Управление репутацией в интернете без отзывов: геймерский кейс

Рассказывает интернет-агентство i-Media.

По данным исследования, 79% пользователей совершают покупку после изучения отзывов о товаре, услуге или бренде. Им доверяют больше, чем рекламе и официальному сайту компании. ORM (online reputation management) формирует общественное мнение о товаре, услуге, компании в интернете. Отзывы — основной инструмент в руках специалистов. Основной, но не единственный. Иногда ситуация требует нестандартного подхода, подключения фантазии и плотного общения с... геймерами.

О проекте

В середине 2021 года в i-Media пришёл весьма нестандартный проект. На первый взгляд задача стояла простая: проработать репутацию одного товарного сегмента от производителя компьютерной техники. Сразу открываются простор для творчества и интересные перспективы, так как сфера охватывала практически весь рунет. Но всё оказалось не так просто.

МегаФон ПроБизнес

Получите Кешбэк 100% за запуск рекламы с МегаФон Таргетом!

Узнать больше >>

Реклама. ПАО «МегаФон». ИНН 7812014560. ОГРН 1027809169585

На старте мы изучили репутацию клиента и выявили три проблемы.

1. У части пользователей был плохой опыт использования техники производителя. Подобную репутацию заслужили комплектующие старого поколения.

2. Предрассудки пользователей передавались благодаря «сарафанному радио». Негативный шлейф перекинулся и на более новую, усовершенствованную продукцию.

   
   
   

   *Здесь и далее название бренда скрыто под NDA (non-disclosure agreement — соглашение о неразглашении)

3. Новые пользователи не желали погружаться в техническую документацию и отслеживать изменения в продукте.

Проект оказался одновременно и простым, и сложным. После проведённого анализа было выявлено точечное происхождение негатива — нам не пришлось вычислять хейтеров по всему интернету.

Трудность же заключалась в специфике продукта. Это довольно узкий сегмент, который требовал технической экспертизы и понимания процессов работы сложных устройств.

Анализ репутации бренда в интернете

Для постоянного отслеживания упоминаний был выбран сервис YouScan. На первом этапе мы произвели подробную брендовую выгрузку для обозначения основных факторов отслеживания.

1. Выявили общий масштаб проблемы.

2. Сформировали основную базу из шести источников негатива. Преимущественно в выгрузку попадали сайты 4pda и ixbt.ru., соцсеть vk.com и видеохостинг YouTube. Иногда попадались комментарии на Яндекс.Маркете и Facebook*, но преимущественно всё-таки работали с вышеперечисленными площадками.

3. Выделили сайты, с которыми работа вестись не может. К таким площадкам отнесли Ozon и Wildberries, так как отзыв могут оставить только покупатели.

4. Всего собрали 620 комментариев.

Изучение продукта и создание матрицы ответов

Важный этап в работе с репутацией — изучение матчасти. Специалисты со стороны клиента уделили особое внимание ассортименту, целевой аудитории, техническим нюансам, возможным проблемам с продукцией и способам их устранения. Совместно с клиентом проработали основные триггеры, вызывающие недовольство пользователей.

Получив всю информацию, мы подготовили матрицу ответов, которая содержала типологию негатива и способы его нивелирования.

Помимо негатива в работу поступали нейтральные публикации с просьбой о помощи в выборе.

Мы расширили матрицу ответов: дали актуальную и достоверную информацию, полезные рекомендации новым пользователям. И получили новых потенциальных клиентов.

Наша матрица состояла из шести блоков:

И если на предрассудки можно просто ответить: «Не попробуешь — не узнаешь», то с другими возражениями требовалась более кропотливая работа.

Матрица очень упростила и ускорила работу. Однако, встречались сообщения, которые было сложно кластеризовать. Поэтому для каждого такого ответа мы дополнительно изучали сленг и ценности геймеров, уточняли неочевидные характеристики продукта у «продвинутых» коллег.

Всю полученную из разных источников информацию включали в матрицу. Наш рабочий инструмент постоянно совершенствовался.

Подготовительный этап работ

Мониторинг в YouScan делали несколько раз в неделю. Мы изучали и группировали все упоминания продукта.

Полученную выгрузку проверяли вручную. В результате оставалось от 10 до нескольких десятков целевых комментариев пользователей, на которые требовалось подготовить ответы.

Важно: на подготовку ответов нам выделялось не более одного дня, так как обсуждение и ответ на вопрос не должны были потерять актуальность. Количество инфоповодов напрямую зависело от выхода новых видеообзоров и новостей в мире компьютерной техники.

При работе с репутацией важно не только отвечать на единичные комментарии, но и включаться в длинные ветки обсуждений. Мы работали с большими переписками, где аргументировать свою позицию приходилось сразу нескольким пользователям.

Составлялись подробные технические ответы, подкреплённые фактами и ссылками на внешние источники. Важно было убедить собеседника, что наш продукт ничуть не хуже, а то и лучше конкурента. Разумеется, общение было максимально естественным с полным пониманием нашей ЦА.

Благодаря тому, что клиент хорошо знал свою аудиторию, у нас не возникало трудностей при согласовании комментариев, содержащих сленг, ошибки, жаргонизмы и прочее. А для более взрослой ЦА использовали соответствующие формулировки:

Постоянный процесс обучения

Ещё на этапе подготовки команда проекта провела несколько дополнительных тренингов с представителями Youscan. И при возникновении вопросов нам помогал персональный менеджер сервиса.

Мы использовали выражения с выбранными запросами, применяли «минусовку» по неподходящим словосочетаниям и площадкам, фильтрацию и группировку. Постепенно список требований расширялся, а сервис «обучался» вместе с нами. Всё это позволило делать выгрузку более качественной, а работу — точечной и эффективной. Спустя несколько месяцев выгрузка практически не требовала чистки.

Результаты работы с репутацией

В 4,8 раз меньше выгрузок, чем было на старте. Это значит, что количество негативных и нейтральных комментариев сократилось в разы. Как было сказано ранее, этот проект нельзя отнести к стандартной задаче по ORM, ведь мы не писали отзывы с нуля. Нам приходилось вести ветки переписок и вступать в диалог с пользователями, общаться на их языке и досконально разбираться в специфике продукта.

Выводы по проекту

1. Благодаря работе «теневых агентов» можно развеять мифы и разрушить устаревшие стереотипы. Рекомендации профессионалов вносят полезный опыт в ряды простых пользователей.

2. Ряд переписок и споров сменили общую тональность, в некоторых случаях конфликт изжил сам себя.

3. По мере работы количество негатива в выгрузке уменьшалось, что тоже свидетельствует о качестве проведённой работы. Популяризация не остаётся незамеченной другими пользователями. Таким образом, у людей появляется больше важной информации из трастовых источников.

4. Отдельного внимания заслуживают слова благодарности от довольных покупателей. Лайки и положительные комментарии говорят сами за себя!

Важно понимать, что ORM не направлен на искоренение негатива в сторону компании. Даже если это крупный и известный бренд — всегда найдутся недовольные пользователи, которые напишут нелицеприятные вещи. ORM направлен на поддержание общения с пользователями через пользователей. А цель — показать, что негатив не останется незамеченным. На каждое замечание найдётся конструктивный ответ.

Данный этап сотрудничества — лишь шаг в масштабной работе с репутацией, которую ведёт клиент. И мы ему в этом обязательно поможем.

Мнение редакции может не совпадать с мнением автора. Ваши статьи присылайте нам на 42@cossa.ru. А наши требования к ним — вот тут.