Как среди жалоб клиентов найти точки роста для компании? Рассказываем о работе с отзывами

Ежедневно компании получают отзывы своих клиентов и отвечают на них. Отвечать на отзывы важно, если компания заботится о своих клиентах. Однако отзывы — это еще и недооцененный источник инсайтов для развития компании.

В отзывах можно найти подлинную информацию о том, как работают сотрудники в каждом филиале, как потребители относятся к товару и что они хотели бы в нем улучшить.

Отзывы также помогают выстроить успешное позиционирование бренда. Всё, что вам нужно для этого — узнать, что потребители ценят больше всего в ваших товарах или сервисе.

Когда отзывов немного, анализировать их легко. А как быть, если каждый день приходят сотни новых отзывов?

Рассказываем о том, как эффективно организовать работу с пользовательским фидбеком.

Компании получают обратную связь от клиентов в чатах на собственном сайте, в комментариях в социальных сетях, через звонки в колл-центры. Отдельный большой пласт — это сайты-отзовики и геосервисы.

Если компания крупная, то счет идет на сотни и тысячи отзывов в месяц, а тематика отзывов касается самых разных сфер: качества товара, особенностей обслуживания, впечатления от сотрудников и т.д.. Чтобы ничего не упустить, каждый отзыв надо отнести к определенной группе.

Отзывы «Магазин ужасен!» и «Магазин три дня в неделю открывается не вовремя» — это два противоположных по качеству отзыва. Первый общий, второй содержательный. Первый — эмоционален и не несет смысла, второй обнажает проблему и практически является руководством к действию. При анализе надо отсеивать первые и фокусироваться на вторых, но для этого приходится изучать все.

Мало кто подбирает слова или тщательно заботится об орфографии и пунктуации, когда пишет отзыв. Важно содержание, форма вторична.

Но при анализе отзыва именно форма становится проблемой. Чтобы принимать адекватные меры, надо точно понимать, что имел в виду клиент.

Конечная цель анализа отзывов — сделать компанию и ее продукт лучше. Но как оценить, достигнута ли цель? Как понять, изменилось ли качество отзывов? Для этого нужно разработать свою систему оценки, которая позволит отслеживать, как меняется отношение клиентов к услуге, товару или к заведению в целом.

В идеальном мире каждый отзыв внимательно изучается, с клиентом связываются, уточняют детали инцидента, анализируют ситуацию и проводят работу над ошибками.

Однако когда каждый день приходит, к примеру, 50 новых отзывов, способ их оценки придется изменить. Прочитать отзывы и ответить на них еще можно, но вот адекватно проанализировать их вручную гораздо сложнее. Решение на поверхности — собрать отзывы в таблицу и уже там расставлять темы, задавать приоритеты, отслеживать статусы. Это поможет систематизировать работу.

Если идти дальше, то процесс анализа пользовательского фидбека можно автоматизировать, используя открытые библиотеки. Например, библиотеку NLTK (Natural Language Toolkit) для Python. Это инструмент для обработки естественного языка. С его помощью можно классифицировать и тегировать отзывы, делать семантический анализ.

Язык Python и библиотека NLTK относительно просты, но всё же для настройки понадобятся базовые навыки программирования. Помимо непосредственной настройки нужна аналитическая подготовка: надо определиться, как размечать отзывы, по каким принципам группировать, какие отчеты формировать.

Настройка системы займет время, зато в результате вы получите инструмент для работы с неограниченным количеством отзывов.

Однако проблему с агрегацией отзывов из множества источников придется решать отдельно.

Поинтер — это сервис для автоматизации работы с отзывами в геосервисах и сайтах-отзовиках.

Поинтер собирает отзывы со всех платформ в единую ленту. Сотрудники компании видят всю обратную связь от клиентов в одном окне и там же могут ответить. Поинтер сам опубликует ответ на нужной платформе.

В Поинтере сотрудники компании могут присвоить отзывам теги. Например, «качество работ», «сроки», «отношение персонала», «сообщить руководителю». Кроме того, Поинтер умеет автоматически анализировать содержание отзывов, выделяя самые популярные проблематики.

После того как теги расставлены, можно сортировать отзывы по заданным темам. Это позволяет проводить быстрый анализ работы местных филиалов: выявлять наиболее частые проблемы и находить возможные точки роста, прислушиваясь к критике посетителей.

Нейросеть Поинтера умеет определять тональность отзывов. Она оценивает смысл написанного, а не количество звездочек, которые в отзыве поставили клиенты.

Поинтер собирает данные и показывает агрегированные данные в динамике:

• рейтинг филиалов, сформированный платформами на основе оценок пользователей,
• количество отзывов, собранных с каждой из платформ,
• тональность отзывов,
• количество ответов и скорость ответов на отзывы.

Поинтер позволяет сравнивать данные для отдельных филиалов, регионов и дивизионов.

Поинтер подходит компаниям, которые хотят своевременно реагировать на обратную связь пользователей, а также улучшать свой сервис и продукт.

1. Отзывы – это возможность успокоить огорченного клиента и заслужить его лояльность. Ответы на негативные отзывы демонстрируют потенциальным клиентам, что вы заботитесь о них и готовы решать проблемы в случае их возникновения.

2. Анализ отзывов поможет вам увидеть проблемы и точки роста для вашего бизнеса, а также узнать больше о работе отдельных филиалов или отдельных сотрудников.

3. Чтобы вести аналитику и отслеживать динамику, необходимо классифицировать отзывы по выбранным признакам. Эти признаки определяете вы сами в зависимости от деятельности компании и целей, которые перед вами стоят.

4. В зависимости от количества отзывов необходимо выбрать подходящий инструмент для их обработки. Важно, чтобы основное время вы тратили не на сбор и обработку информации, а именно на аналитику!

#маркетинг #бизнес #клиентскийсервис #отзывы