— Яна, в вашем опыте работы с персонализацией в мобильном приложении 5ка, какие сложности возникали при попытке учесть разнообразие потребностей пользователей, чтобы продукт не стал перегруженным и продолжал оставаться удобным?
— Персонализация — это баланс. С одной стороны, важно учитывать разные потребности пользователей. С другой — не перегружать интерфейс, чтобы продукт оставался удобным. Мы столкнулись с этой проблемой при разработке персонализированного опыта в приложении «Пятёрочка». Если пытаться учесть все сценарии разом, интерфейс становится перегруженным и теряет удобство.
Мы решили задачу через сегментацию. Проанализировали данные: частоту покупок, предпочтения в категориях, реакцию на персональные предложения. Так выделили ключевые группы пользователей и адаптировали контент под каждую, исключая лишнюю информацию.
Чтобы найти оптимальное решение, сначала тестировали гипотезы. После провели A/B-тесты форматов отображения для новой программы активационных предложений. Это позволило определить, какие офферы воспринимаются лучше, и дало результат — около 20% к конверсии.
Главное — сделать персонализацию ненавязчивой. Мы не зашивали офферы в основную навигацию, а вынесли их в отдельный раздел. Пользователь легко находит нужное, но не испытывает давления. Так персонализация работает в пользу, а не раздражает.
— Что такое CVM в мобильном приложении «Пятёрочка» и как оно связано с персонализацией?
— CVM (Customer Value Management) в «Пятёрочке» изначально было направлено на управление ценностью клиента — через персонализированные предложения, акции и рекомендации. Это не просто скидки, а удобный сервис, который помогает делать выгодные и комфортные покупки.
— Вы активно использовали инструмент Customer Journey Mapping (CJM) в своей работе, а также выступали ментором и судьей на обучающих воркшопах по CJM-дебатам. С какими типичными ошибками при создании карты пути пользователя вам приходилось сталкиваться?
— Да, конечно. Работая с CJM в «Пятёрочке», менторя на воркшопах и оценивая участников тренингов по CJM-дебатам, я часто замечала повторяющиеся ошибки:
1. Фокус на функции, а не на пользователя. Команды описывали, что делает продукт, но не как им пользуются люди. Мы меняли подход: разбирали эмоции, потребности и ожидания пользователей на каждом этапе.
2. Догадки вместо данных. Часто CJM строили на предположениях. Чтобы этого избежать, мы проводили интервью, анализировали реальные сценарии поведения в приложении и работали с метриками.
3. Один пользователь на всех. Карты часто делали для «среднего» пользователя. Но у нас были и лояльные покупатели, и те, кто заходит только отсканировать карту лояльности. Мы разрабатывали CJM для каждой группы отдельно.
4. Игнорирование эмоций. Описывали шаги, но не учитывали, что чувствует пользователь. А ведь разочарование от неудобного интерфейса легко убивает лояльность. Мы фиксировали эмоции и устраняли точки раздражения.
5. CJM ради CJM. Иногда карту делали просто как красивую схему, не привязывая её к бизнес-целям. Мы всегда увязывали CJM с метриками — отслеживали, как изменения в пути пользователя влияют на конверсию и использование предложений.
Эти принципы я объясняла и на воркшопах, и в экспертных материалах. В 2023 году у меня вышла статья в соавторстве, основанная на опыте проведения и оценки CJM-дебатов. Там мы разбирали ключевые ошибки, реальные кейсы и лучшие практики. CJM — это не просто схема, а инструмент, который должен работать на бизнес и пользователей.
— Как эти принципы CJM повлияли на разработку персонализированных решений в 5ка?
— Когда мы начали глубже изучать поведение пользователей, стало ясно: персонализация — это не просто про скидки, а про создание целостного клиентского опыта. Мы пошли дальше стандартных рекомендаций и сделали так, чтобы пользователи чувствовали: приложение понимает их потребности.
Персонализация не ради скидок, а ради удобства. Мы начали предлагать не просто акции, а готовые решения под конкретные жизненные ситуации — например, «Завтрак на всю семью» или «Быстрый ужин после работы». Эти предложения формировались на основе предыдущих покупок и времени посещения. Такой подход сделал предложения не только более релевантными, но и эмоционально близкими. Люди чувствовали заботу, а не просто «вот вам скидка». Это напрямую повлияло на рост вовлеченности.
Динамическая персонализация. Раньше пользователи видели одни и те же офферывсю неделю. Мы сделали их гибкими: предложения менялись в зависимости от последних покупок. Это поддерживало интерес — пользователи заходили в приложение чаще, чтобы узнать, какие новые рекомендации появились.
Персонализированные push-уведомления. Мы отказались от шаблонных сообщений «У вас есть новые предложения». Вместо этого push-уведомления стали появляться в нужный момент — например, в конце рабочего дня, когда он планировал покупки. Это увеличило количество переходов в приложение и вовлеченность.
Персонализация как стратегия, а не просто функция. Эти изменения повлияли не только на удобство, но и на восприятие бренда. Пользователи начали видеть в приложении не просто каталог скидок, а личного помощника в покупках. Это помогло нам выделиться среди конкурентов, которые ограничивались статичными списками акций.
Мы также делились находками с другими командами внутри компании, что ускорило внедрение успешных решений в других продуктах. Персонализация стала не просто инструментом продаж, а частью общей стратегии взаимодействия с клиентами.
