White Box

В общем, тут такая тема: мы решили снова переобуться... 👋
Попробовали вести этот канал как общую площадку обо всём — про дизайн, продукты, AI и т. п., — но в процессе поняли, что так это работает не очень.
У нас с Ваней все-таки немного разная манера формулировать мысли и каждый совместный пост приходится долго причесывать, чтобы он звучал как общий/консистентный текст. В итоге мы дольше дотюниваем публикацию, чем успеваем написать что-то новое.

При этом мы постоянно натыкаемся на новости, новые инструменты, исследования и кейсы. И вроде как хотелось бы делиться всем этим чаще и естественно добавлять свое невероятно ценное мнение🔥

Поэтому не долго думая White Box будет постепенно превращаться в медиа 😂
В основном здесь будем писать про AI и его связь с дизайном в разных проявлениях: новые инструменты, кейсы, изменения в индустрии и рабочие процессы. Плюс будем делать дайджесты на стыке AI и дизайна — про продукты, визуал, профессию и разные способы работать.
Это, надеюсь, не превратится в канал, куда мы просто кидаем ссылки — скорее, место, где мы пытаемся понять, что из происходящего важно и почему это имеет значение.

А персональный контент отсюда съедет.
Я буду писать про продукты, процессы, дизайн и всякие разные мысли, которые возникают по ходу, в своем «Продуктовом Черновике»
А Ваня продолжит развивать свой канал «поиишим и потридэшим» — про промо-дизайн, веб-привлечение, продуктовый дизайн на стыке с digital и искусством.

Писать в White Box мы планируем значительно чаще. Если вам интересно — оставайтесь, а если нет или не хочется получать больше сообщений — все окей, мы не обижаемся на отписку 🤙

Если же вам пофиг на непрочитанные сообщения в телеге, то велком и на личные каналы — там побольше всяких смежных тем
Контент наверно частично отсюда тоже переедет по личным каналам, ну это если кто-то что-то полезного там нашел 👋

Похоже, в моей профессиональной жизни закрывается очень большая глава. Мой путь в SWTec подошёл к концу 😭
За эти годы со мной произошло очень много всего.
Я пришёл в компанию одним дизайнером, а в итоге успел поработать в очень разных ролях: дизайнером, дизайн-менеджером, внутренним ментором, а на некоторых задачах — ещё и менеджером продукта.

Это был путь, в котором дизайн почти никогда не существовал сам по себе. За эти годы было много разных проектов, продуктов и команд. Были крупные международные компании, сложные B2B- и B2G-системы, мобильные приложения, IoT, финтех, automotive, внутренние продукты и ещё много краткосрочных, но от этого не менее интересных задач.

И почти везде дизайн был не про “нарисовать экран”.
Чаще это было про то, чтобы разобраться в бизнесе, технических ограничениях, разработке, процессах, ожиданиях заказчика, пользовательских сценариях и команде, которая всё это потом будет превращать в работающий продукт.

За этот опыт я очень благодарен SWTec и TLM.
И в частности Артему Калачеву, что доверял мне дофига в каких вопросах)

Отдельно хочу сказать спасибо своей дизайн-команде🥰
Когда-то дизайн-функция внутри компании только формировалась, а сейчас это уже полноценный юнит, который сильно вырос не только количественно, но и профессионально.
Мы вместе выстраивали процессы, проходили через сложные проекты, учились точнее формулировать решения, раньше видеть риски, лучше готовить макеты к разработке и защищать дизайн не через “мне так нравится”, а через пользу для продукта, ограничения реализации и здравый смысл.

Мне очень ценно, что команда продолжит отлично работать и без меня. Наверное, для лида это один из самых важных признаков, что что-то было сделано правильно.

Если честно, значительная часть этого пути была сопряжена с оверкоммитментом.
В разные периоды я брал на себя сильно больше, чем стоило бы: несколько ролей одновременно, много проектов, много ответственности, много параллельных контекстов и постоянное ощущение, что нужно держать в голове слишком много всего сразу.
С одной стороны, это не самый здоровый режим работы. С другой — именно он очень сильно ускорил мой рост. Я довольно быстро получил опыт, который в более спокойной среде, возможно, собирал бы в несколько раз дольше.
Я научился быстрее принимать решения, спокойнее относиться к неопределённости, лучше видеть системные проблемы, разговаривать с разными стейкхолдерами и брать ответственность не только за экран, но и за то, что происходит вокруг него.
Не уверен, что стал бы рекомендовать такой путь всем. Но для меня он точно стал важным профессиональным бустом.

Последним большим продуктом на текущем месте для меня стал Navio — где я больше года вместе частью своей команды был глубоко погружен в работу над экосистемой автомотив продуктов, где дизайн очень быстро перестал быть просто набором интерфейсов и начинал упираться в железо, безопасность, архитектуру, ограничения платформы, сценарии вождения и огромное количество деталей, которые нельзя решить красивыми макетами в Figma.

