Что им ответим? Репутация и продажи


Гео и язык канала: не указан, не указан
Категория: не указана


Канал о репутации, работе с клиентами для брендов B2C. Цифры, исследования и опыт лидеров рынка.

Связанные каналы

Гео и язык канала
не указан, не указан
Категория
не указана
Статистика
Фильтр публикаций


Игнорировать обратную связь дороже, чем кажется

Клиент столкнулся с проблемой, написал в поддержку.

После этого он отправляется в онлайн-каналы, чтобы оставить отзыв и рассказать о своем опыте в соцсетях ➡️для бизнеса один сигнал превращается в цепочку потерь.

Во что обходится молчание:

▪️Время команды. Каждое обращение "съедает" часы поддержки, менеджеров, а иногда юристов и PR
▪️Одни и те же вопросы по кругу. Причину не устранили, поэтому команда снова тушит пожары
▪️Тихий отток. Большинство недовольных просто исчезают, не направляя свой фидбек напрямую сервису
▪️Репутация. Один негативный отзыв читают сотни потенциальных клиентов

Чем больше обратной связи в адрес бренда, тем дороже ее игнорировать. Поэтому смотреть стоит не только на скорость ответов и число отзывов, но и на повторяющиеся причины. Именно они показывают системные проблемы.


Две трети клиентского опыта формируются без вашего участия, пока внешний контур не встроен в поддержку.

🔥 Автоматизировать процесс реагирования поможет Медиалогия IM — система для управления публичным диалогом с клиентами в онлайн-каналах.


КОНТАКТ-ЦЕНТР 2026: чем спикеры поделились на форуме

24–25 сентября в Москве прошел V Всероссийский форум по улучшению качества обслуживания. Инесса Бармина, директор по развитию Медиалогии, выступила с докладом «Поддержка не помогла»: как публичная оценка качества сервиса во внешних соцсетях влияет на бизнес».


Что показало наше исследование "большой четверки" телекома на примере 2 300 публичных сервисных кейсов:

🔹68% упоминаний о поддержке появляются во внешнем поле, а не в официальных каналах компании
🔹74% кейсов видимой реакции бренда нет
🔹76% авторов упоминают предыдущее обращение в поддержку в негативном ключе

Вывод: внешние обращения нужно не вести отдельным процессом, а встраивать слоем в действующий контур поддержки. Тогда сохраняются SLA, история клиента и фокус команды.

Как это устроено на практике, показывает кейс Ростелекома.


А еще мы выбрали 6 тезисов с форума, которые показались нам самыми любопытными. Смотрите подробнее в карточках 👇


Поддержка не помогла. Что клиент сделает дальше?

Недовольные клиенты бывают разными: кто-то дает конструктивную обратную связь, кто-то замалчивает проблему, а кто-то — выносит негатив на многомилионную аудиторию соцсетей.

Тикет может быть закрыт, а публичная история продолжит жить. Иногда такая история перерастает в цифровой шторм или цифровой самосуд.


Уже завтра Инесса Бармина, директор по развитию Медиалогии, на конференции «КОНТАКТ-ЦЕНТР 2026» от Auditorium, расскажет:

🔘 психология клиента: как личный негативный опыт становится публичной историей
🔘 «большая четверка» телекома: исследование Медиалогии IM о сервисных публичных кейсах
🔘 реальные кейсы: как встроить внешние обращения в работу контакт-центра и при этом сохранить фокус команды

Следите за обновлениями!

↪️ Забрать материалы выступления вы сможете в нашем боте @replyIM_bot


⚡️ Приглашаем на бесплатный вебинар на тему «Репутация под угрозой: как публичная оценка качества сервиса во внешних соцсетях влияет на бизнес»

Когда: 24 сентября в 12:00 по МСК

Расскажем, как и почему личный опыт клиента во внешнем поле становится репутационным риском, а также разберем реальные кейсы, исследования и инструменты, которые помогут вернуть диалог в сервисный процесс.

🗓 Программа вебинара

◾️ На данных исследования «большой четвёрки» телекома разберем, сколько разговоров о бренде проходит мимо официальных каналов
◾️ Реальная мотивация клиентов, которые жалуются публично
◾️ Что происходит с лояльностью, если проблему решили в чате, а снаружи бренд промолчал
◾️ Реальные кейсы: как один публичный ответ остановил волну негатива, и что происходит, если бренд не отвечает
◾️ Как выстроить контур, который видит внешнее поле и закрывает его, не ломая существующие процессы поддержки и маркетинга

🎁 Спецпредложение для участников вебинара: аудит контура ответов + отработка негатива. Посчитаем, сколько негативных упоминаний о вашем бренде остались во внешнем поле без ответа и покажем, как встроить систему IM в контур клиентской поддержки

ЗАРЕГИСТРИРОВАТЬСЯ


Почему ИИ-агент – не "мастер на все руки", и ему тоже нужна специализация

Последние пару лет все команды клиентского сервиса соревновались в одном: кто сделает ИИ-помощника, который ответит на любой вопрос клиента.


