Цифровой продавец
Чат-бот на сайте интернет-магазина отвечает на вопросы и помогает подобрать товар, снижая нагрузку на менеджеров.
Прежняя версия с этим не справлялась: интерфейс устарел, ключевые сценарии не работали, пользователи почти не обращались к боту. К моменту, когда проект передали нашей команде, уже существовала новая версия от подрядчиков — но выпустить её было нельзя: она не учитывала ограничения платформы, часть элементов терялась, сценарии не были доведены до рабочего состояния.
Задача состояла из двух частей: сначала довести этот дизайн до рабочего состояния и в сжатые сроки выпустить в прод, а затем — уже на исследованиях — доработать сценарии и поднять метрики.
проблемы
Отсутствие исследованийНе было актуальной информации о пользователях и их сценариях, решения принимались без опоры на данные.
Отсутствие обратной связиКонверсия в оценку ответов бота была крайне низкой — около 8 оценок за 3 месяца, что не помогало улучшать продукт.
Бот не решал задачи пользователейБот не помогал в ключевых сценариях (например, подборе товаров), поэтому пользователи чаще обращались к менеджерам или не использовали чат вовсе.
что я сделала
// процесс и решения
01 адаптация макетов и запуск mvp
Наработки, которые нам передали подрядчики, не были готовы к запуску: макеты не учитывали ограничения платформы, отсутствовали элементы навигации, тексты были перегружены, а вёрстка работала некорректно. Без правок бот попросту не работал бы корректно после запуска.
Я переработала интерфейс с учетом технических возможностей, упростила структуру сообщений и добавила недостающие элементы управления.
Так мы смогли быстро выпустить первую версию, чтобы не сорвать сроки. А дальше началась основная работа: вернуться к отложенным исследованиям и дорабатывать бота уже на данных, а не на догадках.
02 исследование
После запуска MVP можно было вернуться к тому, что пришлось отложить из-за сроков, — к исследованию. У команды и бизнеса были предположения, как можно улучшить бот. Я собрала их в исследовательские гипотезы, составила гайд интервью и курировала стажеров, которые помогали проводить интервью.
Всего мы провели 10 пользовательских интервью с реальными клиентами СИБУРа и проанализировали 18 чат-ботов: конкурентов и сильных решений с рынка.
Интервью подтвердили не всё. Часть гипотез сработала — например, что пользователям удобнее подбирать сырьё прямо в диалоге и что доверие к боту растёт, когда рядом есть выход на живого менеджера. А часть — не подтвердилась, и мы не стали вкладываться в фичи, которые не решают задач пользователя.
Так исследование задало приоритеты: с чего начать, что вшить сразу и на что не тратить силы. С этих гипотез и началась основная работа над ботом.
03 сбор обратной связи
// проблема
Бот запрашивал оценку после каждого ответа, что раздражало пользователей и приводило к игнорированию. При этом даже при негативной оценке мы не понимали, что именно не устроило пользователя, и не могли использовать эту обратную связь для улучшения сценариев.
// решение
Я заменила навязчивый сценарий на компактные лайк/дизлайк-кнопки, встроенные в интерфейс ответов, и добавила возможность указать причину негативной оценки.
Так мы смогли начать системно собирать как количественную, так и качественную обратную связь.
04 сценарий подбора сырья
// проблемы
Сценарий подбора прерывал взаимодействие: бот просто давал ссылку, пользователь переходил на сайт и выпадал из диалога. При этом подборщик на сайте не справлялся со сложными запросами и требовал точного ввода.
В результате пользователи не находили нужный товар, не возвращались в чат и чаще обращались к менеджерам.
// решение
Бот уже умел работать со сложными запросами: объяснять свойства материалов, предлагать варианты и давать ссылки. Однако пользователи не знали об этом — кнопка подборщика уводила их на сайт и разрывала диалог.
Я объединила сценарный выбор (категории) и умный подбор прямо внутри диалога. Теперь пользователь может начать с кнопок или сразу задать запрос в свободной форме, не прерывая взаимодействие.
Это позволило сделать сценарий гибким, облегчить подбор товара и сохранить пользователя внутри диалога.
05 улучшение ToV
// проблема
На часть вопросов бот должен отвечать заранее заготовленными сообщениями. Эти ответы звучали формально, перегруженно и «роботизированно», что усиливало недоверие пользователей.
// решение
Я упростила формулировки, сократила ответы и сделала тон более нейтральным и понятным. Дополнительно сформулировала базовые принципы ToV, чтобы сохранить единый стиль в будущих сценариях.
результаты
Бот перестал быть формальным инструментом на сайте и начал реально влиять на продажи.
MAU
+5%/ мес.
конверсия из лида в клиента
2%→15%
конверсия из лида в сделку
0%→8%