Главная
→
Статьи
→
Как среди жалоб клиентов найти точки роста для компании?

СТАТЬЯ

23 июля 2021

Читать: 10 минут

5, 50 или 500 отзывов в день на десятках разных платформ — возможно ли их качественно обработать вручную? Ведь надо не просто решить проблему конкретного покупателя и написать ему ответ.

Анализируя фидбек от клиентов, можно получить ценную информацию о ваших товарах и услугах и найти точки роста для компании.

Как среди жалоб клиентов найти точки роста для компании?

В отзывах можно найти подлинную информацию о том, как работают сотрудники в каждом филиале, как потребители относятся к товару и что они хотели бы в нем улучшить.

Отзывы также помогают выстроить успешное позиционирование бренда. Всё, что вам нужно для этого — узнать, что потребители ценят больше всего в ваших товарах или сервисе.

Когда отзывов немного, анализировать их легко. А как быть, если каждый день приходят сотни новых отзывов?

Рассказываем о том, как эффективно организовать работу с пользовательским фидбеком.

Почему анализировать отзывы клиентов сложно

Множество источников

Компании получают обратную связь от клиентов в чатах на собственном сайте, в комментариях в социальных сетях, через звонки в колл-центры. Отдельный большой пласт — это сайты-отзовики и геосервисы.

Почему анализировать отзывы клиентов сложно

Множество источников

Компании получают обратную связь от клиентов в чатах на собственном сайте, в комментариях в социальных сетях, через звонки в колл-центры. Отдельный большой пласт — это сайты-отзовики и геосервисы.

Некоторые источники отзывов Макдоналдс

Большое количество отзывов

Если компания крупная, то счет идет на сотни и тысячи отзывов в месяц, а тематика отзывов касается самых разных сфер: качества товара, особенностей обслуживания, впечатления от сотрудников и т. д. Чтобы ничего не упустить, каждый отзыв надо отнести к определенной группе.

Большое количество отзывов

Если компания крупная, то счет идет на сотни и тысячи отзывов в месяц, а тематика отзывов касается самых разных сфер: качества товара, особенностей обслуживания, впечатления от сотрудников и т. д. Чтобы ничего не упустить, каждый отзыв надо отнести к определенной группе.

Одно наименование товара (например, тушь для ресниц) способно набрать по 150−250 отзывов только на одной площадке. Это довольно большой объем, особенно если у компании много товаров.

Разное качество фидбека

Отзывы «Магазин ужасен!» и «Магазин три дня в неделю открывается не вовремя» — это два противоположных по качеству отзыва. Первый общий, второй содержательный. Первый — эмоционален и не несет смысла, второй обнажает проблему и практически является руководством к действию. При анализе надо отсеивать первые и фокусироваться на вторых, но для этого приходится изучать все.

Разное качество фидбека

Отзывы «Магазин ужасен!» и «Магазин три дня в неделю открывается не вовремя» — это два противоположных по качеству отзыва. Первый общий, второй содержательный. Первый — эмоционален и не несет смысла, второй обнажает проблему и практически является руководством к действию. При анализе надо отсеивать первые и фокусироваться на вторых, но для этого приходится изучать все.

Читая отзывы, нужно отсеивать общие и сосредотачивать внимание на содержательных

Выбор инструмента для работы с отзывами

Конечная цель анализа отзывов — сделать компанию и ее продукт лучше. Но как оценить, достигнута ли цель? Как понять, изменилось ли качество отзывов? Для этого нужно разработать свою систему оценки, которая позволит отслеживать, как меняется отношение клиентов к услуге, товару или к заведению в целом.

Выбор инструмента для работы с отзывами

Конечная цель анализа отзывов — сделать компанию и ее продукт лучше. Но как оценить, достигнута ли цель? Как понять, изменилось ли качество отзывов? Для этого нужно разработать свою систему оценки, которая позволит отслеживать, как меняется отношение клиентов к услуге, товару или к заведению в целом.

Ручная обработка отзывов

В идеальном мире каждый отзыв внимательно изучается, с клиентом связываются, уточняют детали инцидента, анализируют ситуацию и проводят работу над ошибками.

