×
Россия +7 (909) 261-97-71

ORM-кейс: как мы управляем мнением о бренде так, чтобы ему доверяли и покупали чаще

Россия +7 (909) 261-97-71
Шрифт:
0 5158
Подпишитесь на нас в MAX

В прошлом году к нам зашел клиент – крупный оптовый интернет-магазин одежды из Новосибирска. Запрос был простой – разобраться, почему мало оптовых покупателей и как увеличить их количество. Вроде бы есть хороший сайт, креативная рассылка и персонализированное общение с аудиторией – клиент запоминался. 

Но нашли проблему там, где не ожидали – у компании был низкий рейтинг по отзывам. Вопрос нужно было решать срочно – в нише продажи одежды онлайн около 80% пользователей смотрят отзывы перед покупкой.

В статье расскажу, как мы комплексно подходим к ORM-кампании, и покажу все на реальном примере нашего клиента. Тем более что результат радует – за все время работы трафик на сайт клиента увеличился в 3 раза, а количество брендовых запросов выросло в 9 раз. 

Шаг 1. Собираем всю-всю информацию о компании

Чтобы правильно обозначить весь фронт работ, мы находим всю информацию, которая может нам пригодиться. 

  • Изучаем нишу клиента. Находим конкурентов, смотрим их репутацию, определяем их ключевые преимущества. Для этого мониторим тематические и профильные сообщества, анализируем лидеров мнений. 
  • Анализируем присутствие и репутацию компании клиента в интернете. Изучаем вовлеченность и лояльность аудитории. Проверяем выдачу в поисковиках по брендовым запросам и отзывы. 

Во втором случае мы отмечаем, какое у компании процентное соотношение позитива и негатива, что преобладает – такой аудит помогает разобраться, что на самом деле думают покупатели о бренде. Во всем нам помогают спецсервисы и внутренние разработки агентства.

Создаем карту пути клиента

Здесь переходим к небольшому подэтапу перед разработкой полноценной ORM-стратегии – создаем карту пути клиента. Благодаря CJM мы точно определяем, где лучше всего ловить аудиторию, чтобы именно в этих точках контакта выстраивать позитивный образ бренда. 

Например, если мы выясняли, что часто покупатели интернет-магазина смотрели отзывы в момент знакомства с компанией, улучшали страницу «Наши отзывы», чтобы поиск лучше ее ранжировал и показывал выше в выдаче, чем сторонние сайты с отзывами.

Пример CJM на проекте

Пример CJM на проекте

Здесь мы уже заглянули немного вперед – в шаг с ORM-стратегией.

Шаг 2. Разрабатываем ORM-стратегию

Основа любой ORM-стратегии: все хорошее о компании – показать, а все плохое – увести внутрь компании и проработать. 

У нашего же клиента главная задача при создании стратегии касалась проработки отзывов. Нам нужно было разместить хорошие комментарии на отзовиках с низким рейтингом, а плохие – перевести сотрудникам компании, чтобы они разобрались с проблемой пользователя. При этом мы не занимаемся накрутками – нужно было сделать все органично.

Для этого внутри основной стратегии мы прорабатываем несколько отдельных вопросов: 

  • Объекты оценки. Определяем, с каких объектов нужно начинать отслеживание, например, соцсети или брендовые запросы. Выставляем критерии для оценивания и устанавливаем KPI для оценивания эффективности проведенных работ. 
  • Реакция на отзывы. Сортируем все собранные упоминания о бренде и разбираем их по степени значимости, адекватности, тональности. Определяем, на какие отзывы стоит реагировать, а на какие можно не тратить время. Разрабатываем карту реакций (но о ней чуть позже).
  • SERM. По каждой площадке, которую предстоит контролировать, определяем метод работы. Это может быть вытеснение негатива, стимулирование позитивных упоминаний, смена тональности и другие. Еще фиксируем для себя оптимальный показатель баллов по каждой площадке.
  • Контроль. Определяем, насколько часто анализировать отчеты по отдельным пунктам работы – охватам, вовлеченности, объему упоминаний. Это поможет сделать выводы и определить дальнейшие действия.

На выходе получаем карту рекомендаций – это спредшит, в котором мы вносим все основные правки и задачи на проекте, а также кто их будет выполнять. 

