Как сократить число негативных отзывов в интернете на 65%, используя только белые методы

В этом кейсе мы не сможем упомянуть название конкретной компании (увы, NDA), зато сможем показать конкретные методы работы, примеры и результаты. Речь пойдет о мебельном бизнесе, хотя все описанные способы можно применить в любой тематике.

Клиент – сеть мебельных салонов федерального уровня. В нее входит больше 50 филиалов по всей России, поэтому объем отзывов от клиентов достаточно большой, в среднем около 4000 в месяц.

Главной сложностью была плохая организация клиентского сервиса (далее – КС). Например, из-за отсутствия систематизации менеджеры КС не справлялись с объемом работы, ответы на некоторые отзывы клиентов публиковались с достаточно большой задержкой.

Ключевая задача от клиента на старте работ (это было 2 года назад) – провести аналитику и собрать информацию о том, что нужно улучшить в работе компании для роста удовлетворенности клиентов.

По итогу первичной аналитики появился список задач:

Часть работы №1 – провели ревизию всех филиалов, убрали путаницу и сделали работу КС удобнее

Конкретно сделали следующее:

Благодаря этому и операторы КС, и руководители компании получили удобный инструмент для мониторинга и реакций. Видеть все отзывы и отвечать на них можно в одном сервисе, а не заходить каждый раз в аккаунт нужной площадки.

Часть работы №2 – настроили мониторинг упоминаний и оперативные ответы

Мониторинг упоминаний – это систематический сбор публикаций и комментариев о компании или бренде на просторах сети. С помощью мониторинга можно узнать, как пользователи относятся к компании и ее продуктам, что позволяет оперативно реагировать на негатив и даже находить потенциальных клиентов.

Для данного проекта мы настроили мониторинг на платформе Brand Analytics. Теперь упоминания бренда собираются из следующих источников:

С помощью мониторинга мы оперативно находим всплески негатива. Один из примеров – публикация на «Пикабу», которая набрала более 200 комментариев. Клиент, который получил негативный опыт взаимодействия с компанией, решил написать об этом. История быстро вышла в «Горячее» – то есть общую ленту постов, которые видят все пользователи «Пикабу». С учетом популярности ресурса (больше 100 млн трафика в месяц) реагировать нужно было как можно быстрее.

Мы написали ответ от официального представителя и предложили человеку, написавшему отзыв, решить его проблему. Все получилось: клиент даже сделал апдейт своего поста и написал о том, что ему заменили диван с дефектом.

Часть работы №3 – провели аналитику отзывов

Аналитика отзывов позволяет найти слабые места бизнеса. Можно определить систематические проблемы, на которые жалуются клиенты. В чем ценность такой аналитики: если решать эти проблемы, то есть устранить причину недовольства клиентов, а не просто перекрывать негатив позитивными отзывами, то можно естественным способом снизить поток негатива и улучшить рейтинги компании без применения «серых» методик.

Мы проанализировали отзывы за последние 3 месяца. Каждому отзыву присвоили теги, чтобы можно было определить самые распространенные жалобы. В результате выяснилось, что у каждого филиала были свои «болезни». Так, в одном больше всего жалоб было на доставку, в другом – на сборку.

Разбор отзывов позволил найти даже сравнительно небольшие, но также системные проблемы. Например, мы обнаружили, что в одном мебельном салоне практически все негативные отзывы были связаны с работой конкретного консультанта, имя которого неоднократно упоминалось в сообщениях. Мы не знаем, как сложилась в итоге судьба данного специалиста, но думаем, что он получил как минимум выговор.

Скриншот отчета с самыми проблемными филиалами за 3 месяца:

Скриншот отчета с категориями жалоб в конкретных филиалах:

Выявленные проблемы были озвучены на квартальной встрече руководителей филиалов. Начались внутренние проверки, реструктуризация работы некоторых отделов. Были оптимизированы бизнес-процессы, особенно в области логистики.

Часть работы №4 – подготовили шаблоны ответов на отзывы

С помощью шаблонов можно оперативно закрывать типовые обращения от клиентов, что значительно повышает скорость обработки отзывов, а также минимизирует появление неловких ситуаций из-за грамматических ошибок и неправильных формулировок со стороны операторов.

Многие считают, что шаблонные ответы выглядят как отписка, но, если подойти к использованию шаблонов грамотно, они не будут снижать уровень заботы со стороны компании в глазах клиентов. Вот как выглядит наш подход к разработке шаблонов:

Для данного проекта мы разделили шаблоны для негативных отзывов на следующие категории:

Мы работаем над проектом больше 2 лет. За это время, во многом благодаря нашей работе, компания существенно улучшила уровень сервиса, что отразилось на показателях:

Также стоит отметить рост рейтинга конкретных филиалов, некоторые из которых ранее были проблемными:

Кроме того, есть не оцифрованные, но точно существующие и полезные результаты. Например, экономия времени сотрудников КС благодаря оптимизации мониторинга отзывов и наличию шаблонных ответов на самые частые вопросы.

Конечно, еще есть над чем работать, но приятно осознавать, что есть компании, которые прислушиваются к своим клиентам и принимают меры не на словах, а на деле.

Если игнорировать жалобы клиентов, не улучшать сервис и качество продуктов, работу над репутацией можно сравнить с трудом Сизифа. Поток негативных отзывов не будет уменьшаться, рейтинги будут либо стагнировать, либо расти крайне медленными темпами. Для того, чтобы перекрыть нескончаемый поток негатива, потребуется публикация большого объема искусственных отзывов, что несет определенные риски – санкции со стороны площадок, а также рост недоверия пользователей. Именно поэтому необходим комплексный подход к работе с репутацией и упор на «белые» методики.