AI-мониторинг и аналитика отзывов | Bazar Kitchen Клиент - сеть из трёх ресторанов в Москве. Проблема простая: отзывы сыпятся на Яндекс.Картах, Google Maps и 2ГИС каждый день, управляющий физически не успевает всё читать, на негатив отвечали через день-два если вообще отвечали. Репутация страдала а конкретных данных что именно не нравится гостям - не было. Собрал пайплайн который работает сам. Каждое утро скрипт забирает новые отзывы со всех трёх площадок по всем точкам, GPT-4o-mini разбирает каждый - определяет тональность, вытаскивает темы (кухня, сервис, скорость, атмосфера), фиксирует ключевые триггеры. На негативные отзывы сразу генерируется черновик ответа в стиле бренда - управляющий просто читает, правит если нужно и публикует одной кнопкой. Для команды сделал отдельный дашборд - видно динамику рейтинга по каждой точке, топ проблем недели, соотношение позитив/негатив по темам. Раз в неделю в Telegram прилетает автоматический отчёт: лучшая точка, что хвалят, что повторяется в жалобах, конкретные рекомендации. Один из первых инсайтов который дала система - Марьина Роща стабильно получает негатив именно в пятничные вечера из-за ожидания. До этого никто не замечал паттерн, просто читали отзывы вразброс. Стек: n8n, OpenAI API, Python-парсеры, Google Sheets, Telegram Bot API.