Газпром Бонус

О проекте

Газпром Бонус — это подписка-конструктор, которая объединяет скидки и бонусы на востребованные товары и услуги. В базовой подписке — предложения на каждый день: онлайн-кинотеатр, скидки и кешбэк на продукты и товары для дома, бесплатная курьерская доставка на маркетплейсе, специальные бонусы на АЗС и другие привилегии. Также пользователь может подключить и комбинировать дополнительные предложения от партнёров, чтобы настроить подписку под свой стиль жизни.

Задачи

Газпром Бонус — молодая подписка, которая появилась летом 2021 года под брендом «Огонь». В это время на рынке уже существовали сильные экосистемные игроки, такие как Яндекс Плюс и Сберпрайм. «Огонь» — первая подписка, объединяющая независимых друг от друга партнеров. 2021 год стал для рынка революционным, так как вслед за «Огнём» появилось сразу несколько мультисервисных подписок.

Команде Газпром Бонуса было важно проводить регулярный мониторинг конкурентов, чтобы решать сразу 3 больших блока задач:

Сформировать TOV

TOV (tone of voice) — голос бренда. Что и как бренд говорит в публичном поле: на сайте или в приложении, на собственных страницах в соцсетях, в СМИ и т. п.

В PR и маркетинговых коммуникациях Газпром Бонусу (тогда еще «Огню») нужно было сформировать категорию — подписка, объединяющая предложения не связанных общей экосистемой независимых друг от друга партнёров. Важной частью формирования категории стало создание TOV.

Для этого было необходимо изучить, что и как говорят о себе другие игроки рынка подписок. Особенно — экосистемные игроки, чтобы максимально отстроиться от их позиционирования.

Оценить эффективность PR и маркетинговых коммуникаций

Команде Газпром Бонуса важно постоянно отслеживать заметность бренда в СМИ и соцмедиа и оценивать собственную долю информационного поля, чтобы принимать оперативные решения на сложном конкурентном рынке.

SOV (share of voice) — доля бренда в информационном потоке. Это один из показателей эффективности PR и маркетинговых коммуникаций. Обычно измеряется в рамках категории. Например, Газпром Бонус оценивает свой SOV (заметность) относительно других мультиподписок. Поэтому в рамках этого исследования не измерялась заметность моноподписок и стриминговых сервисов.

Транслировать экспертизу

На формирование образа лидера рынка работает инструмент публичной аналитики. Эксперты Газпром Бонус ежемесячно выпускают дайджест с ключевыми новостями и трендами рынка экосистем и сервисов подписок.

За время выпуска дайджест новостей динамично развивающегося рынка эволюционировал в Telegram-канал Ecosystematic. В связи с паттернами поведения пользователей в Telegram, выросла частота выхода аналитических материалов до 1 дайджеста в одну-две недели. Для сбора материалов в таком темпе требовалось держать руку на пульсе рынка.

Решение

Мониторили темы параллельно

Команда маркетинга, ответственная за мониторинг и аналитику соцмедиа и СМИ, вместе с собственными темами для отслеживания брендовых упоминаний Газпром Бонуса (и подписки «Огонь» до ребрендинга) выполняла мониторинг тем по ключевым конкурентам. Количество тем росло вместе с числом мультиподписок на рынке.

К тому же в Brand Analytics доступно «Сравнение тем» — полноценный функционал для автоматизированного конкурентного анализа. Для объективной аналитики необходимо собрать достаточно данных, желательно за один период.

Такой подход помог получить ретроспективную информацию о других подписках. Это позволило отстроиться от конкурентов, оставаясь в границах привычной пользователям категории «подписки», и сформировать эффективную коммуникационную стратегию.

Например, чтобы отстроиться от более консервативных в соцсетях конкурентов, был сделан упор на дружелюбный TOV и развлекательный контент с использованием мемов и шуток. А доказать необходимость и эффективность юмора удалось с помощью анализа рекламных размещений (посевов) других брендов, выявленных благодаря мониторингу упоминаний конкурентов в соцмедиа.

Активная работа с темами и донастройка ключевых слов позволили качественно использовать лимиты сбора сообщений в системе Brand Analytics. Сервисы подписок часто подвергаются массовым фродерским посевам. Такие упоминания не несут информационной ценности при конкурентном анализе и делают показатели SOV некачественными и нерелевантными. К тому же для обхода блокировок фродеры постоянно меняют написание терминов в рекламе, из-за чего недостаточно один раз настроить тему. Важно было оперативно отлавливать подобные упоминания, чтобы совершенствовать поисковой запрос и исключать спамные сообщения ещё до сбора темы.

