Gestão de Reputação Google
- Paula Costa
- 31 de mar.
- 3 min de leitura
Empresa | Gofind |
Foco | Nova feature |
1. Sobre o portal
A Gofind oferece um portal com diversas funcionalidades além do localizador de produtos, incluindo análise de demanda por região, gestão de perfis no Google para lojistas, mapas de ruptura, disponibilidade e prospecção. Com esse ecossistema, a empresa reúne uma grande quantidade de dados, transformando-os em insights e ofertas para seus clientes.
Além disso, a parceria com o Google permite acesso a recursos exclusivos, como APIs do Google Perfil de Empresa, ampliando ainda mais as possibilidades para os usuários.
2. Oportunidade
Acesso à API de controle de reputação de lojas
Com o acesso a dados de reputação, surgiu a ideia de criar uma forma de trazer essas informações de forma analítica e acionável.
Público
Área de marketing principalmente franquias. Como Ortobom, Boticário até mesmo supermercados.
3. Benchmark
Procuramos algumas ferramentas de mercado que traziam propostas com os dados de reputação.
Escolha dos players de mercado
Separamos os cases em dois tipos: diretos, voltados para gestão de reputação em plataformas como Google, iFood, App Store e Google Play, e indiretos, focados no monitoramento de conteúdos diversos, incluindo menções em redes sociais.
Além disso, analisamos ferramentas internacionais para identificar inovações que diferenciem nossos serviços dos já oferecidos no mercado brasileiro.
4. Insights
Indicadores
Mapeamos quais os principais indicadores de performance de reputação que essas plataformas traziam para seus usuários como por exemplo: percentual de resposta, percentuais de avaliações positivas, negativas e neutras, tendência, comparação com a concorrência, sentimento geral, dentre outros. Buscamos também mapear o que parecia ser prioridade, com base em estruturação e destaque e também o que aparecia em mais ferramentas.
Filtros
Quais os principais filtros são utilizados como período, ordenação, localização, dentre outros.
Funcionalidades
Procuramos mapear também funcionalidades diferenciadas em cada um dos players como exportação de relatórios, score de sentimento, resposta com IA, gestão de respostas, ranking de franquias, análise de palavras chave comparados a sentimentos.
5. Proposta para validação
Ideação
Após trazer os insights para o time técnico, começamos a idear algumas possibilidades, em busca do que estava ao nosso alcance para uma primeira versão para testes.
Funcionalidades propostas
Página inicial com resumo de indicadores.
Criar um indicadores de sentimento com base na quantidade e estrelas (0 à 2 estrelas negativo, 3 estrelas neutro e 4 à 5 positivo).
Ranking de lojas por quantidade de reviews positivos.
Score de sentimento (que indicaria visualmente através de um medidor e uma pontuação de 0 à 100 o sentimento dos reviews).
Assuntos comparados aos sentimentos. Que basicamente são palavras chaves mapeadas que indicam o que traz mais sentimentos negativos, positivos e neutros.
6. Validação de proposta
Entrevistas com clientes
As mudanças foram acontecendo em versões, nem tudo foi lançado de uma vez. Por exemplo, tiramos o mapa primeiro, para experimentar o fluxo, e alteramos o fluxo de compartilhamento de localização. Depois fizemos mais mudanças visuais, para que pudéssemos obter respostas mais concretas sobre nossas soluções propostas.
7. Testes
Foram realizadas entrevistas com alguns dos principais clientes que poderiam aderir a oferta.
Recrutamos principalmente pessoas dos times de marketing.
Apresentei os wireframes para os clientes em busca de validação da ideia. Veja, não eram um teste de usabilidade, e sim das funcionalidades propostas.
Pedi que eles elencassem o que era mais interessante para eles e o menos interessante.
Pedi que elencassem também quais eles acreditam que traria mais valor para o negócio deles e o que traria menos valor em ordem.
Resposta de reviews: os clientes gostariam de poder responder com prioridade os comentários com avaliação negativa em massa.
Ranking de lojas: Os clientes gostariam de poder acompanhar as lojas que estão melhores e piores no sentimento do público.
Indicadores de performance geral: Médias e totais de quantidade de reviews, respostas e sentimento por período. Eles gostariam de gráficos para poder medir evolução da funcionalidade.
Alertas de novas reviews: Não mapeamos isso para a primeira versão, mas vimos a necessidades deles receberem relatórios ou alertas de novos reviews, principalmente dos negativos.
Assuntos mais comentados: Quais assuntos mais abordados de acordo com o sentimento geral do público.
Score de sentimento: Para os clientes é mais uma métrica de vaidade. Não viram valor real. Era legal ter, mas seriam pouco acionadas.
