Обратная связь клиентов — значимый источник данных для множества команд в компании: от разработки до коммуникаций. Она позволяет из первых уст узнать, что действительно важно целевой аудитории и благодаря этому создать востребованные продукты и услуги и занять нишу на рынке. О том, как собрать эту обратную связь, и какие функции Brand Analytics помогут оперативно её проанализировать, рассказываем в этой статье.
Что можно узнать из обратной связи
От клиентов можно узнать всё, что касается восприятия продукта или услуги:
- Сильные и слабые стороны
Чем вы лучше конкурентов, а что наоборот требуется доработать; - Особенности бренда
Для кого вы производите продукцию и какие эмоции вызываете; - Пользовательский путь
Какие потребности клиентов и каким образом закрывает ваш продукт или услуга; - Мотивация к покупке
Почему клиент выбирает именно вас; - Сезонность
Когда и как часто пользуются вашим продуктом или услугой; - Чего не хватает
Что нужно целевой аудитории, чтобы выбирать ваш бренд - и так далее.
При этом важно учитывать, что узнать это можно не только из обратной связи именно ваших клиентов, но и из отзывов на ваших конкурентов и даже на товары и услуги-субституты.
Кому необходима обратная связь клиентов
Понимать, как именно взаимодействуют с брендом и воспринимают его реальные пользователи важно разным специалистам для решения прикладных задач:
- Продуктовым менеджерам
Находить точки роста и формулировать гипотезы для совершенствования продукта и услуги; - Специалистам по CX и UX
Улучшать пользовательский опыт; - Маркетологам
Отстраиваться от конкурентов и выбирать подходящие каналы коммуникации; - PR-специалистам
Выбирать актуальные темы и партнёров для сотрудничества; - SMM-менеджерам
Формировать контент-стратегию; - Менеджерам по работе с клиентами и менеджерам по продажам
Заранее формулировать отработку возражений; - Бизнес-аналитикам
Выявлять рыночные тренды; - Топ-менеджерам компании
Принимать стратегические решения на основе данных.
И это даже не полный список тех, кому полезно работать с обратной связью клиентов. Если вашей специальности тут не оказалось, то чтобы понять, нужны ли вам отзывы пользователей в работе, ответьте на вопрос:
Важно ли мне знать, какое место на рынке и в продуктовой корзине людей занимает наш товар или услуга?
Скорее всего, ответ будет «да». И если так, то вам точно нужно научиться анализировать отзывы клиентов.
Как находить отзывы на открытых источниках
Один из главных источников обратной связи от целевой аудитории — это сообщения в соцмедиа, в том числе отзывы на специализированных площадках. Главное достоинство этого источника данных — их чистота. Такая информация объективна и не искажается под влиянием гипотез исследователя.
Система Brand Analytics позволяет собирать упоминания бренда, продукта или услуги в социальных медиа — площадках, где пользователи публично делятся обратной связью. Сообщения можно находить по ключевым словам или полностью собирать все сообщения в определённом канале, например, на странице в соцсетях или на отзовике.
Так вы не просто находите упоминания, но и агрегируете их в одном месте для глубинного анализа и количественных исследований.
Но вычитать и изучить все сообщения о продукте или услуге может быть достаточно сложно и долго. Особенно если проводите исследование впервые и совсем не понятно, на что в публикациях нужно обращать внимание в первую очередь?
Какие функции Brand Analytics помогут быстро и качественно провести продуктовый анализ?
Продуктовые характеристики для быстрого анализа отзывов
Brand Analytics позволяет оперативно провести исследование вашего объекта мониторинга с помощью автоматически определяемых характеристик.
Характеристики — это достоинства и недостатки продукта и сервиса, о которых говорят пользователи в отзывах на маркетплейсах, сайтах-отзовиках и магазинах приложений. ИИ-модель выявляет в отзывах повторяющиеся тезисы и группирует их по смыслу.
Характеристики отображаются в отчёте Продукты в виде двух тематических диаграмм с 10 самыми частотными характеристиками позитивной и негативной тональности. Чтобы ИИ выявил характеристики, в аналитической теме Brand Analytics должно быть не менее 300 отзывов.
При запуске темы в Brand Analytics можно сделать ретроспективный сбор до 30 дней. И такой глубины может быть достаточно для поиска необходимого количества отзывов, например, на распространённые товары или услуги. Если отзывов за 30 дней оказалось недостаточно, то можно запустить дополнительный архивный сбор глубиной до года.
Характеристики — инструмент для быстрой аналитики. Его можно использовать как самостоятельно, так и в рамках комплексного исследования.
Достаточно посмотреть на диаграмму, чтобы понять, что важно клиентам, и как они видят ваш продукт или услугу.
Как использовать характеристики
Например, мы собрали упоминания одного известного каршеринга — BelkaCar и посмотрели, что о нём говорят пользователи.
Позитива оказалось значительно больше, чем негатива: причём как по количеству характеристик, так и по общему числу отзывов.
Каршеринг — сложный продукт, который объединяет мобильное приложение для активации услуг и непосредственно автомобили. Важно следить за качеством всех составляющих каршеринга, ведь недостаток мобильного приложения или автомобиля может сказаться на всём пользовательском опыте и восприятии бренда в целом.
Отзывы пользователи тоже оставляют и о приложении, и об автомобилях. Система распознаёт характеристики по обоим направлениям и позволяет оценить комплексное восприятие каршеринга.
