User Journey Map на практике: как из карты пути пользователя рождаются ключевые фичи
Статья на примере продукта Avanpost DAG показывает, как «формальные» практики профилирования пользователей и построения User Journey Map превращаются в рабочий инструмент развития B2B-решения. Команда начала с минимальных персон на основе ролей ИБ, дополнила их данными пользовательских интервью и на этой базе построила карты пути для ключевых сценариев расследования инцидентов с неструктурированными данными.
User Journey Map разбили на этапы (осведомлённость, инициация, расследование, завершение) и слои (действия, эмоции, ожидания, барьеры, идеи улучшений, связи с бэклогом). Совместные сессии с реальными пользователями вскрыли главный барьер — «всё вручную» — и привели к появлению функционального прототипа «контекст расследования», который автоматически подставляет факты инцидента в фильтры разных интерфейсов. Уже через неделю измерения показали, что время на поиск фактуры по кейсу сократилось на 60%, что автор рассматривает как доказательство практической ценности персон и UJM для приоритизации фич и концентрации команды на реальных болях пользователей.
Читайте также
Идея для MAX
ИИ для управления проектами. Для чего его на самом деле применяют российские организации
От ручного хаоса к онлайн-бронированию: автоматизация процессов в Ситидрайве
Анализ документов нейросетью с цитатами из источников: скилл research-docs для Claude Code
Atlassian обновляет Confluence для эпохи ИИ
- UJM как источник киллер-фич и роста метрик: Кейс Avanpost показывает, что профилирование пользователей и User Journey Map могут привести к появлению ключевой фичи, снижающей время выполнения основного сценария на ~60%. Важно не ограничиваться формальными картами, а целиться в конкретные барьеры («всё вручную») и проверять эффект фич на метриках времени, LTV, конверсии и удержания.
[Процесс: product discovery и работа с метриками]
Зарегистрированные пользователи видят только два тезиса.
Зарегистрироваться