口碑管家门店评价分析

门店评价分析的痛点

连锁餐饮品牌常面临一个现实问题：顾客评价散落在美团、大众点评、饿了么等多个平台，Excel 导出后人工翻看不仅耗时，还容易遗漏关键的食安隐患或服务红线。当差评率突然攀升时，管理者很难快速定位是菜品口味问题、等位体验恶化，还是某家门店的操作合规出了问题。

本地化分析的工作流

口碑管家 把这个流程压缩到一次对话内完成。你把全量评价（好评+中评+差评）的 Excel 或 CSV 文件拖进 WorkBuddy，它会调用同目录的 analyze.py 脚本，本地跑完所有计算，直接输出一份结构化 Excel 报告。

核心分析覆盖以下维度：

• 多维评价概览：好评率、中差评占比、月度趋势、平台分布、用户等级画像
• 38 细分标签归因：把每条差评打上口味、食材品质、服务、等位、环境等 9 大维度标签，支持同一条评价命中多标签
• 食安与服务红线：仅针对中差评，自动识别中毒/异物/虫害/餐具不洁等食安高危项，按红>橙>黄>绿分级；同时筛查诱导好评、强制消费、言语冲突等合规问题
• 门店预警与对比：按好评率划分 🟢🟡🔴 预警等级，输出好评率 TOP10、差评率 TOP10、高危预警 TOP10；支持 --compare 传入竞品文件生成对比 Sheet，区分品牌通病与个别门店问题

报告默认按日期区间命名，食安高危问题单独置顶并按严重度排序，改善建议严格按餐前/餐中/餐后/服务全程四环节组织，不堆砌空话。

适用边界与注意点

• 本工具采用关键词匹配而非 NLP 或大模型语义理解，未分类率超过 30% 时脚本会打印警告，建议你审阅 "关键词自学习" Sheet 中的候选词并手动补充，再重跑分析
• CSV 文件需先用 pandas 读入另存为 xlsx 再分析；只传差评数据时，菜品口碑、门店预警、好评亮点等部分 Sheet 会基于差评生成或直接跳过
• 缺失城市、平台、品牌等选填字段时，对应分析模块自动隐藏，不影响其他维度输出
• 关键词自学习机制会自动从未分类原文中提取高频词并追加重跑，压降未分类率，但不会修改 analyze.py 源码
• 涉及竞品对比或学城 XML 导出时，需分别通过 --compare 和 --xuecheng 参数传入额外文件或选项