YandexGPT чатбот

Команда Яндекс Недвижимости в партнерстве с ребятами из YandexGPT создала фичу, которая позволяет пользователям искать квартиру с помощью привычного чата. Нейросеть определяет параметры запроса пользователя и предлагает релевантные варианты новостроек.

Сервис доступен только для поиска новостроек. Существующий версия чатбота не может поддерживать диалог с пользователем.

У Яндекса множество продуктов, которые начали внедрять GPT-технологии в свои сервисы. Перед проектированием нашего чата я решил посмотреть что делают коллеги из смежных продуктов: Яндекс Маркет, Лавки, Авто.ру, Поиска, голосового помощника Алисы.

Я проанализировал различные способы взаимодействия с пользователям в разных контекстах, посмотрел какие есть точки входа в чатботы, насколько глубокий может быть диалог и какие контексты понимает бот. Было решено использовать классический формат чата с баблами и карточками так как это самый привычный способ общения для пользователя, как с чатом поддержки.

При презентации проекта менеджер демонстрировал схему userflow. На основе этого я начал продумывать различные корнеркейсы и состояния. Такая форма демонстрации идей сильно экономит время. Я также общался с разработчиками чтобы учесть все возможные подводные камни на ранних этапах разработки. Вместе с коллегами мы оценили временные затраты на дизайн с возможными последующими правками.

Для начала я набросал вайрвреймы для понимания всей картины. Бёрдвью помогает видеть все возможные сценарии, кроме этого я сделал макеты кликабельными, чтобы сразу подумать над анимацией элементов. Такой подход позволяет сразу предупредить возможные ошибки в сценариях, о которых можно не догадаться на этапе схемы user flow.

Чтобы сэкономить время в будущем я организовал несколько встреч с дизайнерами из GPT, мы обсудили возможности использования их логотипа, названия бренда, а также попросил оценить первые детальные наброски.

Отдельные экраны или элементы интерфейса я анализировал через юзабилити тестирование. Для таких целей в Яндексе имеется собственная платформа — «Аски». Есть два наиболее частых сценария:

Тест первого клика: пользователю задается вопрос, например «куда вы нажмёте, чтобы [целевое действие]?». Далее собирается тепловая карта кликов (принимает участие 100 пользователей). По цветовой индикации (процентном выражении) и времени реакции можно сделать некоторые выводы о соответствии ваших ожиданий с действиями пользователя.

В другом типе тестирования вы можете собирать ответы на понимание интерфейса и затем ранжировать их, выбирая самый частый (или верный) ответ.

В примере ниже я спрашивал: «Вы обратились в чат за помощью в подборе новостроек. Вам прислали три варианта, но вы хотите посмотреть другие ЖК. Куда вы нажмёте, чтобы увидеть еще больше новостроек?».

Основываясь на результатах тестирования и моих личных умозаключениях, я выбрал первый вариант. Этот выбор основан по следующим причинам:

1. В первом варианте есть логотип, которая является траст-элементом для пользователя.
2. Стрелка-шеврон в первом варианте визуально легче, чем кнопка как в последнем, но при этом остается визуальным якорем.
3. Количественный показатель (73%) является средним среди тестируемых вариантов, то есть, учитывая предыдущие достоинства, является самым оптимальным.

Последующим этапом стало создание финальных проработанных макетов. Я также поработал над текстами вместе с редактором. Мы постарались написать короткие, но ёмкие тексты, с контекстом про AI ассистента. Учитывали ToV в общении с нашими пользователями.

Основной сценарий общения с чатботом показан на видео. Вы можете попробовать и сами.

Ниже представлены некоторые промежуточные интерфейсные решения: баблы чата и точки входа в чатбот.

За два месяца работы сервиса мы получили более 9 тыс. уникальных запросов от примерно 32 тыс. пользователей.

Около 60% из них касались новостроек. Остальные 30% были посвящены другим разным темам, вероятно пользователи проявляли фантазию и любопытство к новинке. Это значит, что большинство пользователей понимали контекст и функцию чатбота и использовали его по назначению.

Мы планировали раскатать ассистента и в приложении, но после 6 месяцев анализа мы обнаружили, что конверсия чата в звонки застройщикам оказалась низкой. Возможно, эта функция опередила свое время, поскольку сейчас люди предпочитают традиционные методы поиска — фильтры. Было решено заморозить разработку сервиса.

Работа над чатботом YaGPT стала первым серьезным испытанием после моего устройства дизайнером в Яндекс Недвижимость. Проект проходил на фоне моего онбординга и это вылилось в следующие плюсы:

Что я мог бы сделать лучше?

Для меня было важно не только реализовывать чужие идеи, но и предлагать свои наработки, привносить новаторские решения, улучшать продукт, относиться к делу с любовью.