Геоаналитика и анализ отзывов о сети АЗС крупной топливной компании для оценки качества услуг
О кейсе
При высокой конкуренции на рынке топлива качество обслуживания становится ключевым фактором удержания и привлечения клиентов. Для крупных игроков важно не только поддерживать высокий уровень сервиса, но и быстро находить зоны роста и реагировать на обратную связь пользователей.
Рассмотрим, как с помощью 2ГИС Про и анализа отзывов организовать системный мониторинг качества услуг на АЗС на основе пользовательских оценок.
Задача
Проанализировать собственные АЗС по рейтингу и отзывам
Найти зоны роста в качестве услуг на основе обратной связи клиентов
Получить наглядные данные для принятия управленческих решений и повышения лояльности клиентов
Проблема
У партнёра не было достаточного объёма данных для объективного анализа качества услуг на своих АЗС. Отсутствовал инструмент, позволяющий быстро выявлять проблемные точки и сравнивать их с конкурентами. Это затрудняло выработку мер по улучшению сервиса и замедляло реакцию на негативные отзывы.
Цель
Предоставить инструмент для регулярного мониторинга качества услуг на всех АЗС, выявить сильные и слабые стороны, найти точки роста на основе пользовательских оценок и отзывов. Это позволит:
Повысить качество обслуживания на АЗС
Увеличить лояльность и удовлетворённость клиентов
С опережением реагировать на негативные сигналы и усиливать конкурентные преимущества
Решение
Используется нейросетевой анализ отзывов о заправках: все оценки проходят обработку, выделяются ключевые слова и аспекты, по которым клиенты чаще всего оставляют обратную связь. По ключевым параметрам можно создавать тепловые карты для аналитики и мониторинга работы каждой заправки.
Структура дашборда
В дашборде 13 сцен:
Первая сцена — общие параметры:
Показывает обзорную картину по всем АЗС с их рейтингом и общим количеством инцидентов — это слои «Рейтинг АЗС» и «Инциденты».
Следующие 12 сцен — по аспектам качества:
Отдельные сцены созданы для каждого аспекта: доброжелательность персонала, доступность оплаты, качество обратной связи, ассортимент товаров, чистота, качество топлива и др.
На каждой сцене два слоя:
Абсолютные значения с общим числом инцидентов по аспекту
Относительные значения — доля инцидентов по текущему аспекту от общего числа
Классификация по доле инцидентов:
до 0.05 — незначительная доля
0.05–0.1 — умеренная доля
0.1–0.25 — средняя доля
от 0.25 — значительная доля
Переключаясь между сценами, можно сразу видеть, какие точки проседают и по каким параметрам: на одних больше жалоб на качество топлива, на других — на персонал, на третьих — на выбор товаров.
Возможности анализа
Фильтрация всех заправок по рейтингу
Быстрый выбор точек с самым низким рейтингом
Просмотр по ним самых частых проблем из отзывов
Для каждой АЗС сохраняется рейтинг и добавляются новые атрибуты — ключи с количеством и долями выявленных проблем
Потенциал развития
Если из отзывов автоматически делать понятные выводы с ключевыми словами и резюме и интегрировать их в данные, то такой сервис может быть востребован не только в топливном ритейле, но и у крупных игроков на других рынках.
Результат
2ГИС Про и нейросетевой анализ отзывов позволяют получить прозрачную картину качества услуг, выявить проблемные точки и принять обоснованные решения для повышения уровня сервиса на АЗС. Такой подход даёт конкурентные преимущества и помогает укрепить позиции на рынке.
