Alatau City Bank-тің несиелік воронкасындағы мәселелерді табу үшін біз 40 респондентті шақырдық. 40 сағаттық бейнені қолмен талдау — ұзақ әрі қымбат процесс, сондықтан біз бұл рутинаны өзіміздің ішкі Rocket Insight Lab ЖИ-сервисімізге тапсырдық. Автоматтандыру өнімнің айқын емес инфрақұрылымдық кедергілерін табуға қалай көмектескенін баяндаймыз.
Жобаның кіріспе деректері
- Клиент: Alatau City Bank.
- Міндет: қосымшада несиеге өтінім беру барысында пайдаланушылардың кетіп қалу себептерін анықтау.
- Әдіс: модерацияланатын сандық юзабилити-тестілеу.
- Ауқымы: 40 респондент, Алматы, 2026 жыл.
- Құрал: меншікті Rocket Insight Lab ЖИ-сервисі.
Тапсырыс берушінің сұранысы
Банк гипотеза ұсынды: мобильді қосымшадағы несие ресімдеу воронкасы тиімсіз жұмыс істейді. Дашбордтар белгілі бір кезеңдерде пайдаланушылардың жоғалуын тіркеген. Клиентке гипотезаны растап, кедергілердің басымдық берілген тізімін алу қажет болды.
Неліктен сандық әдіс және нақты өнім
8–12 адамға арналған классикалық сапалық зерттеу интерфейс кедергілерін табады. Бірақ ол мәселенің ауқымын көрсетпейді. Жиілік туралы деректерсіз команда қай қатені бірінші болып түзету керектігін түсінбейді.
Біз 40 респонденттің қатысуымен тестілеу ұйымдастырдық. Мұндай іріктеуде кедергінің жиілігі бизнестік шешімдер қабылдау үшін салмақты аргументке айналады.
Қатысушылар сценарийді өз смартфондарында, қосымшаның релиздік нұсқасында өтті. Бұл құрылғылардың әртүрлілігін, ұялы байланыс сапасын және жарықтандыруды ескеруге мүмкіндік берді.
Қатысушыларды іріктеу
Біз респонденттерді несие алуға алғаш рет жүгіну сценарийіне сай іріктеп алдық. Іріктеу талаптары:
- Алматы қаласында тұратын 18 бен 65 жас аралығындағы Қазақстан азаматтары.
- Несие алуды қарастыруға дайын банк қызметтерін пайдаланушылар.
- Тапсырыс беруші банкте қолданыстағы несиелерінің болмауы.
- Мерзімі өткен қарыздары жоқ, оң несиелік тарих.
- Қосымшада нақты өтінімді соңғы ресімдеусіз беруге дайын болу.
Таза несиелік тарих — негізгі әдіснамалық талап. Банктің бас тартулары «нашар қарыз алушы» мәртебесіне жазылмауы тиіс еді. Қатысушылар банктің нақты скорингінен өтті. Бұл воронканың ең күрделі бөлігін — тесттік стендте имитациялау мүмкін емес шешім қабылдау кезеңін тексеруге мүмкіндік берді.
Сессиялар қалай өтті
Біз Rocket Tech-тің UX-зертханасында 40 күндізгі сессия өткіздік. Респондент өз телефонын ұстап отырды. Сыртқы камера құрылғы экранын, ұстау мәнерін және саусақ қимылдарын жазып алды. Модератор қадамдарды нұсқамады. Ол қатысушыны сценарийде ұстап, күту мен шынайылық сәйкес келмеген сәттерді тіркеп отырды.
Rocket Insight Lab: аналитикаға арналған ЖИ-конвейер
40 сағаттық бейнені талдау — жиі жүргізілетін сандық зерттеулер үшін басты кедергі. Қолмен транскрибациялау, репликаларды белгілеу және жиілікті есептеу бюджет пен мерзімді құртады. Біз бұл міндеттерді Rocket Insight Lab ЖИ-сервисіне тапсырдық.
Алгоритм қалай жұмыс істейді:
- Таймкодтары бар транскрибация. Бейне мәтінге аударылады. Жүйе репликаларды спикерлер бойынша бөліп, оларды жазбадағы секундтарға байланыстырады.
- Бастапқы белгілеу. Алгоритм кандидат-фрагменттерді іздейді: интерфейске қатысты сұрақтар, үзілістер, қателер туралы пікірлер.
- Паттерндерді кластерлеу. ЖИ әртүрлі сессиялардағы ұқсас байқауларды бірыңғай топтарға біріктіреді. Бұл адами факторды жояды — алгоритм іріктеудің соңына қарай алғашқы сұхбаттардағы тұжырымдарды ұмытпайды.
- Ақауларды (боли) қалыптастыру. Паттерндер нақты мәселелердің сипаттамаларына жиналады.
- Жиілікті есептеу. Сервис әрбір мәселенің 40 сессияның нешеуінде көрініс тапқанын есептейді. Бұл әділ басымдық беру үшін негіз болып табылады.
