Una stellina su TripAdvisor? Con RepUP i ristoratori evitano il "sangue al cervello"
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Feb 18, 2020

Una stellina su TripAdvisor? Con RepUP i ristoratori evitano il “sangue al cervello”

Le recensioni negative sono un'occasione per marketing e comunicazione. La storia di una startup in crowdfunding che sfrutta il machine learning per rispondere alle critiche

Feb 18, 2020

Una stellina su TripAdvisor? Con RepUP i ristoratori evitano il “sangue al cervello”

Le recensioni negative sono un'occasione per marketing e comunicazione. La storia di una startup in crowdfunding che sfrutta il machine learning per rispondere alle critiche

«Una recensione negativa può costare al locale fino a 30 coperti. Una risposta tempestiva e competente permette di non perdere 28 di quei 30 clienti, come è stato evidenziato da uno studio dedicato. Eppure soltanto una recensione su dieci oggi riceve risposta. E in Italia passano in media 22 giorni prima che il ristoratore trovi il tempo per dare la sua versione».  Andrea Orchesi, Presidente di RepUP, è partito da questi numeri per spiegare perché la scelta di non rispondere corrisponda a una vera e propria perdita di fatturato per ristoranti e altri locali.

«Il commento negativo è una piccola crisi e, per questo, anche un’opportunità di fare comunicazione e marketing – ha aggiunto il CEO Salvatore Viola – Con il servizio RepUP sfruttiamo la tecnologia  per dire al ristoratore una cosa molto semplice: “Non devi più preoccuparti di rispondere: a quello pensiamo noi”». Perché quando si reagisce a un commento non si parla al cliente, ma all’intera platea del web.

Cosa fa RepUP

In crowdfunding su CrowdFundMe, dove ha già raccolto 75mila euro superando l’obiettivo minimo dei 50mila, RepUP è una startup innovativa fondata a Milano nell’autunno del 2019. La sua piattaforma web si occupa di curare la reputazione online dei propri clienti, attraverso pacchetti in abbonamento: grazie all’AI il sistema elabora risposte non precotte, ma studiate in base ai punti di forza (e di debolezza) di ciascun locale.

© Foto di Marcus Herzberg da Pexels

«Non siamo un chatbot – ha precisato Orchesi – l’intelligenza artificiale fa il suo lavoro, ma i nostri operatori intervengono per validare, correggere o perfezionare le risposte, sulla base di un approfondito profilo stilato per ogni locale. Nessun ristoratore vorrebbe affidare la propria reputazione unicamente a una macchina. Ecco perché ci avvaliamo del lavoro di operatori che confermano i commenti scritti dal machine learning. Se le risposte alle recensioni negative fossero fatte con lo stampino si veicolerebbe un messaggio sbagliato».

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Prima che intervenga l’intelligenza artificiale, tutti i locali che richiedono un abbonamento (il pagamento è mensile) devono comunicare tanto i piatti forti quanto i punti deboli. «È un primo modo per capire come impostare tutte le risposte alle recensioni – ha spiegato il CEO Viola – Tra le prime cose che facciamo, quando ci condividono gli account, sistemiamo i profili dei ristoranti. Sono la loro carta di identità che permette ai nuovi clienti di trovare e scegliere il locale. Ma spesso mancano le informazioni giuste. Poi c’è la gestione delle risposte. Noi non rispondiamo come RepUP, ma come se fossimo il ristoratore».

© Foto di Porapak Apichodilok da Pexels

E se un cliente lo scoprisse non potrebbe pensare che il proprietario si disinteressi dei commenti negativi? «Al contrario – ha risposto Orchesi – il fatto che il ristorante abbia deciso di investire nel seguire i suoi clienti anche sulle piattaforme di recensioni dimostra che è molto interessato ai suoi avventori e alle loro opinioni, che ricevono anche tramite un’app che mettiamo a disposizione. E rappresenta un punto di forza. In realtà facciamo un lavoro molto trasparente: il ristoratore è l’ultima persona che dovrebbe rispondere a un commento negativo. Estremizzando, è un po’ come in un processo: tutti vogliamo un avvocato perché è più competente e non prende le accuse sul personale».

