Как увидеть страхи клиентов
с помощью анализа отзывов

В этом кейсе нашли истинные страхи клиентов, пересобрали коммуникацию пенсионного фонда и подняли средний рейтинг в “зеленую” зону.

В финансовой сфере доверие — это фундамент. Клиент передает фонду свои накопления на десятилетия. Любое сомнение в надежности и качестве сервиса может стать причиной отказа.

Особенно внимательна аудитория 35–50 лет: эти люди планируют будущее, сравнивают предложения и читают отзывы перед решением. По данным исследования Markway и «Анкетолог», 98,9% пользователей изучают отзывы перед тем, как воспользоваться услугами.

Негосударственный пенсионный фонд работает в экосистеме крупного российского бренда. Он помогает людям формировать дополнительные пенсионные накопления через программу долгосрочных сбережений (ПДС), корпоративные программы и индивидуальные планы.

Заказчик стремился наладить коммуникацию с клиентами и улучшить оценки на ключевых отзовиках. На старте работ мы увидели, что причиной низких рейтингов был не поток свежих жалоб, а «накопленный эффект». Старые отзывы, хотя и были неактуальны, продолжали влиять на восприятие.

При этом доля негатива в Brand Analytics составляла всего 3,1%. Но и позитива было немногим больше — 13%. При этом содержание жалоб крайне острое и болезненное: «Меня ввели в заблуждение».

Проблема не в объеме нового негатива, а в том, что старые отзывы продолжали определять первое впечатление о фонде. Люди предъявляли претензии к человеческому фактору: некорректным консультациям, долгим процедурам.

К примеру, клиент написал о сотруднике, который ошибся с пороговой суммой для единоразовой выплаты. Здесь мы сталкиваемся не столько с качеством услуги, сколько с банальными страхами покупателей, что им не все договаривают.

Пенсия — это не просто финансовый продукт. Это вопрос безопасности, контроля над будущим и доверия к системе. Люди боятся не низкой доходности или сложных условий. Они боятся, что их обманут, что деньги “зависнут”. Формальный ответ на отзыв такую тревогу не снимает — он ее усиливает.

В финансовой сфере нельзя полагаться только на удаление негатива: новые жалобы будут появляться всегда. Поэтому параллельно с модерацией карточек нужно менять качество коммуникации — чтобы каждый ответ бренда работал на удержание доверия.

Мы выбрали подход, который работает одновременно с накопленным негативом и с новыми жалобами.

Мы стремились не просто вычислить долю негатива, а понять его структуру, причины и влияние на решения клиентов. Для этого мы провели автоматизированный аудит упоминаний и сравнили данные с ответами генеративных систем, в частности “Алисы”.

Дополнительно мы проанализировали весь текстовый массив отзывов и кластеризовали страхи клиентов. В итоге выделили три базовых сценария страхов.

Сценарий 1. “Меня загипнотизировали”

Один из самых распространенных сценариев: клиент пришел оформлять дебетовую карту, но ему начали рассказывать про ПДС — и вот он уже «подписал документы». При этом человек утверждает, что ему “присели на уши”, “очаровали” или завалили красивыми обещаниями безбедной старости.

Такие описания привлекают к себе внимание, находят сочувствующих. А, главное, несут посыл: связываться небезопасно. А если клиент заинтересуется предложением и согласится оформить продукт, то позже воспринимает это как “я поддался давлению”.

Сценарий 2. Финансовая пирамида

Сценарий скептически настроенных клиентов: это люди, которые помнят кризис 90-х, финансовые пирамиды МММ и с недоверием относятся к обещаниям софинансирования от государства.

Даже если такой клиент заключит договор с НПФ, память подкинет ему ассоциации с финансовыми пирамидами, а любая задержка при переводе средств будет восприниматься как “присвоили мои деньги”. Отзывы с домыслами о “плохих богатых дядях” подпитывают страх быть обманутыми и формируют недоверие к финансовым инструментам.

