Кейс ORM крупного банка: индекс лояльности вырос с 3,8 до 45,6 благодаря единой системе работы с обращениями

Особенности ниши и ключевые сложности

В банковской сфере репутационный риск может возникнуть раньше официального обращения клиента. Предприниматели обсуждают задержки платежей, банковские гарантии, работу сервисов и условия продуктов в Telegram-каналах, на сайтах отзывов и профильных площадках. Даже нейтральный вопрос способен быстро обрасти слухами и повлиять на доверие к банку. При этом публичный ответ нельзя давать без проверки: для подготовки точного комментария необходимо оперативно подключить профильное подразделение, получить подтверждённые данные и учесть требования к банковской тайне и персональным данным.

Инсайты, или что мы узнали в ходе работ

• Тональность отдельного сообщения не отражает уровень риска. Нейтральный вопрос может оказаться опаснее негативного отзыва, если обсуждение быстро распространяется и наполняется неподтверждёнными версиями. Поэтому важно оценивать весь контекст и динамику комментариев.
• Скорость реакции и точность ответа требуют разных сценариев. Заранее согласованный первичный комментарий позволяет сразу обозначить присутствие банка, а содержательный ответ публикуется после проверки фактов профильным подразделением.
• ORM работает эффективнее при прямой связи с внутренними службами. Мониторинг сам по себе только обнаруживает сигнал. Полный цикл возникает, когда обращение быстро передают ответственным специалистам, сопровождают до решения и возвращают результат в публичное поле.
• Отзывы нужно классифицировать по продуктам, тематике и причинам возникновения. Это помогает находить повторяющиеся проблемы, отделять единичные случаи от системных и раньше замечать репутационные риски.

Почему техподдержка и клиентский сервис не могут работать с репутацией

Техподдержка и клиентский сервис подключаются, когда человек уже обратился в официальный канал: позвонил, написал в чат, через личный кабинет или по электронной почте. Однако значительная часть репутационных сигналов возникает за пределами этого контура — на сайтах отзывов, в социальных сетях и профильных сообществах. Там предприниматели обсуждают задержки переводов, банковские гарантии, кредитование и работу сервисов, не обращаясь напрямую в банк.

Такие сообщения не попадают в стандартную систему обработки обращений. И даже нейтральный вопрос — например, об условиях банковской гарантии — может быстро обрасти предположениями и перерасти в негатив. Одновременно он может указывать на интерес потенциального клиента, который ещё не дошёл до отдела продаж.

Поэтому для управления репутацией требовался отдельный процесс: находить внешние сигналы, оценивать их влияние, передавать информацию ответственным подразделениям, получать подтверждённые данные и возвращать ответ в публичное поле.

Как устроен маршрут отработки публичного обращения

Каждое значимое упоминание проходило последовательный маршрут:

• аналитик SERM обнаруживал публикацию и оценивал тональность, тему и риск распространения;
• ORM-менеджер публиковал первичный ответ и запрашивал сведения, необходимые для проверки;
• аккаунт-менеджер передавал запрос представителям банка и согласовывал позицию;
• профильное подразделение банка проверяло обстоятельства и решало вопрос клиента;
• ORM-менеджер готовил понятный итоговый комментарий, размещал его на площадке и фиксировал результат для отчётности.

Разделение ролей защищало проект от двух рисков. Команда не оставляла пользователя без реакции, пока банк проверял факты, и не публиковала неподтверждённую информацию от имени финансовой организации.

Среднее время обнаружения нового упоминания составило один час, а первого ответа — полтора часа. До внедрения системы реакция могла занимать несколько дней.

Почему одного мониторинга стало недостаточно

Мониторинг помогал находить отдельные сообщения и быстро на них реагировать. Но по одному отзыву невозможно понять, столкнулся клиент с единичной ошибкой или проблема повторяется у разных пользователей.