Это был правда сильный опыт.
Спасибо всей команде продукта за возможность быть частью этой истории. Всей дизайн-команде Navio за профессионализм, включённость и совместную работу.
Есть несколько отдельных «спасибо»:
— Васе Сергееву, дизайн-директору Navio, за доверие и совместную работу
— Кириллу Легкунцу, техлиду продукта Cloud Car, за классную командную работу (это реально одна из лучших команд в плане климата внутри за весь мой опыт) и твое «делай как чувствуешь»
— Илье Паршукову, лиду дизайна PlayAuto, за совместную работу над классным и сложным продуктом

И отдельный привет Никите Адамову, знаю что ты нас тут почитываешь)

Я ухожу с ощущением большой благодарности.
За проекты.
За людей.
За сложные задачи.
За возможность ошибаться, расти, брать ответственность и видеть, как из хаоса постепенно собирается работающая система.

Дальше будет новый этап, но про него чуть позже👍

До 18% пользователей могли ни разу не воспользоваться виртуальной картой, за выпуск которой уже заплатил работодатель💣

Немного контекста

Beneflo — b2b2c-платформа для корпоративных льгот которую мы запускали в Восточной Европе. Работодатель выделяет сотрудникам бюджеты на категории вроде транспорта, питания или well-being, а сотрудник тратит их через мобильное приложение и виртуальную карту. По сути, это способ сделать бенефиты не статичным списком компенсаций, а управляемым продуктовым опытом для сотрудников.

Мы вместе с Дашей подключились к продукту на самом раннем этапе когда продукт существовал только в голове фаундеров и формате гипотез, которые еще нужно было валидировать и провели его через все боли и страдания до этапа пилотного запуска на несколько тысяч конечных пользователей.

Первая версия в MVP, выглядел так — пользователь заходит в приложение и карта уже выпущена. Логично с точки зрения UX и просто в документообороте — компания сразу заключает столько договоров на карты сколько у них сотрудников. Меньше шагов = меньше трения = быстрее путь к первой "покупке".
Из пилотов и прошлого опыта Beneflo с кафетерием льгот без мобильного приложения мы знали, что часть сотрудников может вообще ни разу не воспользоваться бенефитами. При этом работодатель уже оплатил выпуск карты, а дальше еще платит за обслуживание.

Для примера: если есть 1000 сотрудников, то 15-20% неактивных карт — это 150-200 платных выпусков, которые можно было не делать. Плюс обслуживание карты, даже если основываться на открытых данных по среднерыночной стоимости: €0.10-0.35 за карту в мес. Вроде бы +/- €500 в год, но если учитывать что основные клиенты это крупные промышленные компании с тысячными штатами, то и цифра уже будет совершенно иного порядка.

А что если не выпускать карту автоматически и дать пользователю самому запросить ее выпуск в приложении?
Если человеку карта нужна, то он ее выпустит. Если не нужна — клиент не платит за бесполезную карту и обслуживание.

Но самое интересное оказалось не только в экономике. Мы ожидали, что сценарий поможет снизить количество карт, выпущенных “впустую”. Так и получилось: в тестовой когорте доля пользователей, которые не стали выпускать карту сразу, оказалась близка к ожидаемому диапазону 15-20%.

Но в процессе тестов всплыл еще эффект, который на старте не был очевидным.
Пользователям нравилось, что они сами решают, когда им нужна карта и нужна ли вообще.
— До этого сценарий был скорее административным: работодатель сообщает сотруднику, что на него уже выпущена карта с бюджетом бенефитов. Человек просто ставится перед фактом.
— Новый сценарий менял ощущение. Карта становилась не чем-то, что “на меня оформили”, а инструментом, который "я сам активировал тогда, когда он мне понадобился".

В добавок мы решили сделать из этого момента — маленький "вау-момент": пользователь нажимает на создание карты, видит анимированный процесс появления, а затем карта появляется в интерфейсе и становится частью его главного экрана. Короткая анимация, но привлекает внимание и добавляет эмоций в использование корпоративного инструмента.

По итогам тестов CSAT и NPS по сценарию самостоятельного выпуска оказался выше среднего по тестируемым сценариям онбординга. В качественной обратной связи пользователи отдельно отмечали ощущение контроля и понятность самого момента выпуска карты, а также "прикольный" и запоминающийся эффект которого они не ожидали.

Этот кейс стал для нас интересным открытием.
Иногда хороший UX — это действительно максимальное снижение трений. Но иногда — это дать человеку сделать нужное действие самому, в правильный момент и с ощущением, что все под контролем.

