Für ein Restaurant oder Café sind Bewertungen die wichtigste Quelle für neue Gäste, doch der Umgang damit ist chaotisch. Unbeantwortete Bewertungen sammeln sich bei Google Business Profile, Gäste beklagen in den Bewertungen von Wolt und Lieferando kaltes Essen oder eine fehlende Sauce, sie diskutieren den Service in Kommentaren auf Facebook und Instagram, und eine Beschwerde kommt direkt im Messenger an. Die Restaurantleitung antwortet, wenn Zeit ist, oft in Eile und nicht immer im gleichen Ton. Trends, etwa wiederholte Beschwerden über Wartezeiten am Freitagabend oder über kalte Kartoffeln bei Wolt-Bestellungen, werden erst sichtbar, wenn jemand beschließt, alle Bewertungen eines Monats zu lesen.
Wir führen einen Copilot-Studio-Agenten in Ihrem Microsoft-365-Tenant ein, mit einem Power-Automate-Ablauf. Jeden Tag sammelt der Ablauf neue Bewertungen von Google Business Profile, aus den Partnerportalen von Wolt und Lieferando sowie von Facebook und Instagram in einer SharePoint-Liste. Der Agent ordnet jeder ein Thema zu (Service, Küche, Preise, Sauberkeit, Wartezeit, Lieferung, Atmosphäre), erkennt die Stimmung und entwirft eine Antwort nach Ihren Tonalitätsrichtlinien und Beispielen, die auf die konkrete Beschwerde oder das Lob eingeht. Die Entwürfe erscheinen in einem Teams-Kanal mit Link zum Original, und die Restaurantleitung oder der Service überarbeitet und veröffentlicht sie im Google Business Profile oder im Portal von Wolt. Der Agent postet nie öffentlich. Am Montag erhält die Restaurantleitung eine Zusammenfassung in Teams: wie viele Bewertungen pro Kanal, welche Themen am häufigsten sind, was sich nach Wochentag oder Schicht wiederholt, und einige Beispielzitate. Die Daten bleiben in Ihrem Microsoft-365-Tenant, und Namen von Gästen stehen nicht in der Zusammenfassung.