Пн – Вс: 8–21 по НСК

📞+7 383 380-81-89
Telegram Макс
Записаться на демо
ГлавнаяAI-решения для бизнесаСценарии применения ИИИИ-разбор отзывов в App Store и Google Play: что чинить первым

ИИ-разбор отзывов в App Store и Google Play: что чинить первым

Читает тысячи отзывов из магазинов приложений и группирует жалобы по повторяющимся причинам. Продуктовая команда получает список, а не поток текста.

Что это даёт бизнесу

Отзывы в магазине приложений — это бесплатное исследование пользователей, которое почти никто не читает целиком. При этом именно оно напрямую влияет на то, увидит ли новый человек ваше приложение вообще.

  • Половина всех однозвёздочных отзывов в Google Play касается стабильности приложения — сбоев, медленной работы, разряда батареи (Google, по данным TechCrunch, 2017); именно поэтому магазин учитывает такие жалобы при показе приложения в поиске.
  • Крупные приложения получают сотни и тысячи отзывов в неделю — прочитать и категоризировать их вручную физически не успевают, и часть повторяющихся проблем теряется.
  • Помощник не просто считает оценки, а привязывает жалобу к конкретному экрану или функции, чтобы команда чинила не «плохой рейтинг», а конкретную причину.
  • Раз в неделю или месяц приходит сводка: сколько отзывов, о чём чаще всего и что изменилось после последнего обновления.

Источники: TechCrunch о Google Play.

Какую проблему решает

После каждого обновления в App Store и Google Play прилетают десятки, а у крупных приложений — сотни новых отзывов. Часть из них важна: там пишут о реальном баге, о непонятной кнопке, о зависшем экране. Часть — эмоции без содержания.

Разобрать вручную, что из этого системная проблема, а что разовая жалоба, у продуктовой команды обычно нет времени. В итоге читают выборочно, а закономерности замечают только тогда, когда рейтинг уже упал.

Как это работает

1Собираем отзывы из магазиновApp Store, Google Play, RuStore — все сразу2Помощник читает и группируетпо теме жалобы, а не по звёздам оценки3Связывает жалобу с функциейкакой экран или сценарий вызвал проблему4Считает вес каждой темысколько отзывов и как часто повторяется5Присылает сводку командечто чинить в первую очередь и почему
Путь отзыва от магазина приложений до задачи в разработку

Третий шаг — самый ценный. Отзыв «всё зависает» без привязки к конкретному месту в приложении бесполезен для разработчика; с привязкой к экрану он превращается в понятную задачу.

Кому подходит

Компаниям с мобильным приложением от нескольких тысяч активных пользователей, где отзывы уже идут потоком, а не единицами в месяц.

Что нужно от вас

Доступ к отзывам в консолях App Store и Google Play (или их выгрузке). Список экранов и функций приложения, чтобы помощник мог сопоставлять жалобы с ними. Продуктовый менеджер, который разбирает итоговую сводку.

Чего он делать не будет

Не отвечает на отзывы от имени компании — это по-прежнему делает человек, потому что это разговор с реальным клиентом, а не отчёт. Не отличит массовую накрутку отзывов от настоящих — для этого нужны отдельные инструменты модерации магазинов. И не заменит юзабилити-тестирование: отзывы показывают, что уже сломалось, а не то, что сломается при следующем изменении интерфейса.

С чего начать

Разберём бесплатно за 40 минут: возьмём ваши отзывы за последний месяц и покажем, какие темы повторяются чаще всего. Запуск — от 250 000 ₽ и от двух недель, дальше сопровождение от 50 000 ₽ в месяц.

Сценарии применения ИИ — другие решения

Все решения направления →

AI для автоматизации контекстной рекламы по марже

Настраиваем ставки и бюджет по реальной прибыли из вашей CRM и 1С, а не только по кликам, которые видит рекламный кабинет.

AI для онлайн-образования: автоматическая генерация заданий

Описание кейса: EdTech-команда тратила дни на генерацию проверочных заданий.   Решение от La-chatte: AI анализировал учебный модуль и предлагал тесты с вариантами ответов и объяснениями. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем под […]

AI для продуктовых команд: перевод технических текстов

Описание кейса: Команда писала сложные и длинные changelogs, которые никто не читал.   Решение от La-chatte: AI превращал технические описания в ясные тексты для разных аудиторий. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем […]

AI-Performance: Рост мотивации и эффективности 1:1

Описание кейса: HR-отдел не успевал проводить 1:1 на регулярной основе.   Решение от La-chatte: AI выдавал рекомендации, трекал OKR и генерировал самооценку. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем под специфику отрасли и […]

AI-агент для карьерного планирования и развития сотрудников

Описание кейса: IT-компания хотела снизить внутреннюю текучку и улучшить карьерные треки.   Решение от La-chatte: AI анализировал интересы, навыки и возможности, предлагая персональные шаги в развитии. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем […]

AI-агент для службы поддержки: разбирает и закрывает обращения

Снимает с операторов поток одинаковых вопросов: простое закрывает сам со ссылкой на документ, сложное передаёт человеку вместе с готовым разбором.

AI-анализ отзывов: обработка в 10 раз быстрее

Описание кейса: Компания получала тысячи отзывов в открытых формах и не успевала обрабатывать.   Решение от La-chatte: AI категоризировал фидбек по темам, тревожным сигналам и критичности. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем […]

AI-аудит процессов найма на предмет скрытой предвзятости и автоматизация DEI-стратегии

Описание кейса: IT-компания хотела снизить барьеры для женщин и представителей меньшинств.   Решение от La-chatte: Запустили AI-проверку объявлений, анкет и процессов, дали рекомендации по улучшению. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем под […]
La-Chatte

Готовы передать рутину
ИИ-сотрудникам?

За 30 минут разберём задачу, которая съедает время команды, и честно скажем, стоит ли отдавать её ИИ.

    Что вас интересует?