Если посмотреть на приложение глазами пользователя, оно редко выглядит так, как задумывала команда. Люди используют функции не по инструкции, пропускают важные элементы и находят собственные пути. Искусственный интеллект фиксирует эту реальность и превращает ее в понятную картину: что востребовано, что мешает, и почему пользователи делают именно такой выбор. Это создает основу для осознанных улучшений, а не косметических изменений.
Готовы ли компании принять продукт таким, каким его видит пользователь, а не презентация, преподаватель кафедры инструментального и прикладного программного обеспечения Института информационных технологий РТУ МИРЭА Андрей Рыбников поделился с изданием «О финансах и не только».
— Как искусственный интеллект помогает разобраться, какой функционал приложения действительно используется чаще всего?
— Искусственный интеллект помогает глубоко разобраться в использовании функционала приложения. Он анализирует поведение пользователей, чтобы показать полную картину. Система собирает и обрабатывает все данные о действиях в приложении: клики, время, проведенное в функциях, ошибки, последовательности шагов. Эти параметры объединяются с информацией о самом пользователе и его устройстве.
— Что дает такой объем данных команде продукта? Можно ли увидеть в них реальные сценарии поведения?
— ИИ выделяет группы пользователей со схожим поведением. Он показывает, как разные люди перемещаются по приложению, какие пути ведут к покупке или отказу от сервиса. Это помогает увидеть самые популярные сценарии и проблемные места.
Оценивайте ценность функции не по количеству внедрений, а по тому, как часто и в каких сценариях к ней возвращаются пользователи
— Но понять, какие функции используются, — это одно. А как разобраться, почему пользователи ведут себя именно так?
— Для понимания причин искусственный интеллект изучает тексты отзывов и обращений в поддержку. Он определяет основные темы жалоб или одобрений и связывает их с конкретными действиями в интерфейсе.
— Может ли ИИ не только анализировать прошлое поведение, но и помогать в принятии будущих решений?
— На основе прошлых данных ИИ строит прогнозы: моделирует, как изменения в дизайне или нововведения повлияют на активность пользователей. Это помогает тестировать гипотезы и быстро находить эффективные решения.
— Какой итог получает команда, работающая с такими инструментами?
— В итоге команда получает ясную картину: какие функции действительно важны для разных групп пользователей, что мешает людям в использовании приложения, и какие улучшения дадут наибольший эффект. Решения принимаются на основе данных, а не догадок.
Андрей Рыбников, преподаватель кафедры инструментального и прикладного программного обеспечения Института информационных технологий РТУ МИРЭА
Беседовала Дарья Лаврентьева