8 минут
Как ИИ-помощник помог снизить на 15% отказы от покупок в приложении
В этом кейсе команда SimbirSoft делится опытом внедрения ИИ-ассистента в нативное Android-приложение ритейл-компании. Статья будет полезна владельцам продуктов, аналитикам и руководителям мобильных команд, рассматривающим интеграцию ИИ-помощника в свои решения.
Кто заказчик и какие стояли задачи
Заказчик — компания из ритейла — столкнулся с проблемой снижения вовлеченности и удержания пользователей. Анализ конкурентной среды показал, что крупные игроки активно внедряют чат-ботов для поддержки клиентов. На этом фоне заказчик обратился к нам с просьбой улучшить удобство интерфейса и предложить инновационные решения — в том числе рассмотреть возможность добавления интеллектуального помощника.
Гипотеза была простой: чем проще и интереснее взаимодействовать с приложением, тем выше вовлеченность и лояльность пользователей. Для проверки этой гипотезы мы решили разработать минимально жизнеспособную версию (MVP) ИИ-помощника с быстрым откликом и минимальными затратами ресурсов.
Как мы решали задачу
На первом этапе провели комплексный аудит: изучили отзывы в магазинах приложений, проанализировали обратную связь и поведенческие данные пользователей. Для этого использовали следующие инструменты:
-
Firebase Analytics — для отслеживания поведенческих паттернов, выявления точек выхода и проблем в UX;
-
Crashlytics — для мониторинга ошибок и ускорения исправления критических сбоев;
-
AppMetrica — для детального анализа пользовательских сценариев и времени, проведённого в приложении;
-
Консоли магазинов приложений — для анализа отзывов, динамики установок и влияния на рейтинг.
Собранные данные позволили не только точно локализовать болевые точки, но и сформировать четкий технический и продуктовый бэклог для последующих доработок. На основе этих выводов мы перешли к проектированию и внедрению ИИ-помощника как ключевого элемента обновлённого пользовательского пути.
Реализованные функции
1. Улучшение поддержки пользователей
-
Добавили возможность быстро получить ответ при возникновении проблем с товаром;
-
Внедрили раздел с ответами на часто задаваемые вопросы;
-
Реализовали навигацию по приложению через голосовые и текстовые команды ИИ-помощника;
-
Разместили значок помощника на главном экране для быстрого доступа.
Эти изменения сразу повысили доступность помощи и сократили путь от возникновения вопроса до получения решения. Это стало отправной точкой для более глубокой интеграции ИИ в пользовательские сценарии.
2. Оптимизация обработки запросов
-
Проанализировали серверные логи и выявили наиболее частые запросы, например, связанные с отменой заказов.
-
Объединили схожие информационные блоки пользовательских сценариев (например, про отмену товаров). При этом сократили количество ответов техподдержки магазина и уменьшили время ожидания пользователей.
-
Внедрили кэширование данных о товарах в локальной базе Android-приложения, что ускорило загрузку экранов и снизило задержки при взаимодействии с помощником.
Благодаря этим техническим улучшениям ИИ-помощник стал не только «говорящим интерфейсом», но и эффективным инструментом, ускоряющим выполнение целевых действий. Это позволило перейти к следующему этапу — адаптации интерфейса под новые возможности.
3. Улучшение UI/UX
-
Добавили контекстные подсказки и динамические диалоговые окна, адаптированные под разные сценарии.
-
Создали обновлённые макеты интерфейса, упрощающие освоение новой части функциональности.
-
Провели юзабилити-тестирование, чтобы определить оптимальные моменты появления подсказок и минимизировать пользовательские трудности.
Такой подход обеспечил плавное вхождение пользователей в новый функционал без перегрузки интерфейса. Это, в свою очередь, создало основу для технической модернизации и стабильной работы всего приложения.
4. Техническая модернизация
-
Обновили устаревшие UI-компоненты на более современные и удобные.
-
Исправили логические ошибки в работе ИИ-помощника и согласовали его взаимодействие с основным функционалом приложения.
Все эти изменения работали в комплексе: улучшенный интерфейс, оптимизированная логика и стабильная техническая база позволили ИИ-агенту стать не просто «фичей», а полноценным помощником в пользовательском опыте.
Как оценивали результаты
Для объективной оценки использовали те же аналитические инструменты — AppMetrica, Firebase Analytics и Crashlytics. Основное внимание уделили следующим метрикам:
1. Средняя продолжительность сессии выросла на 10%, что подтвердило рост вовлеченности.
2. Пользователи стали чаще просматривать карточки товаров и отзывы, увеличив количество посещённых экранов.
3. Клиенты, воспользовавшиеся ИИ-помощником, возвращались в приложение на 8% чаще.
4. Конверсия в целевые действия повысилась на 12%, что говорит о том, что помощник не просто информирует, но и помогает принимать решения.
5. Количество преждевременных отказов от оформления заказа снизилось на 15% благодаря контекстным подсказкам и упрощённой навигации.
Кроме того, на ключевых экранах (например, карточках товаров и этапах оформления заказа) время взаимодействия увеличилось в среднем на 20%, что подтверждает высокую полезность ИИ-ассистента в решении пользовательских задач. Эти метрики не только подтвердили изначальную гипотезу, но и показали, что даже MVP-решение может оказывать значительное влияние на бизнес-показатели.
Результаты
Несмотря на то, что фича была реализована как MVP, первые результаты стали заметны уже через 3 месяца после запуска. Однако для объективной оценки эффективности рекомендуется анализировать динамику метрик на протяжении более длительного периода.
+10% к средней длительности сессии
+20% времени на ключевых экранах
+12% к конверсии
–15% к отказам от покупок
Важно учитывать, что успех внедрения ИИ-помощника во многом зависит от состояния существующей кодовой базы. Если приложение устарело или работает нестабильно, перед интеграцией может потребоваться рефакторинг или редизайн — как это было в других наших проектах, где обновление UX напрямую повлияло на рост доходов.
Хотите также? Оставьте свою заявку по телефону 8-800-200-99-24 или отправить письмо на request@simbirsoft.com.
