![О персонализации в финансовых приложениях, обратной связи, дешевых экспериментах и генерации гипотез - podcast episode cover](https://ru-msk-dr3-1.store.cloud.mts.ru/mave/storage/podcasts/b87b02b4-70a4-45d9-ba5d-f40ae4667d44/images/02fe4c03-af67-44f5-9ff0-42c9d7f81c51.png)
Episode description
«Есть такой классически пример „Икеи”, когда они проводили исследование и выяснили, что люди, которые собирают сами мебель дома, готовы платить за нее больше, чем те, кто получает готовый стул».«Это большой челлендж — понять, как каждому клиенту предложить что-то, что будет для него релевантно. Потому что когда пытаешься сделать какой-то стандартный Journey на каждом этапе, то неминуемо появятся большие сегменты, которым твое предложение не подойдет. Они отвалятся и не начнут пользоваться твоим продуктом. Это и есть самая интересная часть моей работы — попытаться увидеть за сегментами, за миллионами конкретных людей, конкретный профиль».
Гость: Никита Иванов
Revolut, Product Owner in Retail Lifecycle
Ведущий подкаста: Юра Агеев, основатель ProductSense
Подписывайтесь на канал анонсов подкаста: https://t.me/mspodcast.
Подкаст выходит при поддержке конференции ProductSense https://productsense.io
О чем говорим:
1:54 Что такое розница в банкинге
2:48 Жизненный цикл клиента в рознице
5:19 Роль продакт оунера, который занимается жизненным циклом клиента
6:12 Персонализация в продуктах с десятками миллионов пользователей
7:43 Как увидеть за миллионами конкретных людей. Сегментация
10:36 Точки персонализации за пределами онбординга
13:54 Что предложить конкретному клиенту, чтобы он остался в продукте
16:16 Увеличение размера кошелька и количества продуктов, которыми пользуется клиент
18:24 Как работают нестатические сегменты в Revolut
21:21 Какими способами и какие метрики надо наращивать в банковском приложении
24:22 Как формируются и тестируются гипотезы о людях
27:51 Как работают дополнительные продукты и персонализированные предложения
31:10 Финансовый бизнес и механики персонализации соцсетей
33:04 Как организуется сбор обратной связи и данных
36:10 Построение инфраструктуры и фреймворка для дешевых экспериментов
39:17 Допустимая просадка пользовательского опыта в ходе экспериментов
41:16 Персонализация пользовательского интерфейса и дизайна
44:13 Автоматизация и ручной труд в персонализации онбординга
46:56 Персонализация интерфейса за пределами онбординга
48:47 Персонализация интерфейса со стороны клиентов и где персонализация не нужна
51:31 С чего начать погружение в персонализацию