Logiciel de gestion de la réputation des restaurants et hôtels

Un tableau de bord affiche les notes attribuées par les utilisateurs, le score NPS et un graphique illustrant l'évolution du NPS. Une fenêtre contextuelle située à droite présente une analyse photographique des aliments, avec les pourcentages de détection des œufs, des tomates et des avocats.

Réputation de la marque

Suivez les avis sur les principales plateformes sociales, automatisez les réponses pour qu’aucun commentaire ne reste sans réponse, créez des enquêtes pour recueillir des retours précieux et analysez le sentiment client — le tout depuis un seul outil.

Analytics

Obtenez une analyse transversale de votre activité en connectant Reputation aux autres solutions Mapal afin de comprendre comment la formation, la conformité ou les opérations influencent les avis clients. La reconnaissance d’images vous permet également d’analyser les photos publiées dans les avis pour en tirer des insights marketing précieux.

Unifiée

Centralisez tous les avis clients provenant de chaque plateforme afin d’offrir aux managers une vue claire pour suivre, analyser et agir rapidement.

Proactive

Permettez aux équipes de réagir rapidement grâce à des alertes intelligentes et des insights alimentés par l’IA qui révèlent ce qui compte vraiment pour vos clients.

Pertinente

Transformez notes et commentaires en rapports exploitables pour identifier les tendances, mesurer l’impact des actions et améliorer la qualité du service.

Impactante

Renforcez votre visibilité et la confiance en ligne en transformant les expériences positives des clients en moteur de croissance durable pour votre marque.

Fonctionnalités

Ce que nous pouvons faire

Un avis client concernant Fast Burger Paris est affiché, comprenant un commentaire écrit et une analyse par catégorie. À côté, une fiche récapitulative présente les notes : TripAdvisor 5,0, Google 4,3 et Yelp 4,1, chacune accompagnée d'étoiles de couleur.

Une interface de paramètres en français propose des options concernant le ton (formel, informel), le style (générique, détaillé) et la longueur (courte, moyenne). Un graphique de retours d'expérience situé à droite présente 2 400 avis : 54 % positifs, 25 % neutres et 21 % négatifs.

Une interface utilisateur en français affiche les détails d'une étape du questionnaire avec des menus déroulants permettant de sélectionner des réponses, notamment le nom « Richard » mis en évidence dans une liste de noms figurant sous la question « Qui vous a servi ? ».

Un tableau de bord comportant un graphique à bulles présentant des critères tels que « Propriétaire aimable » et « Éclairage », ainsi qu'un graphique en anneau illustrant la satisfaction des clients : 88,6 % d'avis positifs, 10 % d'avis neutres et 8 % d'avis négatifs.

Gestion des avis

Visualisez les indicateurs d’avis provenant des principales plateformes sociales dans un tableau de bord clair, avec des métriques personnalisables, une analyse du sentiment, l’identification des sujets tendance et la traduction automatique.

Analyse transversale de l’activité

L’IA de Mapal relie les données de Reputation aux autres applications Mapal afin de vous offrir des insights transversaux sur l’impact de la formation, de la conformité et des standards opérationnels sur les avis clients.

Enquêtes

Créez des enquêtes personnalisées, recueillez des retours clients précieux et prenez des décisions basées sur les données pour améliorer l’expérience client et vos opérations.

Suivi de l’expérience client

Obtenez une vision globale du ressenti client sur l’ensemble de votre activité ou analysez les données par site afin de suivre les avis et les niveaux de réponse.

Gestion complète des réponses

Ne laissez aucun avis sans réponse grâce à des réponses automatisées ou personnalisées selon vos propres critères. Suivez facilement les taux de réponse, les indicateurs et leur évolution à l’échelle de l’entreprise ou par site.

Analyse des photos

Les images valent souvent plus que des mots et sont davantage partagées.
Grâce à la reconnaissance d’images basée sur le deep learning, identifiez et analysez les photos selon le type de plat ou le sujet afin d’obtenir des données marketing précieuses.