ГОЛОС КЛИЕНТА. РЕПУТАЦИОННАЯ АНАЛИТИКА НА ГЕОСЕРВИСАХ

Операционная эффективность

ООО "Газпромнефть-Центр"

Руководитель направление мониторинга и анализа внешних данных

Авторы

Лузгина Юлия Эдуардовна

СИТУАЦИЯ / «БЫЛО»

ОПИСАНИЕ ПРОБЛЕМЫ:
Отсутствие аккумулированной информации о репутационных позициях сети АЗС «Газпромнефть» на картографических ресурсах (Яндекс карты, Google карты, 2gis и тд);

  • Отсутствие системы регулярного мониторинга обратной связи от клиента на открытых геоплатформах (Яндекс карты, Google карты, 2gis и тд);
  • Отсутствие возможности регулярно и оперативно отслеживать наиболее значимые тематики проблем качества и сервиса на АЗС Газпромнефть, о которых говорит клиент.

ПОТЕРИ/РИСКИ, ЯВЛЯЮЩИЕСЯ СЛЕДСТВИЕМ ПРОБЛЕМЫ:

  • Отсутствие систематизированных знаний о репутационных позициях бренда на геоплатформах;
  • Отсутствие систематизированных знаний о проблемах качества и сервиса, озвучиваемых клиентами на геоплатформах.

КОРНЕВЫЕ ПРИЧИНЫ/ФАКТОРЫ ВОЗНИКНОВЕНИЯ:
Динамично растущая аудитория геосервисов ежедневно генерирует большое количество обратной связи, оставляя отзывы с оценками в виде неструктурированных текстовых данных, которые необходимо систематизировать для получения знаний о ключевых проблематиках качества и сервиса на АЗС.

РЕШЕНИЕ

ПОДРОБНОЕ ОПИСАНИЕ РЕШЕНИЯ
В 2025 году собственными силами (без привлечения подрядчика и доп. бюджета) была разработана ML-модель для автоматизированной классификации текста отзыва и определения его принадлежности к смысловой группе отзывов о проблематике качества и сервиса на АЗС. (Создание внутренней системы регулярного мониторинга и анализа обратной связи, оставляемой пользователями геоплатформ, касательно качества и сервиса на АЗС Газпромнефть путем регулярной агрегации отзывов и рейтингов с картографических ресурсов).

АЛГОРИТМ ДЕЙСТВИЙ, КОТОРЫЙ ПРИВЕЛ К ДОСТИЖЕНИЮ РЕЗУЛЬТАТА:
1) Выстраивание системы регулярного сбора отзывов и рейтингов с картографических ресурсов;
2) Разработка ML-модели для автоматизированной классификации текста отзыва и определение его принадлежности к смысловой группе отзывов, сформированной на базе экспертных знаний о ключевых проблематиках качества и сервиса на АЗС;
3) Внедрение инструмента «Голос клиента» (дашборд);
4) Осуществление информационной рассылки, аккумулирующей в себе репутационные позиции сети АЗС Газпромнефть на геосервисах и ключевые проблематики качества и сервиса на АЗС.

НЕОБХОДИМОСТЬ АКТУАЛИЗАЦИИ НМД И/ИЛИ КТ-001:
нет

СИТУАЦИЯ / «СТАЛО»

ОПИСАНИЕ РЕЗУЛЬТАТА

  1. Время: 840 чел-ч. за счёт сокращения времени на формирование знаний о репутационной позиции сети АЗС Газпромнефть на геоплатформах и о ключевых проблематиках качества и сервиса на АЗС (ДБ для любого уровня сотрудников, т.к разная степень детализации).
  2. Регулярная работа с обратной связью от клиента, особенно, размещаемой на открытых площадках, способствует сокращению оттока клиентов. Таким образом сохранение каждых 100 клиентов способно ежемесячно приносить компании выручку размером ~ 400 т.р вместо упущенной выгоды при переходе этих клиентов на АЗС других брендов (трудноизмеримый эффект, прямой ЭЭ подтвердить нельзя, т.к не выделить влияние).
  3. Единовременный отказ от Стоимости работ руб. без НДС у подрядчика, создав продукт силами отдела - ТРИЭ 11 021164,35 руб.

ОБЛАСТИ ВОЗМОЖНОГО ПРИМЕНЕНИЯ:
Структурные подразделения ПАО ГПН и всех ДО.