Эконика

О проекте

EKONIKA — модная сеть обуви и аксессуаров, которая объединяет 100+ магазинов в 100+ городах в 3 странах.

RQ agency — агентство в международной группе AMDG с фокусом на Digital PR, решает широкий спектр задач: от работы с репутационным окружением до разработки и реализации комплексной стратегии продвижения бренда в digital-пространстве.

Задачи

Миссия бренда EKONIKA — создавать с любовью и превосходить ожидания. Чтобы реализовать эту миссию, важно достичь и сохранить высокую лояльность клиентов.

Достижение этой глобальной цели разбили на прикладные задачи:

Повысить средний рейтинг на геосервисах

Рейтинг карточки магазина на геосервисе влияет на решение пользователя посетить филиал. Магазину с низким рейтингом человек, скорее всего, предпочтёт торговую точку с высоким, так как будет заранее ожидать соответствующий оценке уровень обслуживания.

В свою очередь, на рейтинг влияет:

• Оформление карточки и наличие актуальной информации (например, адреса или режима работы);
• Качество обслуживания в магазинах, ассортимент и другие характеристики оффлайн-точки.

Таким образом, для улучшения рейтинга требовалось удалить «фантомные» карточки магазинов (которые могли повлиять на восприятия бренда в целом), своевременно актуализировать данные и качественно и оперативно отвечать на обратную связь пользователей.

Отслеживать обратную связь аудитории

Любые упоминания в социальных медиа влияют на восприятие бренда целевой аудиторией. Поэтому важно такие упоминания своевременно обнаруживать и анализировать.

Качественная и вовлечённая обратная связь от лица компании может позитивно повлиять на мнение как автора сообщения, так и читателей. Поэтому было важно своевременно находить упоминания бренда и передавать команде Отдела Заботы о клиентах для последующей обработки.

В свою очередь, отзывы со стороны клиентов в соцмедиа являются ценным источником информации для совершенствования продукции и сервиса.

Решение

Запустили мониторинг упоминаний в соцмедиа

Чтобы своевременно обнаруживать упоминания пользователями EKONIKA, был настроен мониторинг по брендовым и репутационным запросам (название бренда + отзывы) в системе Brand Analytics.

Система позволяет находить и агрегировать для обработки и аналитики упоминания на площадках разного типа.

При этом в рамках исследования основной фокус был на сообщениях, размещённых:

• В блогах и на форумах;
• В онлайн-СМИ, включая комментарии к новостям;
• На сайтах с отзывами;
• В социальных сетях и каналах и чатах в мессенджерах.

Упоминания на других площадках тоже отслеживались, например, в видео у блогеров, но основной анализ касался пользовательских обсуждений.

Анализировали обратную связь

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

Собранные упоминания изучались в двух срезах:

• Сервис
• Продукция.

При этом упоминания товаров анализировались, в первую очередь, в рамках продуктовой категории в целом.

Регулярный мониторинг социальных медиа позволяет бренду оперативно получать обратную связь от пользователей, передавать её в отдел Заботы о клиентах. Специалисты отдела Заботы о клиентах EKONIKA при необходимости подключались к диалогу с пользователями. Автоматизация поиска обращений в соцмедиа позволила значительно сократить скорость реакции на обратную связь и повысить качество клиентского обслуживания.

Команда агентства отслеживала и анализировала:

• Сообщения на фокусных площадках;
• Динамику упоминаний и информационные всплески;
• Упоминаемость магазинов;
• Причины позитивных и негативных упоминаний.

Динамика сообщений позволяла выявлять обсуждаемые инфоповоды и углублённо прорабатывать новые и значимые для пользователей темы.

На основе упоминаемости конкретных торговых точек формировали рейтинги Топ-10 по популярности в социальных медиа (кроме геосервисов), которые показывали, какие магазины пользуются наибольшим спросом.

Рейтинг магазинов учитывал также тональность упоминаний.

В рамках ежемесячной аналитики команда агентства также изучала обратную связь покупателей по основным категориям продукции бренда:

• Обувь
• Сумки
• Аксессуары
• Другое.

К категории Другое относили сообщения, в которых нельзя точно определить, о какой категории речь.

Благодаря ежемесячным отчётам клиент получает актуальную обратную связь про бренд, новые коллекции, качество продукции, которая учитывается при разработке и запуске новых коллекций.

Например, в рамках одного из ежемесячных отчётов наибольшее количество сообщений о бренде относились к категории Обувь.

В основном это были нейтральные сообщения, где пользователи делятся образами и обсуждают бренд и дизайн. При этом анализ источников показал, что большинство обсуждений происходили в Telegram.

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

За время проекта было проанализировано более 82 000 сообщений.

Построили систему тегирования

Чтобы сегментировать сообщения в теме и структурировать обратную связь пользователей для отчёта EKONIKA, разработали систему тегирования, включающую продуктовые категории, характеристики сервиса и продукта, формат публикации.

К характеристикам продукта относятся:

• Качество
• Размерная сетка
• Дизайн
• Стоимость
• и другие показатели.

Автоматизировали работу с геосервисами

Для комплексной работы с геосервисами использовали Поинтер — сервис для автоматизации управления отзывами и рейтингами.

С помощью сервиса:

• Находили и удаляли фантомные карточки;
• Актуализировали данные на действующих карточках;
• Обрабатывали отзывы;
• Собирали данные для анализа обслуживания.

С помощью сервиса было обнаружено 78 фантомных карточек за период реализации проекта, 65% из них были удалены благодаря обращениям агентства.

Кроме того, этот сервис позволил в режиме одного окна редактировать информацию о магазинах сети, благодаря чему в 100% карточек магазинов были актуальные данные, включая описание и фото. Также через этот сервис работали с пользовательскими отзывами, а чтобы ускорить реагирование и подготовку персональных ответов подключили ИИ.