Esistono diversi servizi che permettono di scegliere un ristorante dove mangiare insieme agli amici e di lasciare una recensione sul locale. Queste ultime però possono ingannare gli utenti, dato che in alcuni casi si rivelano false. L’obiettivo di Foodiestrip, sviluppata da una startup italiana di San Benedetto del Tronto, è proprio quello di combattere le cosiddette “fake review” attraverso un sistema di check-in brevettato. L’app di social food è disponibile per Android e iOS.
Foodiestrip è la soluzione ideale non solo per i clienti del ristorante, ma anche per i proprietari. Le recensioni sono affidabili perché non guidate dall’emotività dei clienti e sono dunque più obiettive. I proprietari invece non dovranno più subire attacchi dai concorrenti, spesso effettuati da agenzie specializzate nella scrittura di recensioni negative. L’applicazione utilizza la geolocalizzazione per confermare l’effettiva presenza del cliente nel locale e verifica il tempo di permanenza. Al termine del check-in è possibile pubblicare una recensione.
Le recensioni non sono tutte uguali, in quanto dipendono dalla categoria della struttura, scelta dal proprietario al momento dell’iscrizione. In base alle categorie vengono mostrate differenti domande a risposta singola, multipla e aperta. Ad ogni domanda è attribuito un valore e ogni risposta ha un suo punteggio. Al termine della recensione viene assegnato un punteggio complessivo e un punteggio specifico per menu, location e servizio.
I proprietari dei locali possono ottenere la certificazione (una vetrofania) dopo la procedura di rivendicazione. In questo modo è possibile anche personalizzare il profilo con foto e informazioni utili: categoria, tipo di cucina, piatti di punta, menu, carta dei vini, metodi di pagamento, sito web, email e numero di telefono.
Foodiestrip raccoglie inoltre dati molto importanti per i proprietari che vengono mostrati all’interno della dashboard. È possibile ad esempio verificare il numero di check-in e quanti di essi sono stati finalizzati in recensioni, quanti clienti tornano nel locale, quali tipologie di cucina preferiscono, con chi frequentano il locale e quante persone hanno visualizzato il ristorante.