Кстати анимацию полностью собрал вайбкодом 🧠, что позволило нам и вау-эффекта добиться, и команду разработки почти не отвлекать (интеграция заняла минимум времени). Если кому нужно — пишите, поделюсь шейдером)

Вчера провел лекцию для первого курса бакалавриата по маркетингу в НИУ ВШЭ с не совсем типичной для себя темой: ДНК Бренда в эпоху ИИ ❤️
Для меня это важная тема не только как для человека, который работает с дизайном, продуктами и AI-инструментами, но и с позиции того как бренд-ДНК нужно приземлять на реальные интерфейсы, дизайн-системы, коммуникации и продуктовые сценарии.

Немного контекста

В теории все красиво, когда что бренд живет в брендбуке и идеально оформленных кейсах.
Но по факту же он живет в пуше, в карточке товара, в онбординге, в рекламном баннере, в рассылке и еще в сотне разных точках контакта.

Еще совсем недавно (да и сейчас в менее прогрессивных компаниях) маркетинг часто упирался в нехватку контента: мало дизайнеров, мало продакшена, долго согласовывать, дорого производить.

Сейчас, с генеративным ИИ, проблема все чаще обратная: контента может быть очень много. Но если у бренда нет сильной системы, этот поток быстро превращается в хаос.
Контента мы можем генерить больше больше, а бренд становится наоборот слабее.

На лекции я как раз говорил о том, что бренд-ДНК — это не декоративная история про логотип, цвета и красивые слайды. Это система решений, которая помогает бренду оставаться узнаваемым, последовательным и управляемым при масштабировании.

Особенно в мире, где AI может ускорить производство контента, но не может сам ответить на стратегические вопросы: кто мы, для кого мы, что обещаем, почему нам можно верить, как мы говорим, чего мы никогда не делаем.

Отдельно обсуждали два важных для меня слоя:
1️⃣ как бренд-ДНК проявляется в продукте. Потому что одно дело — сформулировать характер бренда в презентации. Другое — сделать так, чтобы этот характер был виден в интерфейсе, дизайн-системе, ошибках, состояниях и пользовательских сценариях.
2️⃣ поддержка доступности на уровне ДНК. Потому что если бренд говорит “мы понятные и заботливые”, но интерфейс невозможно прочитать, ошибки обозначены только цветом, а видео идут без субтитров, то это не просто UX-проблема. Это конфликт между обещанием бренда и реальным опытом человека.

Чуть подробнее про роль ИИ

ИИ здесь не решает проблему автоматически и не становится волшебной кнопкой. Вообще выполнение задачи условно с ваншота это пока все еще или большая удача, или, скорее, что-то нерабочее. Скорее наоборот: если система бренда не описана, AI просто ускорит неконсистентность.
Но если бренд-ДНК сформулирована хорошо, AI может стать сильным инструментом: помогать анализировать обратную связь, искать паттерны, генерировать варианты, адаптировать коммуникации и масштабировать работу команды без потери узнаваемости.

Именно Поэтому современная бренд-система должна значительно перерасти дефолтный PDF который открывают раз в год и стать понятной не только дизайнеру и маркетологу, но и AI-инструментам.
По факту это должен быть новый слой живой системы знаний, ограничений, примеров и правил принятия решений (в т.ч. адаптированных под машиночитаемость)

Мне было особенно интересно говорить об этом с первым курсом, потому что кажется важным, чтобы будущие маркетологи уже на старте видели брендинг не как набор красивых носителей, а как управляемую систему на стыке маркетинга, дизайна, инженерии и пользовательского опыта.

Как всегда спасибо Ольге Трундовой за организацию, а НИУ ВШЭ — за площадку и возможность делиться опытом со студентами.

🎁 В первом комментарии оставлю презентацию к лекции.
Она сделана с упором на параллельный рассказ, поэтому слайды скорее иллюстрируют ход мысли, чем полностью пересказывают лекцию. Но если хотите подробнее посмотреть структуру и основные акценты — можно полистать.

Мы довольно давно ничего не писали в канал 👋
Будем исправляться... Последнее время я довольно плотно копаю тему вайбкодинга и AI.
Но в данном вопросе хотелось бы избежать "давайте просто потестим новую тулзу". Гораздо интереснее проверять все на живой задаче, где есть реальная боль, ограничения и понятный результат.

Немного контекста

У меня в окружении много людей с мигренями и сильными головными болями. И некоторых из них озвучивали одну и ту же жалобу — текущие приложения не закрывают потребности пациента из РФ.
Надо не просто просто помнить, когда и как болело, но еще и что принимал из лекарств.
И вот здесь начинаются проблемы, текущие трекеры далеки от того, что реально принимают в РФ.
Это была первая и самая очевидная боль. Но не единственная 😅

Параллельно всплывали и другие проблемы:
— Не везде есть темная тема. А где есть, акцентный цвет такой что в момент приступа хочется просто закрыть приложение.
— Запись текущего приступа устроена так, будто человек в этот момент бодр и собран. На практике это, мягко говоря, не всегда так.

