NDA
Услуги
Россия
Ноябрь 2024
Клиент — сеть франшиз клининговых услуг и точек химчистки с 100+ филиалами. У компания был ряд проблем, которые в совокупности снижали продажи.
1. Из-за огромного количества точек компания не успевала отслеживать и улучшать репутацию для франчайзи. За информацией и рейтингами карточек не следили, при переезде старая карточка оставалась висеть в поиске. Создавать новые не успевали. Клиенты путались, в интернете оседали десятки неактуальных карточек. Из-за нулевого рейтинга клиенты боялись пользоваться услугами, что увеличивало срок окупаемости точки и бюджеты на продвижение.
2. Компания мониторила репутацию самостоятельно с помощью Brand Analytics и HotMaps, но видела необъективную картину. Данные аналитики не отражали реального состояния репутации: наполнения поисковой выдачи и соотношения позитивных упоминаний к негативным. Большой пласт информации ускользал от внимания компании, клиенты не получали обратную связь.
Задачи, которые нам предстояло решить:
1. Улучшить рейтинги на геосервисах по всем филиалам сети.
2. Проработать ТОП-10 поисковой выдачи Яндекс и Google.
3. Создать репутацию для новых точек: нарастить упоминания, провести оптимизацию для индексации в поиске.
4. Настроить корректный мониторинг для сети.
Определили приоритетные направления работы:
1. SERM: наполнение ТОП-10 Яндекс и Google.
2. Настройка мониторинга.
3. Дополнение регламентов коммуникации.
Работу с поиском разбили на два направления: клининг и химчистка. Требовалось проработать все брендовые запросы, в том числе геозависимые, отдельно под каждую поисковую систему. С помощью Промопульт мы разметили тональность страниц по ключевым запросам, далее отслеживали движение сайтов в Топвизор. Цель разметки — создать систему контроля поисковой выдачи с учетом геозапросов. Заказчик хотел отслеживать не только собственные точки, но и филиалы франчайзи, к которым не было прямого доступа.
Оптимизация ключевых фраз помогла достичь роста ежемесячного трафика с 5 тысяч до 20 тысяч и сохранять позиции от месяца к месяцу. Закономерно выросло число конверсий: чем выше видимость компании в поиске, тем больше трафика она получает и тем больше пользователей совершают целевые действия.
Поскольку компания насчитывает свыше 100 филиалов, мы решили не подключать другие системы, а довести до ума существующую — Brand Analytics. Программа позволяет собирать данные из всех медиаисточников: СМИ, соцсетей, отзовиков, новостных ресурсов, мессенджеров. Компания получает покрытие всего инфополя, что важно для крупного бизнеса.
Работы начались с пересборки семантики. Упор сделали на геозависимые запросы пользователей, поскольку большинство клиентов ищут химчистку рядом с домом, а для клининга важен промежуток от момента заказа услуги до оказания. Убрали нерелевантные запросы.
Дополнительно проработали продуктовые запросы, расширив семантику. Дело в том, что пользователи не всегда ищут клининг. Сюда входят точечные услуги: генеральная уборка, мытье окон, уборка после ремонта, экологичная уборка и другие запросы, которые важно учитывать при проработке семантики, поскольку в отзывах клиенты выделяют конкретную услугу, а не клининг в целом. Ранее компания не собирала подобные упоминания.
Настроили отдельные теги внутри мониторинга: для услуг клининга, HR-упоминаний, химчистки. Это позволило разграничить потоки информации по категориям и повысить скорость реакции специалиста. Заказчик разбил направления по клиентской службе: одно подразделение отвечало за коммуникацию по HR, второе за клининг, третье за химчистку.
В компании была налажена своя система сбора отзывов и обратной связи. Цепочка взаимодействия: у клиента есть проблема — в ответе на отзыв его перенаправляют в бот — если проблема остается, бот переключает на оператора. Заказчик запросил глубокую сегментацию негатива, поскольку клиенты жаловались на долгое ожидание ответа и несостоятельность бота-оператора.
Мы обратились к данным мониторинга, настроили подтемы под каждую услугу. Проанализировали негативные отзывы за полгода. Разбили негатив на кластеры — группы по схожим жалобам клиентов. Данный подход позволил сегментировать отзывы и понять, какую проблему бот в состоянии решить, а какую нет. В какие случаях клиента лучше сразу переключить на оператора.
Подготовили точечные шаблоны ответов: с просьбой обратиться в бот и с номером горячей линии.
Среди критичных замечаний выделили следующие кластеры:
По химчистке:
1. Испорченные вещи после химчистки.
2. Отсутствие сотрудников на пункте выдачи.
По клинингу:
1. Порча имущества.
2. Воровство.
Подобные жалобы обрабатывались операторами, остальной негатив отрабатывал наш специалист согласно дополненным регламентам коммуникации. Это позволило не распылять внимание и гасить конфликты в зачатке: клиенты с серьезными претензиями получали обратную связь не позднее 2 часов. Благодаря оперативной реакции мы не только подняли лояльность к бренду, но и повысили процент удаления фейковых отзывов: ответы бренда создают почву для диалога с модерацией площадок.
1. Настроен мониторинг: компания видит 100% упоминаний.
2. Улучшен рейтинг сети до 4,5-4,7 звезд.
3. Сформирована положительная поисковая выдача Яндекс и Google ТОП-10.
4. Компания входит в ТОП-3 выдачи геосервисов по клинингу и химчистке.
5. Доработана система обратной связи.
Репутация сформировала доверие к недавно открытым филиалам — число новых пользователей выросло в 10 раз по сравнению с маем 2024 года. Уже в первый месяц открытия франчайзи получал буст лидов с органического трафика геосервисов, благодаря чему мог выйти на точку безубыточности в сжатые сроки.
С мая по ноябрь в компании открылось 50 новых точек, для которых мы проработали поисковую выдачу с учетом расположения, а также рейтинги на геосервисах. Включили адреса точек в систему мониторинга, разграничив по профилю услуг.
![]()
Петр Толубаев
Генеральный директор (CEO)
Разграничение потоков информации имеет ключевое значение для крупного бизнеса. У нас получилось не только улучшить репутацию, но и внедрить изменения в систему, что позволит компании развиваться в дальнейшем. В данном кейсе мы учли специфику геозависимых запросов и локальной выдачи, проработали семантику, а также внедрили понятную систему мониторинга.