Пн – Вс: 8–21 по НСК

📞+7 383 380-81-89
Telegram Макс
Записаться на демо
ГлавнаяИИ-решения для бизнесаРазработка и развитие продуктовНапоминания, которые подстроены под поведение пользователя

Напоминания, которые подстроены под поведение пользователя

Отправляет напоминание не по общему расписанию, а когда человек реально отклонился от привычного: бросил корзину, пропустил тренировку, — и молчит, если это не помогает.
Напоминания, которые подстроены под поведение пользователя — решение La Chatte

Что это даёт бизнесу

Одинаковые уведомления всем подряд работают плохо: часть людей их не замечает, часть — раздражается и отключает вообще все. Помощник смотрит, как обычно ведёт себя конкретный человек, и напоминает только тогда, когда он реально отклонился от привычного — бросил корзину, пропустил тренировку, не открыл письмо, которое обычно открывает. Это возвращает тех, кто просто забыл, а не бомбардирует уведомлениями тех, кому и так всё понятно.

  • Здоровье и фитнес-приложения теряют до 97% пользователей уже к концу первого месяца — значит, до цели «напомнить вовремя» доходит меньше десятой части аудитории, если делать это одинаково для всех (Business of Apps).
  • Уведомление, которое приходит слишком часто или не вовремя, работает как спам: человек либо отключает уведомления совсем, либо удаляет приложение — вернуть его обратно почти невозможно.
  • Помощник умеет молчать: если два напоминания подряд не сработали, он не шлёт третье, а передаёт это как сигнал команде — значит, дело не в напоминании, а в самом продукте.

Источники: Business of Apps, Health & Fitness App Benchmarks.

Какую проблему решает

Уведомления «на автомате» — по расписанию, всем одинаковые — быстро превращаются в фон, который никто не читает. Хуже того: часть пользователей раздражается и просто выключает уведомления совсем, включая те немногие, что были действительно полезны.

При этом моменты, когда напоминание реально нужно, у каждого свои: кто-то тренируется по утрам, кто-то — вечером, кто-то откладывает оплату до последнего дня. Одно расписание для всех не попадает вовремя почти ни к кому.

Как это работает

1Смотрим на обычное поведениекак часто человек обычно активен2Замечаем отклонениебросил корзину, пропустил тренировку3Выбираем времякогда человек на связи, а не ночью4Отправляем одно напоминаниеа не серию из пяти подряд5Если не помогло — молчими передаём сигнал команде продукта
Как напоминание находит момент

Пятый шаг — тот, который чаще всего забывают в готовых сервисах рассылок. Если человек два раза подряд не отреагировал, дело не в тексте напоминания, а в том, что продукт ему пока не подходит. Заваливать его сообщениями дальше — путь к удалённому приложению, а не к возврату.

Кому подходит

Приложениям и сервисам с повторяющимся действием — тренировки, оплата по расписанию, брошенные корзины, задачи с дедлайном, — где важно вернуть человека, а не просто напомнить о существовании продукта.

Что нужно от вас

Доступ к событиям пользователя внутри продукта (не к личной переписке или геолокации), правила, какие напоминания вообще уместны, и каналы отправки — push, e-mail или мессенджер.

Чего он делать не будет

Помощник не придумывает поводы напомнить там, где их нет, и не строит поведенческий профиль на данных, которые пользователь не разрешил собирать: обрабатывать такие данные можно только с согласия человека и хранить на сервере в России по 152-ФЗ. Он также не заменит push-уведомления, если пользователь их сам отключил, — это его решение.

С чего начать

Разбор — бесплатно, 40 минут. Аудит процессов — 150 000 ₽, две недели. Запуск — от 250 000 ₽, дальше сопровождение от 50 000 ₽ в месяц.

Разработка и развитие продуктов — другие решения

Все решения направления →
Network as Code: доступ к сети оператора через простой запрос — решение La Chatte

Network as Code: доступ к сети оператора через простой запрос

Разработчик запрашивает у оператора нужное качество связи через обычный интерфейс, а не строит инфраструктуру сам. Разбираем, кому это реально нужно.
Автоматический код-ревью: формальные правки — до старшего разработчика — решение La Chatte

Автоматический код-ревью: формальные правки — до старшего разработчика

Проверяет пул-реквест на стиль, дубли и опасные паттерны сразу после отправки. Содержательную часть — логику и архитектуру — по-прежнему смотрит человек.
Дорожная карта продукта по данным пользователей, а не по мнениям — решение La Chatte

Дорожная карта продукта по данным пользователей, а не по мнениям

Собирает обращения в поддержку, отзывы и данные об использовании функций в одну картину и предлагает черновик дорожной карты. Решение — за командой продукта.
Единый профиль клиента: все данные о человеке в одном месте — решение La Chatte

Единый профиль клиента: все данные о человеке в одном месте

Собирает историю покупок, обращений и переписки клиента из разных систем в один профиль, чтобы сотрудник видел полную картину, а не только последнее письмо.
ИИ проходит сценарии в интерфейсе и находит, где путает пользователя — решение La Chatte

ИИ проходит сценарии в интерфейсе и находит, где путает пользователя

Прогоняет типовые сценарии пользователя по интерфейсу между большими исследованиями и показывает, где человек может застрять. Живых людей не заменяет.
ИИ раскладывает задачу продукта на понятные истории для команды — решение La Chatte

ИИ раскладывает задачу продукта на понятные истории для команды

По описанию гипотезы или фичи собирает черновик задач с условиями готовности. Продакт-менеджер проверяет и заводит их в трекер, а не пишет с нуля.
ИИ-диспетчер входящих задач: разбирает поток и бережёт спринт — решение La Chatte

ИИ-диспетчер входящих задач: разбирает поток и бережёт спринт

Сортирует новые задачи и вопросы, которые прилетают в команду в течение спринта, по вашим правилам срочности. Тимлид решает только спорные случаи.
ИИ-помощник НКО: подбор грантов и черновик заявки — решение La Chatte

ИИ-помощник НКО: подбор грантов и черновик заявки

Подбирает подходящие конкурсы под проект НКО и готовит черновик заявки по требованиям конкретного фонда. Человек проверяет содержание и отправляет сам.
La-Chatte

Готовы передать рутину
ИИ-сотрудникам?

За 30 минут разберём задачу, которая съедает время команды, и честно скажем, стоит ли отдавать её ИИ.

    Что вас интересует?