Вот тут родилась мысль что было бы прикольно попробовать совместить полезное с полезным: с одной стороны, хотя бы частично закрыть боль, с которой сталкиваются мои близкие, а с другой — проверить вайбкодинг не на прототипе или ограниченной таске, а на живом продуктовом цикле от и до.

При этом я довольно скептично смотрю на позицию "AI сам все сделает". Мне ближе подход, в котором AI — часть нормально выстроенного пайплайна.
Поэтому первый шаг вообще не про “открыть клод и попросить сделать красиво".
Сначала были проблемные интервью, фиксация болей, гипотезы, документация и бэклог...
На каждом этапе AI уже работал как вполне прикладной инструмент:
— расшифровывал и помогал структурировать проблемные интервью,
— помогал собирать PRD по всем канонам,
— буквально за руку проводил меня по тем местам system design, где у меня есть пробелы в техничке,
— и даже помог красиво завести весь бэклог в Linear.

В пайплайне в разное время были Codex, Claude и Antigravity. Где-то упирался в лимиты, где-то одна модель справлялась лучше другой.

Первый практический кейс

Когда вся эта рамка начала собираться, вылезла первая зависимость — получение нормального списка препаратов, которые доступны в РФ. И вот тут как раз началась самая прикладная часть.

Быстро выяснилось, что "скачать готовую базу” не получится. Существующие дампы слишком старые, настолько, что в них нет актуальных препаратов. Например, показательна та же Эксенза. В старом дампе за 2017 ее нет, хотя препарат активно применяют.

Дальше выяснилось, что сами данные конечно открытые, но доступ к ним устроен так себе и в какой-то степени защищен от дефолтного парсинга.
В итоге я пришел к промежуточному решению, которое буквально по кускам собирает данные из открытых источников, приводит их к единой структуре, чистит и нормализует.

30-40 мин описания того какие данные и откуда мне нужны, в какую структуру их положить и как оптимизировать процесс поиска + 2-3 часа на доработку, рефакторинг и полировку решения под финальные требования.
В итоге у меня получилась локальная база почти на 80 тысяч зарегистрированных в РФ препаратов с нужными мне метаданными.

И что здесь было круто — опрос заинтересованной ЦА показал, что тут есть препараты, которые они реально применяют. Так получилась не красивая техническая заготовка ради заготовки, а штука, которая закрыла первую критическую зависимость продукта.

Дальше уже можно было двигаться от инфраструктуры данных к самому продукту.
Но тут, как обычно, самое интересное только начиналось.

Дальше хочу рассказать о том, как AI помогал мне уже на этапе дискавери, юзабилити тестов, разборе отзывов, проектировании фронтенда и почему без нормального продуктового мышления и хотя бы базового технического бэкграунда весь вайбкодинг очень быстро начинает буксовать.

В первом комментарии докину скриншотов и видео что уже получается.
На самом деле затягивающее занятие, вспомнил удовольствие которое испытывал когда писал какие-то пет проекты на питоне или js и все получалось как задумывалось)

Привет! 👋

На днях провел открытый вебинар в Вышке про переход от UI/UX к продуктовому дизайну и будущее профессии. Был приятно удивлен: пришло много людей, задавали классные вопросы, и видно, что тема по-настоящему болит и драйвит. Вижу что некоторые даже подписались на канал — рад приветствовать и спасибо за подписку)

Отдельно порадовало, насколько глубоко аудиторию волнует тема ИИ. Мы много обсуждали роль нейросетей в процессе, где их реальные ограничения, как их стоит применять, а куда лучше пока не лезть.

Поделюсь тут пятью ключевыми мыслями со встречи:
1️⃣ Продукт — это не (только) картинки

Условно представим дизайн продукта как матрешку из трех уровней: UI (визуальная оболочка), UX (логика работы) и само продуктовое ядро. Сейчас сделать базовый UI дешево — у всех крупных игроков есть дизайн-системы, из которых экраны собираются как конструктор. Настоящая ценность кроется глубже: в проработке сложных сценариев (edge cases) и понимании того, какую пользу решение принесет клиенту и какие деньги заработает бизнесу.

2️⃣ Прототипы на ИИ-стероидах и скорость сбора данных

Стоимость разработки сейчас космическая. Выигрывают те, кто вооружился инструментами ИИ. Дизайнеры приходят к стейкхолдерам не со статичными макетами, а с живыми интерактивными прототипами. Кроме того, ИИ радикально экономит время на аналитику: конкурентный анализ, который руками собирался бы неделями, сейчас делается за пару вечеров.

3️⃣ Дизайн и код становятся ближе

Раньше дизайнеры часто игнорировали ограничения разработки, считая, что программисты «как-нибудь сами разберутся». Сейчас так не работает. Понимать технические ограничения платформы и говорить с разработчиками на одном языке — это уже не бонус, а жизненно необходимый минимум.

