О проекте
Бренд — крупный застройщик РФ и области, специализирующийся на строительстве проектов «комфорт» и «бизнес-класса».
Задача
Мониторинг рисков и их глубокая проработка, чтобы минимизировать негативное влияние на восприятие бренда и повысить лояльность аудитории.
Как решали поставленные задачи:
Мы внедрили комплексную систему тегирования Brand Analytics, чтобы упорядочить упоминания по категориям и уровням: от региональных привязок до специфических тем комментариев и обсуждений, таких как «качество строительства», «документация» и «сервис». Система автотегов значительно упростила работу с массивом данных, автоматически классифицируя ключевые упоминания, что позволило как нам, так и клиенту наглядно видеть распределение позитива и негатива по регионам и отдельным ЖК. Для поддержания достигнутого результата на ключевых площадках мы настроили автоматический мониторинг, используя функцию настройки уведомлений и аллертов в Brand Analytics. Установили автоправила для сегментации негатива, приоритизируя наиболее острые темы (например, жалобы на сроки сдачи или косяки при осмотре и приемке квартир) и настроив фильтрацию, по ключевым словам, чтобы моментально отрабатывать такие упоминания.
Результаты:
⏩Снижение времени реагирования благодаря внедрению системы тегирования и автоуведомлений: оперативность обработки отзывов на ключевых площадках увеличилась на 30%
⏩Повышение рейтинга на геосервисах и отзовиках: с начала работ рейтинги на платформах с высокой посещаемостью стабильно выросли, что привело к увеличению среднего показателя рейтинга на 15%
⏩Рост индекса лояльности за счет системной работы с негативными и позитивными упоминаниями
⏩Качество работы менеджеров: после регулярных отчетов и аналитики по обсуждениям, менеджеры отдела продаж клиента смогли точечно работать с основными возражениями.
⏩Поддержка позитивных WOM-упоминаний: количество позитивных упоминаний в инфополе выросло на 15%
Бренд — крупный застройщик РФ и области, специализирующийся на строительстве проектов «комфорт» и «бизнес-класса».
Задача
Мониторинг рисков и их глубокая проработка, чтобы минимизировать негативное влияние на восприятие бренда и повысить лояльность аудитории.
Как решали поставленные задачи:
Мы внедрили комплексную систему тегирования Brand Analytics, чтобы упорядочить упоминания по категориям и уровням: от региональных привязок до специфических тем комментариев и обсуждений, таких как «качество строительства», «документация» и «сервис». Система автотегов значительно упростила работу с массивом данных, автоматически классифицируя ключевые упоминания, что позволило как нам, так и клиенту наглядно видеть распределение позитива и негатива по регионам и отдельным ЖК. Для поддержания достигнутого результата на ключевых площадках мы настроили автоматический мониторинг, используя функцию настройки уведомлений и аллертов в Brand Analytics. Установили автоправила для сегментации негатива, приоритизируя наиболее острые темы (например, жалобы на сроки сдачи или косяки при осмотре и приемке квартир) и настроив фильтрацию, по ключевым словам, чтобы моментально отрабатывать такие упоминания.
Результаты:
⏩Снижение времени реагирования благодаря внедрению системы тегирования и автоуведомлений: оперативность обработки отзывов на ключевых площадках увеличилась на 30%
⏩Повышение рейтинга на геосервисах и отзовиках: с начала работ рейтинги на платформах с высокой посещаемостью стабильно выросли, что привело к увеличению среднего показателя рейтинга на 15%
⏩Рост индекса лояльности за счет системной работы с негативными и позитивными упоминаниями
⏩Качество работы менеджеров: после регулярных отчетов и аналитики по обсуждениям, менеджеры отдела продаж клиента смогли точечно работать с основными возражениями.
⏩Поддержка позитивных WOM-упоминаний: количество позитивных упоминаний в инфополе выросло на 15%
