Петербургская компания Digital Design вместе с разработчиком Григорием Онищуком запускает сервис автоматического анализа негативных отзывов клиентов Qindex.
В основе анализа лежит симбиоз индексов потребительской лояльности и удовлетворенности. Первый, как правило, рассчитывается по ответам на вопрос: "Готовы ли вы порекомендовать нас друзьям?" Второй — из отношения клиентов к услугам компании.
Маркетологи, подключенные к сервису, могут в онлайн–режиме следить за уровнем лояльности клиентов. Если в компанию поступит чрезвычайно негативный отзыв, система автоматически направит данные о нем руководству или маркетологу.
Стоимость разработки сервиса в компании не назвали, сославшись на коммерческую тайну. Впрочем, по оценкам специалистов, в среднем разработка подобной платформы обходится в 8 млн рублей.
Аналитики рынка признают, что сегмент рекламного ПО слишком нишевой, чтобы можно было оценить его денежный объем. Однако отметим, что в 2017 году, по данным Российской ассоциации маркетинговых услуг (РАМУ), объем маркетингового рынка превысил 100 млрд рублей.
Трудное анкетирование
По мнению экспертов, наиболее спорный момент в Qindex состоит в том, что сервис не анализирует отзывы о компании в интернете, он собирает данные из специально подготовленных анкет. Разработчик сервиса Григорий Онищук объясняет, что содержанием сайтов легко манипулировать, поэтому использовать их для объективного анализа невозможно.
"Отзывы, которые оставляются на специализированных сайтах, в большинстве случаев не несут в себе ценности для бизнеса и, как правило, являются инструментом агрессивной конкурентной борьбы или привлечения клиентов", — рассказывает Григорий Онищук.
В свою очередь, генеральный директор "НПО Аналитика" Михаил Могилевский рассказывает, что сегодня существует множество других технологий анализа лояльности клиентов.
"У нас, например, есть система отслеживания клиентов по Wi–Fi–сигналам сотовых телефонов, — делится Михаил Могилевский. — То есть мы можем узнать, что абонент, который уже приходил в офис к нашему клиенту, вернулся туда, или наоборот".
Больше субъективности
По словам экспертов, сегодня рекламный софт начинает пользоваться повышенным спросом в связи с быстрым развитием так называемых "больших данных".
"Big Data — это рай для любого маркетолога, — размышляет заведующий кафедрой ИОМ РАНХиГС Владимир Евстафьев. — Если проанализировать данные о покупках по банковской карте и историю просмотров сайтов, то можно установить, как повысить лояльность клиента и повлиять на его выбор".
Впереди многих стран по уровню развития рекламного ПО находится Южная Корея. Местные рекламные агентства используют для анализа лояльности видеокамеры, которые определяют наличие очередей в магазине и стиль общения посетителей с работниками.
При этом значительно повысить точность определения лояльности клиентов можно, используя персонифицированный подход к каждому человеку.
"Например, разработчикам рекламного софта для водовозов не составит никакого труда внести данные о том, какую воду я люблю, и упомянуть это во время анкетирования. Тогда и я буду более расположен оставить отзыв", — рассказывает президент РАМУ Михаил Симонов.
