редакции Выбор
Как работать с отзывами и данными на онлайн-картах. Результат федеральной сети Familia за год
Поддерживать актуальность данных на онлайн-картах достаточно трудно, особенно если у бренда более 400 филиалов в разных странах. Агентство RQ (AMDG) с помощью Поинтера решает целый спектр задач, которые ставит федеральная сеть Familia. О том, как выстроить работу с данными и отзывами, предотвращать информационные атаки и на 27% снизить негатив на ключевых геоплощадках, рассказывает ведущий аналитик AMDG Денис Тиньков.
О компании
Familia — федеральная розничная сеть, основоположник и лидер рынка офпрайс в России и Республике Беларусь. Первая Familia появилась в 2000 году в Москве. Сейчас сеть насчитывает 430+ магазинов в 120+ городах и 2 странах.
Проблемы
У бренда большое количество филиалов в разных городах, карточки компании зарегистрированы в разных геосервисах.
Без сервиса единого окна сложно:
- отслеживать актуальность информации в карточках каждого магазина, оперативно исправлять ошибки;
- отслеживать отзывы с разных платформ и сегментировать по ключевым критериям;
- оперативно реагировать на обратную связь потребителей от лица официального представителя;
- отследить и удалить карточки филиалов, которые не относятся к общей сети (карточки-фантомы).
Задачи
В рамках проекта нам нужно проанализировать рейтинг каждого магазина сети и сформировать список худших и лучших магазинов, выявить и актуализировать недостоверную информацию, а также повысить рейтинги на всех геоплощадках.
Задачи:
- заполнить карточки всех филиалов актуальной информацией, загрузить релевантные фотографии;
- проанализировать отзывы посетителей, сегментировать по критериям. На основании обратной связи составить точки роста для каждого филиала сети;
- разработать и внедрить единый стандарт реагирования на отзывы в разных тональностях;
- удалить нерелевантные отзывы;
- отслеживать динамику изменения рейтинга по каждому филиалу во всех подключенных к Поинтеру геосервисах.
Реализация
1. Работа с рейтингами
У бренда 430+ магазинов по всей России и Республике Беларусь. Для улучшения качества обслуживания во всех филиалах нам необходимо было собрать обратную связь по каждому магазину, а также разделить все отзывы по ключевым критериям:
- Ассортимент.
- Сервис.
- Порядок.
- Сотрудники.
- Качество товара.
- Локация.
- Цены.
- Размеры.
По результатам аналитики обратной связи и ее разделению по ключевым критериям бренд получил детальный отчет по всем филиалам с указанием основных причин негатива и позитива от клиентов сети. Данная информация помогла отделу розницы проработать проблемные точки магазинов.
Благодаря оперативному сбору и предоставлению информации, а также качественной работе бренда нам удалось снизить негатив на ключевых геоплощадках по всем магазинам на 27%.
2. Отслеживание уровня обслуживания в режиме онлайн
Для оценки качества обслуживания и эффективности внедренных изменений необходимо регулярно анализировать обратную связь покупателей.
Для бренда Familia мы анализировали пользовательские комментарии по всем магазинам сети на основных площадках. Мы разделили обратную вязь по основным категориям и присвоили всем сообщениям тональность: позитив, нейтрал, негатив.
Популярные категории обратной связи:
- Уровень обслуживания.
- Ценовая политика.
- Качество товара.
- Ассортимент товаров.
- Дисконтная программа.
- Перечень брендов.
- Другие категории.
Отдел развития розницы получал сегментированный отчет по обратной связи покупателей, а также поинты с точками роста по конкретным магазинам. Важной частью этой работы было выявление на ежемесячной основе списков лучших и худших магазинов по определенным критериям (динамика рейтингов, динамика негативной обратной связи за месяц и так далее).
Эти данные помогли Familia получить подробное мнение потребителей о качестве обслуживания во всех магазинах сети, а также своевременно отвечать на все запросы клиентов. Благодаря внедрению изменений в обслуживание посетителей во всех филиалах сети бренду удалось повысить рейтинг на основных геоплощадках.
За 1 год в личном кабинете Поинтера было обработано более 12 тыс. отзывов, и все они получили ответ от компании.
3. Отражение информационной атаки на сеть
С помощью единого кабинета у бренда есть возможность отслеживать отзывы со всех геоплощадок и предотвращать информационные атаки на компанию.
Благодаря единой ленте сообщений с отображением отзывов по всем филиалам сети нам удалось выявить и предотвратить информационную атаку на бренд Familia.
В личном кабинете бренда в Поинтере мы увидели, что за короткий период в разных сетях, в разных городах публиковался один и тот же негативный комментарий.
Увидев нестандартную активность, мы решили проанализировать весь поток данных сообщений. Нам удалось найти нескольких пользователей, которые писали одинаковый негатив. Мы провели внутреннее исследование и выявили исходный отзыв. При совместном расследовании с клиентом стало известно, что данный пользователь нарушил закон. Из-за противозаконного поведения охранная служба магазина вывела данного посетителя из одного из магазинов сети. Пользователь разозлился на сеть и решил устроить информационную атаку.
Наша команда собрала аргументированную позицию по ложности информации в отзывах пользователя и аффилированность данного пользователя с другими аккаунтами, которые писали идентичный негатив. Через Поинтер мы отправили жалобы на все отзывы данных пользователей. Благодаря оперативному выявлению попытки атаки, а также сплоченной работе сотрудников Агентства, бренда и Поинтера нам удалось удалить все негативные комментарии и предотвратить падение рейтинга магазинов и волну нового негатива. Впоследствии было написано письмо в поддержку Яндекса с просьбой заблокировать данным пользователям возможность комментировать работу магазинов сети.
Результаты
За год Агентству RQ (AMDG) с помощью Поинтера удалось:
- Выявить точки роста для каждого филиала сети.
- Заполнить карточки всех филиалов актуальной информацией, загрузить релевантные фотографии.
- Разработать единый стандарт реагирования на отзывы в разных тональностях.
- Отправить запросы на удаление нерелевантных отзывов.
- Отслеживать динамику изменения рейтинга по каждому филиалу во всех подключенных геосервисах.