Contextul
Clientul avea un serviciu de reparare și eliminare a recenziilor negative de pe Google, dar prospectarea însemna ore de căutat manual prin Google Maps.
Am construit o automatizare care extrage firme locale prin Apify, citește tiparele din recenzii, detectează notele mici și feedback-ul negativ fără răspuns, clasifică profilurile cu cel mai mare risc, și salvează totul în Google Sheets pentru abordare. În loc să ghicească, echipa lucrează acum doar cu firme care au clar o problemă de reputație.
Problema era în date
Datele din Google Maps sunt multe și zgomotoase. Sistemul trebuia să detecteze doar recenziile negative recente și fără răspuns, să evite duplicatele între rulări, să țină foile suficient de curate pentru o echipă de vânzări non-tehnică, și să filtreze eficient ca să nu ardă buget pe profiluri deja rezolvate.
Ce am cartografiat întâi
Înainte să construiesc ceva am trasat tot ciclul: descoperirea prospectului, scorarea recenziilor, detecția negativelor fără răspuns, și exportul în foile de outreach.
Apoi am studiat ce câmpuri întoarce efectiv scraper-ul Apify pentru Google Maps, totalScore, reviews, reviewsDistribution, placeId, googleMapsUrl și restul, ca să definesc filtrele, pragurile și exact ce date trebuiau păstrate pentru deciziile de mai târziu.
Ce am construit
Logica de calificare ia doar firmele cu zece sau mai multe recenzii, izolează feedback-ul de una până la trei stele, elimină cazurile în care proprietarul a răspuns deja, și sortează ce rămâne după cea mai recentă recenzie negativă.
Rezultatul sunt două seturi de date sincronizate. O foaie cu firme: nume, locație, notă, total recenzii, link, rezumatul celei mai proaste recenzii recente, interval de preț și date de contact. O foaie cu recenzii: firma, textul recenziei, stelele, linkul, data și orașul. Firmele se actualizează în loc să se dubleze, recenziile se adaugă ca istoric.
Predarea
Am livrat documentație pas cu pas, am explicat fiecare nod, am arătat cum se schimbă locațiile, categoriile și nișele, am acoperit setările de control al costurilor, și am instruit echipa de vânzări cum să folosească rezultatul.
Clientul poate modifica și rula fluxul fără suport de inginerie. Ăsta era scopul.
Ce s-a schimbat
Firma a trecut de la ghicit la abordare țintită. În loc să se întrebe cine ar avea nevoie de ajutor, echipa vede care firme au mai multe recenzii de o stea proaspete și fără răspuns, ceea ce face conversația de vânzare relevantă înainte să înceapă.