- Қадағалау мүмкіндігі. Есептегі әрбір тұжырым бастапқы таймкодпен сілтеме арқылы байланысқан. Біз 97 байқауды құжаттадық, олардың кез келгенін бір рет басу арқылы қайта тексеруге болады.
Зерттеушінің рөлі
ЖИ рутинаны өзіне алды, бірақ шешім қабылдауды адамға қалдырды. UX-зерттеуші кластерлерді валидациялады, жалған іске қосылуларды жойды, мінез-құлық механикасын сипаттады және өнімдік ұсыныстарды тұжырымдады.
Деректерді өңдеу кезеңі есептелген 60 сағаттан нақты 12 сағатқа дейін қысқарды. Аналитика құны 80%-ға төмендетілді. Біз босаған ресурсты талдау тереңдігіне жұмсадық — әртүрлі кедергілер арасындағы тоғыспалы байланыстарды көтеріп, қайта тексердік.
Табылған мәселелерді қалай басымдыққа бөлдік
Команда бірден 11 кедергіні жұмысқа ала алмайды. Біз оларды екі метрика бойынша сараладық:
- Жиілік — 40 қатысушының қаншасы мәселеге тап болды.
- Критикалық деңгейі — адам мәселені өзі шеше ала ма және ол воронкадан кетіп қала ма.
Біз бұл ұғымдарды бөлдік. Жиі кездесетін, бірақ кішігірім мәселе сол сәтте тітіркенуді тудыруы мүмкін. Сирек, бірақ критикалық мәселе клиенттің бәсекелеске кетіп қалуына әкелуі мүмкін — сондықтан оларды бэклогта басымдыққа қою керек.
Зерттеу нәтижелері: агрегацияланған деректер
Біз тапсырыс берушінің гипотезасын сандық түрде растадық. Болжамды мәселе ең ауқымды болып шықты — ол қатысушылардың жартысынан көбіне әсер етті. Барлығы біз воронканың бес кезеңінде 11 кедергі таптық.
Алайда, жобаға ең жоғары құндылықты банктің гипотезаларында болмаған кедергілер әкелді. Оларды өнімдік аналитика немесе сараптамалық аудит арқылы анықтау мүмкін емес:
- Инфрақұрылымдық ақау. Бірнеше респондент қатарынан идентификация қадамынан өте алмады. Банк аналитикасында бұл пайдаланушылардың қатесі ретінде көрінді. Таймкодтар ақаудың уақыт бойынша локализацияланғанын көрсетті — бұл бэкендтің тұрақсыздығы туралы сигнал.
- Қателер архитектурасы. Валидация немесе деректерге қол жеткізудегі қиындықтар сценарийді ең басына қайтарып тастады. Ұсақ кемшіліктер жүйелі паттернге айналды. Тапсырыс берушіге экрандардың редизайны емес, қателерді өңдеу архитектурасын өзгерту қажет болды.
- Сенім кедергісі. Адамдардың бір бөлігі құпиялылық түсінігіне байланысты деректерді беруден бас тартты. Мұнда интерфейсті жақсарту жұмыс істемейді. Өнімге балама жол қажет болды.
- Коммуникацияның ашықтығы. Респонденттер қаржылық терминологияны түсінбеді. Клиенттер шарттарды салыстыру үшін сыртқы алаңдарға кетіп, сол жақтан бәсекелестерге өтіп кетуі мүмкін еді.
Өнімге тигізген әсері
Банк спринттерге дайын бэклог алды:
- Нақты жиілігі көрсетілген 11 кедергіден тұратын басымдық берілген тізім.
- Бейне дәлелдемелері бар 97 құжатталған инсайт.
- Командалар үшін міндеттерді бөлу. Мәселелердің бір бөлігі интерфейс дизайнерлеріне, бір бөлігі бэкенд-әзірлеушілерге берілді, ал бір бөлігі бизнес-талаптар деңгейіне өтті.
Басты инсайт: ең ауқымды мәселе воронканың соңғы қадамында болды. Пайдаланушы өтінімді толтыруға барынша күш жұмсап қойған. Осы нүктедегі кедергіні жою бизнеске ең үлкен конверсиялық қайтарым береді.
Қорытынды
Сараптамалық тәсілді мамандандырылған сервистермен біріктіру UX-зерттеулер стандартын өзгертеді. ЖИ зерттеушілерді рутиналық жүктемеден босатып, өнімнің архитектуралық байланыстарына назар аударуға мүмкіндік берді. Тапсырыс беруші қолмен жасалатын аналитикалық еңбекке артық ақша төлемей, конверсияны өсіру үшін сенімді деректер алды.
Сіздің өніміңіз үшін де осындай зерттеу жүргіземіз
Rocket Tech Алматыдағы өзінің AI UX-зертханасында сандық және сапалық өнімдік зерттеулер жүргізеді: юзабилити-тестілеу, тереңдетілген сұхбаттар, прототиптер мен релиздік өнімдерді тестілеу, күнделікті зерттеулер, A/B-эксперименттер.
Сіздің өнімдеріңізге арналған зерттеу түрлері туралы толығырақ — Discovery парақшасында.