Поэтому все упоминания начали распределять по тематическим тегам: кредитование, банковские гарантии, интернет-банк, переводы, качество обслуживания и условия продуктов. Так команда увидела повторяющиеся вопросы к технической поддержке и сложности с кредитованием индивидуальных предпринимателей.

Сводную аналитику передавали профильным подразделениям банка. Они могли устранить причину обращений или подготовить официальное разъяснение. Так мониторинг стал помогать банку улучшать продукты и клиентский сервис.

Пример отчёта за период с 1 января по 30 ноября 2025 года по тегу «Кредит». Brand Analytics показывает не только количество позитивных, негативных и нейтральных упоминаний по месяцам, но и динамику обсуждения конкретной темы. Аналогичным образом анализировались и другие ключевые направления: бренд, сервис, лизинг и сайт.

Как работали с отзывами

Положительный опыт

На старте публичная картина была смещена в сторону проблем: довольные клиенты воспринимали успешно оформленную гарантию, открытый счёт или решённый вопрос как нормальный результат и реже писали об этом. Банк предлагал реальным клиентам поделиться опытом, а Demis Group объясняла требования площадок и сопровождала прохождение модерации.

Текст и оценку оставлял сам клиент. На площадках со строгой проверкой, включая Банки.ру, специалисты помогали понять, какие факты необходимо указать, и взаимодействовали с модерацией, если возникали вопросы к подтверждению опыта.

Негативные обращения

Сначала Demis Group публиковала заранее согласованный ответ и просила клиента уточнить данные, необходимые для проверки. Полученную информацию передавали в банк, где профильные специалисты разбирались в ситуации и решали вопрос.

После проверки команда согласовывала с банком итоговый ответ и публиковала его на площадке. Если вопрос был решён, клиента просили подтвердить это в комментариях. Так другие пользователи видели всю историю: банк принял обращение, разобрался в ситуации и помог клиенту.

Неподтверждённые публикации

Отзыв без идентифицирующих данных не считали ложным автоматически. Сначала автора просили предоставить информацию для проверки. Если он отвечал, обращение проходило обычный маршрут. Если данных не было и ситуацию невозможно было идентифицировать, команда направляла модераторам запрос на удаление публикации или исключение оценки из рейтинга. Окончательное решение принимала площадка.

Как система сработала в период кризиса

В марте 2022 года система зафиксировала 1026 упоминаний банка. Из них 187 были негативными, около 207 — позитивными, остальные — нейтральными. Пользователи обсуждали возможное влияние санкций на переводы, счета, сервисы и банковские продукты. Многие сообщения начинались с вопроса, однако в комментариях быстро появлялись версии о блокировках и ограничениях.

В течение суток команда перешла с пяти проверок в день на почасовой мониторинг. Специалисты находили первоисточники, проверяли официальные зарубежные ресурсы, запрашивали позицию технической поддержки, службы качества, юристов и других профильных подразделений, после чего публиковали подтверждённую информацию.

В 76% случаев после реакции команды обсуждение не получало дальнейшего развития. Работа была направлена на сокращение информационного вакуума и пресечение распространения неподтверждённых версий.

«Мы постоянно взаимодействовали с юристами и профильными подразделениями банка. В отдельных случаях, самостоятельно проверяя официальные источники по санкциям, получали подтверждённую информацию даже раньше, чем она успевала пройти внутреннее согласование. Это позволяло быстрее реагировать на вопросы пользователей и не оставлять информационный вакуум».

Для каких компаний применим этот подход

Модель подходит организациям, где публичный вопрос требует участия внутренних специалистов: банкам, страховым и медицинским компаниям, телекоммуникационным операторам и крупным сервисным бизнесам. Для её работы нужны регулярный мониторинг, ручная классификация, быстрый доступ к профильным подразделениям и заранее согласованные сценарии ответа.

Проект не позволяет напрямую связать ORM с продажами или бренд-трафиком: такие данные банк не раскрывает. Подтверждённый эффект относится к репутационной выдаче, рейтингам, скорости реакции, доле итоговых ответов и решённых обращений.