Этот кейс начался не с просьбы «улучшить репутацию». Повод был гораздо жестче: маркетинг приводил пациентов, но часть записи терялась уже на этапе изучения карточек в Яндекс Картах и 2ГИС. Пользователи видели жалобы, отсутствие реакции и делали вывод: если клиника молчит публично, значит, и проблему пациента внутри она решать не будет.
Что было на старте: более 15 филиалов, свыше 1200 отзывов, ручная обработка, ответы с задержкой до нескольких дней, накопленный негатив и отсутствие системного процесса удаления некорректных отзывов.
Что требовалось: объединить все карточки в единый контур, сократить время реакции, автоматизировать ответы и работу с негативом — без расширения штата.
Проблема
До внедрения процесс выглядел типично для сетевого бизнеса: отзывы поступали в разные карточки, сотрудники отвечали вручную, а часть негатива просто оставалась без реакции. В медицине это критично: пациент выбирает не только по рейтингу, но и по тому, как клиника ведет себя в конфликтной ситуации.
- Отзывы были распределены по множеству филиалов и площадок.
- Не было единой очереди обработки и прозрачного контроля.
- Негативные отзывы копились и влияли на решение о записи.
- Удаление некорректных отзывов не было поставлено на поток.
Задача
Нужно было не просто ускорить ответы. Требовалось построить полную систему работы с репутацией: от мгновенной реакции до автоматизированной маршрутизации отзывов на удаление, если они нарушают правила площадок.
- Собрать Яндекс Карты и 2ГИС в единый интерфейс.
- Сократить время ответа до минут, а не дней.
- Разделить реальный негатив и отзывы с признаками нарушений.
- Автоматизировать подготовку жалоб на удаление.
- Сохранить качество коммуникации без найма дополнительной команды.
Динамика после внедрения
На графике показано сокращение времени ответа и снижение доли отзывов без реакции в течение восьми недель.
Что было внедрено
Централизация
Все карточки клиник и отзывы с площадок были объединены в единый поток обработки.
Автоответы
Система начала автоматически анализировать тональность, формировать ответ и публиковать его по заданным правилам.
Маршрутизация негатива
Реальные жалобы шли в сценарий обработки, а отзывы с признаками нарушений — в контур удаления.
Автоматизация удаления
ЭГО начал классифицировать спорные отзывы, готовить аргументацию и ускорять подачу жалоб на площадки.
До и после внедрения
Ключевые изменения по процессу обработки репутации.
Как автоматизировали удаление негатива
Один из самых трудоемких процессов в репутационной работе — это удаление отзывов, которые нарушают правила площадок. Раньше сотрудники тратили время на ручную проверку, сбор аргументов и отправку жалоб. После внедрения этот процесс был стандартизирован и частично автоматизирован.
Классификация отзыва
Система определяет, где реальная претензия, а где признаки фейка, оскорблений, отсутствия факта посещения или недостоверной информации.
Выбор сценария
Обоснованный негатив уходит в коммуникацию с пациентом, а спорные отзывы — в отдельный процесс подготовки жалобы.
Подготовка аргументации
Формируются шаблоны и структурированные основания под правила конкретной площадки.
Передача на удаление
Сотрудник получает уже готовый сценарий действий, что резко сокращает время и повышает стабильность результата.
Переломный момент
Через несколько недель негатив перестал накапливаться. Новые жалобы либо быстро закрывались ответом, либо уходили в процесс удаления, если нарушали правила площадки. Для пользователя это выглядело как управляемая, живая репутация — а не как запущенная карточка, брошенная без контроля.
Что получил бизнес
- Полный контроль над отзывами по всем филиалам.
- Сокращение времени ответа с дней до минут.
- Снижение доли видимого негатива за счет удаления и оперативной отработки.
- Экономию до 80% времени команды.
- Понимание причин жалоб и слабых точек по филиалам.
Итог
Для сети клиник репутация перестала быть хаотичным процессом. Ответы, аналитика, удаление негатива и контроль филиалов были сведены в единую систему. В результате клиника не просто ускорила работу с отзывами — она сделала репутацию управляемым бизнес-процессом.
Посмотреть, как это работает
