Аналитика соцмедиа для агрегатора такси: кейс Ситимобил

В марте 2022 года компания «Ситимобил» объявила о прекращении деятельности в связи с отсутствием инвестиций. Путь длиной в 15 лет компания частично прошла вместе с Brand Analytics. Мы помогли агрегатору построить процессы обработки клиентских отзывов и поиска продуктовых инсайтов, а также раскрыть мошеннические схемы. О том, как это было — наш кейс.

Основные результаты проекта

✅Построены процессы реагирования вместе с системой KPI.

✅Раскрыты мошеннические схемы и устранены возможности злоупотребления промокодами.

✅Налажен процесс поиска продуктовых инсайтов.

Благодаря системе Brand Analytics мы могли слышать наших клиентов и быстро реагировать на их запросы. Пользователи постоянно делились своим мнением по поводу наших продуктов: критиковали, хвалили и просили что-то добавить или убрать. Это помогало нам развиваться и вырываться вперёд в конкурентной борьбе.
Структурировать этот поток данных позволяла классная система отчётов и фильтров — она сокращала время от получения информации до принятия решения.

Ярослав Тпругин, руководитель группы комьюнити в социальных сетях, «Ситимобил»

О компании

«Ситимобил» — информационный сервис заказа транспортных услуг: такси, каршеринга и аренды самокатов. Сервис насчитывал более 10 миллионов клиентов и был доступен в более чем 70 городах России.

Задача

На момент обращения к Brand Analytics агрегатор сильно разросся: он стал многофункциональным, запускал маркетинговые активности и использовал многоканальные коммуникации. Для поддержания уровня удовлетворенности клиентов необходимо было оперативно реагировать на возникающие жалобы, анализировать и отрабатывать инфоповоды, корректировать свою коммуникационную стратегию в соответствии с реакциями пользователей.

Решение

Мониторинг и реагирование на отзывы клиентов

В компании организовали отдел по работе с комьюнити, который с помощью системы Brand Analytics в режиме реального времени обрабатывал обращения пользователей. Например, когда пользователь каршеринга публиковал в соцсетях сообщение о проблеме, сотрудники сразу передавали его в соответствующий департамент, и специалисты отправлялись на помощь к клиенту.

Команда настроила систему оповещений под свои задачи. Если возникал негативный отзыв или сообщение, быстро набиравшее популярность, то уведомление об этом сразу приходило службе клиентской поддержки. Таким образом специалисты оперативно реагировали на самые «горячие» вопросы.

Основными показателями работы службы реагирования были скорость реакции и удовлетворенность клиентов. Для оценки работы также внедрили метрики KPI, основанные на показателях системы Brand Analytics: индекс лояльности и вовлеченность. Они отражали настроения аудитории и то, как с ними работала команда «Ситимобила». 

Анализ инфоповодов и коммуникаций

Помимо мнений об услугах и продуктах, специалисты «Ситимобил» отслеживали реакцию на коммуникации и маркетинговые активности: как их воспринимала целевая аудитория, где материалы собирали наибольшее количество реакций.

Когда летом 2021 года набрали популярность электросамокаты, в информационном поле стали возникать дискуссии о правилах передвижения на этом виде транспорта. Поэтому команда «Ситимобила» объединила силы с Whoosh, Urent и создала правила этичной езды с иллюстрациями от арт-группы «Явь». Проект был тепло встречен аудиторией, что было заметно по реакциям в социальных медиа.

Продуктовые инсайты

Пользователи регулярно пишут в соцмедиа о том, каких услуг и функций в приложении им не хватает — это часто помогает в развитии компании и продуктов. Естественно, пожелание одного пользователя не становится пунктом в «дорожной карте» продукта. Но если их несколько, это уже имеет вес.

Обнаружив пожелание для развития продукта, команда «Ситимобил» создавала тег в системе Brand Analytics и начинала отмечать им сообщения клиентов, в которых затрагивалась та же тема. Когда мнений становилось достаточно много, специалисты собирали соответствующий отчёт для продуктовых команд. В нём указывалось, сколько клиентов хотели видеть новую функцию и как именно, по их мнению, она должна быть реализована. Затем команда оценивала возможность выполнения этой задачи, её приоритет — и направляла в работу. Так в приложении появилась, например, программа лояльности.

Для формирования аналитики «Ситимобил» размечали все сообщения по продуктам и сервисам, а также тегировали упоминания по целевой аудитории, к которой относился этот отзыв: водители или пассажиры. Это позволило оперативно готовить аналитические отчёты для продуктовых команд и руководства.

Раскрытие мошеннических схем

Иногда поиск продуктовых инсайтов приводит к неожиданным результатам. Так команда «Ситимобил» нашла в социальных сетях сообщества, в которых мошенники предлагали скачать «взломанное» приложение для водителей, которое позволяло отменять заказы и обманывать компанию. Это помогло команде разработки найти «дыры» в приложении и исправить их. И даже отследить эффективность принятых мер: по мере появления сообщений о блокировке от пользователей «взломанного» ПО.

Часто пользователи злоупотребляют поломками приложения в отношении реферальных промокодов — накручивают, многократно используют и т. д. При помощи Brand Analytics компания обнаружила такие случаи до того, как был нанесён существенный финансовый ущерб.

Результат

Использование системы аналитики соцмедиа дало компании комплексный результат по улучшению пользовательского опыта. Постоянный анализ мнений и пожеланий помог «Ситимобилу» делать именно тот продукт, который был нужен клиентам. А оперативное реагирование на жалобы и исправление ошибок позволило поддерживать и повышать лояльность пользователей.

Система Brand Analytics помогла отследить бреши в безопасности и поломки приложения, которые могли привести к существенным финансовым убыткам.

Больше кейсов — у нас на сайте