ข้ามไปที่เนื้อหาหลัก

แดชบอร์ด Reviews

KPI รีวิวจากลูกค้า (จำนวนรีวิว คะแนนเฉลี่ย จำนวนคอมเมนต์ % ที่ส่งต่อไปรีวิวสาธารณะ) การกระจายของคะแนน แนวโน้มรายวัน/รายสัปดาห์/รายเดือน และตารางรายละเอียดครบทุกรีวิว

เขียนโดย HB

แดชบอร์ดนี้ใช้ทำอะไร

แดชบอร์ด Reviews แสดงรีวิวที่ลูกค้าให้ไว้ผ่านขั้นตอนชำระเงินของ Papaya — คะแนนดาว คอมเมนต์ (ถ้ามี) และสถานะว่าลูกค้าถูกส่งต่อไปเขียนรีวิวสาธารณะหรือไม่ (เช่น บน Google)

เปิดดูเมื่อคุณอยากอ่านความรู้สึกของลูกค้าแบบรวดเร็ว หรืออยากไล่ดูคอมเมนต์ล่าสุดเพื่อหาคำชมหรือข้อร้องเรียนเฉพาะจุด

รีวิวมาจากไหน

ทุกครั้งที่ลูกค้าชำระเงินผ่านขั้นตอนชำระเงินของ Papaya ระบบจะชวนให้ให้คะแนนในตอนท้าย ถ้าลูกค้าให้คะแนน (1–5 ดาว) และเขียนคอมเมนต์เพิ่มเติม (ไม่บังคับ) ข้อมูลจะถูกบันทึกลง customer_reviews และถ้าลูกค้าให้คะแนนสูง Papaya ยังสามารถส่งต่อลูกค้าไปเขียนรีวิวสาธารณะบนแพลตฟอร์มอย่าง Google ได้ด้วย — KPI % Redirected แสดงว่าการส่งต่อแบบนี้เกิดขึ้นบ่อยแค่ไหน


1. # Reviews (จำนวนรีวิว)

Number of Reviews

จำนวนรีวิวทั้งหมดที่ได้รับในช่วงวันที่ที่เลือก นับทุกการให้คะแนนดาว ไม่ว่าจะมีคอมเมนต์หรือไม่ก็ตาม

2. Average Rating (คะแนนเฉลี่ย)

Average Rating

ค่าเฉลี่ยแบบธรรมดาของคะแนนทั้งหมดในช่วงที่เลือก บนสเกล 1–5 ปัดเศษเป็นทศนิยม 2 ตำแหน่ง

3. # Comments (จำนวนคอมเมนต์)

Number of Comments

จำนวนรีวิวที่มีคอมเมนต์เป็นข้อความ (ไม่ใช่แค่คะแนนดาว) คอมเมนต์ว่างและค่า placeholder "" จะไม่ถูกนับ

4. % Redirected (% ที่ส่งต่อไปรีวิวสาธารณะ)

Percent Redirected

สัดส่วนของผู้รีวิวที่ถูกส่งต่อไปเขียนรีวิวสาธารณะ (โดยทั่วไปคือ Google) คิดเป็นเปอร์เซ็นต์ของรีวิวทั้งหมด

วิธีคำนวณ: SUM(redirect = true) ÷ COUNT(*) โดยแฟล็ก redirect จะถูกบันทึกลงเรกคอร์ดรีวิวทันทีที่การส่งต่อเกิดขึ้น ตัวเลขยิ่งสูงแปลว่าลูกค้าที่พึงพอใจของคุณถูกชวนไปเขียนรีวิวสาธารณะได้มากขึ้น

5. Ratings (การกระจายของคะแนน)

Ratings distribution

กราฟแท่งแนวนอน หนึ่งแถวต่อหนึ่งระดับคะแนนดาว (1, 2, 3, 4, 5) แสดงว่าแต่ละระดับมีกี่รีวิว รูปทรงของการกระจายบอกได้ว่าคะแนนของร้าน "ชนเพดาน" (5 ดาวเยอะมากแต่แทบไม่มี 4 ดาว — พบบ่อยเมื่อหน้าให้คะแนนกดผ่านด้วย 5 ดาวได้ง่าย) หรือกระจายตัวแบบปกติ

