bannerbanner
О персонализации в финансовых приложениях, обратной связи, дешевых экспериментах и генерации гипотез

Слушать онлайн

О персонализации в финансовых приложениях, обратной связи, дешевых экспериментах и генерации гипотез

подкаст
Поделиться
Юра Агеев
Подкаст: make sense podcast
Язык: Русский
Возрастное ограничение: 16
Длительность: 54 минуты 1 секунда
Последнее обновление:
Добавлен:
«Есть такой классически пример „Икеи”, когда они проводили исследование и выяснили, что люди, которые собирают сами мебель дома, готовы платить за нее больше, чем те, кто получает готовый стул». «Это большой челлендж — понять, как каждому клиенту предложить что-то, что будет для него релевантно. Потому что когда пытаешься сделать какой-то стандартный Journey на каждом этапе, то неминуемо появятся большие сегменты, которым твое предложение не подойдет. Они отвалятся и не начнут пользоваться твоим продуктом. Это и есть самая интересная часть моей работы — попытаться увидеть за сегментами, за миллионами конкретных людей, конкретный профиль».Гость: Никита ИвановRevolut, Product Owner in Retail LifecycleВедущий подкаста: Юра Агеев, основатель ProductSenseПодписывайтесь на канал анонсов подкаста: t.me/mspodcast.Подкаст выходит при поддержке конференции ProductSense productsense.ioО чем говорим:1:54 Что такое розница в банкинге2:48 Жизненный цикл клиента в рознице5:19 Роль продакт оунера, который занимается жизненным циклом клиента6:12 Персонализация в продуктах с десятками миллионов пользователей7:43 Как увидеть за миллионами конкретных людей. Сегментация10:36 Точки персонализации за пределами онбординга13:54 Что предложить конкретному клиенту, чтобы он остался в продукте16:16 Увеличение размера кошелька и количества продуктов, которыми пользуется клиент18:24 Как работают нестатические сегменты в Revolut21:21 Какими способами и какие метрики надо наращивать в банковском приложении24:22 Как формируются и тестируются гипотезы о людях27:51 Как работают дополнительные продукты и персонализированные предложения31:10 Финансовый бизнес и механики персонализации соцсетей33:04 Как организуется сбор обратной связи и данных36:10 Построение инфраструктуры и фреймворка для дешевых экспериментов39:17 Допустимая просадка пользовательского опыта в ходе экспериментов 41:16 Персонализация пользовательского интерфейса и дизайна44:13 Автоматизация и ручной труд в персонализации онбординга46:56 Персонализация интерфейса за пределами онбординга48:47 Персонализация интерфейса со стороны клиентов и где персонализация не нужна51:31 С чего начать погружение в персонализацию