В рамках работ по репутационному менеджменту мы находим много классных решений. Большинство из них остаются тайной, так как проекты защищены NDA, но из любого правила есть исключения. Недавно нам удалось поработать с Bank RBK — одним из крупных коммерческих банков в Казахстане. Что из этого получилось, рассказываем в нашем первом открытом кейсе.
О клиенте
Bank RBK присутствует на рынке Республики Казахстан и обслуживает клиентов более 30 лет. В 2018 году в компании прошла реструктуризация, изменилась продуктовая линейка и обновился список акционеров. Стабильный рост и активное использование современных инструментов позволили банку войти в топ-10 страны по размеру активов. Bank RBK первым в Казахстане запустил платформу BaaS (Banking as a service), систему переводов SWIFT Online и премиум-карты для клиентов. К настоящему моменту банк работает по всей стране: имеет 13 филиалов, 27 отделений и 1 500 сотрудников.
История бренда
1991 год — в городе Темиртау открывается частный банк «Мекен».
1996 год — банк меняет название на «Алаш-банк», а в 2005 году — на «Казинкомбанк».
2011 год — появляется название Bank RBK.
Цели и задачи
В сфере финансов сложно поддерживать идеальную репутацию. Причиной недовольства клиентов могут становиться как объективные, так и субъективные недочеты, и в интернете постепенно накапливается негатив. Именно с такой ситуацией столкнулся Bank RBK. Несмотря на длинную историю и стабильную позицию на рынке, имидж компании нуждался в поддержке. Запрос, с которым банк обратился в Sidorin Lab, включал:
- усиление позитивного восприятия бренда;
- нейтрализацию негатива;
- обновление позиционирования;
- укрепление имиджа.
Чтобы достичь этого, мы подключили мониторинг упоминаний, вели двойную работу с негативом и создавали позитивный контент. Помимо этого, мы собирали аналитику и формировали отчеты, чтобы клиент видел текущую ситуацию.
Наши действия
Первый шаг любых работ с репутацией — оценка инфополя. Нужно было понять, что говорят о банке в интернете, составить список его сильных и слабых мест, поэтому мы начали готовиться к мониторингу. Ключевой момент здесь — семантическое ядро. Чем точнее оно будет составлено, тем больше шансов собрать полезные данные и правильно их истолковать. В качестве ключевых слов мы использовали брендовые запросы и имена учредителей Bank RBK. Источником упоминаний стали социальные сети, Дзен и другие платформы.
На части площадок ключевые слова оказались бесполезны, например на картах. Оценивая работу банковских филиалов, люди не упоминают название компании, потому что оно и так уже есть в карточке, поэтому каждый адрес на геосервисах (Яндекс Карты, 2GIS) мы подключали и мониторили отдельно.
Спойлер: именно эти площадки дали нам самую ценную информацию в рамках кейса
Работа велась год, и активность пользователей все это время менялась. Больше всего обсуждений собирали инфоповоды банка — доработка мобильного приложения, новые амбассадоры, благотворительность и социальные проекты. К концу сотрудничества присутствие бренда в инфополе увеличилось благодаря проведенной работе.
Активность пользователей хорошо видна на графике
Отдельно мы следили за содержанием и тональностью сообщений. Нам важно было узнать, какие темы вызывают больше интереса, что в работе банка нравится клиентам, а что становится причиной жалоб. Например, сотрудников или обслуживание в офисах большинство пользователей оценивали положительно, а вот удобство сервиса и мобильное приложение чаще вызывали недовольство. Плохие отзывы мы мониторили особенно тщательно, поскольку любой негатив для бренда — точка роста. К примеру, пользователь карт сообщает, что время работы отделения не совпадает с информацией на карточке в 2GIS. Когда банк узнает об этом, он сможет исправить график и заработать очки в глазах клиента.
Каждое упоминание мы оценивали вручную. При автоматической обработке высока вероятность ошибки: система может считать отзыв с иронией или сарказмом как положительный. Поэтому в нашем случае анализом текста, определением его темы и присвоением тональности занимался человек. В итоге удалось получить полную и детальную картину происходящего вокруг банка.
Разбивка по тональности позволяет увидеть соотношение нейтральных, позитивных и негативных мнений
Конечно, сортировкой упоминаний работа не ограничилась. Параллельно велось реагирование на негативные отзывы. Эту задачу выполняла как наша команда, так и команда клиента. Выявлять негатив среди сотни других упоминаний и вовремя отвечать на него позволяли алерты — автоматические уведомления в Telegram. Они настраиваются по источникам, оценкам или ключевым словам. Однако в этом кейсе отправка алертов тоже велась вручную, чтобы повысить точность отбора.
Так выглядит Telegram-бот для алертов
В середине проекта нас ждало интересное открытие: впервые за всю практику мы столкнулись с такой человекоцентричностью в отзывах. Казахстанцы часто упоминали сотрудников, с которыми общались в офисах банка, называли имена и фамилии, оставляли теплые пожелания или рекомендации руководству.
Сотрудников упоминали почти в каждом комментарии
Поскольку все происходило на картах, было легко понять, в каком отделении работает упомянутый специалист, и передать ему обратную связь. Отзывы были настолько подробными, что удалось составить своего рода карту с плюсами и минусами отдельных сотрудников. По ней стало видно, кому хорошо удается находить индивидуальный подход, а кому нужно развивать компетенции. Эту информацию мы передали в HR-департамент банка.
В отчете видно, что сотрудников все же чаще хвалили, чем ругали
Итоги и инсайты
И мы, и клиент остались довольны проделанной работой. Благодаря данным мониторинга банк внедрил изменения, которые помогли улучшить клиентский сервис и работу отделений. Итоговый анализ показал, что к концу проекта объем позитива о сотрудниках и качестве обслуживания в Bank RBK начал заметно расти.
По линии тренда заметен сильный рост позитива и незначительный объем негатива
Мнений потребителей оказалось настолько много, что они стали отправной точкой для развития бренда. Клиент сообщил, что в ходе работы придумал несколько интересных идей и готов представить их пользователям.
