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外卖评价智能监控

试用

餐饮外卖评价智能监控。每日自动检查美团外卖、饿了么/淘宝闪购、京东外卖的评价数据,自动识别口味变化、评价变差、配送超时等异常,生成可视化HTML报告并推送提醒。支持CSV导入和API对接两种模式。触发词:外卖评价监控, 评价分析, 差评预警, 口味监测, 配送异常, review monitor, 外卖差评, 顾...

它能做什么

餐饮外卖评价智能监控。每日自动检查美团外卖、饿了么/淘宝闪购、京东外卖的评价数据,自动识别口味变化、评价变差、配送超时等异常,生成可视化HTML报告并推送提醒。支持CSV导入和API对接两种模式。触发词:外卖评价监控, 评价分析, 差评预警, 口味监测, 配送异常, review monitor, 外卖差评, 顾客评价分析, 外卖数据监控。

技能文档

外卖评价智能监控 🍔📊

概述

面向餐饮行业的全平台外卖评价监控系统。支持美团外卖、淘宝闪购(饿了么)、京东外卖三大平台,自动检测评价数据异常并推送告警。

核心能力

  1. 数据采集 — CSV/Excel导入(通用)、API对接(进阶)
  2. 智能分析 — 情感分析、趋势对比、关键词提取、异常检测
  3. 可视化报告 — 交互式HTML报告,含评分趋势图、差评分布、关键词云
  4. 异常告警 — 自动检测口味变差、评价下滑、配送超时、服务问题

工作流程

数据导入 → 数据清洗 → 多维度分析 → 异常检测 → HTML报告 → 告警推送

触发方式

用户说出以下关键词即可触发:

  • 「检查外卖评价」「外卖评价监控」「分析评价数据」
  • 「看看最近差评」「口味有没有问题」「有没有配送异常」
  • 「生成评价报告」

操作模式

模式1:CSV导入分析(推荐,零门槛)

用户提供CSV/Excel文件路径 → 自动清洗分析 → 生成报告

支持的CSV格式:从美团开店宝、饿了么商家后台、京东商家后台导出的评价数据。

模式2:API对接(需配置)

首次使用:帮助配置API凭证 → 后续自动拉取数据 → 分析报告

模式3:手动粘贴

用户直接粘贴评价文本 → 单条分析

分析维度

维度检测内容告警阈值
口味评分口味相关关键词频率和情感负面占比>30%告警
综合评分评分均值趋势连续3天下降或低于4.0
配送时效配送超时相关评价超时提及率>15%告警
服务质量服务态度、包装等负面占比>20%告警
差评突增差评数量同比变化日差评>历史均值2倍

配置管理

技能首次运行时自动创建配置文件 ~/.food_review_monitor/config.json,支持配置:

  • 店铺名称和ID
  • 各平台API凭证(可选)
  • 告警阈值自定义
  • 历史数据存储路径

使用示例

用户:帮我看看最近外卖评价怎么样
→ 检查是否有历史数据 → 对比分析 → 生成趋势报告

用户:美团外卖最近有没有差评变多
→ 筛选美团平台数据 → 聚焦差评趋势 → 异常检测

用户:设置每天9点自动检查评价
→ 创建定时任务 → 每日自动拉取/分析 → 有问题推送告警

依赖安装

依赖已在技能元数据中声明,首次运行自动安装。或手动安装:

pip install pandas openpyxl jieba snownlp

脚本路径

所有脚本位于技能目录下,使用 {baseDir} 引用:

  • 主入口:{baseDir}/scripts/monitor.py
  • 数据加载:{baseDir}/scripts/data_loader.py
  • 分析引擎:{baseDir}/scripts/analyzer.py
  • 报告生成:{baseDir}/scripts/reporter.py

注意事项

  • CSV导入模式无需任何平台授权,适合所有商家
  • API模式需要先在对应开放平台注册并获取凭证
  • 历史评价数据存储在本地,不会上传到任何服务器
  • 建议至少保留30天历史数据以建立评分基线

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1 次安装

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