Можно ли как-то изменить путь пользователя до покупки?

Раньше мы покупали офлайн через магазин с конкретными товарами, потом появились супермаркеты, их сменили маркетплейсы, как можно продолжить эту цепочку?

Магазины и супермаркеты позволяли совершить покупку через продавца и общение с человеком. Что, если онлайн можно будет общаться с человеком? Ограничение — проходимость сайтов больше чем у магазинов. А что, если функции продавца возьмёт на себя AI? Как его научить разбираться и сравнивать товары? Именно эти мысли молнией проскользнули у меня, когда я получил задание для одного из топовых хакатонов России.

Хакатон, я считаю, лучшее место и средство для быстрой проверки гипотез. Он имеет как раз те ограничения, при которых тестирование через MVP (Minimal Viable Product) проявляет себя лучше всего. А именно, жёстко ограниченное время и уже сформулированную задачу. MVP, в свою очередь, это лучший способ проверить инновационную гипотезу и в бережливом производстве занимает, наверное, одну из главных, если не ключевую роль.

Лучше всего про создание MVP описано в книге Спринт, есть пять шагов, которые я перевожу как: Планирование, Создание набросков, Выделение важных и полезных решений, Создание прототипа, Тестирование на пользователях. При этом в книге подчёркивается, что прототипом может служить даже набор графических материалов из любого редактора презентаций. Главное — хорошо построенный фасад, который погружает пользователя, который это будет тестировать, в атмосферу продукта.

Все описанные выше шаги создания прототипа укладываются в пять дней или рабочую неделю. Но что делать, когда на Хакатоне у вас есть всего несколько дней? Тут тоже можно срезать углы. Тестирование на пользователях можно убрать, т.к. итоговым решением жюри принимает именно работающий прототип, планирование можно подготовить заранее, и я в роли менеджера продукта команды делал это в течение недели перед самим Хакатоном.

Мы заняли второе место, со своей стороны, я считаю, что ключевыми составляющими успеха у нас были следующие вещи:

В отличие от наших конкурентов мы заранее сделали тесты текущего решения, выявив проблемы. В итоге мы не пилили фичи и не обвешивали ими продукт, а делали только то, что решает проблему. Об этом сейчас говорят многие менеджеры продукта и люди из продуктового подхода, но Хакатон показал, что все всё равно пилят фичи как на фабрике, считая именно это критерием создания ценности. Туда же можно отнести фокус, это задача продуктового менеджера держать фокус и не давать расплываться по древу возможностей. Это тоже упускают, теряя время, гоняясь одновременно за несколькими решениями и не доводя ни одно до нужной кондиции. Команда, это супер важно, но так просто в одном абзаце я это не распишу, поэтому оставлю свои мысли и подходы для других статей.

В итоге мы создали два прототипа, маркетинговый в виде презентации и кликабельного дизайн макета, и полнофункциональный с готовым решением, где элегантно добавили онлайн-портал для продажи туристических услуг, фасадом через iFrame, на чём не очевидно словили бурю эмоций от конкурентов, т.к. интеграций организатор не давал, а у нас у единственных получилось сделать прототип, как будто он встроен на сайт. Сработал эффект фасада, который описан в книге Спринт, которую я указывал выше.

Нашим заданием было создать решение для TravelTech индустрии, в частности, для сайта russpass.ru, которое увеличивало бы конверсию в корзину. При этом нужно было использовать инструменты ИИ от GigaChat. На пользовательских тестах текущего продукта мы обнаружили проблему того, что классический поиск по экскурсиям и достопримечательностям работает некорректно и не учитывает множество особенностей этих объектов, который пользователь может для себя выделять, да ещё и формулировать нестандартно. Решением было создать поиск с помощью ИИ, но как не разрушить текущий путь пользователей? Очевидно, что есть сегмент пользователей, которым текущий поиск вполне подходит. Тогда я предложил идею с чатом, который будет в виде виджета, с которым большинство пользователей уже знакомы по другим ресурсам, который будет проактивно коммуницировать с пользователем по заранее обозначенным триггерам. При этом, когда он не нужен, он будет аккуратно скрыт и не будет досаждать, а главное, он не будет перекрывать текущий поиск, не каннибализируя таким образом его конверсию.

