#ФФДД2Д

Найди потребность, о которой пользователь не знает в Т-Банке

Всем привет! На связи Родион и Ваня. Мы продуктовые дизайнеры и авторы Design Boost.

В этот раз у нас особенный повод появится тут — мы запускаем уже десятую, юбилейную разминку! И решили отметить её вместе с командой Т-Банка, подготовив для вас новое интересное задание.

Контекст
Тая ИИ — это ИИ-ассистент Т-Банка. Представьте, что она помогает пользователям решать повседневные задачи, связанные с финансами и не только. Она знает о финансовом поведении пользователя: его тратах, регулярных платежах и других операциях. Благодаря этому Тая может замечать закономерности, находить возможности и предлагать помощь ещё до того, как пользователь сам сформулирует запрос.

Задача
Тая замечает закономерность в финансовом поведении пользователя и предлагает ему новую возможность.
Придумайте сценарий, в котором AI обнаруживает потребность, которую пользователь ещё не сформулировал, и предлагает способ её закрыть.

Ограничения
• Нельзя использовать прямую рекламу банковских продуктов.
• Нельзя строить сценарий на предположениях о личной жизни пользователя.
• Нужно показать, как пользователь может проверить предложение ИИ-ассистента, понять на основе чего сделано предложение.

Метрика успеха
Доля пользователей, которые принимают предложенную помощь.

Формат сдачи
Подготовьте небольшой концепт, в котором будут:
• Краткое описание ситуации и потребности пользователя.
• Логика, по которой Тая обнаружила эту потребность.
• Основной пользовательский сценарий в виде флоу (можно в Figma или прототип).
• Скриншот основных экранов

Будет плюсом:
• Интерактивный прототип, который позволяет пройти основной сценарий.
• Запись экрана с прохождением прототипа, чтобы мы могли посмотреть, как работает ваше решение.

Формат визуального оформления свободный. Главное — показать не только интерфейс, но и саму продуктовую логику решения.

Куда отправлять
Ссылку на Figma и скриншот отправлять Родиону в лс.
Проверьте, чтобы ваша ссылка была с общим доступом

Разбор
Через 2 недели 21 ноября в 13:00 мы с Ваней проведем стрим разбор ваших решений.
Задание нужно сдать в этот день до 11:30.

Материалы
Ссылка на Figma

🏆 Кто займет первое место получит кайфовый мерч

Я не умею кодить и всё равно делаю рабочие прототипы за полчаса. Как этот нашумевший вайбкодинг в Claude изменил мой процесс проверки гипотез

Всем привет! Я Саша, продуктовый дизайнер в команде интерфейсов обслуживания. Расскажу, почему перешла на вайбкодинг.

Мне нужно было проверить саджесты с шаблонами ответов. Поясню по-быстрому, что это такое: шаблоны это готовые фразы, которые сотрудник вставляет в поле ответа одним кликом вместо того, чтобы каждый раз писать одно и то же. Удобная штука. Но протестировать, как она работает в реальности, в Figma почти невозможно.

В чём профит вайбкодинга
В Figma участник теста сразу считывает «это макет» и переключается в режим правильных ответов. Textarea, саджесты, скролл — всё имитация. В HTML-прототипе оператор реально вводит текст, видит как список меняется, получает живой фидбэк. Реакции честные и именно поэтому ловишь то, что иначе не увидишь.

Две задачи из реального проекта

1️⃣ Textarea
Нужно было поле, где можно редактировать шаблон перед отправкой — со счётчиком символов и предупреждением если текст слишком длинный. В Figma тест превратился бы в «представь, что ты пишешь». В HTML-прототипе сразу стало видно где возникают паузы, особенно перед отправкой, когда оператор перечитывал и правил шаблон под конкретную ситуацию.

2️⃣Саджесты
Выпадающий список шаблонов, фильтруется по мере ввода. И вот тут был самый неожиданный момент: операторы говорили «я знаю, что мой шаблон начинается на это слово, значит буду вводить его». Они просто выучили наизусть начало каждой фразы, потому что поиск работал только по первому слову. Адаптировались к сломанной механике — и даже не знали об этом. В итоге выяснили: трёх видимых вариантов не хватает. Взяли в работу скролл и поиск по категориям.

Как я формулирую задачу в Claude
Описываю поведение как для человека: контекст, что должно происходить, как реагировать на действия. Чем точнее, тем меньше итераций. Полный промпт, который я использовала для этого прототипа по ссылке в конце поста.

Дальше смотрю результат, говорю что не так — несколько итераций. От черновика до «беру на тест» всего пара часов. Протестировали на 4 участниках и получили инсайты, которые сразу пошли в работу.

Я не стала разработчиком. Я просто перестала зависеть от разработчика каждый раз, когда нужно проверить идею до того, как она пойдёт в работу 🦋