Vu que tu as beaucoup d’avis… est-ce que le français est raleur?
Et bravo pour ton outil !
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Ca je sais pas encore, mais en tout cas le parisien donne plus son avis !!
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C’est top comme projet. Surtout à l’ère de l’intent data. Est-ce possible d’ajouter les pros comme les télésecrétariats et les call centers ?
Yes bien sûr. Tu as des exemples spécifiques en tête ?
Oui. Phonie Style, Doctolib, Maiia, Optilib, etc.
C’est inspirant comme approche. Bravo !
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Hhello, le projet a l’air top techniquement mais dès le départ le client potentiel ne va pas comprendre ce qu’il doit faire, tu le dis toi même : « attention fait pas taper restaurant faut taper « temps d’attente long » tu a l’air d’avoir tous les outils IA pour reformuler le prompt et que ton client tape ce dont il a besoin ou le domaine dans lequel il cherche des leads, a toi de te débrouiller pour convertir ça en requêtes sur ta base de commentaires.
Aussi vu la source de tes données je suis pas sûr que les leads vont être très qualifiés si t’es manager d’un macdo et que les gens disent que ton resto est crade , est-ce que tu va acheter un produit de nettoyage sur cold-emailing? les commentaires négatifs (puisque c’est les seuls qui nous intéressent dans ton business model, révèlent un mauvais management ou un manque de moyens pas un besoin ou un produit magique.
scrappes-tu les magasins sans commentaires ? peut être juste vendre la db google maps a plus de valeur?
et enfin niveau GDPR t’es chaud, il y a les noms, prénoms et parfois photos de milliers de gens qui n’ont rien demandé, si ton projet avance tu ne pourra pas les garder ou les afficher.
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Hello ! Merci pour ton retour !!
Sur les différents points :
- En back, je reformule déjà la query de l’utilisateur en plusieurs queries distinctes. Mais il me faut un contexte : l’outil n’est pas fait pour rechercher « restaurant ». Je me débrouille déjà pour reformuler, traduire, et recontextualiser la query que l’utilisateur va entrer.
- La cible de l’outil n’est pas le manager de son macdo pour qu’il comprenne ses propres commentaires. Google Business lui permet déjà d’avoir une analyse sur ce que les gens disent de son propre business. Pour reprendre ton exemple des mcdos crades, si tu as une société de nettoyage, ca va être pertinent de targetter tous les mcdos qui ont des commentaires qui disent « cet établissement est crade », car ca va être un bel intent dans ton call de prospection : « bonjour, je vous appelle car je sais que 5 personnes se sont plaintes de la propreté de votre fast food la semaine dernière, et ont laissé une note de 1.5 étoiles. Je vends une prestation complète de ménage »
- Je scrappe tous les magasins, et j’ai toutes les données dispo sur GM en back. Rien que sur ce forum, j’ai déjà vu 4 entreprises/projets différents qui vendent cette donnée google maps à prix très compétitifs, donc le but est de se différencier avec une nouvelle valeur ajoutée.
- RGPD : Tu as 100% raison, aujourd’hui je montre les photos des gens. Le site n’est pas encore référencé ni marketé, on est en train de cranter sur de l’analyse thématique. Cette donnée est 100% publique (aka pas besoin d’être connecté pour la consulter), et je ne récupère pas les prénoms/noms mais les pseudos google (qui peuvent être des prénoms/noms). Mais on va les enlever dans les prochaines versions, car tu as raison cette donnée peut être sensible !
Le gros point d’intérogation que j’ai c’est le suivant : est-ce que les commentaires sur Google Maps sont pertinents commercialement. C’est pour ca qu’on bosse sur du rapprochement sémantique par commentaires mauvais par type de business, pour comprendre les thèmes abordés par les utilisateurs google maps
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Super intéressant comme projet 
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Hello, encore bravo pour ce projet !
Très bonne idée, c’est très smart 
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Bravo pour le tools, je suis intéressé pour le tester et te faire des retours si tu recherches toujours ?
Je viens de voir ton post, j’ai créé un saas de mise en relation entre professionnels du tourisme en recherche de mains d’œuvre et pros du ménage,
Un projet très intéressant, surtout sur le plan technique, merci pour tes explications et précisions ici, j’ai hâte de creuser tout ça.
En revanche, j’ai testé l’outil superficiellement et je suis surpris par les résultats. J’effectue une recherche basique dans un contexte géographique connu, et pour un business typiquement fortement commenté: « welcoming and nice service » dans la rubrique café. J’obtiens très peu de résultats par établissement. En vérifiant manuellement rapidement, je vois au moins 10 commentaires qui correspondent à ma recherche pour un établissement donné, là où Scalon n’en trouve qu’un seul. En estimant grossièrement, il doit y avoir au moins 100 commentaires correspondants dans la fenêtre de 5 années donnée.
Est-ce un résultat attendu? Ou y a-t-il une manière de rechercher?