Как увеличить конверсию сервиса создания продуктовых изображений в платную подписку с 4 до 20%
Рассказываем в новом кейсе, как с помощью дизайна решили главную бизнес-задачу клиента.
Клиент 24AI и его задачи
К нам обратилась команда сервиса 24AI — нейросети, которая за пару секунд создает изображения для карточек товаров. Процесс генерации прост: загружаете фото вашего продукта, описываете контекст, в котором он будет отображаться, и получаете новое изображение. Сервис работает по подписке, а после регистрации доступны 24 пробные генерации.
Заказчик планировал увеличить конверсию в платную подписку до 20%. Также требовалось повысить вовлеченность пользователей и создать интуитивно понятный интерфейс. Чтобы решить эти задачи, Студия изучила аудиторию сервиса, продукт, исследовала конкурентов, выстроила новый пользовательский путь и сделала редизайн.
Обновленный интерфейс учитывает потребности пользователей, выявленные во время UX-исследования, и это положительно отразилось на ключевых метриках.
Результаты
Знакомство с продуктом, ЦА и конкурентами
Начали с детального изучения сервиса, целевой аудитории и конкурентов. Оказалось, что большая часть ЦА — продавцы на маркетплейсах, которые реализуют собственные товары. Их задача — с помощью простых и доступных сервисов делать красивые продуктовые карточки. Поэтому в работе Студия отталкивалась именно от потребностей таких клиентов.
Далее проанализировали сообщество 24AI в Telegram и на основе комментариев определили, на каких этапах у пользователей возникают проблемы:
- Оформление и продление платной подписки.
- Описание запроса после загрузки изображения.
- Поиск места расположения сгенерированной картинки.
- Вход в сервис по номеру телефона.
- Создание новой генерации с помощью настроек прошлой генерации.
Пользователи осознавали пользу продукта, но не понимали, как в нем работать. Студия предположила, что причина сложностей — отсутствие понятного user flow.
Также изучили более 15 альтернативных продуктов. Все они имеют супертехнологический вид и предлагают обучение или онбординг. Однако у большинства сервисов нет инструментов для постобработки изображений. В итоге анализ пользователей и конкурентов привел к выводу: следует добавить функцию постобработки в 24AI, чтобы сервис выделился на фоне аналогов. Можно будет не только генерировать изображения, но и доводить их до идеала.
Всесторонняя аналитика
Исследовав пользователей 24AI, определили их путь и по этим сценариям провели ревью интерфейса на UX/UI-ошибки. UX-аудит выявил, что интерфейс нелогичен и возвращает пользователей на предыдущие экраны. Также не хватает подсказок и дополнительных рекомендаций по генерации изображений.
После того как сформулировали гипотезы, приступили к их подтверждению с помощью веб-аналитики. Сняли метрики с текущего продукта, а затем провели глубинные интервью с заказчиком и стейкхолдерами. Так определили четыре параметра для оценки эффективности редизайна: конверсию в платную подписку, повторные сессии, время на сайте и глубину просмотра.
Затем проанализировали все конверсионные и неконверсионные сессии пользователей. Для этого применили вебвизор и карту кликов.
После просмотра свыше 200 сессий часть гипотез подтвердилась: пользователи совершают много лишних действий и ошибок, а на некоторых страницах проводят больше времени, чем должны. Поэтому разработка продуманного user flow стала первоочередной задачей.
Улучшение пользовательского опыта
Студия перешла к работе над понятным user flow. Сначала прописали основные сценарии с учетом согласованного функционала для первого MVP и уже на базе этих данных сформировали обновленный пользовательский путь. После этого сразу приступили к редизайну продукта. Перечислим ключевые изменения, которые реализовали в новом интерфейсе.
1. Переработали рабочую область, расширив пространство на странице. Теперь лишние элементы не отвлекают, а выбирать нужные опции стало удобнее.
2. Добавили два формата работы с изображениями — «Редактировать» и «Инфографика», а также кнопку «Коррекция» для постобработки картинок.
3. С нуля разработали семь виджетов. Это упростило использование продукта и объединило все инструменты и подсервисы в систему.
4. Улучшили галерею для более быстрой работы: упростили сетку, добавили опции, которые активируются при наведении на изображение, и внедрили мультиселект для совершения массовых операций.
5. Адаптировали сервис под мобильные устройства, создав полноценное приложение внутри браузера.
6. Сделали интерактивный экран ошибки, который нативно рекламирует сервис и работает на повышение лояльности пользователей.
7. Полностью пересобрали экран с регистрацией под бизнес-процессы клиента. Новая страница позволит улучшить процесс оплаты при использовании российских и международных банковских карт.
Рост важных метрик
После релиза нового дизайна измерили показатели и получили следующие данные:
Студия создала удобный интерфейс, для которого не нужны обучающие материалы. По анализу пользовательского поведения видно, что новички осваивают сервис быстрее, хотя явного онбординга в нем не было. Пользователи реже возвращаются на прошлые страницы и тратят меньше времени на достижение своих целей. При этом количество выполняемых задач осталось прежним.
Итог проекта — увеличили конверсию в платную подписку до 20% и повысили другие значимые показатели.
Новый дизайн приблизил нас к конечной цели и помог удержать клиентов. При этом переработанный раздел с тарифами увеличил не только покупки, но и средний чек.
Хочется поблагодарить всех ребят, которые работали над проектом, за огромный труд, драйвовое настроение и крутой результат.
Кайф )
Интересный кейс для нашего рынка 👍
Проект крутой! Да вглядит как очень практичный вариант применения AI. увеличениe конверсии подписки действительно впечатляет, eye tracking — заебись
Поделитесь информацией о том, как команда определяла приоритеты разработки? За какие сроки удалось реализовать это проект? сколько спецов работало?
Добрый день!
Спасибо!
Приоритеты определялись в тесном взаимодействии с командой клиента. Работы по проекту велись на протяжении нескольких месяцев, начиная от всесторонней аналитики, заканчивая выкаткой в прод.
Команда состояла из 15-20 человек, в зависимости от этапа проекта.
🔥🔥🔥
Мощно!
интересный кейс