Платформа conversational-маркетинга: от CPA-оффера до бот-воронки. Спроектировал визуальный язык и UX ключевых модулей платформы, которая выросла из коммерчески успешного бота в SaaS-стартап с инвестициями. Единственный продуктовый дизайнер в команде.
AiSales вырос из коммерчески работающего бота, продававшего лиды на кредитные продукты в CPA-сеть leads.su. Бот был лидером сети по обороту — на его устойчивости команда получила первые инвестиции и упаковывала продукт в акселераторе Иннополиса.
Гипотеза стартапа: мессенджеры заменят классические лендинги как канал лидогенерации.
К моменту моего входа продукт существовал как набор фрагментированных экранов без единого визуального языка.
Я был единственным продуктовым дизайнером в команде.
← проведите по графику →
Три слоя боли
Оператор не видел всю воронку сразу — настройки каждой ноды открывались по отдельности. Терялся контекст «что куда соединено».
Каждый мессенджер подключался своим набором шагов. Унифицированного паттерна не было.
Видны только конверсии, но не эмоциональная траектория диалога — а в кредитных воронках именно она решает, дойдёт ли пользователь до анкеты.
Flow Builder — воронка на одном холсте
У конкурентов воронка жила в дереве вложенных папок: оператор открывал узлы по одному и терял контекст «что куда соединено».
Я развернул её в открытый холст: узлы разных типов — источники трафика, боты, брокеры, целевые офферы — связаны наглядными кривыми.
Воронка — это граф, а не список: её нужно видеть целиком, а не собирать в голове. То, что у конкурентов требовало 4–6 переключений между экранами, здесь читается за один взгляд.
Channels — 8 мессенджеров, единый паттерн
Восемь мессенджеров подключались каждый своим набором шагов — оператор всякий раз учился заново.
Я свёл их к одному паттерну: единая модалка подключения, одинаковый промежуточный экран и цветовое кодирование шапки по бренду мессенджера.
Так оператор понимает, где находится, по цвету — без чтения подписей, а подключение восьмого канала ничем не отличается от первого.
Dashboard — метрики и «эмоциональный фон»
Стандартные дашборды диалоговых платформ показывали только конверсии. Но в кредитных воронках эмоция падает раньше конверсии: пользователь раздражается и уходит, а в цифрах это видно уже постфактум. Вместе с техническим директором мы ввели слой «эмоционального фона кампании»: спидометр негативных / нейтральных / позитивных реакций, счётчики атипичных событий и индекс вовлечённости.
Это давало оператору ранний сигнал «бот теряет пользователя» задолго до падения конверсии. Такого слоя качества диалога не было ни у одного конкурента того времени.
CPA Offer Wizard — выбор оффера и модели
До меня запуск кампании был чередой форм: оператор заполнял поля, не понимая, где он в процессе и чем модели монетизации отличаются друг от друга. Я собрал пошаговый мастер: сначала выбор CPA-оффера, затем модель выплаты.
Revenue Share против Cost per Action — сравнительными карточками с цифрами, а не мелким текстом. Слева индикатор шага, показывающий место в общем флоу настройки. Выбор модели монетизации — это бизнес-решение оператора. Интерфейс должен помогать его принять, а не просто собрать данные.
Как я работал
Я пришёл в проект, где было несколько разрозненных экранов без единого визуального языка, и оказался единственным продуктовым дизайнером в команде. Мой вклад: айдентика и логотип платформы; визуальный язык и дизайн-система; UX/UI шести функциональных модулей — Flow Builder, Channels, Dashboard, Segmentator, Tasks и CPA Offer Wizard. Все решения, от каркасов до детальных макетов, принимал сам.
Честное ограничение: на этой стадии стартапа исследовательской функции в команде не было. Гипотезы проверялись прямым наблюдением за работой операторов и быстрыми итерациями. Концепцию Flow Builder и систему «эмоционального фона» разрабатывали в со-авторстве с фаундером и техническим директором. Спроектированный мной фундамент вышел в продакшен как Chatbot Funnel Designer в августе 2021 — уже после моего ухода.
Как в 2019-м учили ботов понимать людей
Segmentator — модуль, где семантическое ядро собиралось руками. Бот приносил тысячи нераспознанных фраз, а оператор садился и разбирал их: группировал вопросы в интенты, ответы — в группы, размечал сущности прямо в тексте. Четыре тысячи семьсот девяносто три нераспознанные фразы. Вручную.
Сегодня то же самое LLM делает за пару часов — но в 2019-м это была отдельная продуктовая задача: спроектировать интерфейс так, чтобы человек не сошёл с ума на трёхтысячной фразе. Отсюда трёхколоночная схема, групповые операции и разметка сущностей по месту. Задача, кстати, была честно интересная: ты буквально собирал боту словарь кредитора-должника.
РЕЗУЛЬТАТ
Платформа выросла из коммерчески успешного бота leads.su, привлекла инвестиции и вышла в продакшен. Цифры выше — результат работы всей команды; мой вклад в них — дизайн-фундамент, на котором продукт был собран:
Что бы сделал сейчас. С опытом агентных процессов: AI-агенты в Flow Builder — оператор задаёт цель кампании текстом, агент собирает первую версию холста; авто-обучение семантического ядра через LLM; мобильный дашборд для операторов и прямая привязка эмоционального фона к конверсии.
- Спроектировал Flow Builder — визуальный холст вместо типового дерева-списка конкурентов: вся кампания читается на одном экране.
- Ввёл «эмоциональный фон» — атипичный для финтеха слой метрик качества диалога с ранним сигналом о потере пользователя.
Визуальные материалы кейса — реальные макеты проекта 2019–2020. Финальная версия платформы вышла в августе 2021, после моего ухода; в её шипе я не участвовал.