Google 店家評比分析與示警

消費者的行為是不斷在改變的，進入網路時代，消費者的行為已和以往大不相同。不知道您是否跟我一樣，在考慮上門光顧一家餐廳之前，都會先上 Google 瀏覽一下，這家餐廳所提供的菜單、必點菜色、服務、價位和附近交通，同時也會看多數消費者給這個店家的評等星級，以及評論內容，然後在心中逐步建構出對這家餐廳的印象。

一個有趣的現象是，如果這家餐廳的評論非常多，多達幾百則以上，而且它的星級評等分數很高（4.5 分以上），網友評論的內容，又讓您覺得很中肯（感覺不是寫手寫的，或是老闆故意操作、斧鑿很深）。這時候，我們光顧它的機會就會大增。

反之，較低的星星數以及負面不佳的評論，可能就會讓我們在還沒踏進店家之前就先止步，將該店家列入不考慮的名單中。幾個簡單的星星和評論，就已經在左右我們這些消費者上門光顧的意圖。

從以上的敘述來看，這些星級評走強走弱，會直接影響到自己的生意，尤其是對於那些在全國各地有很多分店的連鎖型企業，更是必須隨時注意這些消費者所給予的資訊。但是，如果一家企業要用人工來搜尋、整理、示警、分析、回應這些評論，相當沒有效率。現在，透過行銷資料科學的應用，企業可以開發出 Google 店家評比分析與示警系統，即時做好店家評比的管理。

以下，便以某連鎖企業的系統畫面為例來說明。該企業的系統，能定期對各分店的評分進行量化與質化的比較，同時還能進行（不同時間點的）趨勢分析。此外，該系統能透過 line Bot 機器人，即時讓行銷人員獲得消費者在網路上的評分與留言，讓行銷人員能立即針對正面與負面評價進行回應，以做好 Google 店家評比管理。

圖1 即是該系統的 Google 店家評比分析與示警系統的畫面。該畫面呈現出各分店在 Google 上的評分分布狀況。

此外，該系統還能針對所蒐集的資料進行情緒分析，針對星等、情緒與聲量的分布進行呈現，如圖 2 所示（註：圖 2 的資料集與圖 1 的資料集不同）。

這些視覺化工具，能夠協助各級業務主管與行銷人員，針對 Google 評論進行「管理」。

作者：羅凱揚（台科大企管系博士）、蘇宇暉（台科大管研所博士候選人）

繪圖者：傅嬿珊