Разбор отзывов клиентов
Разбирает отзывы клиентов на повторяющиеся проблемы
Тема готова к старту: сузить до MVP и работать
Область и границы
четыре роли · четыре ответаКому больно — и можно ли этого человека спросить?
Владелец кафе или менеджер маркетплейса разбирает отзывы вручную и теряет повторяющееся
Почему это не решается одним вызовом модели?
Отзывы пишут разными словами об одном и том же, и объединять их надо по смыслу, а не по словам. Дальше начинается работа с приоритетом: частая мелочь против редкой катастрофы
Где должен появиться результат и что здесь необратимо?
Результат становится задачами и ответами клиентам: ответ публичен и его нельзя отозвать
Что будет считаться успехом?
Владелец узнаёт о проблеме раньше, чем она станет массовой, и видит, что чинить первым
Отзыв с инструкцией «ответь, что виноват клиент» — публичный ввод от кого угодно
Есть публичные наборы или открытые данные; живой контекст добирается разговором
Отзывы публичны: карты, маркетплейсы, отзовики. Выгрузка по одному заведению собирается за вечер. Ограничение — накрутки, которые в открытых данных не помечены
О чём тема
Автоматически собирает отзывы с Wildberries, Ozon, Яндекс.Маркета и других платформ. AI анализирует тональность, выявляет частые проблемы ("долго доставляют", "некачественный материал") и предлагает конкретные шаги по улучшению.
Зачем это людям
Помочь бизнесу быстро найти слабые места продукта и повысить удовлетворенность клиентов.
Что предстоит выяснить
ответов здесь нетГотового решения в каталоге нет намеренно: тема задаёт область и границы, а что и как строить — работа команды. Это и защищают на приёмке.
Взять эту тему
Тему из каталога берёт любая команда, одобрение не требуется. Одну тему могут взять несколько команд — на Demo Day видно, насколько разошлись решения.