Разработка AI-системы сбора и анализа отзывов о продукте
Отзывы о продукте распределены по десяткам источников: магазины приложений, маркетплейсы, тематические форумы, соцсети. Ручной мониторинг всего этого нереален. AI-система агрегирует отзывы, структурирует обратную связь и превращает её в продуктовые инсайты.
Сбор из всех источников
class ReviewCollector:
async def collect_all(self, product: Product) -> list[Review]:
sources = [
AppStoreCollector(product.app_store_id),
GooglePlayCollector(product.google_play_id),
ProductHuntCollector(product.producthunt_slug),
G2Collector(product.g2_slug),
CapterraCollector(product.capterra_id),
TrustpilotCollector(product.trustpilot_domain),
]
all_reviews = []
for collector in sources:
reviews = await collector.fetch_recent(days=7)
all_reviews.extend(reviews)
# Дедупликация межисточниковая
return deduplicate(all_reviews)
Структурированный анализ
Каждый отзыв анализируется по стандартной схеме: общий sentiment, упомянутые функции, проблемы (bugs, UX issues, недостающие функции), позитивные аспекты, сегмент пользователя (если можно определить по контексту).
Еженедельный сводный отчёт: распределение оценок по источникам, топ-5 позитивных тем, топ-5 проблем, тренды (что улучшилось/ухудшилось по сравнению с прошлой неделей), критические отзывы (рейтинг 1-2 с развёрнутым текстом).
Связь с продуктовым бэклогом
Выявленные проблемы автоматически создают issue в Jira/Linear с тегом «user-feedback», привязкой к исходным отзывам и числом упоминаний. PM видит приоритизированный список проблем с доказательной базой — не «мне кажется», а «47 пользователей за месяц написали об этом».