Кейс ORM для крупного банка: индекс лояльности вырос с 3,8 до 45,6

Заказчик

Крупный федеральный банк, работающий с предпринимателями и компаниями малого и среднего бизнеса по всей России.

Задача

Внешние обсуждения не входили в клиентский сервис. Требовалось находить сигналы, передавать их банку и улучшить репутационную картину.

Короткое резюме

С января 2022 года Demis Group выстраивает ORM-систему для крупного федерального банка. Внешние отзывы, вопросы и обсуждения связали с технической поддержкой, службой качества, юристами и другими подразделениями банка. К марту 2026 года индекс лояльности вырос с 3,8 до 45,6, положительная тональность площадок в топ-10 достигла 100% в Яндексе и 97,5% в Google, а рейтинги на шести значимых ресурсах составили от 4,3 до 4,9.

Клиент и исходная ситуация

Банк предоставляет малому и среднему бизнесу кредитование, банковские гарантии, расчётно-кассовое обслуживание и депозиты. Название компании и сведения о государственном участии не раскрываются по NDA.

Официальные обращения поступали по телефону, в чат, личный кабинет и на электронную почту. Публикации на внешних площадках не входили в единый процесс. В результате обсуждение могло распространиться раньше, чем вопрос попадал к специалистам банка.

Задача

• регулярно обнаруживать позитивные, негативные и нейтральные упоминания;
• оценивать тональность, тему и риск распространения;
• быстро начинать публичную коммуникацию;
• передавать обращения ответственным подразделениям;
• сопровождать вопрос до итогового ответа;
• улучшить тональность поисковой выдачи и рейтинги на профильных площадках.

Как выстроили процесс

Каждое значимое упоминание проходило единый маршрут: обнаружение → оценка риска ? первичный ответ ? запрос данных ? отправка данных банку ? проверка фактов ? итоговый комментарий ? аналитическая фиксация.

Аналитик SERM отвечал за мониторинг и первичную оценку. ORM-менеджер вёл публичную коммуникацию, эскалировал обращение и размещал итоговый ответ. Аккаунт-менеджер запрашивал данные и согласовывал позицию. Банк проверял обстоятельства и решал вопрос клиента.

В обычном режиме Brand Analytics проверяли до пяти раз в день, во время информационных всплесков — каждый час. Среднее время обнаружения составило один час, первого ответа — полтора часа.

Как упоминания стали источником аналитики

Команда внедрила около десяти тематических тегов по продуктам и причинам обращения. В отчётах отдельно анализировали кредитование, гарантии, интернет-банк, переводы, качество обслуживания, условия продуктов и другие темы. Это помогло выявить повторяющиеся проблемы с технической поддержкой и вопросы по кредитованию индивидуальных предпринимателей.

Пример отчета по доному из тегов:

Как работали с площадками

Банк предлагал довольным клиентам поделиться реальным опытом. Demis Group не писала отзывы вместо них: команда объясняла требования площадок и сопровождала модерацию. Негативные обращения передавали банку; после решения проблемы агентство фиксировало итог публично и добивалось статуса «Проблема решена», если его предусматривала площадка.

Пример решенной проблемы:

При публикации без данных для проверки сначала запрашивали информацию у автора. Только если он не отвечал и ситуацию невозможно было идентифицировать, команда обращалась к модераторам. Окончательное решение об удалении принимал ресурс.

Проверка кризисным периодом

В марте 2022 года система обнаружила 1026 упоминаний, в том числе 187 негативных. В течение суток команда перешла на почасовой мониторинг, проверяла первоисточники и официальные ресурсы, запрашивала позицию профильных подразделений. В 76% случаев после реакции команды дальнейшее развитие обсуждения прекращалось.

Пример нейтрального коментария, который потенциально мог привсти к всплеску негатива:

Результаты

1. Репутационная выдача

• Яндекс: доля площадок с положительной тональностью в топ-10 выросла с 43% в январе 2022 года до 100% в марте 2026 года.
• Google: показатель вырос с 35 до 97,5% за тот же период.

2. Рейтинги

Карточки на Сравни.ру, Отзовике и IRecommend появились в октябре–ноябре 2022 года. Отсутствие стартового рейтинга означает, что карточки ещё не существовало.

3. Индекс лояльности и обработка обращений

• Индекс лояльности: 3,8 ? 45,6. Показатель рассчитывается как отношение позитивных упоминаний к негативным.
• 100% обращений получили итоговый ответ.
• В 86% случаев проблема клиента была решена.
• В 76% случаев после реакции команды обсуждение не развивалось дальше.

Почему результат связан с работой команды

Динамика совпала с внедрением регулярного мониторинга, маршрута эскалации, системной работы с отзывами и тематической аналитики. Demis Group отвечала за обнаружение, классификацию, публичную коммуникацию и сопровождение. Банк проверял факты и решал вопросы клиентов.

Коммерческие показатели и брендовый трафик клиент не раскрывает. Поэтому результат кейса ограничен подтверждёнными репутационными и процессными метриками.

Вывод

ORM для компании со сложным клиентским сервисом работает как дополнительный контур раннего обнаружения рисков. Для повторения модели нужны регулярный мониторинг, ручная оценка упоминаний, быстрый доступ к профильным подразделениям и два сценария ответа: первичный и итоговый.

Посмотреть другие проекты и опыт Demis Group в ORM можно в профиле агентства. Для предметной оценки собственной ситуации можно перейти на страницу услуги и запросить бесплатный аудит.