Однако когда каждый день приходит, к примеру, 50 новых отзывов, способ их оценки придется изменить. Прочитать отзывы и ответить на них еще можно, но вот адекватно проанализировать их вручную гораздо сложнее. Решение на поверхности — собрать отзывы в таблицу и уже там расставлять темы, задавать приоритеты, отслеживать статусы. Это поможет систематизировать работу.

Ручная обработка отзывов

В идеальном мире каждый отзыв внимательно изучается, с клиентом связываются, уточняют детали инцидента, анализируют ситуацию и проводят работу над ошибками.

Однако когда каждый день приходит, к примеру, 50 новых отзывов, способ их оценки придется изменить. Прочитать отзывы и ответить на них еще можно, но вот адекватно проанализировать их вручную гораздо сложнее. Решение на поверхности — собрать отзывы в таблицу и уже там расставлять темы, задавать приоритеты, отслеживать статусы. Это поможет систематизировать работу.

Пример таблицы для систематизации отзывов

Полуавтоматическая обработка с помощью скриптов

Если идти дальше, то процесс анализа пользовательского фидбека можно автоматизировать, используя открытые библиотеки. Например, библиотеку NLTK (Natural Language Toolkit) для Python. Это инструмент для обработки естественного языка. С его помощью можно классифицировать и тегировать отзывы, делать семантический анализ.

Язык Python и библиотека NLTK относительно просты, но всё же для настройки понадобятся базовые навыки программирования. Помимо непосредственной настройки нужна аналитическая подготовка: надо определиться, как размечать отзывы, по каким принципам группировать, какие отчеты формировать.

Настройка системы займет время, зато в результате вы получите инструмент для работы с неограниченным количеством отзывов.

Полуавтоматическая обработка с помощью скриптов

Если идти дальше, то процесс анализа пользовательского фидбека можно автоматизировать, используя открытые библиотеки. Например, библиотеку NLTK (Natural Language Toolkit) для Python. Это инструмент для обработки естественного языка. С его помощью можно классифицировать и тегировать отзывы, делать семантический анализ.

Язык Python и библиотека NLTK относительно просты, но всё же для настройки понадобятся базовые навыки программирования. Помимо непосредственной настройки нужна аналитическая подготовка: надо определиться, как размечать отзывы, по каким принципам группировать, какие отчеты формировать.

Настройка системы займет время, зато в результате вы получите инструмент для работы с неограниченным количеством отзывов.

Описание инструментов классификации в NLTK

Однако проблему с агрегацией отзывов из множества источников придется решать отдельно.

Автоматический анализ отзывов в Поинтере

Поинтер — это сервис для автоматизации работы с отзывами в геосервисах и сайтах-отзовиках.

Поинтер собирает отзывы со всех платформ в единую ленту. Сотрудники компании видят всю обратную связь от клиентов в одном окне и там же могут ответить. Поинтер сам опубликует ответ на нужной платформе.

Автоматический анализ отзывов в Поинтере

Поинтер — это сервис для автоматизации работы с отзывами в геосервисах и сайтах-отзовиках.

Поинтер собирает отзывы со всех платформ в единую ленту. Сотрудники компании видят всю обратную связь от клиентов в одном окне и там же могут ответить. Поинтер сам опубликует ответ на нужной платформе.

Лента с комментариями. Обратите внимание на кнопку «Пожаловаться» под каждым отзывом. Прямо из ленты с отзывами можно отправить запрос в службу поддержки на удаление некорректного отзыва.

Тегирование отзывов

В Поинтере сотрудники компании могут присвоить отзывам теги. Например, «качество работ», «сроки», «отношение персонала», «сообщить руководителю». Кроме того, Поинтер умеет автоматически анализировать содержание отзывов, выделяя самые популярные проблематики.

После того как теги расставлены, можно сортировать отзывы по заданным темам. Это позволяет проводить быстрый анализ работы местных филиалов: выявлять наиболее частые проблемы и находить возможные точки роста, прислушиваясь к критике посетителей.