4️⃣ Ваш грейд определяет автономность

Разница между позициями в том числе строится на том, с какой задачей вы работаете. Джуниор делает то, что детально описано в ТЗ. Мидл получает абстрактную проблему и самостоятельно ищет варианты ее решения. Сеньор сам находит проблему в продукте и приносит бизнесу готовое решение.

5️⃣ «Красные флаги» в портфолио

Еще немного очевидного, но часто приходится повторять.
Абстрактные красивые концепты с Dribbble без описания логики — это верный способ не дойти до собеседования. Нанимающему менеджеру не так важно, какой шрифт вы выбрали. Ему важно понять, какую проблему вы решали, как дошли до итогового интерфейса и что это принесло проекту.

Пара слов о нашем подходе к обучению
Как раз вокруг этих вызовов и строится наше обучение. Важный момент, который хочется подсветить — мы сильно против инфоцыганства. Ни в дизайне, ни в применении ИИ нет никакого рокетсайнса. Вся информация есть в открытом доступе.
Проблема только в том, что для эффективного погружения вам нужно перелопатить горы неструктурированных данных. Поиск и валидация этой информации сожрет у вас массу времени.

То, что мы делаем на курсах или менторстве — это экономия вашего времени. Мы уже собрали, структурировали и пропустили через свой опыт всю базу. Наша цель — позволить вам выстроить процесс обучения максимально оптимально, чтобы вы быстрее вошли в профессию или повысили грейд.

Если вам близок такой подход — всегда можете прийти за личной консультацией, или ждем вас на наших программах в НИУ ВШЭ:
👉 Продуктовый дизайн: старт в профессии
👉 Нейросети и ИИ для бизнеса и маркетинга

Привет! 👋

Мы брали небольшой перерыв в постах, потому что с начала года готовили много всего нового. И сейчас хотим начать рассказывать о части того, что запланировали.
Первая важная новость — мы запускаем курс «Продуктовый дизайн: старт в профессии» вместе с Школой дизайна НИУ ВШЭ.

Часто слышу мнение, что дизайн — это что-то невероятно сложное и непонятное. Но по факту здесь нет никаких тайных знаний.
На курсе мы не обещаем тайные знания, тонкие материи и успешный успех, мы просто собрали список того, какими конкретно навыками должен обладать начинающий дизайнер, чтобы с первых дней эффективно выполнять задачи в продуктовой команде, и готовим студентов именно под эти задачи.
А знания вширь человек сможет развить самостоятельно, будучи уже действующим дизайнером.

Программа подойдет тем, кто начинает обучение с нуля или хочет перейти в продуктовый дизайн из соседних специализаций (например, графического дизайна или маркетинга).

Чтобы вы могли оценить наш подход, 10 марта в 18:00 (мск) я проведу открытый вебинар на площадке НИУ ВШЭ. Он послужит вступлением к нашему курсу: поговорим о профессии и детально разберем, к чему именно мы будем вас готовить.

👉 Зарегистрироваться на вебинар (10 марта 18:00 мск): https://design.hse.ru/dop/product-design-webinar

👉 Посмотреть программу курса можно здесь: https://design.hse.ru/dop/nn/programming/451

Также напоминаю что в этом месяце стартует 4ый поток нашего курса «Нейросети и ИИ для бизнеса и маркетинга»

Приходите, будем рады всех видеть!

Ку, #потридэшим теперь и тут
Короткий пост-путеводитель для тех, кто только заходит в 3D и не хочет утонуть в туториалах.

Если вы только начинаете свой путь в тридэ, его мир может показаться немного хаотичным: что учить, за что хвататься?
Cамый частый сценарий: открыли Blender → посмотрели 10 видосов → попробовали все сразу → “это не мое”.

Ключевой совет для плавного вкатывания — развиваться по стандартному пайплайну любого тридэшника:

📌 рефы → блокинг → моделинг → развёртка → материалы → свет → рендер

И для того, чтобы вам было легче втянуться, я составил подборку полезных материалов на каждому шаге:

✨Референсы

Начнем с главного: перед тем как что-то делать, соберите хорошие референсы. Хватит 15–30 рефов (форма/материал/свет/кадр) и их держите рядом весь процесс.

PureRef - база
Eagle (наш фаворит)
Images as Planes
Аддон для референсов прямо в блендер

✨Блокинг

Примитивами ловим пропорции, ставим камеру, ищем композицию. Детали — потом.

Быстрый обзор техники
Ещё пример того, как это работает

✨Моделинг

Думайте модификаторами (Mirror/Bevel/Subdivision/Solidify)

“Ultimate quick guide” по модификаторам (коротко, но по сути)
Топ-5 наиболее используемых модификаторов
Полезные советы
Разбор модификаторов по полочкам

✨Развёртка

Базовый unwrap + проверка растяжений, ретоп — по необходимости.

