Reseñas de Trustpilot a BigQuery

Trustpilot invita a sus clientes después de que compran. Eso es lo que hace su Automatic Feedback Service: un correo unos días después de cada pedido, así que su volumen de reseñas sigue mucho más de cerca a su volumen de pedidos que a nada de lo que haga marketing. Un mes con más reseñas suele ser simplemente un mes con más pedidos.

Su tabla de pedidos ya vive en BigQuery. Ponga las reseñas de Trustpilot junto a ella y las reseñas por cada mil pedidos, y la proporción de ellas con una estrella, se convierten en un GROUP BY sobre la semana en que se envió cada pedido. Cinco líneas de SQL, y ninguna hoja de cálculo que nadie tenga que mantener.

Una tasa se mantiene estable mientras el negocio funciona con normalidad, y eso es lo que la hace legible. Un cuatro por ciento de una estrella cada semana durante un trimestre, y luego un diecisiete en la semana del 17 de agosto con el volumen de pedidos plano, no es una deriva del sentimiento. Es algo operativo que se rompió en una fecha concreta.

El siguiente paso es una cláusula WHERE, porque el texto completo de la reseña es una columna corriente. Cuente las reseñas de esa semana que mencionan el almacén o la mensajería, lea seis de ellas, y la causa se nombra sola antes de que nadie abra un ticket.

Lo que llega es una tabla, no un panel que diseñó otra persona. Una fila por reseña de Trustpilot, con una cabecera fija de 28 columnas: el id de la reseña, el perfil, la fecha, la puntuación, el título, el texto completo, el idioma, las etiquetas y un enlace de vuelta a la reseña. Columnas sencillas, nada que haya que reconstruir por ingeniería inversa.

El texto de la reseña es un STRING como cualquier otro, así que la queja que vuelve una y otra vez es una cláusula WHERE en lugar de un recuerdo. Todo el mundo sabe que la mensajería es un problema porque alguien recuerda una reseña que lo decía. La memoria conserva la reseña vívida y pierde el recuento. Una tabla conserva el recuento.

Las etiquetas llegan ya asignadas. Reviewflowz lee cada reseña en el idioma en que fue escrita y la clasifica según el tema real del que trata, así que una reseña en francés sobre una livraison y otra en inglés sobre una entrega suman un solo número en vez de dos.

Hay algo que no va a encontrar, y merece decirlo en voz alta en vez de dejar que lo descubra: sus respuestas. El esquema sincronizado lleva la reseña, no la respuesta debajo de ella, y no hay pestañas por plataforma. La cobertura de respuestas está en la Review API, no en esta tabla.

La tabla vive en su proyecto de Google Cloud, en la región que eligió, bajo el IAM que ya gestiona y la política de retención que ya definió. Dar acceso a un analista son los mismos clics que para cualquier otro dataset de ahí dentro, y retirarlo son los mismos clics a la inversa.

Usted decide qué sale, y los controles son deliberadamente pocos: qué perfiles de Trustpilot, qué valoraciones, y si una reseña necesita texto escrito para contar. De una a tres estrellas hacia una tabla de escalado, todo hacia la de analítica, dos sincronizaciones desde la misma cuenta y ningún filtro que nadie tenga que mantener a mano.

Lo que no hay: un filtro de palabra clave, ni un filtro de idioma. Ninguno de los dos existe en una sincronización de Trustpilot, y de todas formas ambos se hacen mejor en SQL, donde cambiar de idea cuesta una cláusula WHERE y no una nueva sincronización.

Algo que conviene saber antes de dimensionar nada. El volumen de Trustpilot depende de las invitaciones, así que llega con la forma de su calendario de envíos. Un perfil que parece tranquilo todo el mes reúne la mayoría de sus filas en los días posteriores a cada tanda de invitaciones.