Markswebb Channel

Когда пользователь при обращении к чат-боту не знает, сколько ему ждать ответа, он теряет чувство контроля. Даже небольшая неопределенность повышает раздражение и снижает лояльность.

При этом, большинство банковских ботов не умеют ориентировать клиента в ожидании, показало исследование Markswebb Chatbot Rank 2025.

В карточках показали эту типичную ошибку и пример того, как ее можно избежать.

А в комментарии — советы от Маргариты Хохловой, автора телеграм-канала «Кнопочка», о том, как говорить о времени ожидания так, чтобы это воспринималось как проявление заботы.

Больше о частых проблемах и способах их решения в чат-ботах мобильных банков — на странице исследования.

По любым вопросам можно писать в личные сообщения канала или в аккаунт @markswebb_inbox.

Чтобы понять, будет ли работать идея, прежде чем вкладываться в разработку, мы тестируем ее на реальных людях — даже если продукта еще нет. И одно из главных в этом процессе — умение интерпретировать данные.

О таком кейсе, где мы помогли клиенту понять качество UX еще до создания продукта, рассказала на митапе про исследование пользователей тимлид Markswebb Александра Чернова.

В проекте для международного рынка команда клиента сравнивала две версии приложения — привычную и инновационную, где все взаимодействие строилось вокруг одной поисковой строки.

Мы провели серию модерируемых юзабилити-тестов на прототипах и выявили, как пользователи осваивают новое, где им нужна поддержка и какие решения помогают быстрее адаптироваться.

В карточках — показали, какие принципы лежат в нашем подходе.

➡️ На сайте рассказали больше о кейсе и наших методах.

✉️ Чтобы обсудить наши возможности исследования пользователей для ваших задач на всех этапах разработки, свяжитесь с нами через аккаунт @markswebb_inbox

В современном финтехе лучшие сервисы перестают «продавать продукты» — они выстраивают отношения, сопровождают, направляют. Безопасность становится частью доверия, геймификация — способом удержания, а AI — интерфейсом взаимодействия с деньгами.

Конкретные примеры, как это работает и как увидеть эволюцию пользовательского поведения в фичах со всего мира, мы показали на митапе про трендвочинг. Несколько примеров — в карточках. Больше о том, что мы рассказали на митапе, можно изучить на нашем сайте.

➡️ Подробнее о базе интерфейсов мобильных банков

Что дает финтех-командам трендвочинг:

✅ Помогает быстрее принимать решения на основе работающих механик и сокращать time-to-market при создании новых цифровых возможностей.

✅ Расширяет «насмотренность» — особенно важно, если рынок локальный, а амбиции глобальные.

✅Показывает, куда движется пользовательский опыт и что уже начинает работать в других странах, чтобы на локальном рынке задавать тренды, а не догонять конкурентов.

Если вы хотите найти лучшие практики по всему миру и адаптировать их под собственный продукт и цели бизнеса, расскажите нам о своем проекте.

Чтобы обсудить индивидуальный проект — пишите в личные сообщения канала или в аккаунт @markswebb_inbox.

Исследование Markswebb Chatbot Rank 2025 показало, что большинство ботов в российских мобильных банках выражают сожаление и отрабатывают негатив лишь в 2–3 из 7 типовых ситуаций.

При этом, за год работать с негативом лучше стали боты Газпромбанка и СберБанка, а бот Россельхозбанка оказался единственным, который не предпринял ни одной попытки сгладить недовольство.

В карточках поделились мнением UX-редактора и автора канала «Плавучая редакция» Владимира Лалоша о том, почему бот должен уметь отвечать на негатив и как это делать уместно. Кроме этого, показали, насколько этот навык сейчас развит в банковских ботах.

➡️ Узнать больше о том, что умеют чат-боты в российских мобильных банках можно на странице c публичными результатами исследования.

По любым вопросам пишите в аккаунт @markswebb_inbox.