Пример ORM-стратегии клиента

Пример ORM-стратегии клиента

Каждую рекомендацию прописываем максимально подробно. Например, если это сайт – что должны изменить, что написать, на каких страницах, если это email – какие письма дополняем в цепочку или какие дополнительные блоки используем внутри каждого письма и т.д.

Обычно на проектах мы прописываем приоритетные направления: отзывы, работа с сайтом, рассылка, если она есть. И сразу запускаем их в работу. Далее просто постепенно укрепляем результат допрекомендациями. 

Шаг 3. Внедряем рекомендации 

Основная задача клиента на проекте – проработать плохие отзывы и увеличить количество хороших. Решали эту задачу несколькими способами, но в этой статье расскажу только про 2 основных:

  • Создавали ORM-рассылку, в которой просили пользователей поделиться своим мнением. Об этом ниже. 
  • Проработали комментарии пользователей на отзовиках – отвечали на них и решили проблемы, если они есть.

Отправляем ORM-письма, чтобы «собирать» положительные отзывы и размещать на нужных для нас ресурсах

Главная цель ORM-рассылки на проекте – увести положительные отзывы на нужные для нас ресурсы. 

Для этого мы отобрали аудиторию, которая сделала хоть заказ в этом месяце, и настроили на нее рассылку. В письме прямо попросили оставить свой положительный отзыв, если клиенту все понравилось. А если были вопросы, уводили в службу поддержки. 

Пример ORM-рассылки на проекте

Пример ORM-рассылки на проекте

Так мы сразу предоставили подписчикам прямой выбор – как в матрице с таблетками :) А значит, меньше вероятность, что пользователь где-то «ошибется» по пути и оставит негативный отзыв в отзывнике. 

Обрабатываем все отзывы по карте реакций, чтобы формировать единый образ компании в сети

Работу с отзывами мы и клиент поделили пополам – он взял на себя соцсети, а мы же взялись за отзовики. Но чтобы ответы ни у кого не разнились, прописали карту реакций. 

Карта реакций – это инструмент для формирования tone of voice бренда и транслирования его ценностей в интернете.

Это таблица, в который подробно описаны возможные причины тех или иных комментариев: начиная от обычных жалоб и заканчивая хейтом от конкурентов. Этот файл высылается сотрудникам клиента и используется всеми специалистами, которые хоть как-то прикладывают руку к отзывам.

Чтобы было нагляднее – небольшой кусочек карты реакций. Рассказываем в таблице только про жалобу, но на проекте мы прописывали еще варианты для претензии, вопроса, фальшивого отзыва и положительного комментария. 

карта реакций

Далее – уже проще. Мы мониторим все отзывы на всех площадках и отвечаем на них – для простоты используем Repometr.

Бонус – краткий чек-лист, как противостоять негативу:

  1. Показывайте заинтересованность. Пусть клиент видит активные действия, которые начались по его жалобе.
  2. Пишите нешаблонные ответы. Готовые скрипты здесь не сработают, от подобных отписок негатив только увеличивается. 
  3. Старайтесь решить проблему. Лучше перевести при этом общение в закрытый канал, например, электронную почту или мессенджер. 
  4. Будьте оперативны. Чем дольше будет висеть неотработанный отрицательный отзыв, тем больше людей его заметят и примут во внимание. 

Результат

После проработки ORM на основных каналах проекта количество переходов на основной сайт интернет-магазина за все время работы вырос с ~25 000 посещений до ~75 000.

Результат проработки ORM

А брендовые запросы увеличились с ~5000 до ~45 000.

Результат проработки ORM

Но таких результатов мы бы не достигли без мультиканального подхода к ORM – для формирования положительного мнения о компании важно работать не только с отзывами в поисковой выдаче, но и параллельно с другими каналами: SEO, контент-маркетинг, email. Нужно не только работать с негативом от текущих и прошлых клиентов, но и выстраивать с новыми клиентами позитивные и доверительные отношения, тем более что они окупаются проще и быстрее.