© Foto di Clem Onojeghuo da Pexels

Piccole crisi: la gelateria

Ma come agisce la tecnologia di RepUP di fronte a un commento negativo? «Partiamo dal presupposto che chi gestisce un locale non ha il tempo materiale per rispondere a tutte le recensioni ed è troppo coinvolto emotivamente per fare un lavoro ottimale. Un nostro cliente – ha aggiunto Viola – ha una gelateria artigianale e il suo cavallo di battaglia è il pistacchio. Un giorno, su TripAdvisor, un cliente si era lamentato, chiedendosi se il titolare avesse per caso scelto di risparmiare sulla materia prima visto che lo stesso gusto gli era sembrato diverso a un mese di distanza dal primo assaggio».

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Come comportarsi? «Il proprietario si sentiva colpito nel vivo, ma non sapeva cosa scrivere. La nostra risposta è riuscita a raccontare non a uno solo, ma a tutti i potenziali clienti che il vero gelato artigianale può risultare leggermente diverso proprio per la natura del prodotto, perché i veri pistacchi, come la vera frutta, non sono sempre identici. RepUP ha quindi inserito una risposta che aggiungeva un fattore differenziante e concreto: la vera artigianalità. Invitando ovviamente il cliente a ritornare per provare anche altri gusti». Nessuna reazione d’impulso, quindi, ma un’occasione per parlare a decine di migliaia di persone che in futuro leggeranno quella recensione.

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Grandi crisi: “C’è davvero una telecamera in bagno?”

Per raggiungere un livello di risposte sempre più elaborato il machine learning di RepUP avrà bisogno di mangiare sempre più giudizi dei clienti. «Ma non sempre la macchina può risolvere tutte le crisi. Qualche mese fa – racconta Viola – un ristorante della costiera amalfitana ha ricevuto una recensione con 4 stelline. Peccato che nel commento in inglese l’utente, una signora, avesse fatto notare che, secondo lei, c’era una telecamera piazzata nel bagno delle donne». Un caso del genere, se non chiarito subito, può creare danni enormi. «Abbiamo subito contattato il proprietario risolvendo l’emergenza in un’ora e mezza: nessuna telecamera, abbiamo risposto nei commenti, perché si trattava del sistema delle luci di emergenza».

Si risponde a tutti

Le recensioni online sono diventate ormai uno dei principali motivi per cui scegliamo o evitiamo un ristorante o un hotel. «Ma non basta rispondere soltanto a quelle negative – ha ricordato Orchesi – Anche quelle positive meritano risposta perché rappresentano un’ottima occasione di upselling e indicizzazione. Sono una vera e propria pubblicità in grado di portare molti clienti. In questo momento un nostro operatore riesce a gestire tra i 150 e i 180 locali, ma col crowdfunding vogliamo potenziare il machine learning e raddoppiare i locali che ciascuno può gestire».

© Foto di Kaboompics .com da Pexels

«Il nostro modello – ha spiegato Viola – è studiato per essere estremamente scalabile e il crowdfunding ci permetterà non solo di ridurre ulteriormente i costi operativi e di accelerare l’acquisizione clienti, anche attraverso accordi con grandi catene già avviati, ma anche di aggredire il mercato estero, a partire dai Paesi di lingua inglese, oltre a finalizzare la proposta per altri settori, come quello degli affitti brevi, per i quali abbiamo già partner strategici e importanti possibilità di crescita».

Il mercato e le potenzialità

«RepUP – hanno concluso i due co-Founder – opera in un mercato con margini di crescita elevatissimi perché anche se il problema della reputazione online è sentitissimo e tangibile, ad oggi non esistono soluzioni scalabili, efficaci e cost effective come RepUP. Ecco perché investire adesso su questo progetto vuol dire investire su una realtà pronta a scalare in brevissimo tempo».

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