من خلال تحليل تقييمات العملاء عبر الإنترنت ، طور باحثون من مدرسة روتردام للإدارة بجامعة إيراسموس نموذجًا للذكاء الاصطناعي يمكنه التنبؤ باحتمالية فشل مطعم ما ، بنسبة ٧٠٪ من الوقت.
استخدم الدكتور ماركوس واينمان وكريستوف نومزيك والبروفيسور ستيفان فيوريجل ما يقرب من ٦٥٠٠٠ تقييم للعملاء من أكثر من ٩٠٠ مطعم كمدخل لتحليل بياناتهم ، وطوروا نموذجًا للذكاء الاصطناعي لتقدير الحالة الأكثر احتمالية أن المطعم موجود. وجدوا ثلاث ولايات :
١) المطاعم التي حصلت على تقييمات سيئة لكنها لا تزال تعمل ،
٢) المطاعم التي حصلت على تقييمات جيدة ولا تزال تعمل ، و
٣) المطاعم التي لديها تقييمات متفرقة للغاية (تتراوح من إيجابي جدًا إلى سلبي جدًا) ولا تزال تعمل.
لقد حددوا أن المطاعم في الولاية ٣ – تلك ذات المراجعات المتقلبة بشكل كبير ، وبعضها إيجابي جدًا وبعضها سلبي جدًا – هي الأكثر عرضة للخطر ، ولديها احتمال للفشل وهو ضعف ارتفاع المطاعم في الولايتين الأخريين. يمكن لنموذجهم اكتشاف حالات فشل الأعمال هذه ، حتى قبل شهور.
يمكن للمطاعم التي تستخدم هذه الأداة لتقدير حالة الخدمة الحالية (جيدة أو سيئة أو محفوفة بالمخاطر) تحديد احتمالية فشلها. وإذا وجدوا أن مراجعاتهم تتنبأ بأنهم في حالة خطرة ، فيمكنهم اتخاذ خطوات لتحسين خدمتهم. قد يكون من المفيد أيضًا للمستثمرين تقييم الوضع الحالي للمطعم قبل الالتزام بدعمه أو الاستثمار أكثر.
وفقًا للدكتور ماركوس واينمان ، فإن سوق المطاعم متقلب للغاية وديناميكي. حتى التغييرات الطفيفة – مثل تحديث قائمة أو تغيير الموظفين – يمكن أن تجعل العملاء يغيرون ولائهم. يعتمد نجاح أو حتى بقاء الأعمال الخدمية على قدرتها على إرضاء عملائها. ومع ذلك ، غالبًا ما تكون الشركات متأخرة جدًا في إدراك تراجع رضا العملاء وتعاني من الفشل النهائي. لذا فإن نظام الإنذار المبكر للمطاعم سيساعدهم على تعديل عروض خدماتهم في الوقت المناسب “.
بأخذ خطوة إلى الأمام ، يمكن لمزودي منصات المراجعة مثل Yelp أو TripAdvisor تقديم هذه الأداة كخدمة مميزة إضافية لأعضاء مطعمهم ، مما يجعل المنصات أكثر فائدة وجاذبية للمطاعم.
نُشر هذا المقال في مجلة Marketing Science تحت عنوان سأبقى على قيد الحياة: توقع فشل الأعمال من تقييمات العملاء.