С простыми задачами такие боты справляются неплохо: отвечают на типовые вопросы, готовят черновики писем, снимают рутину с операторов. Но как только ситуация становится чуть сложнее, "универсальный" бот теряется. Клиента переводят на оператора, и разговор начинается заново.

📌 Логику разделения задач в команде можно перенести на ИИ-агентов: есть разные линии поддержки, технические специалисты, менеджеры для ключевых клиентов. Так же и с ИИ: нужен не один бот-универсал, а несколько узких агентов, каждый со своей зоной ответственности и доступом именно к той информации, которая ему нужна.

Рассмотрим на примере интернет-магазина:

Для покупателя весь путь — это один разговор: выбрал товар, оформил заказ, ждет доставку, через неделю решил вернуть.
Если на каждом этапе его передают "новому" боту без истории обращения, то приходится объяснять ситуацию заново. Это раздражает даже больше, чем долгое ожидание ответа.

Что с этим делать:

🔘 операторы и агенты должны работать в связке и передавать друг другу контекст, а не только тикет
🔘 решить, какие обращения сразу отдавать ИИ, а какие — человеку
🔘 определить момент, когда бот передает разговор специалисту
🔘 следить, чтобы при этой передаче клиент не терял контекст

Итог простой: следующий шаг в сервисе — не один гениальный бот, а слаженная команда узких ИИ-агентов и операторов. Каждый занят своим делом, а клиент этого даже не замечает, для него все работает быстро и без повторов.


Больше полезных материалов забирайте в нашем боте @replyIM_bot


Лидерство в эпоху ИИ, промпт-аналитика и мультимодальная поддержка

Все это — тренды развития клиентского сервиса в 2026 году.

↪️ Подготовили перевод свежего отчета от Zendesk о том, как ИИ трансформирует опыт клиента и конкурентную борьбу.

Что внутри отчета:
⚫️ Результаты масштабного исследования и обзор трендов
⚫️ Международные кейсы для насмотренности
⚫️ Аналитические комментарии и "приземление" на реалии российского рынка от Медиалогии IM


🖱️ Забрать отчет в боте: @replyIM_bot






Тикет закрыт ≠ разговор закончен

Кейс: в июле пользователь соцсети пожаловался на лимит товаров в корзине Wildberries. Дальше в комментарии пришел официальный аккаунт Ozon с предложением перейти к ним, и тема завирусилась. Почти сразу под постом начали копиться жалобы уже конкретно на поддержку Wildberries: люди писали, что по несколько дней не могут дождаться ответа оператора.


↪️ Конкурент оказался в разговоре раньше самого бренда просто потому, что следил за вовлеченностью вокруг темы в реальном времени.

💭 Закрытый тикет — не гарантия удовлетворенности клиента. Путь жалобы может продолжиться во внешнем поле даже в связи с поводом, не связанным с изначальным инцидентом.

Три механики, которые помогают оказаться в диалоге вовремя и предотвратить рост негатива:

• Объединение аккаунтов: система поможет увидеть, если автор гневного поста писал вам в чат поддержки месяц назад
• Метрики вовлеченности: видно, какие кейсы можно аккуратно отработать через агента влияния или официальных аккаунт бренда
• CSAT-опрос в ЛС: короткий опросник сразу после реакции в соцсетях для полной картины удовлетворенности клиента

Динамичный клиентский путь — это реальность поддержки и маркетинга. Быстрая реакция на упоминания позволяет управлять восприятием бренда и лояльностью в режиме реального времени.


Клиент может прийти в поддержку уже с готовым ответом

Раньше все было просто: клиент сталкивался с проблемой, обращался в поддержку и ждал, пока оператор объяснит, что произошло и что делать дальше. Теперь между проблемой и компанией все чаще появляется ИИ: клиент сначала описывает ситуацию нейросети, разбирается в возможных причинах и приходит в поддержку уже с конкретным запросом.


По данным исследований, клиенты примерно в 3 раза чаще используют сторонние ИИ-инструменты, чем чат-боты самих компаний, чтобы решить свой вопрос.

Это меняет ожидания от поддержки:

❌ Клиенту может быть уже не нужен ответ на вопрос: «Почему это произошло?»
✅ Пользователь хочет, чтобы компания что-то сделала: изменила тариф, оформила возврат, разблокировала аккаунт, приняла документы или исправила ошибку.

📝 ИИ постепенно поднимает планку того, что клиент считает ценностью сервиса: информацию проще получить самостоятельно, а вот реальные действия по-прежнему остаются на стороне компании.

Показано 10 последних публикаций.