Как получить 400 предзаказов на мобильное приложение в нише биохакинга
Команда проекта Otri пришла в «Мануфактуру» с идеей создать мобильного помощника на основе искусственного интеллекта, который подскажет человеку, как правильно питаться.
Перед нами стояла задача — исследовать рынок под названием «здоровье». Для этого в «Мануфактуре» были разработаны прототипы главных экранов Otri, которые затем мы оформили в продающий лендинг.
Так, не создавая приложение, команда получила предзаказы и отзывы от потенциальных пользователей.
Помощник с нечеловеческими мозгами
Создатели Otri Иван Дегтярь и Евгений Черешенев поставили перед собой амбиционную цель. А именно — посредством ИИ помочь человеку выстроить индивидуальный рацион питания в условиях мегаполиса и агрессивной маркетинговой политики крупных производителей продуктов.
Ребята не ищут черно-белого решения.
Главная инновация состоит в том, что все рекомендации бота Otri основаны на загруженных пользователем данных медицинских анализов и оцифрованной базе составов продуктов питания.
Проблема некачественного питания и от этого ухудшающегося здоровья кажется достаточно очевидной. Но насколько человек готов слушать искусственный интеллект Otri и вообще необходим ли он людям?
Создаем иллюзию присутствия
Перед командой «Мануфактуры» в проекте Otri стояла большая задача — для тестирования гипотезы на уровне информирования спроектировать основные экраны будущего мобильного приложения и с помощью лендинга показать ключевые ценности и пользовательские сценарии его использования.
Необходимо было сделать так, чтобы у представителей целевой аудитории возникло желание купить платную подписку.
На первом этапе работ мы очертили потребности потенциального пользователя, а также выделили те из них, которые удовлетворит Otri. Для этого мы использовали Value Proposition Canvas — шаблон формулирования ценностного предложения.
- Второй этап — создание прототипов по методу быстрого прототипирования, который также применяется в компании Google. В течение часа команда из трех продуктовых дизайнеров разработала прототипы, из которых были отобраны лучшие решения.
Ну и на третьем этапе работы над лендингом мы формулировали названия и пояснения к каждому разделу с использованием метода 4U-заголовков.
Таким образом нам удалось для лендинга сформировать четыре раздела пока не существующего приложения и продумать то, как можно монетизировать Otri. Каждый из них несет в себе ценность, которую мы нашли при помощи Value Proposition Canvas.
Что представляет собой лендинг
На первом экране выводится максимально полная информация по отсканированному продукту — питательная ценность, количество микроэлементов, экологичность. Здесь же бот дает совет по использованию продукта в рационе или замене.
Второй экран — личный профиль пользователя с рекомендациями от искусственного интеллекта.
Третий экран — это трекер здоровья с загруженными медицинскими анализами.
Четвертый экран — чат с виртуальным помощником.
Маркетинговые эксперименты с лендингом Otri проводились на американском и европейском рынках.
Для привлечения целевой аудитории использовалась реклама в Facebook, публикации в биохакинг-сообществах и сообществах, посвященных искусственному интеллекту.
Помимо рекламы проводились проблемно-решенческие интервью.
Результат тестирования
Мы тестировали в течение полутора месяцев гипотезу продукта на европейском и американском рынках. В итоге получили около 400 предзаказов.
Благодаря тестам мы узнали, что одна из функций, которая хоть и была включена в продукт, но не являлась его ключевой, более востребована у аудитории, чем та функциональность, на который мы делали ставку в начале пути.
Если бы мы пошли по пути реализации собственной идеи и не узнали у пользователей потребности, продукт мог бы оказаться просто провальным. Для небольших компаний вложения в производство продукта без предварительной оценки — верное банкротство.
Команда, работавшая над проектом:
- Product Owner со стороны клиента.
- Продакт-менеджер.
- Два дизайнера UX и UI из «Мануфактуры»;
- Трафик-менеджер.
Выводы
Тестирование на уровне информирования проверяет отношение к продукту потенциальной аудитории через те каналы, которые в дальнейшем вы будете использовать для продаж.
Появляется возможность до стадии разработки понять, какие функции будущего приложения необходимо делать ключевыми, а какие можно доработать позже или совсем убрать.
Легко проверить гипотезу монетизации — готовы ли потенциальные пользователи платить за ваш продукт.
- С помощью лендинга и упаковки удается быть более убедительным для инвесторов и партнеров.
На одном из скриншотов показано, как система советует есть богатой железом еды так как у пользователя низкий уровень гемоглобина. Но все мы знаем, что не всегда причина в еде. Каким образом приложение будет это понимать? Есть ли какая-то граница, когда приложение скажет - ты ешь много еды с железом, но у тебя всё равно низкий гемоглобин, обратись к врачу?
По моему субъективному у мнению, вряд ли существует нормальный датасет с динамикой здоровья в зависимости от питания человека, следовательно ИИ обучить не на чем. Скорее всего вся система это if() else if() else, а ИИ в описании продукта - это маркетинг.
Образно:
if(мало гемоглобина) {ешьте железо}
if(мало йода) {ешьте йод}
Спасибо всем за вопросы и комментарии.
Отвечу в ближайшее время всем.
Либо можно писать мне в ФБ
"Благодаря тестам мы узнали, что одна из функций, которая хоть и была включена в продукт, но не являлась его ключевой, более востребована у аудитории, чем тот функционал, на который мы делали ставку в начале пути."
А что за функция?
Анализ показателей здоровья с помощью ИИ.
Спасибо, было бы интересно узнать цену предзаказа. Вы же платной рекламой продвигались?
Да, а еще что именно понимается под "предзаказами"? Может это просто email подписка на релиз.
Еще было бы классно немного подробностей самого тестирования, так как этот вопрос сложнее чем описание макетов. И совсем интересно откуда возьмется база продуктов, что делать с едой в ресторанах, и как написать такой AI =) Спасибо за статью!