Есть о чем рассказать? Тогда присылайте свои материалы Марине Ибушевой


Новые 
Новые
Лучшие
Старые
Сообщество
Подписаться 
Подписаться на дискуссию:
E-mail:
ОК
Вы подписаны на комментарии
Ошибка. Пожалуйста, попробуйте ещё раз.
Отправить отзыв
ПОПУЛЯРНЫЕ ОБСУЖДЕНИЯ НА SEONEWS
Как ChatGPT выбирает компании для рекомендаций: что уже известно и как бизнесу подготовиться к эпохе AI Search
Игорь Антонов
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Игорь Антонов - Для молодых сайтов в YMYL-тематиках я бы добавил отдельный блок про согласованность сущности: одинаковые название, телефон, адрес и перечень услуг на сайте, в картах, каталогах и профильных публикациях. Мы сейчас проверяем это на новом медицинском проекте narkologmsk.ru — без массовых анкорных ссылок, через подтверждённые карточки и содержательные материалы. Было бы полезно увидеть в продолжении сравнение источников, которые чаще цитируют Google AI Overviews и ChatGPT именно для локальных запросов.
Мы сократили рутину SEO-специалиста на 95% – вот архитектура, которая это сделала
Гостьkorayaskin
2
комментария
0
читателей
Полный профиль
Гостьkorayaskin - Можно также посмотреть разбор инструментов типа KeywordKick — помогает быстрее понять, где именно конфликт сигналов.
Рейтинг GEO-агентств для ecom в России: как продвигать интернет-магазин в нейросетях
Игорь
6
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Игорь - Как раз сейчас пытаемся продвинуть свой интернет-магазин спортивных товаров для нейросетей, чтоб почаще нас упоминали. Работаем с Zenlink. Привлекло то, что у них есть реальные кейсы и к работе адекватно подходят. Сначала заказали просто анализ, чтоб они проверили, как нас вообще нейросети упоминают. Интересовала Алиса, ЧатГпт, и ДипСик. Там конечно все довольно печально было... Упоминаний мало. Но после того как мы свой сайт оптимизировали по их советам и они выполнили аутрич, плюс GERM, упоминаться стали чаще. В Алисе и ГПТ особенно, в ДипСик поменьше рост, но тоже есть. Это воодушевляет, конечно. И даже было пару клиентов, которые нас именно через нейросеть нашли. Сейчас опрос проводим, чтоб реальную пользу для себя понять. И вот, она уже есть. На мой взгляд эта услуга подходит тем бизнесам у кого большой средний чек, тогда даже пару клиентов с лихвой отбивают затраты на такое продвижение.
Рынок безалкогольных напитков в 2026 году: как категория продает через доверие к бренду
Алексей
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Алексей - Все бы хорошо, но это в прошлом. В 2026 г. о росте 2020-2025 гг. остается только мечтать. Рынок БАН перешел к снижению. К серьезному снижению.
Конференция GEO 2026: как брендам попасть в ответы нейросетей
Дмитрий Севальнев
0
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Дмитрий Севальнев - Мощно, мощно!
Яндекс открыл продажи через Алису и Поиск для продавцов без сайтов
Дмитрий Орлов
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Дмитрий Орлов - Прикольно, покупать через колонку-))
Яндекс выложил в опенсорс языковую модель, которая лежит в основе быстрых ИИ-ответов в Поиске
Роман Каржонков
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Роман Каржонков - Молодцы! Такие AI-модели могут широко используется в корпоративных, обучающих и научных АI-enabled платформах.
Сервисы для создания квизов: сравнение по конверсии, гибкости сценариев и интеграциям
Виктор
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Виктор - Без сервиса FormDesigner.ru эта подборка будет не полной. Удивлен, почему вы его не включили в список?
5 полезных сервисов для работы с учебными текстами
Anna B.
2
комментария
0
читателей
Полный профиль
Anna B. - Отличный разбор, очень своевременно!
Сайт компании в 2026 году: что проверяет Роскомнадзор и как не получить штраф
Олег Черников
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Олег Черников - Дима спасибо, отличный обзор! За ГОСТ Р 52872-2019 спасибо! Давно около него ходил.
ТОП КОММЕНТАТОРОВ
Комментариев
910
Комментариев
834
Комментариев
554
Комментариев
540
Комментариев
483
Комментариев
393
Комментариев
373
Комментариев
262
Комментариев
249
Комментариев
171
Комментариев
156
Комментариев
142
Комментариев
130
Комментариев
121
Комментариев
100
Комментариев
97
Комментариев
97
Комментариев
96
Комментариев
80
Комментариев
77
Комментариев
74
Комментариев
67
Комментариев
66
Комментариев
60
Комментариев
59

Отправьте отзыв!
Отправьте отзыв!