Привлечение новых клиентов через управление репутацией бренда

Статья родилась как ответы на многочисленные вопросы, которые задают НАМ наши клиенты - компаний или рекламные агентства, занимающиеся ORM проектами. Мы - команда SEMANTEX. Наш бизнес - развитие платформы SEMANTEX. Мы не ведем проекты по управлению репутацией, но к нам, как к экспертам, часто обращаются за консультацией. И мы никому не отказываем в помощи…

Идеи статьи мы проиллюстрируем на примерах реальных проектов. Но есть проблема. Тема управления репутацией является настолько “интимной”, мы бы сказали даже стыдной, как подростковая маст….ция, и любое упоминание конкретных кейсов вызывает мгновенный негатив со стороны представителей компании. Поэтому мы не называем имена.

Рассмотрим два принципиально разных подхода к управлению репутацией в интернете:

Основанный на временном срезе. В работу принимаются отзывы и упоминания бренда, появившиеся за определенный период времени (от текущего момента). Такой подход основывается на нескольких предположениях и ограничениях:

Основанный на мониторинге поисковой выдачи (SERM). В работу принимается информация о бренде, которая “найдена” через поисковые системы Google, Yandex, YouTube и т.д..

Мы не склонны превозносить какой-то один подход над другим. Как правило, используется “микс” из оперативного мониторинга с моментальной реакцией на новые информационные «вбросы» и SERM методология для достижения стратегических целей. Но бывают исключения…

Компания: Производитель матрасов

Причина обращения: Значительное количество негативных отзывов связанных с:

Задача: Мы хотим улучшить информационное поле вокруг бренда, и за счет этого повысить конверсию на этапах воронки продаж. А могут ли такие проекты не только увеличить конверсию, но и привлечь дополнительных покупателей?

Последний вопрос особенно интересен! Существует мнение, что с помощью SERM проектов этого сделать нельзя. Вот прямая речь из статьи Дмитрия Сидорина, эксперта по управлению репутацией в интернете, основателя российских компаний Sidorin Lab и Reputation Lab:

“SERM отличается от других инструментов интернет-маркетинга тем, что не приводит в воронки новых клиентов. Вместо этого он повышает конверсию тех, кто в эти воронки попадает другими путями”

Если брать в качестве семантики шаблоны запросов: "бренд", "бренд + отзывы", "бренд + отзывы сотрудников", то увеличить воронку никак не удастся. В нее будут попадать только пользователи, которые уже знают бренд и ищут по нему дополнительную информацию.

Давайте расширим семантику и включим в проект запросы: “конкуренты”, “конкуренты + отзывы”, “конкуренты + отзывы сотрудников”. Проведя анализ страниц поисковой выдачи по этим запросам можно решить несколько задач:

Для тех, кто хочет расширить свою воронку продаж, самыми важными являются тематические поисковые запросы. Они формируются за счет аудитории потенциальных покупателей, которые осознали свою проблему и ищут способ ее решения. В рамках “матрасной” истории такими темами стали: нарушение сна, секс, головная боль, здоровый позвоночник, здоровье и осанка ребенка и т.д. В этих областях играют представители совершенно разных направлений, такие как фарм. препараты, медицина, фитнес и т.д. Матрасы становятся одним из игроков, который встречает пользователя на ранних “подступах” принятия решения и перенаправляет его в свою воронку продаж, увеличивая входящий поток. И поэтому на вопрос могут ли SERM проекты увеличивать воронку продаж мы отвечаем твердое ДА!

Этот подход наглядно описывается моделью поведения потребителей AISAS, предложенная японской рекламной корпорации «Денцу» (Dentsu).

Шаг поиска - наиболее важный шаг, для перенаправления ЗАИНТЕРЕСОВАННОЙ аудитории в нужную воронку. Высший пилотаж SERM специалиста - “соткать” вокруг бренда и связанных тематик информационную паутину, в которую должен попасть ничего не подозревающий пользователь.

В случае с матрасами, были определены основные задачи:

И все у них получилось...

Важно понимать различие в работе с 2 разными сегментами аудитории.

У ждунов нет проблем с матрасами или смежными тематиками. Или проблемы есть, но еще не наступила стадия поиска решения. Как эта аудитория отреагирует на негативное упоминание о бренде со стороны другого пользователя? Насколько сильно это повлияет на будущие продажи этой аудитории? Представим себе ждуна, который сидит и ждет. И вдруг ему влетает эмоциональное сообщение от обиженного пользователя. Рекомендация пострадавшего - никогда не связывайтесь с этим производителем! Воспользуется ли ждун этой рекомендацией?

