«Нейросети следили за зрачками клиентов и анализировали их мимику, чтобы мы могли сделать интерфейс удобнее»
Рассказываем на примере одного кейса, какие технологии помогают Альфа-Банку улучшать пользовательский опыт.
Улучшение клиентского опыта – одна из основных задач практически любого бизнеса. Чтобы глубже понять потребности пользователей, исследовательский центр Альфа-Банка Alfa Research Center изучает, как люди взаимодействуют с продуктами и сервисами банка и чего им в этом взаимодействии не хватает. В этот раз предметом исследования стал опыт b2b-клиентов, а в ход пошли самые технологичные методы — от использования очков-айтрекеров до анализа эмоций с помощью нейросетей.
«Исследовательские центры подобного масштаба и уровня технического оснащения скорее исключение, чем правило. Системы искусственного интеллекта, умные камеры, смарт-очки, всевозможные датчики и другие девайсы считывают эмоциональный отклик людей в моменте и помогают исследователям и участникам экспериментов буквально общаться без слов. Такие проекты позволяют идти впереди тренда, который с нами надолго: бренды должны предугадывать потребности аудитории и предвосхищать её ожидания».
Что исследовали
Alfa Research Center (ARC) проверял, насколько клиентам — юридическим лицам удобно работать с банкоматами и с автоматизированными депозитными машинами Альфа-Банка (АДМ, специальными устройствами для онлайн-инкассации, которые можно установить в офисе или торговой точке).
Потребности юрлиц и то, как они взаимодействуют с АДМ отличаются от поведения физлиц, которые снимают или вносят деньги на карту с помощью банкоматов. Степень ответственности у представителей юрлиц в разы больше, соответственно, и внимание они обращают на такие вещи, о которых обычный человек при взаимодействии с банкоматом на задумывается.
Основной целью очередного исследования ARC было понять «боли» пользователей и дать рекомендации команде бизнеса, как упростить сценарии использования устройств.
Перед специалистами Alfa Research Center стояло несколько задач:
- изучить текущие сценарии использования банкоматов и АДМ юридическими лицами;
- выявить сильные и слабые стороны интерфейсов и эргономики устройств;
- определить ключевые потребности и барьеры пользователей.
Для оценки пользовательского опыта применялись три ключевых методики: айтрекинг, анализ эмоционального отклика и глубинные интервью. Эти технологии позволили детально изучить, как клиенты взаимодействуют с интерфейсом банкоматов и АДМ, с какими трудностями сталкиваются и какие элементы можно улучшить.
Айтрекинг: куда смотрит клиент
Одна из самых технологичных частей исследования — айтрекинг. Клиенты надевали специальные очки с датчиками, фиксирующими движение зрачка, и выполняли задания по заданному сценарию.
«Мы использовали очки-айтрекер — это, по сути, очень маленькое мобильное устройство. Очки фиксируют движение зрачка и одновременно записывают, что человек видит вокруг. Клиент надевает эти очки, затем мы на своих компьютерах проводим калибровку, чтобы точно настроить параметры отслеживания взгляда», — рассказала исследователь Alfa Research Center София Валькова.
Респондент молчал во время тестирования, чтобы исключить влияние разговоров на фокусировку взгляда. Исследователь давал пользователю задание, получал подтверждение готовности в виде кивка и затем анализировал, как взгляд перемещается по интерфейсу. Данные, собранные в процессе исследования, использовались для создания карт распределения внимания, по-другому они называются тепловыми картами. С помощью такого визуального инструмента можно увидеть, на каких зонах клиенты чаще всего фокусировались, а какие зоны, наоборот, игнорировали.
«Таким образом мы получаем скопление точек. Чем больше точек, тем чаще человек смотрел на определенную область или возвращался на нее взглядом», — пояснила специалист.
Одной из ключевых проблем, которую выявили в ходе этого тестирования, стала сложность с поиском детализации счёта на экране банкомата и АДМ. Специалисты увидели, что пользователи смотрят на иконку, но не понимают, что под ней скрывается. Люди возвращаются к ней взглядом, но не совершают нужного действия, потому что её функционал остается для них неочевидным.
Анализ эмоционального отклика: что чувствует пользователь
Для фиксации эмоций исследователи Alfa Research Center привлекли компанию Sense Machine, специализирующуюся на анализе мимики и выражений лица для понимания эмоций без слов.
«Коллеги установили камеры, которые фиксировали выражение лица респондентов. Затем на их стороне проводился анализ — он строится на базе нескольких ключевых эмоций — радости, грусти, злости и других, а также на степени когнитивной нагрузки, которую человек испытывает в процессе выполнения заданий. Например, по эмоциональному отклику можно понять, было ли человеку сложно выполнить задание, даже если он справился», — рассказала София Валькова.
