В этом кейсе агентство PR Partner реализовало комплексный проект по управлению репутацией в интернете (ORM) и управлению поисковой выдачей (SERM) для федеральной сети супермаркетов «Перекрёсток». Проект включал разработку ORM-стратегии «Служба заботы», подключение более 1 000 магазинов к централизованной системе обработки негатива, регламентацию скорости ответов и ежедневную работу с пользовательскими обращениями в соцсетях и на внешних площадках.
В результате была выстроена масштабируемая система репутационного контроля: ежемесячно обрабатывалось более 580 000 упоминаний, отработано свыше 40 000 негативных сообщений, заведено более 2 000 тикетов на директоров магазинов. Подробнее об агентстве — в карточке PR Partner в каталоге MARKETING-TECH.
Заказчик проекта
«Перекрёсток» — федеральная сеть супермаркетов с широкой географией присутствия и тысячами торговых точек по всей России. Высокая плотность клиентских контактов формирует значительный объём обратной связи в интернете: жалобы на качество товаров, работу персонала, очереди, доставку, условия хранения и обслуживание в конкретных магазинах.
Особенность проекта — локальная привязка негатива к конкретным магазинам. Это требовало выстроенной системы передачи обращений директорам торговых точек и строгого контроля сроков ответа.
Задачи проекта
Перед PR Partner стояли следующие задачи:
- Разработать и внедрить ORM-стратегию «Служба заботы в сети Перекрёсток».
- Создать регламент обработки обращений в социальных сетях и на внешних площадках.
- Обучить команду работе во внутренней системе (Remedy) для передачи тикетов директорам магазинов.
- Обеспечить оперативную реакцию на негативные сообщения.
- Централизовать контроль ответов и повысить прозрачность коммуникаций.
- Поддерживать позитивный информационный фон бренда в поисковой выдаче.
Решение
1. Разработка ORM-стратегии «Служба заботы»
Агентство разработало комплексную модель реагирования на обращения клиентов, включающую:
- классификацию типов негатива;
- сценарии ответов;
- алгоритмы эскалации;
- систему передачи обращений в магазины;
- контроль исполнения.
Был сформирован чёткий регламент ответов в социальных сетях под условным названием «Суперсеть».
2. Регламент скорости ответа
Для снижения репутационных рисков установлены стандарты SLA:
- первичная реакция: 30 минут в будни;
- до 8 рабочих часов в выходные;
- полный ответ — в течение 5 рабочих дней (в случае необходимости внутренней проверки).
Такой подход позволил значительно снизить эскалацию конфликтных ситуаций и повысить удовлетворённость клиентов.
3. Интеграция с внутренней системой
Все негативные упоминания по конкретным магазинам заводились в систему Remedy. Директора магазинов получали тикеты и обязаны были:
- провести внутреннюю проверку;
- предоставить официальный ответ;
- отчитаться о принятых мерах.
За период работы:
- более 2 000 тикетов было заведено на директоров магазинов;
- к ORM-процессу подключено более 1 000 торговых точек.
4. Масштабный мониторинг и обработка негатива
Проект сопровождался ежедневным мониторингом социальных сетей, форумов и отзывиков.
Ключевые показатели:
- 580 000+ упоминаний в месяц проходили через систему обработки;
- 40 000+ негативных сообщений были официально отработаны;
- средняя вовлечённость — более 4 млн взаимодействий в месяц.
Каждое обращение сопровождалось официальным ответом бренда, что усиливало доверие аудитории.
5. Поддержка в официальных аккаунтах
Параллельно велась поддержка пользователей в официальных аккаунтах бренда. Команда агентства:
- консультировала клиентов;
- помогала решать спорные ситуации;
- сопровождала коммуникации до полного урегулирования.
Это позволило выстроить системную репутационную поддержку retail-сети федерального масштаба.
Результаты
По итогам проекта были достигнуты следующие результаты:
- Разработана и внедрена ORM-стратегия для федеральной retail-сети.
- 1 000+ магазинов подключены к централизованной ORM-системе.
- 580 000+ упоминаний обрабатывалось ежемесячно.
- 40 000+ негативных сообщений официально отработано.
- 2 000+ тикетов заведено на директоров магазинов.
- Средняя вовлечённость — 4 млн+ взаимодействий в месяц.
- Повышена прозрачность работы с жалобами клиентов.
- Снижены репутационные риски и ускорена реакция на кризисные ситуации.
Проект стал примером масштабируемого ORM для retail-сети, где управление репутацией напрямую связано с операционной эффективностью и качеством клиентского сервиса.