RQ agency

О проекте

RQ agency — агентство в международной группе AMDG с фокусом на Digital PR, решает широкий спектр задач: от работы с репутационным окружением до разработки и реализации комплексной стратегии продвижения бренда в digital-пространстве.

Компания — крупный производитель моторных масел с несколькими брендами в портфеле.

Задачи

Бренды производителя моторных масел уже известны в России, поэтому перед ним стояла цель — масштабировать бизнес за счёт выхода на рынки стран СНГ. Бизнес-цель делилась на B2C и B2B направления: было необходимо привлечь новых клиентов и партнёров — сформировать спрос.

Для этого требовалось увеличить знание торговых марок в новых для производителя масел регионах.

У заказчика уже был положительный опыт работ с ORM-инструментами в России, поэтому для продвижения 3 брендов в других странах было решено использовать репутационный маркетинг — без инструментов классической медийной поддержки (реклама, PR и так далее).

Было необходимо сформировать спрос на продукцию и нивелировать репутационные угрозы при росте количества потребителей.

Перед командой проекта были поставлены цели:

• Увеличить упоминаемость, обсуждения и присутствие 3 брендов в онлайн-среде СНГ.
• Достичь Share Of Voice бренда в сегменте моторных масел — 40% в фокусных регионах.

Решение

Выбрали фокусный регион продвижения

Построить работу сразу с 6 новыми рынками — большой вызов, поэтому на первом этапе определили фокусные регионы, с которых наиболее эффективно начать продвижение. Для этого выбрали страны, где пользователи уже показывают заинтересованность в продуктовой категории.

В рамках исследования создали тему для мониторинга брендов в категории «моторное масло».

При создании темы настроили фильтры строгого ограничения по странам, а вот для настройки языка, кроме локальных языков, использовали также фильтр «язык не определён», чтобы не пропустить релевантные сообщения на диалектах.

После сбора тематических сообщений среди всех регионов с помощью отчёта География в Brand Analytics были определены страны с наиболее активными обсуждениями.

Все сообщения, где определена география, распределились следующим образом:

• Казахстан — 53%;
• Беларусь — 40%;
• Азербайджан, Узбекистан, Таджикистан и Кыргызстан — 7% суммарно.

Было принято решение выбрать Казахстан в качестве приоритетного региона для ORM-кампании.

Кроме того, для выстраивания стратегии и отслеживания динамики кампании по региону — оценили Share Of Voice брендов в Казахстане.

Для этого всем сообщениям присвоили теги брендов, которые там упоминаются, включая бренды заказчика и конкурентов. С помощью отчёта Теги оценили соотношение упоминаемости брендов в соцмедиа Казахстана. Оказалось, что бренды производителя упоминались лишь в 12% сообщений от общей выборки.

Рынок Казахстана — один из наиболее активных в онлайне, поэтому ему было уделено особое внимание. Благодаря Brand Analytics мы определили ключевые площадки для работы, сверились с ЦА, оперативно внедряли локального представителя в обсуждения и отслеживали изменение настроений по брендам.

Анна Стадольник-Богуминская

руководитель ORM RQ

Изучили целевую аудиторию

Для работы с репутационным маркетингом мониторинг соцмедиа проводился по 3 направлениям, на основе которых был составлен поисковой запрос для сбора темы Brand Analytics:

• бренды-конкуренты;
• бренды и продукты заказчика;
• широкая семантика по категории товара (на русском и локальных языках).

Чтобы разработать коммуникационную стратегию, ретроспективно собрали и изучили упоминания за 30 дней.

Анализ сообщений позволил ответить на следующие вопросы:

• Кто целевая аудитория брендов?
• Какими площадками она пользуется?
• Какие ключевые сообщения нужно донести с помощью коммуникации?

Чтобы сегментировать сообщения по регионам, использовали фильтр Страны. В будущем он же помогал локальным командам находить необходимые упоминания в общем потоке брендовых и категорийных сообщений.

Далее по каждому региону выявили «центры притяжения» целевой аудитории — крупные группы, как правило, во ВКонтакте, где активно обсуждают моторные масла. Для поиска использовали отчёт Сообщества, где группы ранжировали не только по количеству сообщений, но и по аудитории и вовлечённости, чтобы оценить потенциальную эффективность.

