AI-стилист для Lamoda

Задача дизайнера

Цель для бизнеса

Спроектировать интерфейс AI-ассистента, который помогает пользователям находить подходящие образы на основе их вкусов и жизненных сценариев — в условиях большого ассортимента и ограниченного времени на выбор.
Цель — упростить путь пользователя от потребности до готового образа и одновременно поддержать бизнес-метрики: вовлечённость, конверсия, средний чек.
Для этого необходимо было:

• выявить и структурировать пользовательские проблемы через интервью и тестирование;
• сформулировать продуктовые гипотезы, опираясь на реальные боли;
• разработать понятный и масштабируемый UX-флоу;
• визуально отразить работу ассистента так, чтобы интерфейс был интуитивным и поддерживал доверие к рекомендациям.

Повысить вовлечённость пользователей в процесс подбора одежды и увеличить конверсию в покупку за счёт персонализированного опыта.
AI-ассистент должен сократить путь от интереса к покупке, предложив релевантные образы и товары на основе пользовательских предпочтений и сценариев использования.
Ключевые ориентиры:
– рост конверсии в добавление в корзину и покупку;
– увеличение времени взаимодействия с продуктом;
– рост среднего чека за счёт комплексных образов.

Исследование

Гипотезы проблем и решения:
На основе полученных инсайтов были сформулированы гипотезы ключевых пользовательских проблем. Для каждой из них я предложила несколько возможных продуктовых решений, которые могут быть реализованы в рамках функциональности AI-стилиста.

Ключевые решения:
На основе выявленных проблем, инсайтов пользователей и оценки потенциального влияния на бизнес-метрики были сформированы продуктовые гипотезы решений. Далее мы проанализировали их по нескольким критериям:
 — применимость в рамках текущего проекта;
 — ожидаемое влияние на поведение пользователей;
 — сложность реализации;
 — соответствие стратегическим целям ассистента.
В результате мы выделили ядро из ключевых решений, которые легли в основу MVP.

Для понимания пользовательского поведения и болей при подборе одежды был проведён цикл пользовательских интервью и UX-тестов. Цель — выявить барьеры, мотивации и сценарии выбора, а также протестировать восприятие интерфейса AI-ассистента.

Что было сделано:

• Проведены интервью с представителями целевой аудитории;
• Проведены исследования конкурентов и открытых источников;
• Проанализированы барьеры, боли и ожидания при подборе одежды;
• Проведено UX-тестирование прототипов;
• Получена обратная связь по логике, визуалу и восприятию ассистента;
• Сформулированы направления улучшений на основе пользовательского фидбека.

Инсайты:

• Пользователям сложно подобрать вещи, которые хорошо сочетаются между собой;
• Часто возникают сложности с подбором одежды для нестандартных параметров (например, при низком росте);
• Сложно подобрать подходящий фасон;
• Когда нравится несколько вариантов, людям трудно принять решение — они откладывают покупку или уходят вовсе;
• Ассортимент часто воспринимается как нерелевантный конкретной жизненной ситуации (например, «в офис», «в поездку»).

Некоторые решения

Когда пользователь просматривает предложенные образы, ему может быть сложно определиться. Чтобы облегчить выбор и избежать перегрузки, мы добавили экран сравнения — он помогает принять решение быстро и осознанно.
Экран отображает ключевые параметры: визуальный стиль, состав и цену образа, предполагаемый сценарий использования, а также содержит подсказку от стилиста — какой вариант лучше соответствует предпочтениям пользователя.
Решение основано на пользовательских инсайтах: многие «застревают» между похожими вариантами и откладывают покупку. Сравнение снижает неуверенность и помогает довести выбор до действия.

Одна из ключевых фич — подбор одежды по жизненным сценариям: «в офис», «на свидание», «путешествие» и др.
Сценарии оформлены в виде удобных чипсов и помогают быстро сориентироваться в ассортименте, не вводя сложных фильтров. Пользователь выбирает ситуацию, а ассистент предлагает образы, подходящие по стилю, уместности и сезону.
Фича позволяет упростить выбор, сделать рекомендации более релевантными и сократить путь от потребности к покупке. Решение масштабируемо: сценарии можно дополнять в зависимости от поводов, сезонности и поведения пользователей.

Чтобы сделать рекомендации максимально релевантными, пользователю предлагается пройти короткую настройку предпочтений. Это помогает ассистенту адаптировать подбор под стиль, категории, рост и сценарии использования.
Флоу построен на принципе легкой настройки. Важно было сохранить ощущение персонализации, не перегружая интерфейс.
Также учтена возможность отказаться от настройки — в этом случае ассистент начинает с базовых сценариев и дообучается по действиям пользователя.

AI-ассистент встроен в пользовательский путь через несколько естественных точек входа: баннер на главной, профиль, а также контекстные ситуации, когда пользователь «зависает» на странице — например, при длительной прокрутке без выбора. В последнем случае запускается уведомление или флоу по встряхиванию телефона. Эти ненавязчивые сценарии позволяют запустить AI-стилиста в нужный момент.

Дизайн АБ-теста

Проводим A/B-тест, что бы проверить, помогает ли настройка предпочтений повысить конверсию и удержание.
Следим за основными метриками успеха и контролируем возможные негативные эффекты.

В результате работы над кейсом была выстроена понятная логика от пользовательской боли к проверяемому продукту.
AI-стилист стал восприниматься не как абстрактная технология, а как понятный и полезный инструмент.
Мы упростили путь персонализации, устранили ключевые барьеры в пользовательском опыте и сфокусировались на сценариях, где ассистент приносит реальную ценность.
Подготовлен план тестирования и внедрения решения на основе пользовательских инсайтов.
Решение было успешно продемонстрировано стейкхолдерам. Я получила конструктивную обратную связь и рекомендательное письмо от Директора по развитию коммерческих продуктов Lamoda.
Фокус — не на внедрении AI ради тренда, а на том, чтобы помочь пользователю быстрее и увереннее найти подходящую одежду.

Рекомендательное письмо

Заключение