Как развернуть всё что угодно
Практический тред “как это развернуть?"
Ретопология: пошаговый гайд
r/blenderhelp

✨Материалы / PBR

Понимаем roughness/metallic/normal, собираем простой шейдер.

PBR текстуры для новичков
Every shader node you NEED
Как использовать PBR-текстуры и где брать
Тред “где вы берете материалы?”

✨Свет

1 ключевой + 1 заполняющий + 1 контровый = идеально Следим за бликами и контрастом

Трёхточечное освещение (быстро и понятно)
Статья “как выстроить 3-point lighting в Blender”
Маст-хев курс по свету

✨Рендер

Denoise, разумные семплы, тесты маленького размера. Не пытайтесь сразу “финал в 4К”

Как ускорять Cycles и не терять качество
Гайд по денойзу + как убрать "фликеринг" в анимации
Тред про шум/настройки и почему так происходит
Статья про “как рендерить быстрее”

✨За кем ещё следить?

Подборка супер полезных авторов на просторах интернета

BDSR refs
Alkali3d
Alexandra Nova
Andrey Lebrov
ArtOfSoulburn
Ian Hubert
Ducky3D
SouthernShotty
CrossMindStudio
CGBoost
JCenter
CG Podcast №1

Начну понемногу разбирать свой список тем, на которые хотел написать заметки.

Не редко сталкиваюсь с тем, что дизайн воспринимают как "сделайте покрасивее и почище”. Но в реальной работе чаще все упирается в другое: снять лишнюю сложность с пользователя и на этом вырастить бизнесовые показатели.
Ниже — кейс из моей практики (ecom, стройинструмент), где дизайн помог заметно улучшить показатели категории, на его примере и разберем вопрос.

📉 Дано
Физические и интернет магазины строительного инструмента и оснастки.
У аккумуляторного инструмента есть не всем очевидная ловушка — люди не редко покупают только тушку (без аккумулятора и зарядки), а потом выясняется, что “из коробки” оно не работает.

Итог простой:
— клиент получает условно "нерабочий” товар → негатив и разочарование
— бизнес платит за обработку жалоб и логистику возвратов

💡 Гипотеза
Подробный процесс дискавери разберем как-нибудь в другой раз, а сейчас начинаем с того, что пользователи не жадные, но они боятся ошибиться: стандарты аккумуляторов и совместимость — штука неочевидная.
Значит, задача интерфейса — снять когнитивную нагрузку: не заставлять разбираться и выбирать, а предложить готовое, проверенное решение.

👉 Этап 1: отбор решения (qual)
Для начала мы собрали быстрые прототипы и провели коридорки с несколькими вариантами:
— Вариант B — “дать выбор”
Кнопка “подобрать аккумулятор”, ведущая в категорию/подбор.
Почему отсеяли: люди переходили, терялись в ассортименте и возвращались в карточку (или уходили). Выбор добавлял трение.
— Вариант C — готовый комплект + “-20%” + “Проверено экспертом”
Работало, но без сильного эффекта: проценты считываются хуже, чем конкретная выгода.
— Вариант D — тот же комплект + “Проверено экспертом”, но “Выгода 2 950 ₽”
Победитель. Отличие от C было именно в подаче выгоды: рубли считывались мгновенно и давали уверенность, что решение “правильное”.

👉 Этап 2: A/B тест (quant)
Финальный Вариант D раскатили через Varioqub на топ-50 товаров.
Почему топ-50: эти товары дают основной объем трафика — так быстрее набирается статистика и снижается влияние внешних факторов.

📊 Результаты
Мы смотрели не только на рост, но и на то, чтобы ничего не сломать.

Целевая метрика
Attach Rate (mandatory add-ons): 6.5% → 19.2%
Важно: считали именно аккумуляторы/зарядки, без которых товар не работает. То есть каждый пятый покупатель перестал уходить с “нерабочей” покупкой.

Дополнительная метрика
AOV (средний чек): +28%
Люди готовы платить больше за комплект, когда уверены в совместимости и не боятся ошибки.

Guardrails:
— CR в покупку — не должен был упасть и он остался стабильным (даже немного подрос на самом деле), возвраты — контролировали, чтобы не росли
— По экономике: да, на комплекте была скидка (маржа в моменте ниже), но рост корзины и снижение затрат на “ошибочные” покупки это перекрыли.