В психологии есть термин фиксация - сохраняющаяся привязанность человека к определенным объектам и целям, фазам и стадиям развития, образам и фантазиям, способам поведения и удовлетворения, отношениям и конфликтам. Возникнет ли у ждуна фиксация на негативном отношении к бренду? Это зависит от многих моментов:

Возможно, бренду не повезло обидеть пользователя с большой аудиторией друзей. Пользователь был настолько возмущен происходящим, что написал полный эмоций пост для своих читателей. Возможно даже, что среди его читателей есть блогер, который ради получения хайпа, решил воспользоваться постом автора, “сдобрив” его дополненной реальностью. А может быть случилось “самое страшное” и бренд продал некачественный матрас блогеру предварительно не поинтересовавшись сколько у него подписчиков. И даже в этом случае не ждите катастрофического падения продаж в аудитории ждунов. Помните, что каждый ждун ждет примерно 5 лет до того, как решит покупать новый матрас). Цифру взяли из головы, исходя из общей логики частоты покупки )).

А вот с этим сегментом история совсем другая. Представьте себе, что вы “разогреты” желанием купить новый матрас. И вдруг вам попадается на глаза негативный пост. И уже неважно знаете ли вы автора или нет, вы фокусируетесь на негативном отношении к бренду, и вероятнее всего исключаете его из своего списка потенциальных производителей.

Но есть хорошая новость. Вероятность получить через социальную сеть негативное сообщение о производителе матрасов, находясь в процессе выбора матрасов, КРАЙНЕ МАЛА.

У этой аудитории другой формат потребления информации. Они самостоятельно ищут мнения других покупателей. И начинают свой поиск с запросов в поисковых системах “бренд + отзывы” или “модель + отзывы”, постепенно мигрируя на маркетплейсы (о которых поговорим позже). А здесь нам приходит на помощь весь спектр SERM инструментов.

Ежедневно в интернете появляется около 80 000 сообщений с упоминанием Яндекса. Как в таком объеме “белого шума” выделить действительно важные сообщения, такие как, отзывы, пожелания/предложения, сообщения о проблемах и другие упоминания, требующие реакции?

В своей статье Дмитрий Наумовец (руководитель службы коммуникаций в социальных сетях в «Яндекс» ) рассказывает почему текущий уровень развития ML не позволяет полностью автоматизировать эту задачу. Нужны живые люди, которые могут анализировать сообщения пользователей. Это колоссальные трудозатраты. По оценке специалистов Яндекс им потребовалось бы не менее 30 специалистов в штат, которые смогли бы в круглосуточном режиме выполнять эту работу.

Выход - использование краудсорсинговой платформы Яндекс Толока, которая предоставляет “рабочие руки” для выполнения простых заданий за вознаграждение. Весь процесс по обработке упоминаний декомпозируется на несколько простых этапов, с которыми прекрасно справляются краудсорсеры. Одни отделяют важные и неважные задачи, другие определяют к какому сервису относится сообщение, третьи оценивают тональность упоминания. Яндекс достиг впечатляющих показателей - не более 15 минут на обработку любого упоминания.

Казалось бы, можно взять этот кейс и перенести на свои задачи, полностью решив для популярных брендов все вопросы, связанные с оперативным анализом упоминаний в интернете. Но не все так просто… Даже при условии почти неограниченных ресурсов, использования собственных продуктов и технологий, процесс внедрения в Яндекс занял более 6 месяцев.

При этом задача с определением общей тональности упоминания гораздо более простая, по сравнению с детальным разбором полноценного отзыва, например, по Жилому комплексу.

Нужна тональность по каждой теме обсуждения. Что написал пользователь по расположению ЖК, инфраструктуре, планировке, экологичности, качеству строительства, управляющей компании, сроках сдачи и т.д.

Проведя десятки экспериментов с краудсорсинговой платформой, автор может экспертно утверждать, что добиться от краудсорсеров качественной идентификации темы из текста отзыва, в строгом соответствии с разработанной инструкцией - НЕВОЗМОЖНО!

Но, как всегда, есть и хорошая новость. С “помощью палки и веревочной петли” (метод Ходжи Насреддина прим. автора), при участии API Яндекс поиска для проверки качества выполнения задания и интеллектуального парсинга с элементами ML, можно получить нужный результат.

Мы считаем, что за такими гибридными процессами будущее и активно используем этот подход в нашем сервисе.

Во второй части статьи мы поговорим о фарм-кейсах, значимости отзывов на маркетплейсах, проектных KPI и т.д.

До встречи, Ваш SEMANTEX