OpenTable ahora muestra opciones de restaurantes personalizadas y más relevantes

Hoy anunciaron la actualización de la popular aplicación para reservas de restaurantes, OpenTable, con la introducción de una experiencia más personalizada y con opciones de restaurantes más relevantes para los usuarios.  Esto de acuerdo a OpenTable facilitará descubrir y reservar restaurantes basados en sus preferencias.

La actualización introduce una nueva pantalla de inicio con sugerencias basadas en reservas anteriores, preferencias de comida del usuario y restaurantes que anteriormente ha marcado como favoritos.

OpenTable - Restaurante

En la nueva pantalla de inicio los usuarios pueden ver listas de restaurantes recomendados.   También desde el inicio se pueden dejar comentarios sobre recomendaciones que les gustaría ver y acceder a su perfil donde el usuario podrá actualizar preferencias.

Además para personalizar mejor las sugerencias, agregaron función que permite agregar comentarios instantáneos sobre restaurantes sugeridos. Si califican algún restaurante con el pulgar hacia arriba (positivo) en el futuro verán más sugerencias de lugares con experiencias y menús similares.  Por el contrario si califican algún restaurante en forma negativa (pulgar hacia abajo) el mismo será retirado de la lista «Recomendado para Usted».

Todo esto se basa en Inteligencia Artificial, la cual ayudará a mejorar las recomendaciones a medida que vaya aprendiendo más del usuario.

Hablando sobre la actualización y la nueva experiencia el Director General de OpenTable México, Juan Luis Reed, señaló lo siguiente,

Uno de los grandes objetivos para simplificar nuestro sistema de calificaciones, entre otras actualizaciones más, es estimular a los usuarios para que compartan su opinión de forma que los restaurantes puedan identificar sus áreas de oportunidad y logren una excelencia en el servicio. Cabe destacar que nuestra plataforma solo permite que comensales reales que asistieron a su reserva puedan reseñar, lo que nos permite autentificar y verificar los contenidos que publican los usuarios.

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