🚀 Что дальше
Тесты — это вообще не финал, дальше мы:
— раскатили решение на 100% аудитории
— положили в работу движок совместимости, чтобы масштабировать бандлы на тысячи SKU без ручной сборки
— в бэклог — персонализация: если у клиента уже есть аккумулятор определенного бренда, не предлагать второй, а дополнять покупку тем, что реально нужно

✍️ 3 правила, которые можно забрать в работу:
— Guide > Choose. Если выбор сложный (технически или эмоционально), лучше дать готовый проверенный вариант, чем “инструменты для выбора”.
— Рубли понятнее процентов. “Выгода 2 950 ₽” считывается быстрее и не требует вычислений.
— Всегда держите guardrails. Растить чек приятно, но важно следить, чтобы не просела базовая конверсия и не выросли возвраты.

Универсальная инструкция для нейросетей

Привет! Я Ваня, 3D-дизайнер в отделе брендинга. Из-под моих рук выходит красота в наружке, а еще я нейроэнтузиаст!

Я преподаю в Бизнес Школе НИУ ВШЭ, веду свой курс по нейросетям в маркетинге и бизнесе. В процессе преподавания я так или иначе исследую то, как люди используют языковые модели в работе (дизайн/продукт/маркетинг/бизнес). И почти всегда проблема одна: ответы «средние» не потому, что ИИ слабый, а потому, что у него нет правил игры.

Обычно мы пишем:
— придумай название
— проанализируй конкурентов
— помоги со спринтом

И модель отвечает в пустоту: мало контекста, один усредненный вариант, иногда уверенные выдумки («галлюцинации»).

Дабы оптимизировать промптинг для себя, я собрал универсальную системную инструкцию и делюсь ею с вами: один раз вставляете в настройки — и нейросетка начинает работать как разумный инструмент.

Она, конечно, не даст вам «броню от галлюцинаций» (про фактчекинг никогда не забываем), но заметно снизит их шанс.

Системный промпт (копипаст целиком):

Ты — рабочий ассистент для практических задач (дизайн/маркетинг/исследования/эффективность).

ПРАВИЛА:
1) Контекст: выясни цель и ограничения. Если ответ сильно зависит от них — задай 1–3 вопроса; если нет — отвечай сразу.
2) Дай выбор: в важных решениях предлагай 3–5 вариантов, к каждому — логика, плюсы/минусы и когда подходит. Решает человек.
3) Будь честен: помечай гипотезы и примеры; не выдумывай факты/цифры/источники. Не уверен — скажи и предложи, как проверить. Мало данных — попроси ключевое.
4) Будь реалистичен: учитывай сроки/ресурсы/уровень команды; давай компромиссы и «по уровням усилий»; меньше теории, больше применения и примеров; сложное начинай с простого шага.
5) Стиль: как опытный коллега — ясно, коротко, без пафоса.

МЕТОДОЛОГИЯ ОТВЕТА:
уточнить запрос→структурировать (вход/цель/ограничения)→варианты→оценка→упрощение→следующий шаг.

ЗАПРЕЩЕНО:
выдавать мнение за истину; игнорировать ограничения; придумывать точные данные; отвечать шаблонно без контекста.

ФОРМАТ:
переформулируй задачу → решение/варианты → кому/когда → следующий шаг/чек-лист.

Возвращаюсь с историей про то как мы AI в пресейле применяли.
ИИ тут не магическая кнопка "нажимаешь — и оно само напишет КП", в реальности все сильно сложнее.

Расскажу, как у меня устроен пресейл с AI: от сырого ТЗ до прототипа, который помогает выиграть время и показать заказчику, что мы его реально поняли.

Типичная ситуация — некий гос проект в регионе MENA.
На входе ТЗ на десятки страниц, половина информации бюрократическая вода, вторая — противоречива. Часто больше половины требований еще и на арабском. Без AI я бы потратил пару дней только на то, чтобы разложить все по полочкам.
Добавьте сюда что все данные сенситив: внутренние системы, процессы, инфраструктура. Просто залить все в ChatGPT — не вариант ни с точки зрения безопасности, ни с точки зрения комплаенса.

По опыту из прошлого я привычен к развертыванию закрытых контуров (привет Олегу и Налог-Сервису) поэтому и для решения этой задачи подошел с техническим уклоном.

Схема следующая:
1️⃣ Локальный контур
Сырые документы я отдаю в локально развернутую модель (в основном Qwen, иногда другие под настроение)
Ее задачи:
— вытащить структуру документа;
— декомпозировать требования;
— помочь собрать многоязычный текст в единую картину.
На этом шаге в закрытом контуре модель работает с самым сенситив слоем.
Результатом работы служит четкое и структурированное описание продукта

2️⃣ После я обезличиваю данные и оставляю только верхнеуровневое описание требуемого решения.
Имена, особенности инфраструктуры, сенситив данные заказчика — все старательно вычищается и остается только голый "скелет" проекта.

