Пн – Вс: 8–21 по НСК

📞+7 383 380-81-89
Telegram Макс
Записаться на демо
ГлавнаяИИ-решения для бизнесаВнутренние процессыПеревод технических текстов для продуктовых команд

Перевод технических текстов для продуктовых команд

Превращает техническое описание обновления в понятный текст для клиента, продавца или поддержки. Продакт проверяет и публикует сам, когда готов.
Перевод технических текстов для продуктовых команд — решение La Chatte

Что это даёт бизнесу

Разработчик описывает обновление на своём языке: «поправили race condition в очереди обработки». Клиенту и продавцу это ничего не говорит, и они продолжают звонить в поддержку с вопросом, что вообще изменилось. Помощник берёт техническое описание и делает из него текст под конкретного читателя — отдельно для клиента, отдельно для продавца, отдельно для внутренней базы поддержки.

  • Пользователи в среднем дочитывают около 20% слов на обычной странице текста — люди сканируют, а не читают подряд (Nielsen Norman Group, многолетние исследования читаемости веб-страниц).
  • Простой, лаконичный текст сам по себе повышает удобство использования на 58% по сравнению со сложным описанием того же самого — и это без изменения смысла, только за счёт формы (Nielsen Norman Group).
  • Помощник не сокращает информацию произвольно — он убирает термины и техническую конкретику, которая ничего не даёт нетехническому читателю, и оставляет то, что реально влияет на его работу.
  • Для разных аудиторий получаются разные версии одного и того же изменения: короткая строка в интерфейсе, абзац для рассылки клиентам, инструкция для поддержки.

Источники: Nielsen Norman Group, исследования читаемости веб-текста.

Какую проблему решает

Продуктовая и разработческая команда пишет описания обновлений на своём внутреннем языке — так быстрее и понятнее друг другу. Но этот же текст потом просто копируют в рассылку клиентам или в базу поддержки без перевода на обычный язык.

В итоге клиент не понимает, что изменилось и зачем, продавец не может объяснить обновление на встрече, а поддержка получает те же вопросы, что и до публикации текста об обновлении. Написать три версии одного текста вручную под три разные аудитории почти никогда не хватает времени.

Как это работает

1Берём техническое описаниеиз тикета, задачи или релиза2Убираем терминыоставляем суть изменения3Делаем версию под читателяклиенту, продавцу, поддержке4Продакт проверяетправит, если что-то упрощено неверно5Публикуете самикогда и где решите
Путь технического текста до понятной версии

Четвёртый шаг обязателен и не пропускается. Помощник упрощает форму, но не всегда точно знает, какая деталь на самом деле важна клиенту в конкретной ситуации — это проверяет человек из продуктовой команды перед публикацией.

Кому подходит

Продуктовым и разработческим командам, которые регулярно выпускают обновления и должны объяснять их не только друг другу: сервисам с постоянными релизами, платформам с личным кабинетом, внутренним корпоративным системам с живыми пользователями.

Что нужно от вас

Исходный технический текст — из трекера задач, git или внутренних заметок, в любом виде. Примеры того, как компания уже объясняет обновления клиентам, если такие есть. И человек из продуктовой команды, который утверждает финальную версию перед публикацией.

Чего он делать не будет

Помощник не придумывает возможности, которых в обновлении не было, и не приукрашивает изменения — только упрощает формулировку. Он не заменяет техническую документацию для разработчиков: справочник API и внутренние технические описания остаются как есть, отдельно от текста для конечного читателя. И он не публикует ничего сам — последнее слово за продуктовой командой.

С чего начать

Возьмём три ваших последних технических описания обновлений и покажем понятные версии бесплатно за 40 минут. Дальше — запуск от 250 000 ₽, от двух недель, сопровождение от 50 000 ₽ в месяц.

Внутренние процессы — другие решения

Все решения направления →
Автоматический контроль дедлайнов для проектных команд — решение La Chatte

Автоматический контроль дедлайнов для проектных команд

Следит за статусом задач в проекте и заранее предупреждает, если срок под угрозой — до срыва, а не после. Решение о перераспределении принимает руководитель.
ИИ для разбора записанных встреч: анализ продающих звонков — решение La Chatte

ИИ для разбора записанных встреч: анализ продающих звонков

Разбирает не выборку, а все записанные продающие звонки и интервью подряд, и показывает, на чём срываются сделки. Решает руководитель.
ИИ-анализ отзывов для продуктовой команды — решение La Chatte

ИИ-анализ отзывов для продуктовой команды

Группирует отзывы и комментарии о продукте по темам и показывает, какая тема резко выросла за неделю. Продакт получает список тем с примерами цитат.
ИИ-корректор деловой переписки и тона общения — решение La Chatte

ИИ-корректор деловой переписки и тона общения

Проверяет письма и сообщения клиентам перед отправкой и предлагает правку под единый стиль компании. Отправляет сотрудник сам, решение всегда за ним.
ИИ-помощник для поиска грантов и заявок НКО — решение La Chatte

ИИ-помощник для поиска грантов и заявок НКО

Подбирает подходящие фонды под конкретный проект и собирает черновик заявки по форме фонда. НКО дорабатывает текст сама и подаёт заявку от своего имени.
ИИ-секретарь совещаний: протокол и задачи после встречи — решение La Chatte

ИИ-секретарь совещаний: протокол и задачи после встречи

Слушает рабочее совещание и через несколько минут присылает короткий протокол и список задач с ответственными и сроками.
ИИ-сопровождение сделки от заявки до оплаты — решение La Chatte

ИИ-сопровождение сделки от заявки до оплаты

Следит за этапом каждой сделки, готовит документы по шаблону и напоминает менеджеру, что пора сделать. Звонит клиенту и решает по скидке — по-прежнему человек.
Корпоративный поиск по документам компании — решение La Chatte

Корпоративный поиск по документам компании

Сотрудник задаёт вопрос обычными словами и получает ответ со ссылкой на регламент или инструкцию. Видит только то, что положено по его должности.
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?