Контент-анализ сообществ помог определить те, для которых можно было готовить материалы на русском языке, а для которых — на казахском (в зависимости от преобладающего языка сообщений в источнике). Сделать это можно было также с помощью автоматической фильтрации.

Данные из отчёта Сообщества обогатили аналитикой отчётов Источники и Авторы, чтобы выделить сегменты целевой аудитории. Полученные данные подтвердили сформированные на основе опыта с российским рынком гипотезы об аудитории продукции брендов. Дополнительно выделили топ площадок, которыми пользуются:

• Автолюбители
• Таксисты
• Владельцы CTO
• и другие сегменты целевой аудитории в каждом регионе.

На основании собранного массива данных мы подтвердили гипотезу, что каждая аудитория разговаривает на своем сленге, который нам необходимо будет также понимать и использовать. И конечно, различаются наиболее часто обсуждаемые проблемы и их контекст. Так владельцы СТО больше прислушиваются к автолюбителям — постоянным клиентам, чем к таксистам, авто которых обслуживают на базе таксопарков.

Анна Стадольник-Богуминская

руководитель ORM RQ

Для общения с каждой из ЦА совместно с клиентом были сформулированы ключевые сообщения и расставлены акценты для коммуникации. Например, для широкой аудитории — фокус на стоимость масла и на надёжность производителя, а для более профессиональной — на используемую базу и присадки.

Сформировали международную команду

Так как среди источников и сообществ были те, где пользователи общались только на национальных языках, было необходимо расширить команду проекта за счёт носителей языков. Кандидаты должны были владеть и русским, и хотя бы одним из языков регионов продвижения (белорусским, азербайджанским, таджикским, казахским, киргизским, узбекским и их диалектами), чтобы международная команда эффективно функционировала.

Кроме того, специалисты, знакомые с местной культурой и традициями, могли нативнее интегрироваться в активные беседы и инициировать обсуждения.

В результате над ORM брендов работали 11 человек:

• руководитель проекта
• аккаунт-менеджер
• дизайнер
• 4 специалиста по мониторингу и отработке негатива
• 4 копирайтера.

Вызов для клиента стал и вызовом для нас: в сжатые сроки нужно было собрать команду и адаптироваться под работу на рынке СНГ. Используя данные Brand Analytics, мы отслеживали тенденции и настроения вокруг опредёленных брендов, внедряли локальные «фишки» для продвижения.

Анна Стадольник-Богуминская

руководитель ORM RQ

Внедрение в обсуждение и инициирование бесед

Мультиязычная команда усовершенствовала поисковый запрос в Brand Analytics на русском и локальных языках, в том числе, дополнив ключевые слова наиболее распространёнными диалектами. Благодаря этому удалось обнаруживать ещё больше актуальных обсуждений на форумах и в социальных сетях, комментариев в СМИ, отзовиках, геосервисах и маркетплейсах.

Специалисты проекта внедрялись на эти площадки и формировали спрос на продукцию 3 брендов. В рамках комплексной работы с репутацией:

• Инициировали вопросы и отзывы на страницах станций технического обслуживания (увеличивало знание как у партнёров, так и у клиентов);
• Присоединялись к тематическим беседам целевой аудитории в соцмедиа;
• Публиковали экспертные материалы в локальных СМИ.

Кроме регулярных ORM-задач, фокус команды был направлен на отслеживание и оперативную отработку активных «живых» обсуждений, связанных с брендами клиентов. Наибольшие охваты у бесед в группах и на форумах обычно в первые часы после публикации. Чтобы своевременно находить такие упоминания и включать специалистов в обсуждения, настроили интеграцию Brand Analytics с Telegram, куда подключили оповещения об активных тематических беседах.

Во время работы открылось ещё одно достоинство мультиязычной команды. В рамках одной страны часто случались языковые пересечения. Например, в некоторых пабликах, с указанным в профиле расположением — Казахстан, больше общались на узбекском и киргизском языках. Команда проекта подстраивалась под данные особенности: подключала соответствующих специалистов или переходила на «смешанный» язык, если диалог вёлся на нескольких языках одновременно.