De automatisering van de evaluatie van Google-recensies voor Libeřské lahůdky bespaart tientallen uren per maand.

Libeřské lahůdky biedt zijn delicatessen al aan in 21 winkels, niet alleen in Praag, maar ook in bijvoorbeeld České Budějovice, en er komen regelmatig nieuwe vestigingen bij. Met de groei van het aantal vestigingen komt ook een enorme toename van klantrecensies op Google. Elke maand kwamen er tientallen tot honderden beoordelingen binnen, die nergens overzichtelijk werden verwerkt. Het afhandelen van elke beoordeling, d.w.z. het bestuderen ervan, het opstellen van een antwoord en het eventueel doorgeven aan de juiste collega's voor afhandeling, kostte de medewerkers tientallen minuten, wat neerkomt op tientallen uren werk per maand.

Voor Libeřské lahůdky was het essentieel om een oplossing te vinden waarmee medewerkers geen tijd meer hoeven te verspillen aan het handmatig volgen van reviews, maar zich alleen kunnen richten op feedback die daadwerkelijk actie vereist, zoals negatieve beoordelingen of vragen van klanten. De gebruikelijke aanpak, waarbij het Google-account werd gecontroleerd en reacties handmatig werden geplaatst, was tijdrovend en op de lange termijn niet houdbaar in het kader van de groei van het bedrijf.

Onze oplossing: automatisering en intelligente classificatie

Om een functioneel systeem te kunnen bouwen dat in realtime reviews van alle vestigingen in heel Tsjechië kan ophalen, was toegang tot de Google Reviews API noodzakelijk. Libeřské lahůdky konden deze toegang niet zelfstandig verkrijgen, aangezien Google deze alleen verleent aan grote multinationale ondernemingen of gecertificeerde bureaus. Bij TRITON IT beschikken wij over deze certificering, waardoor wij alle beoordelingen van alle vestigingen konden ophalen en beginnen met het verwerken en classificeren ervan.

De classificatie van reviews was een cruciaal onderdeel van de oplossing. Met behulp van n8n hebben we een workflow opgezet die dagelijks reviews ophaalt en analyseert op basis van de volgende criteria:

1. Sentiment – positief of negatief
2. Specificiteit – of de review een concrete ervaring beschrijft of algemeen is
3. Persoonlijk vs. generiek – of de review een naam of persoonlijke ervaring bevat, of neutraal is
4. Bevat een vraag – of de klant een vraag heeft gesteld waarop gereageerd moet worden

Op basis van deze classificatie hebben we verwerkingsscenario’s gedefinieerd:

• Positieve, algemene reviews – het systeem genereert automatisch een bedankbericht met behulp van generatieve AI
• Reviews met vragen – het systeem stuurt de review automatisch door naar de verantwoordelijke medewerker, die handmatig kan reageren of een automatisch gegenereerd, gepersonaliseerd antwoord kan goedkeuren
• Beoordelingen onder de 5 sterren* – het systeem stuurt de review door naar de verantwoordelijke medewerkers, zodat de situatie individueel kan worden opgevolgd

Implementatie in de praktijk

In de praktijk werkt het systeem als volgt:

1. Dagelijks ophalen van reviews – een bot haalt elke dag nieuwe reviews op en classificeert deze volgens de vastgestelde criteria
2. Doorsturen naar medewerkers – wanneer actie vereist is, ontvangen medewerkers een link naar de specifieke review met de mogelijkheid om knowing te reageren
3. Geautomatiseerde antwoorden – voor standaardreviews genereert het systeem een gepersonaliseerd antwoord, bijvoorbeeld: “Bedankt, Marek, voor je beoordeling!”

Algemene reviews die geen menselijke tussenkomst vereisen en automatisch kunnen worden afgehandeld, vormen tot 75% van alle reviews. Hierdoor kunnen Libeřské lahůdky zich uitsluitend richten op feedback die echt aandacht vereist, terwijl de communicatie met klanten snel en consistent blijft.

Voordelen en impact

Dankzij de implementatie van het geautomatiseerde systeem behaalde Libeřské lahůdky meerdere belangrijke voordelen:

• Besparing van tientallen uren per maand
• Snellere reacties op klantvragen en negatieve reviews
• Beter overzicht van klantfeedback
• Consistente en uniforme communicatie

Daarnaast hebben wij Libeřské lahůdky geholpen bij het definiëren van interne processen en het trainen van medewerkers, zodat zij het systeem effectief kunnen gebruiken zonder de controle over klantcommunicatie te verliezen. Op basis van nieuw binnenkomende reviews stellen wij overzichtelijke dashboards samen, die continu inzicht bieden in de klanttevredenheid per vestiging.

De case van Libeřské lahůdky laat zien hoe de combinatie van datatoegang, automatisering en intelligente classificatie dagelijkse processen kan stroomlijnen en de klantbeleving aanzienlijk kan verbeteren. Het gaat hierbij niet alleen om technologie, maar ook om goed ingerichte workflows en helder gedefinieerde processen.