Чаще всего из позитивных характеристик пользователи отмечают хорошее техническое состояние и качественный сервис. При этом больше всего негатива вызывает ценовая политика каршеринга.
Сквозная фильтрация по характеристикам
Все сформированные характеристики — кликабельные. При нажатии на них открывается сводный отчёт с сообщениями, в которых выявили конкретную характеристику. Это позволяет проводить более глубокую аналитику обратной связи.
Например, фильтрация по характеристике Хорошее техническое состояние показала, что пользователи хвалят «исправность» автомобилей. Такую формулировку можно использовать в рекламных коммуникациях, чтобы говорить с клиентами на одном языке.
Сквозная фильтрация позволяет увидеть данные не только сводного отчёта. Например, отчёт Авторы показывает, что характеристику Доступные цены чаще всего отмечают женщины. Это может быть важно PR-менеджеру, который готовит статью для женского СМИ, чтобы рассказать в профильном материале о том, что действительно волнует аудиторию издания.
А в отчёте Популярные слова видны частотные слова в отзывах по определённым характеристикам. Например, среди частотных слов в сообщениях с характеристикой Плохое состояние авто:
- Повреждение;
- Развалюха;
- Мрак.
Эти слова можно использовать, например, для формирования сценариев работы менеджеров: прописать отдельные шаблоны для реагирования на подобные высказывания о качестве автомобилей.
Фильтрация внутри отчёта Продукты
Характеристики в отчёте — динамические. Они рассчитываются и формируются с учётом фильтрации по периоду и по значимым признакам.
Благодаря фильтрации по периодам можно отслеживать динамику изменения обратной связи по продукту: что больше всего волновало пользователей в разные месяцы.
Например, в июне и июле пользователи одинаково часто отмечали Хорошее техническое состояние автомобилей в каршеринге. При этом в июне в 2 раза чаще, чем в июле, отмечали Доступные цены. А вот среди самых распространённых негативных характеристик в июне лидировало Плохое состояние авто, а в июле его место заняли Высокие цены.
Сообщения также можно фильтровать по источникам. Автоматически характеристики рассчитываются по публикациям на всех площадках с отзывами. Однако вручную можно отфильтровать конкретный источник и узнать, что важно его аудитории.
Так, пользователей приложения на Android после качества автомобилей волнует ценовая политика. Они отмечают выгодные предложения, доступные цены и экономию на транспорте. В то время как пользователям iPhone важны экономия времени и высокий кешбэк. Именно эти характеристики можно бренду подсветить в рекламе на пользователей разных смартфонов. Например, для пользователей Android подчеркнуть доступные цены, а для пользователей iPhone — возможность успевать больше.
Сообщения можно отфильтровать и по другим значимым характеристикам, например, посмотреть, какие негативные характеристики чаще всего встречаются в отзывах с низкой оценкой, а какие — с высокой оценкой. Это позволит отделить критические недостатки, которые необходимо проработать в первую очередь, от небольших проблем, с которыми пользователи готовы мириться. Таким образом, команда развития продукта сможет приоритизировать задачи.
Характеристики также можно смотреть по продуктам и услугам конкурентов, если создать специальную тему в Brand Analytics.
Характеристики — как часть комплексной аналитики
Характеристики могут стать началом большого исследования. С их помощью можно сформировать систему тегов и группировать все сообщения на всех источниках в теме.
Контент-анализ отзывов после сквозной фильтрации по характеристикам поможет выявить этапы пользовательского пути — в какой момент использования каршерингом какие характеристики отмечают пользователи.
Данные о Характеристиках можно дополнить информацией из других отчётов Brand Analytics.
Что ещё поможет быстро проанализировать обратную связь
Отчёт Популярные слова
В этом отчёте выявляются самые частотные слова в теме вообще или с учётом фильтрации. Можно отфильтровать сообщения категории WOM (пользователи выражают собственное мнение о продукте или услуге). Таким образом — проанализировать, что пользователи говорят о бренде в сообщениях в соцмедиа в целом, а не только в отзывах.
Отчёт Сообщества
Так вы сможете увидеть, в каких группах, каналах и сообществах в соцмедиа пользователи чаще всего делятся своим мнением о продукте или услуге. Благодаря этому можно узнать интересы целевой аудитории и смежные категории.
BrandGPT
Виртуальный ИИ-помощник аналитика выделит и суммаризирует главное в собранных в тему сообщениях. Он работает как по предзаданным сценариям, так и с открытыми вопросами, которые вы сформируете самостоятельно.
Как провести быстрый анализ обратной связи пользователей
- Создать тему типа соцмедиа и СМИ в Brand Analytics по ключевым словам и с учётом подключения каналов.
- Запустить архивный сбор сообщений за 30 дней или несколько месяцев.
- Посмотреть в отчёте Продукты графики с характеристиками, выявленными ИИ.
- Узнать, за что хвалят и критикуют продукт или услугу пользователи
- Отфильтровать сообщения по характеристикам и узнать, как именно клиенты говорят о вашем бренде.
- Изучить другие отчёты Brand Analytics, в том числе, с помощью фильтрации по характеристикам.
- Увидеть продукт глазами клиента.
- Усовершенствовать товар или услугу, усилить позиционирование и донести ключевые сообщения до целевой аудитории.
