влияет на позицию отеля в выдаче поисковых запросов. Высокая позиция в поиске автоматически означает больший поток потенциальных гостей, обращающихся именно к этому объекту размещения. Однако простая публикация отзывов сама по себе не гарантирует заметного эффекта. Качественное взаимодействие с клиентами требует глубокого анализа оставляемых пользователями комментариев. Ведь помимо простой фиксации фактов сервис может извлекать полезную информацию, обнаруживать скрытые тенденции и предпочтения целевой аудитории, улучшать качество сервиса и устранять слабые места.
Сегодня для полноценной работы с отзывами применяют целый ряд высокотехнологичных подходов и методик, основанных на принципах искусственного интеллекта и машинного обучения. Например, классическое машинное обучение применяется для классификации отзывов по различным категориям, а также для определения общих тенденций и обнаружения аномалий. Глубокое обучение используется для более точного анализа контекста сообщений, выделения значимых паттернов и шаблонов поведения клиентов. Обучение с подкреплением помогает автоматизировать принятие управленческих решений, направленных на улучшение сервиса. Обработка естественного языка (NLP) позволяет обрабатывать и анализировать сообщения на естественном языке, извлекая смысловую нагрузку и эмоциональную окраску текста отзыва. Sentiment Analysis (анализ настроений) определяет настроение автора отзыва, выявляет положительные и негативные эмоции, что даёт возможность мгновенно реагировать на недовольство клиента и своевременно исправлять возможные проблемы.
Подобный глубокий анализ онлайн-отзывов открывает уникальные возможности для улучшения качества предоставляемых услуг, повышения удовлетворённости клиентов и, соответственно, увеличения прибыли отеля.
Эти кейсы наглядно демонстрируют, каким мощным инструментом являются современные технологии анализа отзывов.
Доцент кафедры искусственного интеллекта Финансового Университета при правительстве Российской Федерации Романова Екатерина Владимировна считает, что правильно обработанная информация о пожеланиях и недовольстве гостей способны качественно изменить положение отеля на рынке. Инновационные методы машинного обучения и анализа естественного языка дают возможность постоянно отслеживать настроение гостей, корректировать работу персонала и увеличивать прибыль заведения.
Поэтому каждый владелец отеля должен задуматься: готова ли моя компания инвестировать в такие технологии? Ответ однозначен — да, потому что именно эта стратегия обеспечит устойчивый успех и процветание в будущем.