Общественная потребительская инициатива

О проекте

MRF — агентство, специализирующееся на управлении репутацией (ORM) крупных компаний и госкорпораций. Член Ассоциации коммуникационных агентств России (АКАР) и Российской Ассоциации Фармацевтического Маркетинга.

Общественная Потребительская Инициатива — некоммерческая организация по защите прав потребителей, созданная при поддержке РГТЭУ, участник Госсовета по национальной системе защиты прав потребителей, член Консультативного совета Роспотребнадзора и Экспертного совета ФАС по рекламе и недобросовестной конкуренции.

Задачи

Перед Общественной Потребительской Инициативой (ОПИ) стояла задача запустить мобильное приложение, которое бы упростило досудебное урегулирование конфликтов между потребителями и транспортно-логистическими компаниями за счёт автоматизированной формы заявления на подачу претензии с несколькими пунктами для заполнения — «Книга жалоб».

Было необходимо выявить ключевые проблемы, с которыми сталкиваются представители целевых аудиторий приложения: клиенты и сотрудники транспортно-логистических компаний. Это позволило бы сделать продукт более полезным, сформировать позиционирование приложения и разработать эффективную коммуникационную стратегию.

Для исследования целевой аудитории ОПИ обратились в репутационное агентство MRF. Перед агентством стоял ряд аналитических задач:

Определить обсуждаемые в соцмедиа проблемы в оказании транспортно-логистических услуг

Чтобы сделать интерфейс приложения, в том числе меню, удобным для использования целевой аудиторией, было важно проанализировать проблемы в сфере транспортно-логистических услуг и выделить среди них самые частотные. Именно на решении наиболее распространённых проблем был сделан фокус «Книги жалоб».

Сформировать портрет целевой аудитории продукта

Чтобы построить качественную коммуникационную стратегию, бренду важно знать целевую аудиторию приложения: интересы и запросы, возраст потенциальных пользователей, географию, популярные сообщества.

Выявить сильные и слабые стороны игроков рынка

Для совершенствования приложения было важно знать, как пользователи воспринимают компании в сфере транспортно-логистических услуг. Кроме того, это позволило бы построить наиболее эффективное взаимодействие с компаниями и привлечь их для обработки обращений в мобильном приложении.

Разработать рекомендации по развитию и продвижению приложения

Дополнительным вызовом в работе стало то, что у ОПИ не было стратегии продвижения приложения. Требовалось не только выявить болевые точки аудитории, но и предложить их практическое решение.

Решение

Проект был реализован с использованием системы мониторинга и аналитики Brand Analytics, которая позволила собрать и проанализировать ретроспективные данные из социальных медиа за период с мая 2023 года по апрель 2024 года.

Агрегировали упоминания транспортно-логистических услуг

Для исследования создали тему, куда собирались сообщения с упоминанием как самих компаний, так и конкретных проблем на основе ключевых слов и словосочетаний.

Ключевые слова подбирались на основе первичного ручного анализа упоминаний транспортно-логистического комплекса в соцмедиа. Например, разных форматов услуг. Далее смысловые конструкции тестировались с помощью функции «Показать результат» в разделе Создание темы в Brand Analytics и дорабатывались или уточнялись с помощью минус-слов.

Так как цель анализа — понять, как пользователи относятся к рынку транспортно-логистических услуг и с какими сложностями сталкиваются, на этапе настройки сбора было необходимо исключить официальную рекламу и объявления в контексте возможности отправить тот или иной товар с помощью одной из компаний. Исключить такие слова позволила настройка минус-слов, например: распродажа, размер, арт (артикул) и так далее.

Кроме того, ограничили тип открытых источников, из которых будут собираться, а далее — анализироваться сообщения. Так как фокус исследования был на соцмедиа, при настройке темы исключили онлайн-СМИ.

Сформировали выборку для фокусного анализа

На первом этапе анализа контента экспортировали полные тексты сообщений из собранной темы. Далее их изучили и выявили основные и частотные темы обсуждения, на основе которых сформировали перечень тегов для использования в Brand Analytics.

Теги объединили в 3 больших группы:

• Компании, упомянутые в сообщении
• Формат сообщения (отзыв, жалоба, обсуждение и т. д.)
• Аспект обратной связи (качество услуг, HR-направление)

Далее все собранные в системе сообщения тегировались вручную и с помощью функционала автоматического тегирования на основе ключевых слов и правил с учётом фильтрации. Срок обработки сообщений благодаря функционалу автотегов сократился на более чем 60% по сравнению с полностью ручной работой, несмотря на необходимость валидации автоматических тегов.

