Как мы улучшили качество обслуживания и повысили доверие к нашему ресторану с помощью Reviews.InteractionFQM

Меня зовут Виктор, я менеджер ресторана в Хмельницком, который специализируется на современной украинской кухне. Наша главная цель — не только радовать гостей вкусными блюдами, но и дарить им незабываемые впечатления. Однако мы столкнулись с проблемой: несмотря на качественное обслуживание, многие потенциальные клиенты даже не знали о нашем существовании.

---

 

Почему нам не удавалось привлечь новых гостей?

Мы прекрасно обслуживали наших посетителей, но не задумывались о том, как их положительный опыт может привлечь новых клиентов. Отсутствие отзывов на популярных платформах, таких как Google, Facebook, Tripadvisor и Trustpilot:, серьезно ограничивало нашу видимость. Это заставило нас осознать, что без активной работы с отзывами мы упускаем значительную часть своей аудитории.

 

---

 

Как мы нашли решение — Reviews.InteractionFQM

Мы начали с 14-дневного тестового периода, чтобы понять, как этот сервис может изменить ситуацию в нашем ресторане. Результаты не заставили себя ждать.

 

---

 

Как мы начали использовать Reviews.InteractionFQM ?

Интеграция сервиса была быстрой и удобной. Мы внедрили несколько инструментов для взаимодействия с клиентами:

• Флаеры с QR-кодами на столах: Гости могли оставить отзыв, отсканировав QR-код на своем столике. Это упростило процесс сбора отзывов.

• Мессенджеры: После доставки блюд клиенты получали ссылку для оставления отзыва через WhatsApp или Telegram.

• Автоматическое перенаправление позитивных отзывов: Если клиент оставлял высокую оценку, система предлагала опубликовать её на таких платформах, как Google Facebook, Tripadvisor и Trustpilot.

• Email-рассылки: Постоянные клиенты получали автоматические письма с благодарностью за визит и запросом оставить отзыв.

• Система бонусов: Клиенты, оставлявшие отзывы, получали бонусы или скидки на следующие заказы.

• Социальные сети: Мы публиковали отзывы в Instagram и Facebook, что стимулировало отклик от подписчиков.

• Персональные запросы: Официанты ненавязчиво предлагали гостям оставить отзыв перед уходом.

• Регулярные опросы клиентов: Мы проводим опросы, чтобы узнать, что беспокоит наших гостей, и решаем их проблемы. Это помогает удерживать клиентов и улучшать сервис.

 

---

 

Анализ данных с помощью Reviews.InteractionFQM

Сервис предоставил нам мощный аналитический блок с использованием Big Data и искусственного интеллекта. Это позволило:

• Систематически анализировать отзывы: Мы смогли выявить ключевые проблемы и определить приоритеты для улучшений.

• Оптимизировать процессы: На основе анализа данных мы внесли изменения в работу кухни, обслуживание и общее управление рестораном.

• Глубже понять потребности клиентов: Анализ отзывов помог нам выявить реальные ожидания гостей и настроить процессы под их запросы.

Как мы использовали метрики:

1. CSAT (Customer Satisfaction):

   • Проблема: Гости жаловались на длительное ожидание блюд.

   • Решение: Мы оптимизировали работу кухни, что позволило сократить время ожидания на 25%.

2. NPS (Net Promoter Score):

   • Проблема: Некоторые гости не готовы были рекомендовать наш ресторан из-за отсутствия детского меню.

   • Решение: Мы добавили детское меню, что увеличило количество семейных визитов.

3. PMF (Product-Market Fit):

   • Проблема: Клиенты ожидали больше онлайн-сервисов.

   • Решение: Мы внедрили онлайн-бронирование столиков и возможность оформления доставки через сайт.

4. CES (Customer Effort Score):

   • Проблема: Некоторые гости сталкивались с трудностями при записи на мероприятия.

   • Решение: Мы упростили этот процесс, добавив онлайн-форму на сайте.

5. Employee CSAT:

   • Проблема: Отзывы показали, что некоторые сотрудники недостаточно вежливы.

   • Решение: Мы провели тренинги по сервисному поведению, что повысило удовлетворенность гостей на 40%.

 

---

 

Работа с отзывами

Негативные и нейтральные отзывы:

• Оперативное реагирование: Мы связывались с гостями, оставившими негативные отзывы, чтобы решить их проблемы.

• Компенсации: Например, предлагали бесплатный десерт или скидку на следующий визит.

• Устранение проблем: Выявленные проблемы оперативно решались, что позволило избежать повторения негативного опыта.

Положительные отзывы:

• Автоматическое перенаправление: Система предлагала гостям опубликовать положительный отзыв на популярных платформах.

• Социальные сети: Мы делились лучшими отзывами в Instagram и Facebook, что укрепляло доверие к ресторану.

• Мотивация персонала: Сотрудники, получавшие положительные отзывы, были отмечены благодарностями, что мотивировало их работать ещё лучше.

 

---

 

Результаты за несколько месяцев

• Рост рейтинга на Google: С 4,1 до 4,7 звезды.

• Новые отзывы: Более 40 новых отзывов за п’ять месяцев, из которых 90% — положительные.

• Прирост клиентов: Количество посетителей увеличилось на 40%.

• Улучшение репутации: Мы стали заметнее на популярных платформах.

 

---

 

Почему я рекомендую Reviews.InteractionFQM ?

Этот сервис стал для нас незаменимым инструментом. Его преимущества:

• Простота настройки: Интеграция занимает минимальное время.

• Быстрые результаты: Изменения становятся заметны уже через несколько дней.

• Работа с негативом: Возможность оперативно решать проблемы до их публикации.

• Глубокий анализ: Аналитика с использованием Big Data и AI помогает принимать стратегически важные решения.

 

---

 

Попробуйте Reviews.InteractionFQM бесплатно!

позволяет не только собирать отзывы, но и превращать их в инструмент для развития бизнеса. Попробуйте сервис бесплатно в течение 14 дней и убедитесь в его эффективности. Это ваш шанс сделать бизнес успешнее и укрепить свою репутацию онлайн!