Ответы с AI и расширенная аналитика: удержали рейтинг 4,9 и увеличили отзывы
х2 за месяц

На момент подключения RocketData сеть уже работала с геосервисами и имела высокий средний рейтинг локаций сети — например, на Яндекс Картах он был высоким — 4,9. Также сеть активно расширяется: новые рестораны у Hatimaki открываются регулярно — до 7 локаций ежегодно.

— Сначала мы проработали для клиента индивидуальный план развития по факторам ранжирования геосервисов — чтобы карточки сети чаще показывались в органической выдаче карт, были привлекательны и заметны для пользователей, — рассказывает Анастасия Бабцкая, менеджер по работе с ключевыми клиентами в RocketData. 

В карточках не хватало прайс-листов, сторис и постов. Также сеть редко публиковала актуальные фото заведений. 

На основании индивидуального плана команда Hatimaki добавила всю информацию и настроила сбор отзывов в RocketData из более чем 10 источников. 

Работа из одной вкладки в личном кабинете RocketData, отмечает маркетолог Hatimaki, упростила эти задачи, позволила сократить ресурсы команды и бросить силы на планирование контентной стратегии для геосервисов.

— Мы уже публикуем в сторис и постах полезную для клиентов информацию, например, подсвечиваем наши популярные позиции в меню и рассказываем о программе лояльности, но в планах — более точечный адаптив под аудиторию геосервисов, — отмечает Зоя Антонова. 

В ЛК RocketData доступна функция автообжалования отзывов: нейросеть в пассивном режиме анализирует содержание нового отзыва, если находит нарушение (например, прямую рекламу конкурентов или оскорбление) — подает жалобу на площадку. 

— После подключения RocketData большая часть нерелевантных отзывов в наших карточках обжалуется автоматически. Это очень удобно. При этом мы дополнительно ежедневно проверяем негативные отзывы и при обнаружении нерелевантного негатива, которые не считала нейросеть, подаем жалобы напрямую из личного кабинета, — рассказывает маркетологов Hatimaki. 

Как поясняют в компании, обжалование негатива — мастхэв для компаний, которые работают над увеличением или удержанием рейтинга. 

— По опыту отмечаем: проще удалить один негативный отзыв, чем пытаться перекрывать его позитивом. Как минимум, это занимает меньше времени. Что еще удобно — негатив в RocketData очень просто находить с помощью внутренних фильтров, это тоже дополнительно экономит время.  

В личном кабинете RocketData можно отвечать на отзывы с помощью нейросети: AI анализирует содержание отзыва и готовит ответ, который при необходимости можно откорректировать. Недавно мы запустили и автоответы с AI: можно делегировать нейросети отвечать на отзывы в автоматическом режиме по выбранному сценарию. 

— Мы подключили этот модуль, чтобы снизить нагрузку на сотрудников и разнообразить ответы на позитивные, но однотипные отзывы, которых у нас намного больше, чем негативных. Это отлично сработало: ответы нуждаются лишь в минимальных корректировках, поэтому трудозатраты сотрудников на ответы сократились в разы. 

При этом негативные отзывы, отмечают в Hatimaki, обрабатываются сотрудниками вручную, а позже обязательно предметно анализируются в модуле «Аналитика отзывов» в ЛК RocketData.

Команда Hatimaki собирает из отчетов следующие данные RocketData:

• Негатив: на что клиенты жалуются чаще всего и как часто. 
• Аналитика по тегам (ключевым словам): как клиенты оценивают конкретный аспект работы бизнеса, например «обслуживание» или «доставку». 
• Сравнение количества отзывов в разные периоды и отслеживание всплесков активности. 
• Как клиенты оценивают конкурентов: сервис и другие параметры компаний в аналогичной сфере.

— Отчеты из «Аналитики отзывов» мы выгружаем еженедельно: чтобы проанализировать точки роста и понять, что следует скорректировать в работе локаций. Эти данные помогают и в маркетинге: по динамике отзывов можно отследить сезонный спрос и заранее планировать акции, которые действительно попадут в запросы гостей, — рассказывает Зоя Антонова.

Работа с контентом и данными на картах ожидаемо повлияла на целевые действия в геосервисах — это значит, что пользователи карт стали чаще видеть карточки сети ресторанов Hatimaki в локальной выдаче, строить маршруты, переходить из карточек на сайт и в соцсети. 

— Мы не только обжалуем нерелевантный негатив, но и отправляем клиентам push-уведомления c просьбой оставить отзыв за небольшой подарок. Вместе это работает отлично: мы защищаем свой рейтинг и за счет обжалования, и за счет параллельной генерации отзывов, — отмечает команда маркетинга сети. 

Так, за первый месяц в карточках Hatimaki количество отзывов выросло в 2 раза — и продолжает планомерно расти.