С помощью фильтрации по необходимым тегам сформировали выборку целевых упоминаний — сообщений пользователей соцмедиа, которые имеют ценность для исследования, то есть включают личный опыт потребителей и оценочный контент.

Выявили кризисные ситуации с компаниями

Чтобы понять, жалобы на какие компании могут появиться в первую очередь, а значит, с ними требуется оперативно выстроить коммуникации, проанализировали упоминания конкретных брендов.

Информационные кризисы в общем потоке сообщений находили благодаря функционалу Brand Analytics:

• По аномальным всплескам негативных сообщений о компаниях на графике сводного отчёта;
• По обилию дублей сообщений.

Далее выделяли обратную связь пользователей и оценивали их восприятие сложившейся кризисной ситуации.

Сформировали портрет целевой аудитории

Чтобы построить правильные коммуникации с потенциальными пользователями приложения, нужно было понимать, кто целевая аудитория: её социально-демографические характеристики, интересы и паттерны поведения.

Целевая аудитория включала в себя два основных сегмента:

• Клиенты;
• Сотрудники.

Чтобы из общего массива сообщений выделить упоминания со стороны сотрудников, использовали HR‑тег.

Интересы и паттерны поведения в разных сегментах целевой аудитории выявили на основе ранее разработанной системы тегирования. Социально-демографические показатели определялись с помощью метаданных об авторах, которыми Brand Analytics насыщает собранные сообщения.

Кроме того, в рамках формирования портрета целевой аудитории, выделили ключевые платформы для коммуникации (источники с наиболее активными обсуждениями) и сезонность отзывов на транспортно-логистические услуги.

Исследование показало, что сезонность обсуждений — пики упоминаний со стороны пользователей — оказалась связана с праздниками и крупными распродажами.

Провели SWOT-анализ приложения

На основе данных соцмедиа: паттернов пользовательского поведения, основных проблем с транспортно-логистическими компаниями и в целом восприятия брендов — выявили сильные и слабые стороны приложения, а также возможности и угрозы для его развития.

Например, среди значимых угроз выделили:

• Сезонность спроса — риск неравномерного использования приложения потребителями;
• Потребность в высокой надёжности работы приложения и сайта;
• Отсутствие возможности оперативно решить проблему со стороны компаний;
• Отказ компаний от коммуникаций, предоставление аналогичного функционала через собственное приложение;
• Сложности с пониманием функционирования приложения целевой аудиторией;
• Недовольство со стороны компаний работой приложения из-за генерирования негатива пользователями.

А среди возможностей:

• Оперативная корректировка шаблонов в приложении на основе распространённых жалоб;
• Быстрое включение в кризисные ситуации: реагирование агентов влияния на обсуждения, подготовка и публикация статей с инструкциями по решению актуальных проблем и мнений экспертов;
• Расширение функционала приложения за счёт решения некритичных потребностей пользователей;
• Сотрудничество с транспортно-логистическими компаниями, обеспечение коммуникации потребителей и компаний;
• Создание кейсов по работе с приложением на основе реального опыта пользователей.

Разработали рекомендации по развитию и продвижению продукта

Чтобы помочь целевой аудитории удовлетворить потребности и при этом избежать репутационных рисков для приложения, команда MRF разработала стратегию развития продукта и коммуникаций, которая строилась на таких принципах:

Учитывать сезонность — необходимо быть готовым к росту жалоб в праздники (период отправки подарков) и во время распродаж (время онлайн-покупок). Требуется техническая стабильность работы приложения. Кроме того, необходимо увеличить количество разных шаблонов в форме заявки и добавить универсальный шаблон без привязки к конкретной теме.

Адаптировать продукт под инфоповоды — отслеживать массовые сбои у компаний, чтобы подключать необходимые шаблоны заявки и актуализировать функционал приложения.

Использовать вовлекающие форматы контента — помогать целевой аудитории решать проблемы с помощью публикаций кейсов, историй из жизни пользователей, инструкций с лайфхаками.

Регулярно работать над формированием репутации — важно наращивать упоминаемость и узнаваемость приложения, демонстрировать лояльность аудитории к приложению. Например, публикация кейсов не только показывает путь клиента от инцидента до его решения, но и вызывает доверие потенциальных пользователей.

Проактивно подключаться к обсуждениям — расширять аудиторию за счёт потребителей, которые публично выражают неудовлетворённость транспортно-логистическими компаниями (очередями, закрытием ПВЗ в рабочее время и т. д.).

Сотрудничать с компаниями — информировать игроков рынка о потенциальных репутационных рисках, формировать рекомендации по совершенствованию их сервиса на основе пожеланий потребителей.