Как собрать и провести аналитику обращений клиентов в соцсетях

Какие из ваших постов получают больше всего откликов у аудитории? О чем чаще всего спрашивают клиенты? Когда у ваших модераторов самое горячее время? И возможно ли предугадать всплески активности? 

Ответить на эти вопросы и найти точки роста для вашего бизнеса поможет статистика. И если статистика, которую предоставляют соцсети, расскажет вам про охваты, вовлеченность и портрет ЦА, то Angry.Space дополнит эту картину информацией об активности клиентов в ваших сообществах и добавит конкретики - что спрашивали, когда, где и кто ответил.

В этой статье мы покажем, как отследить динамику количества обращений, увидеть закономерности и отклонения, оценить эффективность маркетинговых активностей и держать ситуацию под контролем.

Время чтения - 6 минут.

Понять, всё ли в порядке в ваших сообществах

С помощью статистики вы можете понять и проанализировать структуру обращений пользователей со всех сторон. Angry.Space собирает 4 отдельных блока данных: один по комментариям, второй - по личным сообщениям, третий - по активности в ваших соцсетях, и четвертый - по тегам. 

Итак, статистика по обработке комментариев и сообщений помогает: 

• оценить общее количество запросов за выбранный период;

• увидеть, сколько новых запросов поступило за последние 24 часа;

• как много откликов ждут обработки. 

По умолчанию, аналитика отображается за последние 30 дней. Но с помощью фильтров можно изучить ситуацию более детально или наоборот, обобщенно. 

Чтобы вам было проще анализировать статистику ежемесячно, мы предлагаем определить среднее количество комментариев и личных сообщений в месяц - тогда вы однозначно увидите рост или спад активности. Так статистика будет помогать вам с первого взгляда определить, всё ли в порядке в ваших сообществах - если цифры существенно отличаются от обычных, это повод копнуть глубже и разобраться в проблеме.  

Оценить, как команда справляется с нагрузкой

Чтобы понять объем нагрузки, нужно, прежде всего, проанализировать два блока статистики - комментарии и сообщения, и определить, какая часть контента потребовала ответа. 

В первом блоке вы можете оценить скорость и качество обработки комментариев. Все категории реакции на комментарий отмечены разными цветами, что позволяет наглядно отслеживать динамику. Так вы видите, какими были комментарии - на что нужно было ответить, что пришлось удалить, а на что не требовалась реакция. Это поможет вам понять, что происходило в ваших сообществах. 

К примеру, на графике вы видите, что 8 марта было много удаленных комментариев. Скорее всего, в праздничный день было много спама, но вы все равно можете нажать на красный столбик, посмотреть подробности и сделать выводы.

Кроме того, на графике вы видите в динамике, сколько комментариев оставляют в ваших сообществах: можно отследить, когда нагрузка была интенсивнее, а когда шла на спад.

В примере выше можно увидеть резкий скачок активности в сообществах с 18 по 21 марта. В этот период поступило почти в два раза больше комментариев, требующих ответа. Мы видим, что на модераторов легла дополнительная нагрузка, и интенсивная активность пользователей привела к росту времени реакции. Увеличение этого параметра - сигнал о необходимости проанализировать ситуацию и подключить дополнительные ресурсы в аналогичные пиковые периоды.

А теперь посмотрите на пример статистики по сообщениям: здесь есть разделение на сообщения и диалоги. Важно соотносить количество полученных сообщений с числом открытых диалогов. Не секрет, что все пользователи пишут по-разному: один пишет по три вопроса в одном сообщении, другой - один вопрос в трех сообщениях, а третий вообще может оказаться спамером.

Отследить работу модераторов вы можете, изучив параметр “время реакции”. Если команда успешно справляется с потоком личных сообщений и комментариев, показатель должен соотноситься с количеством диалогов в день и идти примерно на одном уровне. 

Заметим, что в ситуации резкого всплеска, небольшое увеличение скорости реакции - это нормально, такая картина на графике говорит о том, что специалисты оптимально нагружены и в стабильные периоды хорошо справляются со своими задачами. А вот если во время увеличения активности время реакции не меняется - стоит подумать о сокращении команды: скорее всего, в обычное время у вас работает больше специалистов, чем это необходимо.

Причиной возростания времени реакции может стать увеличение доли обращений, по которым требуется ответ, более сложные вопросы от пользователей, нехватка специалистов или их недостаточные компетенции. Но поддержка может проседать в ответах на сообщения, бросив все силы на обработку комментариев, которых внезапно стало много. В любом случае, необходимо делать выводы, опираясь на информацию из других разделов статистики - так вы сможете увидеть полную картину и понять, насколько эффективно команда справляется с нагрузкой.

Определить наиболее активные сообщества

Если в предыдущих блоках вы видите общую картину по обращениям во всех ваших аккаунтах без разделения на соцсети, то, проанализировав следующий, вы сможете понять активность в каждом из подключенных сообществ.

В этой вкладке ведется отдельная для каждого сообщества статистика по количеству комментариев и личных сообщений за выбранный период, а графическое отображение статистики позволяет оценивать стабильность активности в каждом сообществе и определить отклонения.

На скриншоте видно, что в личных сообщениях ВКонтакте активность распределяется равномерно, а вот в Facebook есть резкие скачки. Эта информация полезна для анализа маркетинговой активности в сообществах и отслеживании реакции на нее. 

Кроме того, так вы можете увидеть, в каком сообществе какой контент дает больший отклик, и использовать эти знания для улучшения стратегии развития, модернизации контент-плана под каждую соцсеть. 

Увидеть самые популярные запросы

В Angry.Space вы можете присваивать комментариям теги - это помогает навести в соцсетях идеальный порядок и понимать структуру запросов. Чтобы получать статистику, в которой вы найдете инсайты, определите предмет анализа и создайте теги под него. Как правило, наши пользователи останавливаются на одном из следующих классификаторов: 

• по эмоциональной окраске (позитивные, негативные, нейтральные запросы);

• по типу обращения (благодарность, жалоба, запрос на консультацию и проч.);

• по продукту (подходит, если у вас небольшой и стабильный набор продуктов) или его типу (например - одежда, обувь, аксессуары). 

Кстати, если вы выбираете последний вариант, можете смело настроить автотеги, и тогда Angry.Space сам будет размечать запросы, которые попадают в систему. 

В этом примере вы можете увидеть удачное использование тегов в качестве маркеров для этапов воронки продаж: запрос по наличию, консультация, доставка, оплата и упаковка. Используя разные цвета для тегов, магазин разделил запросы от пользователей на условных лидов и покупателей. Зеленые теги присваиваются, когда пользователь только знакомится с ассортиментом магазина, фиолетовые - когда переходит к оформлению заказа. Так мы видим, что больше всего вопросов возникает на этапе консультации по товару. 

Кстати, вы можете оптимизировать работу модераторов, выявив потребности пользователей и проблемы на различных этапах взаимодействия. В данном случае можно уменьшить количество запросов, добавив информацию по наличию в интернет-магазине в карточку товара.  

Итак, статистика Angry.Space - отличная карта по взаимодействию пользователей с вашей компанией. Изучая статистику, не следует делать категоричные выводы, основываясь на информации только из одного блока данных. 

Например, с первого взгляда может показаться, что в какой-то из дней модераторы халтурили и отвечали медленнее обычного. Но может, в этот день было в два раза больше комментариев? А чтобы понять, что послужило причиной возросшей активности, стоит взглянуть на статистику по тегам - для объективной картины всегда необходим комплексный анализ.