Создание годовой дорожной карты SERM

[Дмитрий Громов]

Сначала соберите базу данных из 3-х источников: соцсетей (ВК, Инста), отзывов на агрегаторах и личных обращений в техподдержку за последние 6 месяцев. Это даст полную картину — не только «пиковые» моменты, но и скрытые тренды, например, сезонные жалобы на задержки в регионах с плохим интернетом.

[Денис Михайлов]

Согласен с Виталий Крюков, но сначала протестируйте быстрый анализ — возьмите 300 последних упоминаний по #КофееСеть и #ПлохойБариста, выделите 5 ключевых жалоб (например, «слишком горький», «задержки с заказом», «грязные столы») и сравните с вашими KPI по продажам в этих регионах. Если совпадение >70%, значит проблема не в сервисе, а в ассортименте/логистике. Обратитесь к за инструментом для автоматического сегментирования негатива по местоположению и времени — ссылка Напишите менеджеру @raotza в Telegram.

[Владислав Игров]

Согласен с Дмитрий Громов, но добавил бы синхронизацию данных из техподдержки с соцсетями по ключам: «недовольство», «задержки» или «повторный визит». Так увидите, какие жалобы активны и где — например, в 3-х регионах с одинаковыми проблемами, но разными пиками в часах (утро/вечер). Проверил на практике: 70% решений приходилось на персонализированные ответы с именем клиента и конкретной коррекцией (например, «Ваш бармен в филиале на ул. Пушкина прошёл обучение»).

[Автор]

Записи