Самопознание в интерфейсах: тренд 2026, в котором пользователь изучает не только продукт, но и себя
Нарастает тренд, где продукты помогают пользователю понять собственные привычки и прогнозировать его действия.
Если раньше ML был "скрыт" от глаз и бизнесы опасались показывать, что они следят за статистикой пользователя и его действиями, то теперь изнанка стала доступна пользователям для того, чтобы вернуть его в приложение и увеличить удовлетворение от него.
Все больше вижу функций на эту тему и статей о том, что можно еще показать пользователю.
В интерфейсах появляется "эмпатия с аналитикикой": “Ты уже сделал 12 покупок кофе за неделю. Может взять абонемент?”
И это работает: включаясь в контекст жизни пользователя, интерфейс получает большую отзывчивость. Намного проще сделать альянс с пользователем, показывая, что ты реально знаешь его жизнь и реально хочешь помочь, а не кидаешь эмоциональные пуши, надеясь, что вот сейчас точно попадет больше чем на 5%.
Если раньше приложения соревновались, кто быстрее продаст услугу, то теперь они соревнуются, кто лучше объяснит, почему человек поступает так, как поступает. И вот сюда будет хорошо направлять компаниям мощность ML и искусственного интеллекта, раз так хочется его использовать.
Как отыскать фичу самопознания для своего приложения?
Можно посмотреть на самые популярные функции и экраны у пользователей, почитать отзывы и обращения в колл-центр.Также можно регулярно тратить свои часы на то, чтобы пройтись по рынку, собрать референсы по нужному интерфейсу у конкурентов, но для многих это непозволительная роскошь. Поэтому можно смотреть референсы на "складах":
Сейчас себя активно продвигает ScreenHunt - база референсов с фокусом на e-com.
Mobbin - позволяет увидеть весь user flow.
60fps имеет много примеров анимаций и микровзаимодействий из мобильных (iOS, Android) и веб-приложений.
На самом деле таких сервисов уже очень-очень много.
Лада Иванова
8+ лет в маркетинге, исследованиях, психологии, реализации проектов и разработке цифровых продуктов