Тегирование отзывов

В Поинтере сотрудники компании могут присвоить отзывам теги. Например, «качество работ», «сроки», «отношение персонала», «сообщить руководителю». Кроме того, Поинтер умеет автоматически анализировать содержание отзывов, выделяя самые популярные проблематики.

После того как теги расставлены, можно сортировать отзывы по заданным темам. Это позволяет проводить быстрый анализ работы местных филиалов: выявлять наиболее частые проблемы и находить возможные точки роста, прислушиваясь к критике посетителей.

Лента с комментариями. Под отзывами видны проставленные теги. А в правой колонке доступна сортировка отзывов по тегам.

Анализ тональности отзывов

Нейросеть Поинтера умеет определять тональность отзывов. Она оценивает смысл написанного, а не количество звездочек, которые в отзыве поставили клиенты.

Анализ тональности отзывов

Нейросеть Поинтера умеет определять тональность отзывов. Она оценивает смысл написанного, а не количество звездочек, которые в отзыве поставили клиенты.

Отчет показывает, как тональность отзывов меняется с течением времени

Сбор статистики

Поинтер собирает данные и показывает агрегированные данные в динамике:

рейтинг филиалов, сформированный платформами на основе оценок пользователей,
количество отзывов, собранных с каждой из платформ,
тональность отзывов,
количество ответов и скорость ответов на отзывы.

Поинтер позволяет сравнивать данные для отдельных филиалов, регионов и дивизионов.

Сбор статистики

Поинтер собирает данные и показывает агрегированные данные в динамике:

рейтинг филиалов, сформированный платформами на основе оценок пользователей,
количество отзывов, собранных с каждой из платформ,
тональность отзывов,
количество ответов и скорость ответов на отзывы.

Поинтер позволяет сравнивать данные для отдельных филиалов, регионов и дивизионов.

Так выглядит статистика в личном кабинете

Поинтер подходит компаниям, которые хотят своевременно реагировать на обратную связь пользователей, а также улучшать свой сервис и продукт.

Основные выводы

1. Отзывы — это возможность успокоить огорченного клиента и заслужить его лояльность. Ответы на негативные отзывы демонстрируют потенциальным клиентам, что вы заботитесь о них и готовы решать проблемы в случае их возникновения.

2. Анализ отзывов поможет вам увидеть проблемы и точки роста для вашего бизнеса, а также узнать больше о работе отдельных филиалов или отдельных сотрудников.

3. Чтобы вести аналитику и отслеживать динамику, необходимо классифицировать отзывы по выбранным признакам. Эти признаки определяете вы сами в зависимости от деятельности компании и целей, которые перед вами стоят.

4. В зависимости от количества отзывов необходимо выбрать подходящий инструмент для их обработки. Важно, чтобы основное время вы тратили не на сбор и обработку информации, а именно на аналитику!

Основные выводы

1. Отзывы — это возможность успокоить огорченного клиента и заслужить его лояльность. Ответы на негативные отзывы демонстрируют потенциальным клиентам, что вы заботитесь о них и готовы решать проблемы в случае их возникновения.

2. Анализ отзывов поможет вам увидеть проблемы и точки роста для вашего бизнеса, а также узнать больше о работе отдельных филиалов или отдельных сотрудников.

3. Чтобы вести аналитику и отслеживать динамику, необходимо классифицировать отзывы по выбранным признакам. Эти признаки определяете вы сами в зависимости от деятельности компании и целей, которые перед вами стоят.

4. В зависимости от количества отзывов необходимо выбрать подходящий инструмент для их обработки. Важно, чтобы основное время вы тратили не на сбор и обработку информации, а именно на аналитику!

Источник: vc.ru

Вам также может быть интересно: Наши статьи

Оставьте заявку,
и мы свяжемся
с вами в течение часа

Пн-пт: 10:00-19:00

8 800 555-41-36

+7 495 995-58-24

help@pntr.io

Как среди жалоб клиентов найти точки роста для компании?

Вам также может быть интересно: Наши статьи

Оставьте заявку,и мы свяжемся с вами в течение часа

Оставьте заявку,
и мы свяжемся
с вами в течение часа