В итоге CVM не только завоевало награды, но и стало мощным драйвером роста лояльности. Мы показали, что персонализация — это не просто про релевантные офферы, а про создание удобного и интуитивного клиентского опыта.
— Вы много работали с метриками, такими как NPS, CSAT и CES, чтобы оценить эффективность персонализации. Какие из этих метрик вы считаете наиболее важными, и как использовали их для оценки успешности персонализированных решений в 5ка?
— Для меня важно рассматривать метрики в комплексе: персонализация должна не только нравиться пользователям, но и приносить бизнес-результат.
● NPS — отличный индикатор долгосрочной лояльности, но его рост не всегда сразу отражает реальное влияние изменений. Например, после того как мы сделали офферы более персонализированными, рост NPS на 6 п. п. показал, что пользователи начали воспринимать приложение как полезного помощника, а не просто каталог скидок. Однако без глубокого анализа причин этого роста, цифры могли бы оказаться обманчивыми.
● CSAT и CES помогают быстро понять, насколько удобны изменения. Мы использовали их после релизов новых функций, чтобы оперативно реагировать на фидбэк, не дожидаясь долгосрочных трендов. Например, обновив раздел персональных предложений, мы зафиксировали скачок CSAT, но CES показал, что некоторым пользователям стало сложнее находить нужные скидки. Это позволило вовремя скорректировать интерфейс.
● Конверсия в покупку — одна из самых показательных метрик. Если рекомендации релевантны, пользователи их используют. После внедрения новых алгоритмов подбора офферов мы увидели заметный рост конверсии. Однако важно не просто смотреть на цифры — анализируя, почему часть пользователей игнорировала персональные предложения, мы смогли улучшить их видимость в приложении и повысить эффективность.
● Средний чек также важен, но здесь есть тонкая грань: персонализация не должна восприниматься как навязанное увеличение чека. Мы тестировали офферы, которые подталкивали к покупке более дорогих товаров, но если рекомендации не были точными, это раздражало пользователей. В итоге мы сосредоточились на подборе офферов, которые действительно соответствовали привычкам пользователей, и это привело к росту среднего чека.
● MAU (Monthly Active Users) для нас был важным индикатором долгосрочного эффекта персонализации. Если пользователи видят ценность в рекомендациях, они возвращаются в приложение. За год нам удалось удвоить MAU, и это стало главным подтверждением того, что персонализация действительно улучшает пользовательский опыт.
В результате я считаю, что важно не просто отслеживать метрики по отдельности, а анализировать, как они связаны между собой. Например, рост NPS без увеличения конверсии может свидетельствовать о позитивном восприятии, но не о реальной пользе. А повышение конверсии без роста лояльности может означать, что пользователи совершают покупки, но не воспринимают персонализацию как ценность. Поэтому мы постоянно анализировали, какие изменения влияют как на восприятие, так и на бизнес-показатели, и стремились к гармонии этих двух аспектов.
— С вашим опытом в управлении продуктами и создании персонализированных решений, какие ключевые принципы, по вашему мнению, необходимы для разработки сбалансированного продукта, который удовлетворяет как потребности пользователей, так и бизнес-цели?
— Главное — найти баланс между ценностью для пользователя и выгодой для бизнеса. Я руководствуюсь несколькими ключевыми принципами, которые помогают достичь этой гармонии:
1. Ценность для пользователя — на первом месте
Продукт должен решать реальные проблемы пользователей или делать их жизнь проще и удобнее. Когда пользователи видят реальную ценность, они возвращаются, а это, в свою очередь, приносит пользу бизнесу. В «Пятёрочке» мы постоянно задавались вопросом: «Как это улучшит опыт пользователя?» Например, запуск новых типов персонализированных предложений был направлен на то, чтобы сделать покупки более выгодными и удобными. Это повысило конверсию и, как результат, дало рост выручки.
2. Прозрачность и доверие
Пользователи не любят, когда им что-то навязывают. Мы всегда объясняли, почему они видят те или иные рекомендации. Такой подход помогал избегать негатива и строить доверие к продукту.
3. Гибкость и адаптация
Потребности пользователей меняются, и продукт должен быть готов к этим изменениям. Мы активно использовали A/B тесты и анализировали метрики (NPS, CSAT), чтобы оперативно реагировать на изменения в предпочтениях и нуждах наших пользователей.
4. Синергия пользовательских и бизнес-целей
Мы искали точки пересечения интересов. Например, увеличение покупок через персонализированные предложения было выгодно как пользователю (экономия), так и бизнесу (рост продаж). Это позволило увеличить количество покупок с использованием офферов.
5. Итеративный подход и обратная связь
Мы развивали продукт шаг за шагом, постоянно собирая обратную связь от пользователей. Это позволяло быстро выявлять неудачные гипотезы и своевременно корректировать курс.
6. Этика персонализации
Мы строго следили за тем, чтобы персонализация оставалась полезной, а не манипулятивной. Пользователи должны иметь возможность настроить рекомендации в соответствии со своими предпочтениями, не чувствуя давления со стороны продукта.
Эти принципы стали основой для создания продукта, который удовлетворяет ожидания пользователей и приносит ощутимые результаты для бизнеса.