Сценарий 3. Квест-комната

Отзывы от тех, кто столкнулся с беспощадной бюрократической машиной. Здесь прослеживаются жалобы на трудности заключения договора, многократные визиты в офис, невозможность получить информацию.

Здесь же фиксируются жалобы на ошибки (не так написали фамилию, ошиблись в цифрах) или недостаток информации (на сайте ничего не написано, никто не сказал о важном условии).

Анализ в ответах нейросетей показал несколько иную картину. На старте проекта ответ “Алисы” по запросу в позитиве выделял надежность, программу долгосрочных сбережений (ПДС), помощь персонала и прозрачность условий. В негативе — бюрократию, некорректные консультации, сложности с документами и проблемы в отделениях.

То есть искусственный интеллект видит одни проблемы, реальные люди — совершенно другие. Это расхождение между ИИ-образом и аспектной картой стало отправной точкой для корректировки стратегии. Мы сместили фокус с работы только с рейтингами на управление источниками, которые цитирует генеративный поиск.

Главный инсайт: нейросети смягчают негатив, в то время как Brand Analytics показывает системные проблемы. То есть ориентация только на ИИ-ответы искажает картину и создает ложное ощущение благополучия. В то же время автоматизированный мониторинг — более надежный источник данных для принятия решений. Так что перед нами стояла задача синхронизировать три репутационные реальности: клиент → бренд → нейросеть.

Необходимо снизить давление старого негатива на средний рейтинг. Для этого мы внедрили системный подход к модерации.

Большинство отзывов нарушали правила площадок: были признаки неподтвержденного опыта, нецензурная лексика, устаревшие сведения. Каждый случай направляли в службу поддержки в соответствии с правилами конкретного ресурса.

С ноября 2025 по май 2026 года мы удалили 199 откликов, не связанных с качеством услуг. Это 53% всего выявленного негатива в тот период.

Удаление негатива помогло восстановить рейтинг. Через несколько месяцев средняя оценка выросла с 3,3 до 4,3 баллов. Это “зеленая” репутационная зона.

Поскольку много жалоб связано с коммуникацией, необходимо превратить ответы компании в инструмент деэскалации. Для этого мы полностью пересмотрели принципы коммуникации.

Сначала начали обрабатывать старый негатив на “Отзовике” и IRecommend, затем перешли на работу с профильными Выберу.ру, Сравни.ру, Банки.ру. Главная цель — упростить коммуникацию (и понимание) между заказчиком и клиентами.

Клиент, оставивший негативный отзыв, часто чувствует себя неуслышанным. Формальный ответ усиливает это ощущение. Заботливая коммуникация, предложенная нами, работает иначе: она сначала признает эмоцию, потом предлагает путь решения.

Не “вы неправильно поняли”, а “понимаем, почему это вызвало недоверие”. Не “согласно договору”, а “хотим проверить ваш случай”. В финансовой сфере доверие строится не только на безупречных процессах, но и на ощущении, что тебя слышат.

В результате 102 клиента получили персонализированный ответ. 53% людей вышли на связь после него, доля успешной коммуникации тем самым повысилась на 30%.

Этим списком репутационный профиль не ограничивается. Нейросети строят образ НПФ через функционально-институциональную призму: безопасность (страховка) и выгода (госденьги) — на первом месте, сервис — на втором. В связи с этим нужно отслеживать и контролировать вторичные аспекты:

Сравним вывод нейросетей до и после управления репутацией в генеративных ответах (GERM).

Результаты работы

Мы синхронизировали три репутационные реальности: что говорит клиент, что отвечает бренд и что рассказывает нейросеть.

Кейс показал, что даже при низком проценте негатива его содержание может нести высокие репутационные риски. Субъективные жалобы требуют не формальных ответов, а эмпатичной, выверенной коммуникации.

Можно снизить давление негатива на 10%, поднять средний рейтинг почти на 1 балл и перестроить коммуникацию так, чтобы каждый ответ работал на удержание доверия.

Список рекомендаций от команды Markway для финансовой сферы: