Продуктовое исследование
Для определения рыночной ниши и формулирования уникального ценностного предложения проекта я провела конкурентный анализ существующих решений, которые так или иначе пересекаются с идеей моего продукта
Для анализа я выделила как прямых, так и косвенных конкурентов. Критерии, по которым была произведена сегментация, включали: 1. Наличие функциональности по анализу отзывов или содействию принятию продуктовых решений 2. Использование автоматизации AI 3. Фокус на работу с обратной связью 4. Ориентацию на производителей, селлеров или аналитиков
Прямые конкуренты
Это решения, которые работают с отзывами в контексте анализа, структурирования и улучшения продукта
Эти платформы предоставляют продавцам инструменты для просмотра отзывов и рейтингов, позволяют использовать базовые фильтры и дают статистику по оценкам. Однако их функциональность остаётся достаточно базовой: нет продвинутой аналитики причин негативных отзывов, нет агрегации повторяющихся паттернов или тем, автоматизация ограничена ответом на отзыв вручную, а не пониманием того, что действительно критично для продукта! Следовательно, этим процессом должен заниматься конкретный человек, что увеличивает затраты времени и снижает эффективность работы. Таким образом, платформы дают данные, но не дают инсайтов и рекомендаций
Другим примером прямых конкурентов являются модели на базе ChatGPT и другие GPT-подобные инструменты. Как инструменты общего анализа текста, они могут обрабатывать отзывы, выделять тональность, тематические группы и делать сводки . При использовании в комбинации с выгрузками с маркетплейсов, это может дать сильную аналитическую основу. Тем не менее, ChatGPT не интегрируется напрямую с платформами продаж, требует ручной подготовки данных и взаимодействия, а также не имеет специализированных модулей для автоматического расчёта влияния отзывов на продажи, прогнозирования ниш и рекомендаций по улучшению продукта. Таким образом, ChatGPT является мощным аналитическим инструментом, но не готовым продуктом для решения именно тех задач, которые стоят перед моим сервисом.
Косвенные конкуренты
Решения, которые не предлагают полный функционал интеллектуального анализа отзывов, но пересекаются с ним по отдельным задачам или частям аналитического процесса
Основное назначение этих сервисов — сбор отзывов, а не их структурированный анализ. Пользователь и производитель могут прочитать отзыв, но сервис не предоставляет аналитики для понимания причин проблем или влияния на продажи. Они конкурируют в том, что являются источниками данных отзывов, но не решают бизнес-задачи селлеров или продуктовых менеджеров
Вывод по конкурентному анализу
Большинство существующих инструментов взаимодействует с отзывами лишь частично, большинство платформ позволяет просматривать комментарии, фильтровать их и получать базовую статистику, но не показывают, какие отзывы действительно важны и какие проблемы критичны для продукта. Часто анализ остаётся ручным, опирается на отдельные яркие случаи и требует участия человека
Косвенные сервисы и агрегаторы выступают скорее как источники информации, чем как инструмент для продуктовых решений. В итоге отзывов много, но извлечь из них полезные инсайты для улучшения продукта довольно сложно
Для разработки Telli я изучили разные сервисы и платформы, чтобы понять, какие механики взаимодействия, визуализации и работы с ИИ можно использовать. Среди них есть сервисы для аналитики и мониторинга отзывов, а также платформы, которые привлекли внимание своими необычными решениями: встроенный ИИ Алисы, отчёты Дрома и дизайн интерфейса Wildberries Партнёры. Это помогло определить, какие элементы можно взять за основу, а где есть пространство для новых подходов
Brand Analytics
Платформа ориентирована на крупные бренды и агентства. Собирает данные из соцсетей, СМИ и блогов, предоставляет визуализацию, аналитические отчёты и генерацию инсайтов с помощью BrandGPT
Aplaut | Поинтер
Сервисы агрегируют отзывы с маркетплейсов и открытых площадок, дают базовые фильтры и статистику, помогают отслеживать повторяющиеся жалобы
Дром
Сервис предлагает отчёты по автомобилям, визуализацию данных и динамику оценок. Основная ценность в структурированной и наглядной подачи информации
Аlice.yandex.ru
Встроенный ИИ, который позволяет анализировать тексты, формулировать выводы и рекомендации, вести диалог с пользователем для уточнения деталей
Wildberries Партнёры
Платформа удобна для продавцов: просмотр отзывов, фильтры, статистика по оценкам. Основное достоинство чистый интерфейс и простая визуализация
Для проверки гипотез о том, как компании в онлайне работают с отзывами покупателей, было проведено количественное исследование в формате онлайн-опроса из 16 вопросов. В исследовании приняли участие представители бизнеса, работающего с продажами в интернете: производители, селлеры на маркетплейсах, маркетологи и продуктовые менеджеры.
Целью исследования было понять, какие процессы работы с отзывами существуют сейчас, какие проблемы и барьеры с ними связаны, а также какие инструменты и механики действительно востребованы бизнесом. Отдельное внимание уделялось мотивационным факторам: что именно заставляет реагировать на отзывы и принимать решения об изменениях продукта
По результатам опроса видно, что практика объединения повторяющихся жалоб существует, но носит скорее ситуативный характер. Только 70% респондентов смогли вспомнить случай, когда они объединяли похожие жалобы в одну тему, при этом в ответах чаще звучали формулировки вроде «вручную», «по ощущениям» или «когда стало очевидно, что жалоб много». Оставшиеся 30% респондентов либо не смогли вспомнить такой случай, либо прямо указали, что подобной практики у них нет. Дополнительно это подтверждается тем, что повторяющиеся обращения часто попадают в категорию «шума» и откладываются на потом. В совокупности это указывает на отсутствие устойчивой привычки воспринимать мелкие повторяющиеся сигналы как одну проблему, требующую решения.
Авторское изображение, сгенерированное нейросетью Nano Banana AI
При описании принципов приоритизации отзывов большинство респондентов 80% прямо или косвенно упоминали финансовые риски как ключевой фактор срочности: возвраты, отказ от заказа, угрозу ухода клиента, а кроме того, при ответах на вопрос о данных, которые учитываются при принятии решений, финансовое влияние упоминается в 70% анкет чаще, чем любые другие показатели. В то же время отзывы без финансового контекста значительно чаще остаются без ответа или получают формальную реакцию. Это показывает, что именно денежный риск служит самым понятным и весомым аргументом для быстрого реагирования
Авторское изображение, сгенерированное нейросетью Nano Banana AI
Авторское изображение, сгенерированное нейросетью Nano Banana AI
90% респондентов отметили, что подход к работе с отзывами заметно меняется в зависимости от канала. Публичные отзывы на маркетплейсах, в соцсетях или на рейтинговых платформах обрабатываются быстрее и чаще приводят к эскалации, даже если сама проблема не является критичной. Это дополнительно подтверждается тем, что все случаи, описанные как репутационно рискованные, были связаны именно с публичными каналами. Таким образом, видимость отзыва для внешней аудитории оказывается более значимым фактором, чем его фактическая тяжесть
Авторское изображение, сгенерированное нейросетью Nano Banana AI
Несмотря на то что 40% респондентов указали наличие формального регламента работы с отзывами, при описании «хорошего ответа» 100% опрошенных опирались на субъективные критерии: тон, эмпатию, персонализацию и чувство ответственности. Формальные инструкции редко упоминались или воспринимались как второстепенные. Это показывает, что фактическое качество коммуникации определяется не регламентами, а внутренней культурой и личной вовлечённостью сотрудников
Среди респондентов, которые смогли привести пример отзыва без ответа, 15% указали причиной именно отсутствие понятного ответственного или размытость ролей. В противоположность этому, в командах, где явно обозначен владелец следующего шага, отзывы значительно чаще доходят до финала — ответа, фикса или изменения процесса. Это подчёркивает, что наличие конкретного ответственного является ключевым условием превращения отзыва в действие
Авторское изображение, сгенерированное нейросетью Nano Banana AI
Сервис анализа отзывов предназначен для пользователей, которые понимают ценность обратной связи и её влияние на продукт и бизнес. По результатам анализа выделены три ключевых сегмента, объединённых общей мотивацией использовать отзывы для принятия более точных решений и повышения конкурентоспособности, но различающихся по роли, задачам и потребностям
Источник: Pinterest
Сегмент A включает производителей и бренды,
которые теряют конкурентоспособность на рынке. Эти компании сталкиваются с падением продаж и ухудшением рейтинга на маркетплейсах, при этом огромное количество отзывов часто остаётся необработанным и неструктурированным, что мешает быстро выявлять реально важные проблемы. Производители испытывают трудности в определении приоритетов для улучшения продукта и не всегда понимают, какие изменения действительно повлияют на продажи и удовлетворённость клиентов. Для этого сегмента важен инструмент, который позволяет системно анализировать отзывы, видеть сильные и слабые стороны продукта и принимать решения на основе объективных данных, а не интуиции, что помогает быстро корректировать стратегию и улучшать продуктАвторское изображение, сгенерированное нейросетью Nano Banana AI
Сегмент B включает маркетологов и продуктовых менеджеров
которые ежедневно работают с продуктом и ответственны за его продвижение и развитие. Для них отзывы это источник стратегической информации: они помогают выявлять тренды, незакрытые потребности аудитории и определять направления для улучшений. Проблема этого сегмента заключается в необходимости обрабатывать большое количество отзывов вручную, выделять ключевые инсайты среди субъективных комментариев и принимать решения без надёжной аналитической поддержки. Для маркетологов и продуктовых менеджеров критически важно использовать инструмент, который автоматически выявляет тренды и инсайты, визуализирует данные и предоставляет рекомендации, позволяя экономить время и принимать решения на основе фактической информации, а не предположенийАвторское изображение, сгенерированное нейросетью Nano Banana AI
Сегмент C состоит из стартапов, малых брендов и селлеров на маркетплейсах
для которых отзывы служат ориентиром при выходе на рынок и запуске новых продуктов. Для этого сегмента основная проблема, это отсутствие опыта и данных о реальных потребностях клиентов, что повышает риски ошибок при выводе товаров. Им важно понимать незакрытые потребности потребителей, видеть продуктовые ниши и актуальные тренды, а также иметь структурированный анализ отзывов, который позволит быстрее адаптироваться к рынку. Инструмент для этого сегмента помогает принимать обоснованные решения, снижать риски и повышать рейтинг продукта, предоставляя наглядные и понятные данные, на которых можно строить стратегию развитияАнализ рынка, связанный с отзывами, обратной связью и аналитикой пользовательских данных, показывает уверенный рост и формирование устойчивой технологической ниши. Этот сегмент развивается на пересечении нескольких глобальных трендов: цифровизации бизнеса, увеличения объёма пользовательского контента в сети и внедрения искусственного интеллекта для обработки больших данных
1. Рост электронной коммерции и влияние отзывов на покупательское поведение
Российский рынок электронной торговли продолжает устойчиво расти. По данным аналитического обзора, в 2024 году объем интернет‑продаж впервые превысил 121 млрд долларов (около 11,2 трлн рублей) с долей онлайн‑покупок в 20,3 % от всех розничных продаж. Это делает Россию одной из быстроразвивающихся стран в электронной коммерции по темпу роста и объему. По прогнозам, к 2029 году оборот e‑commerce может увеличиться почти вдвое при среднегодовом росте около 11 %, что стимулирует спрос на цифровые инструменты аналитики и управления данными о покупках
Одновременно исследования показывают, что отзывы играют критическую роль в принятии решений о покупке: около 95 % россиян читают отзывы перед тем, как купить товар в интернете, при этом 68 % делают это постоянно, а только 2 % никогда не обращают внимания на отзывы
Это важный сигнал для бизнеса, в условиях роста электронной торговли, обратная связь становится не просто дополнительной информацией, а ключевым фактором поведения потребителей. Положительные отзывы повышают доверие к товару, а отрицательные могут стать причиной отказа от покупки или выбора конкурента. e-pepper
Таким образом, рыночная динамика показывает, что сегодня большая часть покупок совершается онлайн, и при этом почти все покупатели учитывают отзывы при выборе, что напрямую связывает мой инструмент анализа отзывов с текущими тенденциями потребительского поведения и стратегией продаж бизнеса в интернете
Рынок аналитики отзывов и AI‑решений
Растущий объем отзывов и их влияние на покупки стимулируют развитие специализированных инструментов для работы с обратной связью. Глобальный рынок feedback and reviews management software (инструменты управления отзывами и обратной связью) оценивается примерно в $14,32 млрд в 2024 году и, по прогнозам, вырастет до $29,92 млрд к 2029 году со среднегодовым темпом роста около 15,6 %, что отражает активный спрос бизнеса на автоматизацию мониторинга, анализа и управления обратной связью
Рост рынка платформ оценки и аналитики отзывов также подтверждается прогнозами мировых исследований: глобальный рынок таких платформ достиг примерно $4,18 млрд в 2024 году и с 2025 по 2033 год может расти со среднегодовым CAGR порядка 15,2 %, что указывает на долгосрочный спрос и перспективы для специализированных решений по анализу отзывов
Монетизация инструмента анализа отзывов строится на системе пакетов с ежемесячной подпиской. Такой формат подходит для продукта, который регулярно используется в работе и приносит ценность не в моменте, а в процессе по мере анализа пользовательской обратной связи. Пакетная модель позволяет учитывать разные масштабы бизнеса и разные задачи, с которыми работают пользователи
Идея заключается в том, что бизнес платит не просто за доступ к сервису, а за уровень глубины анализа и объём данных, с которыми он может работать. Это делает продукт доступным для небольших брендов и селлеров и одновременно сохраняет возможность масштабирования для компаний с большим ассортиментом и высокими требованиями к аналитике
Базовый пакет рассчитан на селлеров и небольшие бренды, которые работают с маркетплейсами и хотят лучше понимать отзывы о своих товарах, но не готовы тратить время на их ручной анализ. В этом пакете пользователь получает структурированную картину отзывов по отдельному товару или небольшой группе товаров: основные проблемы, сильные стороны и общее эмоциональное восприятие продукта. Такой формат позволяет быстро увидеть, что именно влияет на рейтинг и продажи, и принять первые решения по улучшению товара
Расширенный пакет ориентирован на маркетологов и продуктовых менеджеров, которые используют отзывы как часть регулярной работы с продуктом. Помимо базового анализа, здесь появляется возможность делать расширенные отчеты с приоритизацией проблем и трендов, видеть повторяющиеся паттерны, понимать, какие проблемы действительно критичны, а какие носят единичный характер, не будет ограничений по кол-ву продуктов для анализа, полный доступ к ИИ-помощнику Telli, персонализированные рекомендации, а также экспорт отчетов и интеграция с внешними сервисами + все, что есть в базовом пакете. Этот пакет помогает перейти от реактивного подхода к более осознанной и системной работе с обратной связью
в планах на будущее сервиса: Расширенный пакет ориентирован на маркетологов и продуктовых менеджеров, которые используют отзывы как часть регулярной работы с продуктом. Помимо базового анализа, здесь появляется возможность отслеживать изменения во времени, видеть повторяющиеся паттерны, понимать, какие проблемы действительно критичны, а какие носят единичный характер. Этот пакет помогает перейти от реактивного подхода к более осознанной и системной работе с обратной связью
в планах на будущее сервисаКорпоративный пакет предназначен для производителей и брендов с большим количеством товаров и значительным объёмом отзывов. Он включает работу с большими массивами данных, более гибкую настройку аналитики и возможность интеграции с внутренними инструментами компании. Такой формат рассчитан на долгосрочное использование и закрывает задачи стратегического уровня от контроля качества до планирования продуктовых изменений
Логика выбора модели
Пакетная подписка позволяет пользователю начать с минимального уровня и постепенно расширять использование сервиса по мере роста задач и бизнеса. Это снижает барьер входа и делает продукт понятным и предсказуемым с точки зрения стоимости
Для самого продукта такая модель обеспечивает устойчивость и возможность развития: по мере роста рынка электронной коммерции и увеличения объёма отзывов аналитика становится всё более востребованной, а значит, сервис органично встраивается в рабочие процессы бизнеса. В дальнейшем модель может быть дополнена отдельными платными функциями или расширениями, однако базовой логикой остаётся системная работа с отзывами как с источником данных для принятия решений
Дата обращения: 29.12.2025 https://ru.pinterest.com/pin/4011087181310623/
