O contexto da e-reputação hoteleira
Uma cadeia de hotéis boutique de Genebra operando 5 estabelecimentos de categoria recebia diariamente dezenas de avaliações de clientes em várias plataformas: TripAdvisor, Booking.com, Google Maps, Instagram, Facebook e LinkedIn. A vigilância desses canais ocupava um colaborador de marketing em meio período que percorria manualmente cada plataforma para identificar as avaliações que requeriam resposta urgente, particularmente os comentários negativos. Problemas: Resposta tardia a comentários críticos (às vezes 48-72 horas), perda de perspectivas estratégicas sobre problemas recorrentes e tempo considerável dedicado a uma triagem repetitiva.
A solução IA para análise de sentimento
Implementamos uma solução de orquestração baseada em Azure Logic Apps + Azure OpenAI + Power BI:
- Coleta multiplataforma: Logic Apps com conectores API para TripAdvisor, Booking.com, Google My Business e conectores padrão (Facebook, Instagram, LinkedIn), mais ponte Zapier para APIs especiais. Consulta horária de novas avaliações e menções.
- Análise de sentimento com Azure OpenAI: Cada avaliação é enviada ao GPT-4 com um prompt que extrai sentimento (positivo/neutro/negativo), tom emocional (entusiasmado, decepcionado, irritado, indiferente), urgência (alta/média/baixa) e tags temáticas (limpeza, equipe, localização, custo-benefício, instalações, comida, ruído).
- Roteamento inteligente: Avaliações negativas de alta urgência acionam imediatamente uma notificação Teams ao gerente do hotel + atendimento ao cliente. Avaliações neutras/positivas são agregadas no painel de marketing. Comentários públicos são preparados para respostas sugeridas.
- Painel e tendências: Power BI mostra em tempo real o sentimento médio por hotel, plataforma, semana e tema. Mapas de calor mostram dias críticos. Temas recorrentes (ex. "ar condicionado muito barulhento" no hotel X) são destacados.
- Sugestões de resposta: Para cada avaliação negativa, GPT-4 gera um rascunho de resposta no tom da marca (cortês, empático, orientado a soluções), com desculpa + ação concreta + contato. O gerente valida/ajusta antes de publicar.
- Relatório automático: Memorando semanal por e-mail à direção com evolução do sentimento, principais problemas, comparativo entre hotéis e plataformas.
Resultados após 10 meses
- Tempo de resposta: média de 4 horas para avaliações negativas críticas (anteriormente 48-72h). 92% das avaliações negativas recebem resposta pública em 24h.
- Melhoria do sentimento: sentimento global aumentou de 72% positivo para 81% positivo. Média TripAdvisor de 4,1/5 para 4,4/5.
- Insights operacionais: 3 ações corretivas importantes baseadas em tendências: ar condicionado renovado em 2 hotéis, processo de check-in acelerado, isolamento acústico melhorado em quartos voltados para rua.
- Economia de tempo: tempo de vigilância reduzido de 20h/semana para 5h/semana (75% de redução). Equipe concentra-se em respostas estratégicas em vez de triagem.
- Impacto na receita: ROI estimado através de melhor reputação e gestão mais rápida de crises: ~50'000 CHF/ano em reservas diretas graças a melhores avaliações.
Arquitetura técnica
- Logic Apps: Gatilhos horários, APIs de plataforma, dados normalizados em JSON, armazenados em Cosmos DB.
- Azure OpenAI: GPT-4 com prompt estruturado (exemplos Few-Shot para consistência). Respostas em JSON estruturado (sentiment, tags, urgency, reply_draft).
- Power BI: Conexão direta ao Cosmos DB. Painéis interativos com drill-downs por hotel, plataforma, período.
- Integração Teams: Adaptive Cards para alertas com botões de ação (responder, ignorar, escalar).
- Custos: ~180 CHF/mês (Logic Apps, API OpenAI, Cosmos DB). Muito abaixo dos custos de pessoal economizados e ROI.
- Privacidade: Avaliações públicas (sem problema RGPD). Rascunhos permanecem internos. Não se armazena identificação pessoal do cliente sem consentimento.
Perspectivas e extensão
- Benchmarking competitivo: Aplicar análise de sentimento em hotéis concorrentes para posicionamento.
- Alertas proativos: Queda de sentimento em X% em uma semana aciona escalamento automático.
- Multilíngue: GPT-4 traduz automaticamente avaliações em vários idiomas e responde em idioma uniforme.
- Integração CRM: Vincular avaliações com reservas hoteleiras para visão 360° da experiência do cliente.
Conclusão
Com Azure OpenAI e Logic Apps, a análise de sentimento torna-se acessível, rápida e acionável: detecção precoce de problemas, respostas rápidas, insights estratégicos, tudo sem triagem manual. Uma solução econômica para qualquer empresa que deseje gerenciar sua reputação online e melhorar sua experiência do cliente.