Этот метод, работающий с использованием нейросетей и искусственного интеллекта, позволяет идентифицировать моменты стресса даже в тех случаях, когда сам респондент не осознает своих затруднений или не может объяснить их в ходе интервью. Это позволило выявить, насколько интуитивно понятными были те или иные действия. Например, оказалось, что пользователей тревожит, когда деньги в банкомате долго пересчитываются.
Глубинные интервью: что говорит клиент
Третий метод исследования — глубинные интервью. Дли них команда Alfa Research Center подготовила гайд с вопросами, чтобы понять ожидания и болевые точки пользователей.
«Гайд делится на несколько частей. Сначала мы проводим вводное интервью, чтобы респондент расслабился и познакомился с исследователем, затем идет основная часть — вопросы о взаимодействии с интерфейсом. В финале мы спрашиваем, насколько удобным был сценарий, какие были сложности и что можно улучшить», — объяснила София Валькова.
В исследовании принимали участие представители малого и среднего бизнеса: собственники компаний, руководители и коммерческие директора, принимающие решения о выборе банковских услуг, а также финансовые специалисты и бухгалтеры, которые непосредственно работают с наличными. Все они активно используют банкоматы для внесения и снятия денег, а некоторые работают с АДМ.
Как правило, на этапе интервью всплывают важные инсайты, которые нужно учесть при доработке интерфейса. Иногда клиенты прямо формулируют пожелания, а иногда исследователи фиксируют неявные закономерности в ответах.
Что получилось
Исследование Alfa Research Center показало, что банкоматы вызывают в целом позитивные эмоции у пользователей, однако некоторые аспекты требуют доработки:
- Путаница с картоприемником и отверстием для выдачи чеков. Некоторые респонденты пытались вставить карту в разъем для выдачи чеков. Эту проблему можно решить добавлением более понятной маркировки.
- Не хватает шторок на PIN-паде. Юридические лица работают с корпоративными средствами, поэтому ожидают повышенной защиты конфиденциальности. Отсутствие шторок у клавиатуры во время набора PIN-кода вызывает дискомфорт.
- Медленный пересчёт наличных раздражает. Пользователи отмечают, что на новых моделях банкоматов пересчёт денег занимает больше времени, чем на старых устройствах. В этот момент на экране отсутствует какая-либо анимация, из-за чего возникает ощущение зависания процесса.
- Проблемы с отображением информации: пользователи не сразу находят детализацию по счету; кнопка «Выбрать купюры» плохо заметна; отсутствует информация о комиссии за операции, что особенно важно для ИП и финансовых специалистов.
Автоматизированные депозитарные машины вызвали больше затруднений у клиентов, чем банкоматы, из-за непривычного и не слишком удобного форм-фактора и эргономических проблем:
- Неудачное расположение экрана и картридера. Пользователям приходится наклоняться или приседать, чтобы увидеть экран или вставить карту. Это вызывает дискомфорт, особенно при частом использовании.
- Яркие элементы устройства привлекают внимание, но интерфейс не учитывает этот паттерн. Пользователь сначала обращает внимание на экран и купюроприемник, а затем ищет картоприемник и PIN-пад, что сбивает с толку.
- Сложности с печатью детализации. Это задание оказалось самым сложным: пользователи не сразу понимали, как получить нужные данные, и испытывали когнитивную нагрузку.
Следующий шаг — доработка устройств по результатам исследования.
Понимание проблемы — первый шаг к решению
В ходе исследования специалистам из Alfa Research Center удалось выявить ключевые проблемные зоны, которые влияют на пользовательский опыт. Свой отчёт с основными выводами и рекомендациями специалисты передали в департамент, отвечающий за интерфейсы банкоматов и АДМ. Теперь их задача на основе полученной информации разработать план улучшений, который в дальнейшем поможет сделать использование устройств более удобным и понятным для бизнеса, а следовательно — повысить показатель Voice of Customer (VOC), отражающий уровень удовлетворенности клиентов.
«Исследование помогло нам выявить ключевые проблемы и сильные стороны интерфейса. Теперь мы можем внедрить улучшения, которые сделают взаимодействие с устройствами более комфортным», — подытожила София Валькова.
Таким образом, применение технологичных методов исследований позволило Альфа-Банку не только собрать обратную связь, но и глубже понять потребности клиентов, чтобы создавать более удобные и интуитивные сервисы.
«Нейросети, распознающие эмоции и движение взгляда, дают нам уникальную возможность: увидеть то, о чём клиенты не говорят. Там, где взгляд "зависает" на неудобно расположенном элементе интерфейса, а эмоции показывают большую когнитивную нагрузку — скрыты критические точки роста, — говорит руководитель Alfa Research Center Игорь Захарченко. — В ARC мы изучаем весь пользовательский опыт от цифрового интерфейса до физической эргономики устройств, превращая эти инсайты в конкретные улучшения дизайна и функциональности. Приходите в гости исследовать ваши проекты».