Друзья, когда вы последний раз читали все отзывы на свой продукт? Обычно мы смотрим последние 20–30, чаще негативные, и по ним делаем выводы. Но если отзывов тысяча, человек уже не видит общую картину.

Один покупатель эмоционально напишет, что колбаса пересолена, и это запомнят все. А 40 человек спокойно отметят, что оболочка плохо снимается, и этот сигнал можно пропустить.

📥 Начать можно без автоматизации. Копируете отзывы или загружаете скрины в ChatGPT или Claude и просите собрать таблицу: отзыв, оценка, дата, SKU, тема жалобы. Темы лучше задать сразу: вкус, текстура, упаковка, доставка. Так уже видно, что встречается чаще и где растёт количество жалоб.

✅ Важные выводы проверяем. Просим показать конкретные ссылки на отзывы, на которых они основаны. И обязательно разделяем продукт и логистику: «приехала мятая пачка» и «упаковка не держит форму» — разные проблемы.

🧪 Для технологов можно собрать конкретную выборку: какая жалоба, как часто встречается, по каким SKU и с какого момента растёт. С этим уже можно поднимать партии и искать причину.

🔍 Точно так же можно анализировать конкурентов. Смотреть, за что их хвалят, на что жалуются, какие проблемы повторяются и где у вашего продукта есть преимущество или, наоборот, слабое место.

⚙️ А дальше можно убрать ручной сбор. Настроить автоматический ИИ сбор новых отзывов по своим продуктам и выбранным конкурентам, собирать их в единую таблицу и раз в неделю получать готовую сводку по изменениям.

И это только один из рабочих сценариев, которые мы разбираем на курсе «Нейросети для пищёвки».

Задача курса не в том, чтобы научить вас писать промпты. Мы разбираем, как встроить ИИ в реальную работу пищевой компании: аналитику, ассортимент, анализ конкурентов, контент и регулярные задачи команды.

Чтобы после курса у вас остались не десятки промптов, а рабочие методики, которые можно сразу использовать в компании.

Старт 15 октября. Если хотите перейти от разовых запросов к системной работе с ИИ, приходите 👇
labomarketing.ru/neuronet

LABO MARKETING
Сайт I Telegram I Max