Где поесть рядом с Марджанишвили, чтобы локально и без туристов? С хинкалями, чтобы побольше бульона
Какие хинкали реально лучшие, а не по рейтингу?
У меня похмелье, хочу что-то жирно и быстро?
А где поблизости хачапури, но чтобы тесто как у бабушки?
Карты показывают всё сразу, но не помогают принять решение. Отзывы -- шум. Рейтинги ничего толком не объясняют. Красивые подборки быстро устаревают и не отвечают на конкретный запрос.
Пользователь вручную делает работу аналитика, чтобы просто выбрать место. Он прыгает между карточками, читает много отзывов и всё равно выбирает почти наугад с большими соменениям.
Это не витрина, не гид и не подборка. Это система, которая собирает ресторанную жизнь города в рабочую модель и выдает несколько точных решений под конкретную ситуацию.
Паттерны восприятия, повторяющиеся нарративы, сильные и слабые сигналы.
Блюда, категории, ценовые диапазоны, опорные позиции в репутации места.
Ручное обогащение, локальные наблюдения и дополнительные признаки качества.
Новые источники, графовые связи, модели и собственный сбор данных.
База заведений Тбилиси, исторические отзывы за 2025 год, меню и публичные сигналы — как стартовая матрица рынка. Работаем с данными.
Извлекаем атмосферу, аудиторию, сильные блюда, сценарии потребления и устойчивые паттерны, чтобы отвечать не по ключевым словам, а по смыслу. Запускаем интерфейс и карту.
Freemium и подписка за премиальные shortlists, более точные сценарные рекомендации, персональные подборки и сохраненные коллекции.
Аналитика для ресторанов: как заведение реально воспринимают, за что выбирают, где оно выигрывает или проигрывает конкурентам и какие блюда формируют репутацию и другие инсайты.
За 3 месяца собираем полную базу заведений Тбилиси, обрабатываем исторические данные и запускаем продукт на реальных пользователях.
Результат: работающий продукт и первые пользователи (>100 MAU).
Стабилизируем качество. Запускаем первые каналы привлечения, тестируем сценарии использования и формируем первичные AI-списки как контентный слой.
Результат: подтверждение product-market fit и первые поведенческие данные
Улучшаем качество продукта, расширяем источники данных и готовим систему к запуску в других городах.
Результат: воспроизводимая модель выхода в новые рынки.
Опыт построения сложных систем и работы с данными. Фокус на том, чтобы превратить ресторанный рынок в управляемую модель.
Сбор, очистка и интерпретация больших массивов данных, построение устойчивых паттернов и поведенческих моделей.
Разработка backend-инфраструктуры и систем обработки данных, обеспечивающих масштабируемость и скорость.
Глубокое понимание ресторанной среды Тбилиси и доступ к реальным инсайтам рынка.