ИИ-анализ отзывов для продуктовой команды

Какую проблему решает

Отзывы о продукте приходят отовсюду: сторы, встроенная форма фидбека, комментарии в соцсетях, ответы на опросы. Продуктовая команда физически не читает всё это каждый день — обычно кто-то один раз в месяц или квартал просматривает выборку и делает выводы на глаз.

Из-за этого важный сигнал легко потерять: если пользователи вдруг стали чаще жаловаться на конкретную функцию после обновления, это заметят не сразу, а только когда жалоб накопится очень много. К этому моменту недовольных пользователей уже гораздо больше, чем могло бы быть.

Как это работает

Путь отзыва от публикации до списка тем у продакта

Четвёртый шаг — то, ради чего всё затевалось. Разово посчитать темы можно и вручную на небольшой выборке, но заметить рост конкретной проблемы именно на этой неделе, а не через два месяца, вручную почти невозможно при живом потоке отзывов.

Кому подходит

Продуктовым командам сервисов и приложений, которые получают от нескольких сотен качественных отзывов и комментариев в месяц из трёх и более источников. При меньшем потоке команда обычно справляется, читая отзывы сама.

Что нужно от вас

Доступ к источникам отзывов: сторы, форма в приложении, соцсети, результаты опросов. Примерный список тем для старта — если готового нет, составим на первой сотне отзывов. И продакт-менеджер, который получает итоговые списки и решает, что с ними делать.

Чего он делать не будет

Помощник не расставляет приоритеты в продуктовом бэклоге и не решает, что разрабатывать в следующем спринте — это остаётся за командой. Он не заменяет инструмент для работы с обращениями клиентов, которым нужен быстрый ответ: это отдельная задача, ближе к службе поддержки. И его разметка тем — ориентир, а не точная лабораторная оценка тональности: спорные случаи стоит перепроверять глазами.

С чего начать

Возьмём 200 ваших реальных отзывов за последний месяц и покажем разбор по темам бесплатно за 40 минут. Дальше — запуск от 250 000 ₽, от двух недель, сопровождение от 50 000 ₽ в месяц.