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. AI-ответы сегодня сводятся к очевидным рекомендациям — самым известным и очень устаревшим местам.
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. А AI, к которому все привыкли сегодня, не решает задачу — он пересказывает интернет-гид.
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.
Подписка 0.99$ – 2.99$ / месяц
• более точные сценарные рекомендации: глубже контекст: настроение, аудитория, нюансы
• доступ к AI-спискам: лучшие хинкали, вино, локальные места и т.д.
• персональные подборки и сохраненные коллекции
• объяснение выбора
Бесплатный слой закрывает поиск.
Платный — закрывает сомнение.
Подписка для ресторанов 30$–100$ / месяц
• как заведение реально воспринимают
• почему выбирают или не выбирают
• сравнение с конкурентами
• какие блюда формируют репутацию
+ внедрение простой CRM / аналитики: кто приходит, за чем приходит, какие сценарии работают
Ресторан получает инструмент роста выручки, а не просто отзывы.
За 4 месяца собираем полную базу заведений Тбилиси, обрабатываем исторические данные и запускаем продукт на реальных пользователях.
Инвестиции: 55 000$ за 25%
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.
Инвестиции: необходима оценка за следуюбщие 20% после переоценки
Результат: подтверждение product-market fit и первые поведенческие данные
Улучшаем качество продукта, расширяем источники данных и готовим систему к запуску в других городах.
Инвестиции: необходима оценка за следуюбщие 15% после переоценки
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.