Для кого

Командам маркетинга

Командам клиентского сервиса

Менеджерам по развитию бизнеса

Для каких задач

Рост позиций в локальной выдаче

Рост конверсии в целевые действия

Рост рейтинга и генерация отзывов

Управление репутацией и отработка негатива

Управление данными в геосервисах

Рост продаж в горячие сезоны

Все возможности

Услуги по сопровождению

API-интеграции

Обновления RocketData

Оставьте заявку, и мы свяжемся с вами в течение часа

Режим работы: ПН – ПТ с 9.00 до 18.00 (GMT +3)

Политика обработки персональных данных

Протестируйте RocketData бесплатно

Присоединяйтесь к 19000 прогрессивных компаний, которые выбрали нашу платформу

Получите доступ к возможностям платформы на 14 дней:

Расскажем подробно о функционале RocketData

Разберем ваши цели и задачи, подберем подходящий набор инструментов

Предоставим доступ к демо-версии платформы, куда загрузим все данные о вашей сети

Политика обработки персональных данных

Наш Telegram-канал с новостями, кейсами и обновлениями → тут

Ответ на отзывы — в 2,6 раз быстрее: как экономить время сотрудников и обрабатывать максимум отзывов

Как работа из одного окна, ответы с ИИ и автоответы изменили подход крупных сетей к обработке отзывов клиентов и что делать, чтобы использовать эти инструменты и возможности с пользой для бизнеса — разбираем на реальных кейсах.

1. С какой скоростью нужно отвечать на отзывы: исследования и рекомендации

2. Как работа из одного окна ускоряет работу с отзывами

3. Как ответы с ИИ и автоответы влияют на скорость ответа

4. Best Practices клиентов RocketData: как франшизы и сети автоматизируют работу с отзывами без потери «души»

Резюме

Часто задаваемые вопросы

С какой скоростью нужно отвечать на отзывы: исследования и рекомендации

По данным исследования BrightLocal, большая часть пользователей — 59% — ждет ответа на отзыв в течение 3-х дней. Яндекс рекомендует отвечать в течение суток.

Почему бизнесу важно отвечать на отзывы:

Ответ на отзыв важен пользователю, который его оставил. Это работа на лояльность и доверие. Особенно, если речь идет о негативном клиентском опыте.

Ответы важны потенциальным клиентам, которые изучают информацию о компании, продукте или услуге, прежде чем совершить целевое действие — построить маршрут, оставить заявку или совершить покупку.

— Если пользователь листает, например, ленту отзывов в карточке и видит, что компания игнорирует негативные отзывы, это может сработать как триггер: «Если что-то пойдет не так, я тоже не смогу рассчитывать на помощь». Такие же эмоции может вызвать очень формальный или односложный ответ. Поэтому важен не столько факт ответа «для галочки», а три момента — его корректность, содержательность и оперативность.

Елена Цимбалюк, руководитель отдела менеджеров по работе
с ключевыми клиентами
в RocketData

Как экономить время сотрудников на обработку отзывов

Обработка отзывов — один из важных этапов комплексной работы с отзывами

Ранее мы уже разбирали с экспертом, как компаниям наладить регулярный поток обратной связи в карточки — читайте здесь.

Как работа из одного окна ускоряет работу с отзывами

Вместо того чтобы вручную проверять каждую площадку на наличие новых отзывов, подключите автоматизированную платформу RocketData. Она сама соберет отзывы изо всех источников в одно окно.

Автоматизация — это фундамент для работы с репутацией, особенно если у вас сетевой бизнес с десятками филиалов. Вам не придется переключаться между картами и отзовиками — платформа возьмет всю рутину на себя. Это в разы ускорит обработку обратной связи, ведь вы не пропустите и не потеряете ни один отзыв.

В RocketData можно собирать отзывы с более чем 100 источников — сайтов-отзовиков, геосервисов, соцсетей, сервисов доставки и навигации

— Часто бывает так: на одной локации отзывы обрабатывает маркетолог, на другой — управляющий, а про третью вовсе забывают, так как доступ к аккаунту остался у бывшего сотрудника. В итоге многие филиалы выпадают из фокуса, а средний процент ответов по всей сети падает. Когда отзывы со всех карточек и площадок собираются в одном месте, таких ситуаций не происходит, — рассказывает Елена Цимбалюк.

30%

99%

Доля отвеченных отзывов у Paritetbank после подключения RocketData.

69%

93%

Доля отвеченных отзывов у Cofix после подключения RocketData.

80%

Доля отвеченных отзывов у АльфаАптеки после подключения RocketData.

15%

65%

Доля отвеченных отзывов у Lazurit после подключения RocketData.

Клиенты из описанных кейсов, которые подключали платформу для автоматизации RocketData, стали обрабатывать обратную связь в 1,3 — 16,5 раз чаще. А это значит, что тысячи отзывов клиентов не остались без внимания бизнеса.

А дополнительный буст дают инструменты, которые ускоряют процесс обработки каждого ответа.

Как ответы с ИИ и автоответы влияют на скорость ответа

— В RocketData можно автоматизировать ответы на отзывы двумя способами — настроить автоответы или подключить ответы на отзывы с нейросетью. В первом случае вы вручную настраиваете и прописываете шаблоны под разные сценарии отзывов. Во втором — нейросеть генерируют текст под конкретный отзыв с учетом его содержания прямо в личном кабинете RocketData. Такие ответы на отзывы можно корректировать вручную перед отправкой.

Кристина Крук, продакт-маркетолог RocketData

Так работает нейросеть для ответа на отзывы в ЛК RocketData

Недавно в RocketData появились и автоответы с ИИ — это когда бизнес настраивает правила ответа для нейросети: на какие отзывы генерировать и автоматически отправлять ответ.

Как автоответы и ответы с ИИ сокращают время на обработку отзыва? Мы проанализировали среднее время ответа на отзывы всех клиентов RocketData с автоответами, ответами с ИИ и без них — то есть тех, кто отвечает на отзывы вручную.

По данным RocketData, маркетологи и ORM-менеджеры обрабатывают отзывы в 2,6 раза быстрее, если отвечают на отзывы c встроенной в RocketData нейросетью.

А клиенты, которые используют автоответы, сокращают время на работу с клиентским фидбэком в 1,4 раза относительно тех, кто пишет ответ вручную.

выросла скорость ответа на отзывы сотрудников «ЛЕПИМ и ВАРИМ»

в 4 раза

времени экономил маркетолог «Веселого острова» благодаря автоответам и нейросети

до 30%

— Что еще видим — спрос на автоматизацию процесса ответа растет. Например, в 2025 году клиенты RocketData стали использовать нейросеть для ответов на отзывы в 2 раза чаще, чем годом ранее.

Best Practices клиентов RocketData: как франшизы и сети автоматизируют работу с отзывами без потери «души»

1. Подключают ответы с ИИ для партнеров-франчайзи, чтобы экономить их время

вырос процент ответа на отзывы у сети децентрализованных франшиз «ЛЕПИМ и ВАРИМ»

с 55% до 81%

Такая система подходит для крупных децентрализованных франшиз — когда работу с репутацией берет на себя не головной офис, а каждый партнер по-отдельности. Как отмечали в международной сети пельменных «Лепим и Варим», важно было дать партнерам удобный инструмент, который бы ускорил обработку отзывов в каждой карточке.

— Мы не можем обязать наших партнеров пользоваться конкретным инструментом, только рекомендовать его — решение остается за франчайзи. Но результат превзошел ожидания — партнеры отмечали, что ответы с ИИ стали для них мастхэв решением и сильно экономят время на обработку отзывов.

Команда маркетинга
«ЛЕПИМ и ВАРИМ»

2. Кастомизируют промпт, чтобы ответы на отзывы были согласованы ToV бренда

— Особенность нейросети — в ее гибкости, адаптивности, обучаемости. Например, у сети «Лепим и Варим» была задача сделать так, чтобы все ответы, которые генерируются партнерами с помощью нейросети в RocketData, соответствовали голосу бренда. Для этого сеть «доучила» ИИ — прописала в промпте нюансы, которые должна учитывать нейросеть, — рассказывает Елена Цимбалюк.

Что добавили в кастомный промпт:

Не использовать слово «Привет» — обращаться к гостям вежливо, на «вы», начинать сообщение с «Здравствуйте» или «Добрый день!»
Не использовать слово «клиенты», заменить на «гости».
Обязательно добавлять подпись «С уважением, команда «ЛЕПИМ и ВАРИМ».
Тон — дружелюбный, уважительный, ответы — персонализированные и с учетом деталей в тексте отзыва.

Пример ответа, написанного нейросетью по кастомизированному промпту

Сейчас нейросеть в RocketData формулирует ответы на отзывы в карточках локации с учетом кастомизации под особенности сети

3. Отвечают на языке отзыва

Еще один успешный кейс — у казахстанской сети Tagam, которая работает в двуязычной среде: клиенты пишут отзывы и на русском, и на казахском.

Нейросеть считывает содержание отзыва и готовит корректный ответ на языке отзыва. Такой фидбэк подчеркивает уважение бренда к культуре и языку клиента, а также укрепляет доверие через персональный подход.

Ответ на двух языках с помощью ИИ в RocketData

Клиент получает ответ на том же языке, на котором он написал отзыв

4. Отвечают с ИИ на позитивные отзывы, негатив — обрабатывают вручную и анализируют

Такой подход максимально эффективен и очень популярен — бренд не доверяет обработку нейросети и не теряет персональный подход к клиентам с негативным опытом.

Как рассказывали ранее в команде маркетинга Hatimaki, подключать нейросеть лучше всего к однотипным позитивным отзывам. Особенно, если таких отзывов намного больше, чем негативных.

Похожую практику использовали и маркетологи развлекательного центра «Веселый остров», но с автоответами — их подключали только к обработке позитивного фидбэка, а негатив обрабатывали вручную.

Что касается негатива, важно:

связаться с клиентом, уточнить подробности визита;
разобраться с произошедшим на своей стороне и понять, где была ошибка;
сформулировать корректный, персональный ответ и извиниться;
провести работу над ошибками и устранить их.

Ранее мы выпускали большой гайд о том, как корректно и максимально эффективно обрабатывать позитивные и негативные отзывы. Его можно прочитать здесь.

Также маркетологи Hatimaki еженедельно анализируют обратную связь в «Аналитике отзывов» в RocketData — чтобы не допускать негатива из-за повторяющихся ошибок в будущем.

ИИ-помощник в «Аналитике отзывов» RocketData

В модуль «Анализ отзывов» в ЛК RocketData встроен AI-помощник для более углубленной аналитики обратной связи от клиентов

Резюме

Скорость реакции очень важна для клиентов, но в больших сетях отвечать быстро и при этом качественно — сложная задача. Работа в одном окне, ИИ-инструменты, автоответы помогают сократить время ответа в несколько раз, не превращая при этом общение с аудиторией в набор шаблонов.

— Лучше всего это работает в связке: нейросеть мгновенно закрывает типовой позитив, а команда фокусируется на сложных ситуациях и негативе. В итоге бизнес перестает терять отзывы, а сотрудники экономят десятки часов, которые можно направить на развитие сервиса.