Pharmtech-сервис

О проекте

Topface Media — репутационное digital-агентство с командой профессионалов в сферах ORM, SERM, Мониторинга и Social Listening.

Pharmtech-сервис — новый федеральный сервис по поиску и бронированию лекарственных препаратов.

Задачи

К команде Topface Media обратился разработчик IT-продукта, объединяющего различных участников фармацевтического рынка: пациентов, фармацевтов и производителей лекарственных средств. В планах компании было разработать и вывести на рынок новый федеральный сервис по поиску и бронированию лекарственных препаратов в интернете.

Чтобы разработать продукт и маркетинговую стратегию для достижения поставленных целей, требовалось изучить рынок. Для этого компания обратилась к агентству Topface Media.

Команда агентства декомпозировала бизнес-цели на аналитические задачи:

• Выявить основные сегменты целевой аудитории;
• Определить барьеры у потенциальных пользователей;
• Создать CJM, включающий поисковые запросы, обсуждения и параметры выбора сервиса;
• Построить рекламную стратегию на основе лучших практик на рынке;
• Разработать рекомендации по коммуникациям на основе Tone of Voice;
• Сформировать гипотезы развития продукта.

Для решения каждой из них требовалась достоверная аналитика общественного мнения (Social Listening), которую можно провести с помощью Brand Analytics.

Решение

Собрали упоминание игроков рынка

На первом этапе создали базу для глубинной аналитики — ретроспективно собрали упоминания за 6 месяцев (01.06.2022 — 30.11.2022).

Чтобы создать оригинальный продукт и выгодно отстроиться от конкурентов, было важно исследовать не только сервисы в сегменте ecom-фарма, но и коллег по рынку в более широком смысле — агрегаторы (Aviasales и Delivery Club) и сервисы с позиционированием экспертности (Нетология, Яндекс.Здоровье).

При создании темы не только использовали поисковой запрос с упоминанием конкретных брендов, но и подключили каналы для сбора обратной связи пользователей: страницы сервисов на Irecommend, Otzovik и сторах мобильных приложений.

Суммарно получилось более 800 000 сообщений на ключевых соцмедиа площадках:

• ВКонтакте
• Одноклассники
• Telegram
• TikTok
• YouTube
• Форумы
• Интернет-СМИ
• Блоги
• Сайты-отзовики
• Тематические ресурсы.

Сегментировали сообщения

Контент-анализ 800 000 сообщений с упоминанием брендов — большой вызов для аналитической команды. Поэтому на первом этапе было необходимо отсортировать сообщения и очистить тему от дублей.

С помощью фильтрации по категориям выделили дубли сообщений, относящихся к Поисковому спаму, Благотворительности и Объявлениям о продажах.

Далее протегировали упоминания сервисов и отделили WOM от инициированных брендами сообщений, так как нужно было проанализировать и пользовательский опыт, и коммуникации сервисов.

С помощью автоматической фильтрации выделили сообщения отдельных сегментов целевой аудитории брендов на основе соцдема и протегировали. Например:

• Женщины 18-24;
• Мужчины 18-24;
• Женщины 25-34;
• Мужчины 25-34;
• Женщины 35-44;
• и так далее.

Определили наиболее частотные тезисы

После сегментации выгрузили сообщения и с помощью собственных разработок агентства выделили наиболее популярные ключевые слова на основе их частотности и семантического аспекта.

Далее популярные ключевые слова объединили в тезисы о сервисах.

Например, к тезису «дорого» относятся ключевые слова, связанные с высокой ценой: завышенная комиссия, отсутствие скидок и так далее.

Более широкие блоки целевой аудитории делили на сегменты на основе частотных тезисов. Для более глубокого исследования сегментов целевой аудитории и формирования портретов ключевых сегментов был создан следующий уровень тегов:

• Женщины 18-24, для которых дорого;
• Женщины 18-24, которые обсуждают на форумах сервисы в контексте обсуждения болезней;
• и прочее.

Последующее исследование тезисов позволило определить барьеры в использовании сервисов и инсайты по их преодолению.

Тезис: Дорого.

Тема отзывов: Сервис работает с аптеками, у которых высокая комиссия.

Барьер: Люди не хотят пользоваться сервисами с высокой комиссией.

Инсайт: Чтобы построить сервис с лояльной аудиторией, первое время нужно работать без комиссии или с минимальной комиссией.

Также по каждому бренду оценили уровень NPS — индекса пользовательской лояльности. Рассчитывали его по следующей формуле:

NPS = (Общее кол-во WOM-позитива — Общее кол-во WOM-негатива) / общее кол-во упоминания бренда.

Для этого после обработки сообщений отфильтровали их по Категории WOM и тональности. Далее использовали показатель индекса Сообщения, который автоматически рассчитывается после фильтрации.

Провели SWOT-анализ

В рамках SWOT-анализа опирались на выделенные ранее частотные тезисы в сообщениях пользователей.

Преимущества — это самые частотные позитивные тезисы по каждому сервису;

Недостатки — самые частотные негативные тезисы;

Возможности — оптимальный функционал на основе обратной связи целевой аудитории;

Угрозы — потенциальные риски и сложности, с которыми может столкнуться новый сервис.

Возможности и угрозы определялись на основе углубленного контент-анализа собранных по каждому сервису сообщений.

В результате получился документ, который помог создать уникальный продукт и отстроиться от конкурентов.