Как должен работать такой виджет, чат-бот или ассистент? В целом механика обычного чата, опять же из тестов мы поняли, что основной сегмент, испытывающий трудности это пользователи, привыкшие заказывать отдых через туристические агентства, где они общались с живым человеком и максимум смотрели фотографии у него на мониторе. Значит, это должен уметь делать ассистент-чат-бот, внутри своего интерфейса. При этом, это должен быть умный поиск, похожий на тот, что может предоставить человек, а не набор фильтров и поиск по тексту. Для этого мы обратились к предложенной организаторами генеративной модельке, которая умеет работать с текстом, ну вы уже поняли, что это был GigaChat. Он должен всего лишь получить на вход описание всех карточек, и запрос пользователя, и вернуть красивый ответ. “Всего лишь”, — думали мы. На самом деле такие модели имеют ограничение на величину текстового запроса (обращения) и все данные в запрос к ним точно не поместятся. Для этого можно переобучить модель на наших данных, что невозможно ни в рамках Хакатона, ни технически в рамках нашей сборной команды в обозримое время. Второй путь, как объяснили нам технические консультанты и наши судьи — это разложение текстового запроса на вектор (векторизация), сравнение двух векторов (базы данных и пользовательского) и выдача результата. Не буду скрывать правды, мы приуныли.

Во-первых, у нас был бекендер 1С-ник, не спрашивайте, как так получилось, я был участником сборной команды. Но, тем не менее, это хорошо раскрывает мой подход в целом, что нужно пробовать работать с тем, что есть, а потом уже можно делать какие-либо изменения. Нам очень повезло, наш фронтенд инженер, оказался необычайно заряженным на результат и в целом интересующимся человеком. Он за вечер и за одну ночь освоил Python, векторные базы данных, построил эмбединговую модель и выдал работающий результат, а ещё он на основе кликабельного прототипа, который сделал наш дизайнер, создал чат, спарсил данные с RussPass и сконструировал красивый фасад из iFrame. Он крутой, в этом нет сомнения.

Эмбединговая модель представляет собой вспомогательную модель к генеративной. Она нужна, чтобы разобрать текстовый запрос на куски, преобразовать в векторы и положить в векторную базу данных. Это нужно для экономии токенов, количество которых зависит от длины текстового запроса. Потом уже на основе данных из этой БД можно генерировать промт в генеративную модель. Я далее распишу это изображением, чтобы картина стала нагляднее.

Возвращаясь к событиям хакатнона, утром у нас был работающий прототип. Нашему дизайнеру оставалось собрать хорошую презентацию, а мне отрепетировать речь и сделать отличный питч перед судьями. Итог я уже описывал выше — мы заняли второе место. Многие ребята сильно ушли в набрасывании фич, которые либо не впечатлили судей, либо просто не заработали, как выразился один из капитанов команд — “У нас техническая шоколадка”. Ну и проблем, которые они решали, также не было озвучено, что, конечно, позволило нам быть собранным и понятным решением.

Когда Хакатон закончился, а деньги от выигрыша были ещё не потрачены, возникла идея создать стартап, где мы могли бы уже командой продолжить работу и запуск прототипа на реальных пользователей. Для меня это, конечно же вызов, мне всегда было страшно и интересно заняться чем-то своим. Это был вызов, в том числе, для ответа на вопрос, — бывает ли жизнь прототипа, после Хакатона?

Мы уже собрали маркетинговый прототип и запустили его для проверки того, что этот продукт может быть востребован пользователями. Наша гипотеза состоит в том, что искусственный интеллект может предложить сегменту покупателей, которые привыкли общаться или трудно справляются с системой поиска и фильтров сайта, совершать покупки. При этом наш ассистент не будет каннибализировать текущий путь пользователя. Мы в начале пути, для меня это первый опыт пет проектов и создание чего-то для себя, а не для бизнеса. Ещё это возможность ещё раз с нуля пройти историю стартапа и сделать его уже не для кого-то, а для себя, точнее, для нас, как для команды.