6. Reviews & Avg Rating | Daily (รายวัน)

Reviews and Avg Rating Daily

กราฟผสม: แท่งคือจำนวนรีวิวต่อวัน ส่วนเส้นด้านบนคือคะแนนเฉลี่ยของวันนั้น

วิธีอ่าน: วันที่แย่เพียงวันเดียวจะเห็นชัดเป็นรอยดิ่งของเส้น ปัญหาหน้างานที่เพิ่งเกิดใหม่ (บริการช้า ออเดอร์ตกหล่น) มักปรากฏที่นี่ก่อน หลายวันก่อนที่จะกลายเป็นแนวโน้ม

7. Reviews & Avg Rating | Weekly (รายสัปดาห์)

Reviews and Avg Rating Weekly

กราฟเดียวกัน แต่รวมเป็นรายสัปดาห์ (เริ่มนับวันจันทร์) เหมาะกับการมองหาแนวโน้มมากกว่า — ความผันผวนรายวันจะถูกเกลี่ยให้เรียบขึ้น

8. Reviews & Avg Rating | Monthly (รายเดือน)

Reviews and Avg Rating Monthly

กราฟเดียวกัน แบบรายเดือนตามปฏิทิน ใช้ดูทิศทางความพึงพอใจของลูกค้าในระยะยาว

9. Reviews | Detail (ตารางรายละเอียด)

Reviews Detail table

รีวิวทุกรายการในช่วงที่เลือก เรียงจากใหม่สุด คอลัมน์: วันที่ คะแนน ชื่อลูกค้า (ถ้าให้ไว้) ข้อความคอมเมนต์ และเครื่องหมายถูกถ้าผู้รีวิวถูกส่งต่อไปเขียนรีวิวสาธารณะ ช่องคอมเมนต์ที่ว่างหมายความเพียงว่าลูกค้าให้คะแนนอย่างเดียว

วิธีอ่าน: ไล่อ่านคอมเมนต์ด้านบนสุดเพื่อจับประเด็นที่ต้องลงมือทำจากช่วงไม่กี่วันที่ผ่านมา ถ้าอยากเห็นรีวิวที่แย่ที่สุดก่อน ให้เรียงคอลัมน์ Rating จากน้อยไปมาก


รีวิวถูกจัดเก็บอย่างไร

  • ตารางต้นทางcustomer_reviews หนึ่งแถวต่อหนึ่งรีวิว

  • ฟิลด์วันที่created (เวลาที่รีวิวถูกส่งเข้ามา)

  • การระบุสาขา — ทุกรีวิวถูกแท็กกับสาขาที่บิลนั้นถูกชำระ

  • ช่วงคะแนน — 1 ถึง 5 เป็นจำนวนเต็ม

  • คอมเมนต์ว่าง — KPI จำนวนคอมเมนต์และตารางรายละเอียดถือว่าสตริงว่างและค่า placeholder "" คือ "ไม่มีคอมเมนต์"

  • แฟล็ก Redirect — ค่า boolean บนแถวรีวิว ถูกตั้งค่าเมื่อผู้รีวิวถูกส่งต่อไปยังแพลตฟอร์มรีวิวสาธารณะ

ตัวกรอง

  • Outlet — ถูกตั้งค่าเป็นสาขาของคุณโดยอัตโนมัติเมื่อแดชบอร์ดฝังอยู่ในพอร์ทัลร้านค้าของ Papaya

  • Date — ช่วงวันที่ที่ใช้นับรีวิว ค่าเริ่มต้นเป็นช่วงเวลาล่าสุด

แดชบอร์ดนี้ไม่แสดงอะไร

  • รีวิวสาธารณะบน Google / Tripadvisor — ที่นี่บันทึกเฉพาะรีวิวที่ให้ผ่านหน้าให้คะแนนตอนชำระเงินของ Papaya เท่านั้น

  • การแยกรีวิวรายเมนูหรือรายช่องทางขาย — รีวิวผูกกับบิลทั้งใบ ไม่ใช่เมนูแต่ละรายการ

  • โปรไฟล์ลูกค้า / การเชื่อมโยงลูกค้าประจำ — รีวิวไม่ระบุตัวตน เว้นแต่ลูกค้าจะกรอกชื่อไว้เอง

  • ตัวชี้วัดหน้างานที่อาจอธิบายรีวิวแย่ (เวลาให้บริการ ข้อผิดพลาด) — ข้อมูลเหล่านั้นอยู่ใน audit log ของ POS ไม่ได้อยู่ที่นี่

นี่ไม่ใช่คำตอบที่ต้องการใช่ไหม