Comprendre Review Analytics
Que devez-vous réellement regarder dans Review Analytics ?
Ouvrez Reviews → Review Analytics pour un établissement. Les quatre tuiles du haut vous indiquent ce qui se passe, et la mention vs agency average plus bas vous indique si c'est une bonne ou une mauvaise chose pour votre portefeuille. Ensemble, ils répondent à la question : cet établissement a-t-il besoin de moi aujourd'hui ?
Tout le reste de la page sert à expliquer un chiffre une fois que vous savez déjà lequel pose problème.
Commencez par les chiffres clés
Total reviews et Avg rating décrivent ce que les clients ont fait. Response rate et
New décrivent ce que vous avez fait. En pratique, le taux de réponse est celui sur lequel il vaut la peine d'agir,
car c'est le seul des quatre que vous contrôlez directement.
Le volet orange Sydekick's read en dessous résume ce que les clients disent réellement sans que vous ayez à lui demander quoi que ce soit — pour cet établissement, des éloges sur la propreté, le confort, la réactivité de l'hôte et l'emplacement lui-même. C'est le moyen le plus rapide de connaître la tendance des retours avant de regarder le moindre graphique.
Comparez-vous à l'agence
Un chiffre seul vous indique rarement s'il faut agir. La mention vs agency average le fait.
L'établissement ci-dessus obtient une note de 5,0 par rapport à une moyenne d'agence de 4,4 — la meilleure du portefeuille. Il répond à 0 % de ses avis contre une moyenne d'agence de 50 % — le pire score.
Les deux sont vrais à la fois, et un seul nécessite votre attention. Un établissement qui ne répond jamais semble délaissé aux yeux de toute personne lisant ses avis, quel que soit le nombre d'étoiles, et son score de Review Health subit la même pénalité.
Si vous ne devez vérifier qu'une seule chose sur cette page, vérifiez cette comparaison.
La note, le volume et les réponses ont des significations différentes lorsqu'ils sont combinés
Ces trois chiffres répondent à des questions différentes, et les interpréter séparément peut fausser le jugement sur un établissement.
- Une note élevée sur très peu d'avis est fragile et pas encore convaincante. Une seule réclamation peut la faire chuter lourdement.
- Une note moyenne sur un grand nombre d'avis est stable et généralement plus crédible pour un client qu'un score parfait basé sur trois avis.
- Un faible taux de réponse indique que personne n'est aux commandes, indépendamment des deux autres.
L'établissement ci-dessus correspond au premier cas avec le troisième problème en plus : d'excellents avis, presque aucun en volume, et aucun traité.
Où se trouvent les tendances
Une fois que vous savez quel chiffre pose problème, ceux-ci vous l'expliquent.
- Rating distribution — si un 4,2 correspond à beaucoup de 4, ou à des 5 tirés vers le bas par une poignée de 1. Ces situations nécessitent des réponses totalement différentes.
- Reviews by platform et Avg rating by platform — d'où proviennent les avis, et si une source est nettement plus sévère que les autres.
- Reviews over time et Sentiment over time — si une variation est une tendance de fond ou une seule mauvaise semaine.
- What customers talk about — les thèmes récurrents, avec Topic Trends pour suivre leur évolution.
- When reviews arrive — principalement utile pour déterminer qui surveille l'Inbox et à quel moment.
Recent unreplied negatives n'apparaît que lorsqu'il y en a. Un espace vide à cet endroit est une bonne nouvelle, et non un volet qui n'a pas pu se charger.
Quel sélecteur de période modifie quoi
Il y en a deux, et ils n'agissent pas sur les mêmes éléments.
Le sélecteur 7d / 30d / 90d en haut à droite définit la comparaison derrière les tuiles —
c'est ce à quoi fait référence vs previous period, et ce que mesure la petite flèche. Un tiret
à la place d'une flèche signifie qu'il n'y avait aucun élément de comparaison, et non que rien
n'a changé.
Reviews over time dispose de sa propre plage 3mo / 6mo / 12mo. La modifier n'impacte que ce graphique ; les tuiles du dessus ne changent pas.
Ce que vous pouvez exporter de Synup
Les données d'avis s'exportent au format CSV, et depuis la vue Reputation pour tous les établissements plutôt que depuis cet onglet. Il n'y a pas d'export PDF pour la page d'analytics, donc préparer un document prêt pour le client nécessite d'intégrer le fichier CSV ou les chiffres dans votre propre modèle.