Как пересобрали FoodTech-приложение маркетплейса вокруг высокомаржинальных SKU
Для приложения-маркетплейса за 8 месяцев переработали FoodTech-функционал: собрали CJM, изучили более 100 000 поведенческих реакций и разработали концепции поисковой и рекомендательной механик для управления спросом на высокомаржинальные SKU.
Контекст
Приложение-маркетплейс (FoodTech). Зарабатывает на продажах товаров через маркетплейс. На входе был низкий уровень продаж SKU с высокой маржинальностью — функционал приложения не был заточен под то, чтобы направлять внимание пользователя на выгодные позиции. Проект стартовал в 2021 году и занял 8 месяцев.
Задача
- Низкий уровень продаж SKU с высокой маржинальностью
- FoodTech-функционал приложения не был переработан под поведение пользователей
- Отсутствовала системная аналитика и рекомендации, ведущие пользователя к выгодным позициям
- Нет понимания реальных паттернов поведения в приложении
Решение
Анализ процессов и CJM
Провели анализ бизнес-процессов и ниши, разработали CJM приложения — основа для переработки UX.
Переработка UI/UX
Переработали UI/UX приложения для нативной ориентации пользователя — внимание направляется туда, где это выгодно бизнесу.
Системная аналитика
Внедрили системную аналитику в продукт — измеримое понимание поведения пользователей.
Поисковая и рекомендательная механики
Разработали концепции алгоритмов поисковой механики и рекомендаций, основанные на исследовании 100 000+ поведенческих реакций по 600 критериям.
Результаты
Что изменилось системно
- Внедрена системная аналитика как контур измерения поведения
- Появились концепции поисковой и рекомендательной механик как активы продукта
- CJM приложения стал основой для дальнейшего развития UX