1. Главная
  2. Кейсы
  3. ORM: Кейсы RQ agency
  4. Как с помощью комплексной работы над репутацией повысить лояльность клиентов

Как с помощью комплексной работы над репутацией повысить лояльность клиентов

Как с помощью комплексной работы над репутацией повысить лояльность клиентов

Цели и задачи

    Цель: повышение лояльности клиентов к бренду
    Задачи: 
    • Повышение среднего рейтинга на ключевых гео-площадках 
    • Улучшение пользовательского опыта, повышение доли позитива 

Результат

  • Улучшили индекс лояльность в 2 раза
  • Повысили долю позитива на 10%
  • Повысили средний рейтинг на геосервисах на 21%
  • Удалили 65% фейковых карточек 
Клиент
EKONIKA
Ссылка
EKONIKA
Отрасль
Retail

О проекте

EKONIKA —  крупная модная сеть обуви и аксессуаров. В коллекции всегда есть как эффектные трендовые решения, так и базовые варианты на каждый день — высокого качества на любой случай. 
Миссия бренда — создавать с любовью  и превосходить ожидания.

  • 100+ магазинов
  • 100+ городов
  • 3 страны 
Слайд3.JPG
Для достижения глобальной цели проекта — повышения лояльности клиентов к бренду — мы разработали стратегию, которая включает в себя:
  • комплексную работу с геосервисами,
  • регулярный мониторинг информационного поля бренда,
  • работу с обратной связью от пользователей.
Слайд5.JPG
Период проекта: март 2024 - январь 2025
Сложности: 
  • Большое количество филиалов
  • Регулярное появление фейков
  • Представительства в разных странах
Инструменты: работа с геосервисами, регулярный мониторинг инфополя бренда, работа с обратной связью пользователей

Слайд4.JPG

Реализация

Комплексный кейс_Эконика.jpg


Данный блок включал в себя: 

  • Удаление фантомных карточек
  • Актуализацию данных
  • Работу  с комментариями
  • Сбор данных для анализа обслуживания

Слайд12.JPG


1.1. Удаление фантомных (фейковых) карточек

Представьте ситуацию: пользователь ищет магазин EKONIKA, выбирает удобный филиал, приезжает по указанному адресу, но обнаруживает там другой магазин с похожим названием. Мы называем это фейковая (фантомная) карточка. Естественно, это такая ситуация вызывает негатив пользователя и может повлиять на рейтинг бренда. 

Обнаружить фейковые карточки вручную крайне сложно и трудоемко. Это требует постоянного ручного мониторинга и подачи заявок на удаление недостоверных карточек по правилам той платформы, где размещена карточка. При этом, одна и та же карточка может быть размещена на нескольких геосервисах одновременно.

Чтобы оптимизировать процесс и разрешить данную проблему, мы подключили специализированное ПО Поинтер. Сервис позволяет в режиме одного окна находить подозрительные карточки, проверять их и формировать заявки на удаление фантомных магазинов.

За весь период работ было обнаружено 78 карточек. Из них 51 уже удалена, а 27 находятся в процессе рассмотрения заявок.

С июня 2024 года по январь 2025 год нам удалось уменьшить количество фейковых карточек на 65%. 

Слайд7.JPG

1.2. Регулярная актуализация данных на геосервисах

Одной из ключевых задач в рамках работы с геосервисами является регулярное обновление данных о филиалах бренда. Неактуальная информация может вызывать недовольство пользователей, что также негативно сказывается на рейтинге бренда. 

У EKONIKA более 350 карточек на различных площадках. Без единой системы управления отслеживать актуальность информации крайне сложно, так как для каждой площадки требуется отдельный кабинет. 
Для решения этой задачи мы также использовали ПО Поинтер. Объединив все филиалы магазинов в одной системе, в режиме одного окна мы обновляем данные, включая:
  • общую информацию
  • режим работы
  • фотографии 
  • статус работы 
  • и другие важные сведения.
К январю 2025 года мы достигли 100% актуальности всех карточек. Благодаря этому жалобы на закрытые филиалы или неактуальную информацию полностью прекратились. 
Слайд8.JPG

1.3. Работа с комментариями

Когда речь заходит о лояльности клиентов, нельзя обойти вниманием работу с комментариями пользователей. В рамках этой задачи мы тесно сотрудничали с отделом Заботы о клиентах EKONIKA.

Бренд ежедневно получает значительный объем обратной связи — в среднем 480 комментариев в месяц. Задержка в ответе или его отсутствие могут вызвать негативную реакцию у пользователей. 

 
Для решения данной задачи мы настроили сбор обратной связи со всех геоплощадок в одном месте – в личном кабинете сервиса Поинтер. Далее коллеги из отдела Заботы о клиентах EKONIKA подключилась и отвечали на все комментарии. Данное решение позволило коллегам обрабатывать комментарии от пользователей значительно быстрее.


Если сообщение требует персонального комментария, мы помогаем подключить ChatGPT для разработки ответа. 

За 8 месяцев работы нам удалось повысить скорость обработки обратной связи в 7 раз, увеличив количество отзывов в 3 раза. 

Данный блок работы включал в себя следующие задачи: 

  • анализ обратной связи о продукции бренда;
  • мониторинг динамики и тональности упоминаний.
Слайд13.JPG
В рамках этого блока мы анализировали следующие площадки: 
  1. Блоги и форумы 
  2. Новости
  3. Отзывы
  4. Социальные сети
Слайд14.JPG

2.1 Регулярная аналитика обратной связи по продукции бренда

Регулярный мониторинг социальных медиа позволяет бренду оперативно получать обратную связь от пользователей, передавать ее в отдел Заботы о клиентах и повышать качество клиентского обслуживания. 

В рамках ежемесячного анализа мы собирали упоминания бренда в трёх странах присутствия EKONIKA: Россия, Казахстан и Республика Беларусь. В среднем это более 8 000 упоминаний в месяц от 3 700 уникальных авторов. 

В системе Brand Analytics мы настроили семантику по брендовым и репутационным запросам, что позволило детально анализировать отзывы о продукции. 

Что мы анализируем? 

  • Ключевые площадки

  • Динамику упоминаний

  • Информационные всплески

  • Топ-10 магазинов по упоминаниям

  • Причины позитивных и негативных упоминаний



2.2. Анализ обратной связи покупателей по категории бренда

В рамках ежемесячной аналитики мы также изучаем обратную связь покупателей по основным категориям продукции бренда:

  • Обувь
  • Сумки
  • Аксессуары
  • Другое

Для этого в системе Brand Analytics мы настроили тегирование отзывов по тональности и категории упоминаний: 

  • Качество

  • Размерная сетка

  • Дизайн

  • Стоимость 

  • и другие показатели

За время проекта было проанализировано более 82 000 сообщений.

Благодаря ежемесячным отчетам клиент получает актуальную информацию, которая учитывается при разработке и запуске новых коллекций.

Регулярная работа с инфополем бренда и внедрение изменений в продукцию на основе обратной связи от пользователей позволили увеличить долю позитивных упоминаний на 10%.


Слайд15.JPG Слайд16.JPG


Результаты

Делимся ключевыми результатами проекта. 

  • Улучшили индекс лояльность в 2 раза
  • Повысили долю позитива на 10%
  • Повысили средний рейтинг на геосервисах на 21%
  • Удалили 65% фейковых карточек 
Слайд17.JPG
Следующий кейс

Начнем знакомство

Получить чек-лист

Нажимая кнопку вы соглашаетесь с условиями обработки персональных данных