Этот подход также актуален для тех, кто занимается мониторингом и аналитикой digital-продуктов или услуг.

Разработали систему тегирования

Для качественной командной работы была разработана система тегов и автотегов, которыми размечались все сообщения.

Теги — это текстовые метки, которыми размечаются сообщения вручную. Автотеги — это метки, которые присваиваются сообщениям автоматически на основе алгоритма с учетом ключевых слов.

Это удобный инструмент для анализа по разным срезам, что упрощает решение нескольких задач в одной теме. Не обязательно под каждую цель создавать отдельную тему, достаточно разработать правильную систему тегирования.

Так, отдельно выделялись WOM-обсуждения с учётом их контекста и тематики. Это было важно, например, чтобы вовремя находить инфоповоды для экспертного дайджеста: исключив пользовательские сообщения, изучить только инициированные публикации.

Важный показатель качества подписки — это количество и разнообразие спецпредложений, то, как они закрывают потребности пользователей. Для конкурентного анализа были созданы тематические теги «Предложения_много», «Предложения_мало», «Предложения_просьбы» и отдельно протегированы упоминания партнеров, чтобы оценить, какие скидки и бонусы упоминаются больше всего.

В то же время было важно понять, с какими проблемами сталкиваются пользователи. Для этого были созданы такие теги, как, например: «Ошибка_Оплата», «Ошибка_Активация», «Ошибка_Установка» и т. д. Это позволило найти слабые места у конкурентов и дополнительно проработать и протестировать их в собственном продукте, чтобы выгодно отличаться от других сервисов.

Отдельно размечались такие новости брендов, как обновление тарифов, появление новых партнёров, акции — то, что было полезно для формирования дайджеста. Так, отфильтровав сообщения по тематическому тегу, команда получала оперативную информацию для аналитики рынка.

В системе Brand Analytics нет ограничения по числу тегов, а автотегов можно настроить от 20 (в «Стартовом» тарифе) до 100 (в специальных расширенных тарифах).

Похожая система тегов использовалась и для собственной аналитики бренда, чтобы было удобно проводить продуктовые и маркетинговые исследования.

Теперь аналогичные задачи можно решать с помощью аспектов, которые автоматически определяют тональность упоминания отдельных характеристик продукта или услуги — например, цены или качества.

Сравнили игроков рынка

В системе Brand Analytics есть специальная функция сравнения тем, которая позволяет автоматически оценивать конкурентов. Её можно использовать для решения нескольких задач.

Самая масштабная задача — оценка SOV бренда. Обычно для этого измеряется объем упоминаний и охваченная аудитория. Система Brand Analytics позволяет оценить SOV более комплексно — учитывая лояльность и вовлеченность, динамику сообщений и их тональность.

Она не только автоматически рассчитывает эти показатели, но и доступно визуализирует их.

При сравнении брендов можно опираться на графики, где на одной системе координат показываются и объем сообщений по каждой теме за выбранный период, и уровень лояльности и вовлеченности. Лояльность — это соотношение позитивных по тональности сообщений к негативным. Вовлеченность — это сумма комментариев, лайков и репостов сообщений.

Это удобно для первичной оценки известности бренда и может считаться отправной точкой для поиска инсайтов.

Кроме того, такие графики позволяют увидеть, что количество упоминаний не всегда приводит к значимым для бизнеса показателям вовлеченности и лояльности аудитории.

Система даёт возможность сравнивать не только темы в целом — единый поток WOM и рекламных сообщений — но и отдельные теги и группы тегов. Это было полезно продуктовой команде, чтобы оценить, например, частоту и генез сбоев у конкурентов или чьи предложения, по мнению пользователей, выгоднее всего. Настраивается сравнение по тегам в том же разделе «Сравнение тем».

Проанализировали источники и авторов

Изучать контент нужно для того, чтобы понимать ключевые сообщения других брендов и формировать уникальные для рынка предложения и ценности. Но не менее важно было анализировать площадки, которые используют конкуренты. С одной стороны — чтобы видеть и анализировать лучшие практики на рынке. А с другой — чтобы отсеивать слишком часто используемые конкурентами каналы и выходить к свежей целевой аудитории.

Для этого были полезны отчеты «Источники» и «Авторы».

Также анализировалась география упоминаний конкурентов, чтобы понять, как в различных регионах представлены другие игроки рынка. Это было особенно важно для маркетингового микса, включающего наружную рекламу.