Привет! Это Юля Голубева, и я обожаю детективные истории — особенно когда они случаются на работе! 🕵️‍♀️

Сегодня расскажу, как мы с командой провели продуктовое расследование и узнали — почему новый продукт монетизации для автодилеров не показал ожидаемых результатов.

🔎 Задача: найти то, чего не видно в метриках

Мы провели A/B, который показал себя хуже ожиданий. Я проанализировала метрики, а коллеги из команды провели UX-исследования, опросы, собрали обратную связь от персональных менеджеров клиентов. Вдобавок мы вспомнили, что разговоры дилеров с менеджерами Авито записываются (разумеется, с их согласия!), и можно проанализировать прямую речь, чтобы глубже погрузиться в опыт использования продукта.

Так я выгрузила разговоры тестовых клиентов, чтобы поискать инсайты там. Но текста оказалось очень много: менеджеры ежедневно общаются с клиентами, поэтому за период теста накопилась гора диалогов на самые разные темы.

🤖 Решение: ИИ как навигатор в океане разговоров

Я очистила данные от персональной информации и загрузила их в нейросеть. У Авито есть собственная нейросеть Авито — A-vibe также помогает автодилерам увеличивать продажи через звонки — подробнее в статье.
Результат превзошёл ожидания!

За один вечер мы с продактом

📌 Выявили скрытые боли клиентов, о которых ранее не знали.
📌 Пополнили бэклог новыми задачами.
📌 Пошли дальше и поштормили идеи улучшений продукта — нейронка даже набросала прототипы интерфейсов!

💡 Что сработало в работе с нейросетью

📌 Задавали конкретные вопросы и углублялись в детали по «зацепкам» из ответов.
📌 Просили подкреплять выводы прямой речью из звонков клиентов.
📌 Не останавливались на проблемах, а сразу просили сгенерировать варианты решений.

Вот такое продуктивное расследование у нас получилось!
Ставьте 🚀, если тоже ускоряетесь в работе благодаря нейросетям, и ❤️, если любите расследования. А ещё делитесь своими кейсами в комментариях!

#ЮляГол