Проанализировали эффективность коммуникаций

Система Brand Analytics не только собирает сообщения, но и автоматически насыщает их мета-данными, которые можно использовать для оценки качества PR и маркетинговых кампаний. Для оценки сообщений в масштабах всей темы или определенного среза полезны Индексы.

Команда Topface Media проанализировала количественные показатели упоминаемости каждого бренда:

• Количество сообщений;
• Уникальные авторы;
• Индекс Лояльность;
• Уровень вовлеченности.

Каждый показатель оценивался в общем срезе и отдельно по категории WOM с помощью фильтрации.

На основе полученных данных выделили бренды с исключительными показателями. В дальнейшем их проанализировали, чтобы определить причины лучших на рынке результатов.

На основе аналитического отчета в системе Brand Analytics, экспортированного в excel-формате, подготовили графики с пересечениями показателей вовлеченности и количества сообщений, где отдельно визуализировали WOM-упоминания. Так удалось определить пиковые показатели и выявить периоды ключевых событий.

Благодаря возможности в системе Brand Analytics фильтровать сообщения за определенные периоды (вплоть до минутных отрезков), получилось соотнести пиковые показатели с активностями бренда — например, размещением у блогеров.

Чтобы углубить исследование эффективности брендовых коммуникаций, данные из Brand Analytics обогатили динамикой поисковых запросов из Яндекс Вордстат. Такое сочетание отразило изменение реального пользовательского интереса в связи с проведенными кампаниями.

Релевантных для размещения блогеров находили не только с помощью исследования эффективных кампаний. Также использовали отчёт Авторы. В рамках этого отчёта авторов сортировали по Аудитории и оценивали соотношение этого показателя к Вовлеченности. После чего анализировались коммуникации наиболее охватных и вовлекающих блогеров: сколько сообщений каждый размещает вообще и в среднем ежедневно, уровень вовлеченности, а также оценивали количество репостов и вовлеченность в них.

Лучшие практики, в том числе список блогеров, размещения у которых привели к росту поисковых запросов, были включены в стратегию продвижения, рекомендованную разработчику farmtech-сервиса.

Сформировали голос бренда

Голос бренда — это то, как компания общается с целевой аудиторией. Иногда в разных каналах голос может немного отличаться, например, в статьях быть более консервативным, чем в соцсетях.

Topface Media изучило, как бренды общаются с пользователями в соцмедиа:

• Отрабатывают позитив и негатив в штатном режиме;
• Реагируют на кризисные сценарии.

Для этого в отчёте Авторы официальные страницы брендов в соцмедиа объединили в отдельную группу, после чего в Сводном отчёте отфильтровали сообщения по этой группе авторов.

Кризисные сценарии от рядовых коммуникаций обычно отличает высокая вовлеченность пользователей. Чтобы найти их, отфильтрованные по WOM сообщения сортировали по вовлеченности. После чего аналитики переходили в оригинальное обсуждение на площадке и анализировали всю цепочку коммуникаций со стороны как пользователя, так и сервиса.

Для каждого бренда были составлены матрицы TOV на основе их коммуникаций в соцмедиа.

Эту матрицу можно использовать для аналитики любого канала коммуникации компании.

В результате были разработаны рекомендации по созданию уникального среди конкурентов TOV для бренда:

• Профессиональный
• Дружелюбный
• Заботливый
• Вовлеченный.

Кроме того, чтобы отстроиться от консервативных в коммуникациях фармсервисов и повысить лояльность целевой аудитории, было рекомендовано отвечать пользователям с юмором, за исключением кризисных сценариев взаимодействия с клиентами.

Составили пользовательский путь

Чтобы понять, какой путь проходят клиенты от поиска лекарства до оформления покупки, был разработан CJM для нескольких сегментов целевой аудитории.

Была проанализирована аудитория каждого бренда и выделены наиболее оптимальные сегменты для работы нового сервиса, на основе которых сформировали портреты.

Для этого изучили не только социально-демографические характеристики в отчёте Авторы, но и источники, которые отражают пользовательские паттерны поведения.

Например, представители одного из сегментов активно обсуждают на форумах лекарства, в контексте которых упоминают фармсервисы. Из этого команда проекта сделала предположение о высоком уровне знания о препаратах в целом и о сервисах в частности у представителей данного сегмента аудитории.

Также изучили поведение представителей разных сегментов целевой аудитории, чтобы понять, какой путь проходят клиенты от поиска лекарств до оформления покупки.

Для этого проанализировали позитивные и негативные тезисы и выявили, с какими этапами взаимодействия с сервисам связана обратная связь клиентов. Особое внимание уделялись «болевым точкам» клиентов, которые мог решить новый сервис.

На основании тезисов была сделана карта позиционирования по конкурентам на основании анализа частотных слов. В таблице представлены атрибуты, которые наиболее часто упоминались пользователями в отношении анализируемых брендов. 9/9 — наиболее частотный атрибут (встречался у всех девяти брендов), 2/9 — атрибут упоминался реже всего (встречался только у двух брендов из девяти).

Выявленные частотные характеристики можно было использовать для разработки продукта и последующего формирования позиционирования бренда.

Команда проекта не только сформировала путь клиента, но и предложила маркетинговые и продуктовые решения для улучшения пользовательского опыта на каждом из этапов.

Пример оформления пользовательского пути