unitQ — платформа Voice of Customer и AI-исследований, которая помогает продуктовым командам превратить большой поток отзывов в структурированные проблемы и приоритеты. Она подключает support tickets, app-store reviews, social и другие feedback sources, автоматически классифицирует темы и связывает их с метриками качества. В 2026 году отдельное направление unitQ Research добавляет surveys, AI-интервью в chat/voice/video и research assistant agentQ. Поэтому сервис полезен и для пассивного анализа уже существующего feedback, и для активного исследования пользователей.
Сбор обратной связи из разных каналов
unitQ ingest-ит сообщения из support, reviews, social и других источников, чтобы команда не строила отдельный dashboard для каждого канала. Один и тот же дефект может проявляться в App Store, Zendesk и Reddit разными словами.
Главная ценность объединения — увидеть общий pattern. Если пользователи массово описывают одну проблему разными формулировками, простого keyword search обычно недостаточно.
AI-таксономия проблем
Платформа строит многоуровневую taxonomy и раскладывает feedback по topics, issues и более детальным причинам. Это позволяет измерять не только sentiment, но и конкретный тип сбоя или friction.
Автоматическую taxonomy нужно периодически проверять. Новая feature может породить новый класс complaint, который модель сначала будет относить к слишком общей категории.
Real-time signals для product team
unitQ ориентирован на быстрое обнаружение всплесков: если после release резко растёт тема login, payment или crash, команда может увидеть это раньше обычного quarterly research.
Чтобы alert был полезен, нужно иметь baseline. Два негативных сообщения могут быть критичными для редкой функции, но шумом для продукта с миллионами users.
agentQ как AI-помощник по feedback
agentQ помогает задавать вопросы к накопленным данным и исследованиям, получать summaries и быстрее находить evidence. Это сокращает путь от dashboard к ответу на конкретный product question.
Любой AI-summary следует проверять по исходным quotes. В user research важны формулировки и контекст, которые легко потерять в чрезмерно короткой выжимке.
unitQ Research и surveys
Research-направление позволяет создавать surveys, собирать ответы и анализировать их в одной системе. Все текущие plans включают unlimited users, multilingual support, reports, webhooks/embeds и exports/MCP.
Для серьёзного исследования survey должен иметь понятную выборку и цель. AI не исправит leading question или перекошенную аудиторию.
AI-интервью в chat, voice и video
Вместо статичного questionnaire unitQ может проводить адаптивные AI interviews. Chat стоит один research credit за response, voice — восемь, video — десять.
Более богатый формат не всегда лучше. Для массового post-purchase survey chat дешевле, а для concept testing голос или видео может дать больше контекста.
Тариф Pro
unitQ Research Pro стоит $99 в месяц и включает до 10 000 survey responses и 100 AI interview credits; дополнительные credits на текущей странице стоят $0.75.
Это self-service pricing именно Research-продукта. Основная enterprise Voice-of-Customer платформа обычно продаётся через demo/contact sales и не должна автоматически считаться включённой в $99.
Team и Enterprise
Team стоит $449 в месяц с 50 000 survey responses и 500 AI interview credits. Enterprise имеет custom limits и цену, а additional credit становится дешевле при масштабе.
Для research organization важнее не только объём, но и workflow: кто создаёт studies, кто видит raw responses и как данные экспортируются в продуктовую аналитику.
MCP, webhooks и data export
unitQ Research заявляет exports и AI assistant access через MCP, а также webhooks/embeds. Это позволяет соединять findings с внутренними аналитическими и agent workflows.
При автоматизации нельзя терять PII policy. Raw interview video и anonymized insight имеют разный уровень чувствительности.
Как использовать unitQ практически
Полезный цикл выглядит так: обнаружить recurring issue в пассивном feedback, выбрать affected segment, провести targeted research и после исправления проверить, снизился ли сигнал.
Именно замкнутый evidence loop отличает систему от обычного sentiment dashboard. Цель — не собрать больше отзывов, а быстрее подтвердить, что изменение продукта решило реальную проблему.
Вопросы по unitQ
unitQ Research стоит столько же, сколько основная unitQ platform?
Нет. Публичные $99/$449 относятся к unitQ Research; enterprise VoC-платформа может иметь отдельную коммерческую модель.
Сколько стоит AI-интервью?
Chat использует 1 credit, voice 8, video 10 за response по текущей схеме.
Есть интеграции?
Да, в Research заявлены webhooks, embeds, exports и MCP, а основная platform подключает различные feedback sources.
