Mneniya.Pro - агрегатор отзывов с маркетплейсов и отзовиков

Как мы решили создать "Гугл по отзывам"

В далеком 2014 году мы уже публиковались на Трибуне. Основным и единственным продуктом сервиса Mneniya.Pro тогда являлся модуль для интернет-магазинов, который отправляет покупателям email с просьбой оставить отзыв о купленном товаре и публикует собранные отзывы на сайте магазина с помощью виджета. Нашей целью было тогда "подключить к системе 1000 интернет-магазинов в ближайшие несколько лет, а также выйти на другие отрасли помимо e-commerce".

По итогам 6 лет данный продукт так и не принес компании заветные 1000 платящих Клиентов. Пост-продажный сбор отзывов и сейчас продолжает пользоваться спросом, однако первичные ожидания оказались завышенными. Мы рассчитывали, что продукт будет массовым, но этого не произошло. Наша юнит-экономика не позволяет продавать данный продукт дешево. На наших глазах закрылись 2 аналогичных проекта, ценник у которых был в несколько раз ниже. Мы не хотели повторять судьбу коллег, поэтому не просто не опускали цену, а наоборот - искали способы ее увеличить, создавая дополнительную ценность для наших Клиентов.

Параллельно модулю пост-продажного сбора отзывов мы начали развивать новый продукт в рамках сервиса - агрегацию товарных отзывов с разных площадок. Как это работает:

Сервис умеет находить отзывы о товарах Клиента на разных площадках (Яндекс.Маркет, Otzovik, iRecommend, Ozon, Wildberries и т.д.) и сопоставлять соответствующие товары на внешних площадках с каталогом товаров Клиента. Далее агрегированные отзывы передаются Клиенту по API с привязкой к соответствующим товарам по ID.

1. Клиент предоставляет ссылку на свой актуальный каталог с товарами в формате YML.
2. Система начинает сопоставлять товары в каталоге Клиента с товарами на источниках. Сопоставление происходит в полуавтоматическом режиме: сперва пытается сопоставить робот по названию, все что не удается составить роботу - обрабатывает человек, таким образом достигается максимальное качество метчинга.
3. После первичной обработки каталога его дальнейшая обработка происходит в постоянном режиме. Поиск новых отзывов на источниках осуществляется с регулярной периодичностью.
   

Сервис предоставляется по подписке. Клиенты получают по API доступ к отзывам о своих товарах, собранным с разных площадок. По запросу существует возможность подключать кастомные источники. Основные Клиенты - бренды и ритейлеры. В большинстве случаев компании используют возможности сервиса для публикации отзывов на своем сайте в соответствующих товарных карточках. Для упрощенной интеграции можно воспользоваться JS-виджетом. Также существует возможность фильтровать отзывы по рейтингу и публиковать, например, только положительные отзывы с источников.

При отображении контента намеренно ограничивается размер выводимого текста (передается цитата), а каждый отзыв подкрепляется упоминанием/ссылкой на источник, не посягая таким образом на права третьих лиц согласно статье 1274 ГК РФ о свободном использовании произведении в информационных целях. Как правило, выводимого текста всегда достаточно, чтобы передать суть отзыва. Если пользователь хочет почитать отзыв полностью - он может перейти по ссылке на источник. Смысл в том, что пользователи видят много отзывов о товаре с других сайтов, видят рейтинги этих отзывов, смотрят на средний рейтинг товара и более склонны к покупке. Отзывы на сайте повышают конверсию, также улучшается SEO за счет поведенческих факторов - растет время, проведенное пользователями на сайте.

Как показала практика, продукт представляет интерес для брендов. Сервисом уже пользуются такие компании как Johnson & Johnson, Danone, L'Oreal и т.д. Мы и дальше планируем делать упор на данную ЦА, но загвоздка в том, что не все производители оценивают сайт как важную составляющую своего маркетинга, следовательно не всем брендам нужны отзывы на сайте.

У нас накопился большой массив данных, а именно 2 000 000 отзывов для 225 000 товаров от 5 700 брендов. В планах реализация инструмента, который позволит производителям мониторить рейтинги и отзывы о своих товарах на отзовиках и маркетплейсах и анализировать их в разрезе SKU.

Мы изучаем потребности рынка и будем рады обратной связи - какие еще вы видите задачи по работе с отзывами, которые можно решить с помощью нашего агрегатора?
UPD. Агрегация отзывов о компаниях/услугах также в планах, но COVID-19 сместил приоритеты в пользу товаров, в частности основной акцент сейчас на категориях FMCG, food, farma.