"Улыбка радуги": разработали масштабную систему тегов и проанализировали более миллиона упоминаний

Понять, что и как говорят про бренд, и превратить это в реальные инсайты для улучшения сервиса и клиентского опыта.

У "Улыбки радуги" — большая и активная аудитория, а значит, и десятки тысяч упоминаний каждый месяц. Вместе с командой компании мы выстроили процесс, который позволяет в этом потоке не теряться, а извлекать из него ценную информацию, способную сделать бренд лучше.

Вот как мы это сделали:

1. Собрали и обработали весь массив упоминаний

За 2 года работы — больше миллиона сообщений.

2. Разработали свою систему тегирования

Больше 200 тегов — от качества сервиса до конкретных ситуаций в магазинах. Каждый тег — это смысл, который помогает разложить поток сообщений по полочкам.

Этот подход позволил эффективно оценивать даже нестандартные отзывы. Например, если в одном сообщении и негатив, и похвала или поднимаются сразу несколько тем. 

3. Построили аналитику на основе тегов

Мы не просто считали, сколько сообщений пришло. Мы смотрели, сколько из них содержат позитив, негатив, конкретные темы. На этой основе выбрали ряд метрик для аналитики репутационного поля. Среди них, например, уровень общего настроя NRS (Net Sentiment Rate) и ёмкость позитива на один комментарий. Отслеживая их, мы формировали рекомендации к действиям.

4. Настроили регулярную отчётность и рекомендации

Каждый месяц — срез: что говорят, почему, какие точки роста, какие зоны риска. Не просто отчёт, а полноценный инструмент для корректировки действий по отношению как к покупателям, так и к сотрудникам.

5. Запустили систему оповещений

Если появляется критическая ситуация, клиент сразу получает уведомление о ней на почту, а с ним — и варианты решения.

Все данные, полученные при обработке упоминаний, влияли на реальные решения — от изменения процессов до реакции на инциденты. Мы сделали акцент на качество: ввели несколько уровней проверки и обучили команду, чтобы все теги ставились корректно.