3️⃣ Дальше можно подключать классические ChatGPT/Gemini/etc.
Применяя фреймворки промпт-инженеринга, пошагово анализирую конкурентов, ЦА, боли и задачи, тем самым набирая критическую массу контекста о проекте.
На этом этапе AI помогает:
— уточнить домен и типичные сценарии;
— посмотреть, как проблему решают конкуренты;
— собрать список болей и ожиданий разных ролей.

Результат я формирую в structure output виде, может быть и плацебо, но мне помогает получать более стабильный результат. Функциональные блоки, ЦА, роли, гипотезы.
Это важно, потому что дальше все снова уезжает в локальный контур.

4️⃣ Теперь уже я в закрытый контур возвращаю представление о проекте, которое построено на понимании рынка, ЦА и их потребностей.
На этом этапе я прошу AI
— разложить всё на пользовательские флоу;
— описать edge cases;
— составить итоговый список функций.

Получаем хороший черновик. Эстимации, детали, приоритеты и здравый смысл остаются на команде, но стартуем мы уже не с пустого листа.

У нас есть юзкейсы и флоу, самое время подключить Figma Make.
Даем ей роли и сценарии — на выходе получается прототип, который очень похож на реальное приложение (вообще ни разу не про дизайн, просто драфт который можно взять за основу)

На встрече с заказчиком такой прототип работает как сильный айсбрейкер:
— показывает, что мы действительно разобрали их требования;
— помогает клиенту проговорить скрытые ограничения и ожидания;
— резко переводит разговор из абстрактного "сделайте нам систему" в обсуждение конкретных экранов и функций.

Частый фидбек в таких ситуациях: "Удивительно, что вы так быстро подготовили решение, это же почти готовый продукт"

Если чуть отойти от конкретных тулов, в этом подходе для меня важны несколько принципов:
— разделять контуры: всё, что может раскрыть сенситив данные, живет только в локальном периметре;
— AI помогает сделать каркас — и в разборе ТЗ, и в юзкейсах, и в прототипе AI дает драфт, но решение все равно за командой;
— думать в т.ч. про наглядность — прототип позволяет выстроить вокруг него предметный разговор с заказчиком и своей командой + может обеспечить вау-эффект

Для тех, кто участвует в подобных процессах, многое, думаю, откликнется.
Если подводить итог, то это не про "нейронка вместо человека", а про то, как за счет AI быстрее пройти путь от сырых RFP к общему пониманию решения и разговору с клиентом на языке сценариев и интерфейсов.

Сильно подробнее разбор этого кейса вы можете прочитать на VC

White Box теперь в два раза больше ⬆️
Небольшое, но важное обновление формата канала.
White Box остается тем же каналом про дизайн и AI — но теперь тут два автора и более цельный взгляд на профессию.

Раньше тут говорил в основном я, Никита.
Теперь к каналу присоединяется Ваня — опытный коммуникационный дизайнер, который делает 3D в рекламе Т-Банка. Если вы видели желтые баннеры на улицах или по телеку — велик шанс, что это его работа.

Мы братья, но делать акцент хочется не на этом, а на другом: мы оба практикующие дизайнеры, работаем с крупными компаниями и вместе преподаем курс про нейросети и AI для бизнеса и маркетинга в НИУ ВШЭ.
Этот канал — теперь наша общая площадка.

❓ Зачем все это вам
Мы смотрим на дизайн с разных сторон, и это расширяет картину:
— в одном месте и продуктовый, и коммуникационный, и 3D дизайн
— больше прикладных разборов того, как интегрировать AI в рабочие процессы
— больше контекста про рост в профессии: как мыслить шире, чем рамки одной роли или инструмента

Главная идея — помочь вам разобраться в разных направлениях дизайна, том как AI можно встроить в работу и жизнь, а также показать более системный взгляд на развитие в индустрии дизайна в широком смысле.
Ну и просто поделиться нашими мыслями.

🔜 Как будет устроен канал дальше
Будем честны контента было до этого не сказать что много, но глобально все интересующие меня темы останутся, а также добавятся новые. Если коротко, то мы придем к следующей структуре:
— трек от меня: продуктовый и UX/UI дизайн, процессы, мышление, карьера, AI как инструмент в продуктовой и бизнес логике
— трек от Вани: 3D дизайн, визуал, пайплайны, где AI экономит время и помогает в повседневных и рабочих задачах
— совместные посты: как связать задачу, продукт и визуал; как мы вдвоем используем AI в работе и преподавании; наблюдения с наших курсов и ресерчей

Параллельно мы обновим оформление канала, чтобы придать ему единый стиль, чтобы все это ощущалось как единый проект, а не набор разрозненных заметок.

🤝 Что дальше
В самое ближайшее время тут станет больше разнопланового контента: про продукт, 3D, AI и развитие в профессии.
Если вы давно в канале — спасибо, что остаетесь, дальше будет интереснее.
Если вы пришли недавно — добро пожаловать, здесь можно смотреть на дизайн чуть шире привычного.