Внедрение блока “Travelers Also Viewed” на карточке тура
Контекст и проблема
Одна из задач команды заключалась в увеличении количества бронирований за счёт лучшего удержания пользователей на платформе и расширения их выбора. Аналитика показала, что если пользователь не бронирует тур с первой карточки, он часто возвращается к поиску или покидает сайт.
Более 35% пользователей, просмотревших карточку тура, не совершали дальнейших переходов по другим предложениям. При этом мы знали, что на платформе существует много туров с похожими маршрутами, условиями и ценами, и пользователи могли бы рассмотреть альтернативы — если бы знали о них прямо на карточке текущего тура.
Более 35% пользователей, просмотревших карточку тура, не совершали дальнейших переходов по другим предложениям. При этом мы знали, что на платформе существует много туров с похожими маршрутами, условиями и ценами, и пользователи могли бы рассмотреть альтернативы — если бы знали о них прямо на карточке текущего тура.
Гипотеза и цель
Мы предположили, что если добавить блок с похожими предложениями на основе поведения других пользователей, это поможет людям не "застревать" в одном варианте, а продолжить поиск по более удобному пути. Цель — снизить долю уходов с карточки без действия и повысить конверсию в переход на другие предложения.
Гипотеза: социальное доказательство ("другие пользователи смотрели") побудит к дополнительному исследованию и поможет тем, кто сомневается.
Гипотеза: социальное доказательство ("другие пользователи смотрели") побудит к дополнительному исследованию и поможет тем, кто сомневается.
Моя роль
Я вела задачу от идеи до передачи в разработку. Работала совместно с продактом: мы проанализировали пользовательские сценарии, поведение в карточке и обсудили критерии подбора релевантных туров.
С разработчиками согласовывали техническую реализацию логики рекомендаций и визуального поведения блока. С QA — тестировали отображение на разных типах туров и в разных условиях (мобайл/десктоп, короткие/длинные карточки и т.д.).
С разработчиками согласовывали техническую реализацию логики рекомендаций и визуального поведения блока. С QA — тестировали отображение на разных типах туров и в разных условиях (мобайл/десктоп, короткие/длинные карточки и т.д.).
Реализация
В основе блока лежит принцип “люди, которые смотрели это, также смотрели…”, основанный на данных просмотров туров за последние 30 дней.
Я спроектировала блок так, чтобы он не мешал основному сценарию (бронирование текущего тура), но давал логичную альтернативу.
Я спроектировала блок так, чтобы он не мешал основному сценарию (бронирование текущего тура), но давал логичную альтернативу.
- Заголовок: “Travelers Also Viewed” — лаконичный и нейтральный, не перегружающий страницу.
- Карточки с фото, названием, рейтингом и ценой.
- На мобайле — свайп, на десктопе — карточки в ряд.
- Разработали fallback: если нет достаточного количества данных по просмотрам, блок не отображается.
Результаты
Мы запустили A/B-тест на ~30% трафика. Через 3 недели получили обнадёживающие результаты:
- +19% к переходам на другие карточки с туров,
- +7% к бронированиям в целом в тестовой группе (за счёт более эффективной "второй попытки"),
- Уменьшение доли сессий, заканчивающихся выходом с карточки тура, на 13%.
Что я прокачала
Этот кейс стал для меня хорошей практикой проектирования “мягких” рекомендательных интерфейсов, которые не отвлекают, но помогают пользователю двигаться дальше. Я глубже поняла ценность поведенческой аналитики как базы для продуктовых решений и отработала навыки интеграции нового блока в существующий интерфейс без ущерба для основного сценария.
Также получила опыт построения фичи с нуля: от гипотезы до работающего, измеримого решения с понятной логикой и эффектом на бизнес-метрики.
Также получила опыт построения фичи с нуля: от гипотезы до работающего, измеримого решения с понятной логикой и эффектом на бизнес-метрики.