Вся клиентская обратная связь из разных источников потоком собирается в BigQuery → по расписанию задача отправляет новые порции отзывов в модель Gemini → модели задают промпт вроде: «Проанализируй эти отзывы. Классифицируй каждый комментарий по теме (например, “UI/UX”, “Ценообразование”, “Баг-репорт”), определи тональность (позитивная/негативная/нейтральная) и выдели запросы на новые функции» → структурированные результаты записываются обратно в BigQuery → продуктовые менеджеры смотрят дашборд и видят тренды, например: «На этой неделе негативных комментариев про “проблемы со входом” стало на 30% больше», и могут принимать решения на основе данных.