В новой рубрике #ФинтехПилот разбираем авторские колонки и практические кейсы продактов...
В новой рубрике #ФинтехПилот разбираем авторские колонки и практические кейсы продактов и топ-менеджеров, которые создают прорывные финтех-сервисы или пилотируют смелые, необычные решения. В первом выпуске — кейс продуктового дизайнера Софии Альварес, которая самостоятельно создала Milestone, приложение для управления личными финансами. Она прошла весь путь от пользовательских интервью и проектирования архитектуры до разработки, тестирования и запуска, используя Claude, Figma, Flutter, Firebase и Useberry. Главный вывод из кейса: ИИ позволил одному дизайнеру создать работающее финансовое приложение, но не заменил продуктовую экспертизу. Исследования помогли определить, что действительно нужно пользователям, пересмотреть архитектуру приложения и выявить критическую ошибку в финансовой логике. А ИИ взял на себя значительную часть реализации уже принятых решений. Инсайты из кейса ▪️ Пользователям нужен не столько учёт расходов, сколько ощущение контроля. Альварес предполагала, что люди забрасывают финансовые приложения из-за их сложности и неспособности сформировать привычку. Но интервью показали, что люди прекращают вести учёт, когда усилия превышают пользу. Для PFM это повод сместить акцент с фиксации расходов на помощь в принятии финансовых решений. ▪️ Важен не только сценарий регулярного использования, но и возвращение после перерыва. Приложения часто поощряют дисциплину, но плохо помогают тем, кто её нарушил. Пользователь возвращается и видит неполные данные, отрицательные балансы или обнулённые достижения. Вместо помощи получает напоминание о неудачах. Задача со звёздочкой для продуктовых команд — придумать, как легко и удобно восстановить отношения. ▪️ Результаты UX-исследования нельзя механически превращать в навигацию: то, как пользователь классифицирует понятия, не отвечает на вопрос, каким должен быть его реальный маршрут по продукту. Пример. Альварес предложила участникам сгруппировать 21 функцию и на основе результатов с помощью Claude получила первоначальную архитектуру из шести разделов. Один из них — финансовое обучение. Но интервью показали, что пользователи не хотят специально изучать финансовую грамотность, им нужны короткие объяснения непосредственно в момент принятия решения. Поэтому дизайнер отказалась от отдельного образовательного раздела и встроила подсказки в сценарии создания накопительных целей и учёта расходов. ▪️ ИИ работает эффективнее, когда ему передают конкретные решения, а не абстрактные задачи. Альварес выстроила процесс так, чтобы каждый следующий этап опирался на результаты предыдущего: • Интервью — какую проблему нужно решить. • Сортировка — как пользователи группируют функции. • Проектирование — как организовать навигацию и основные сценарии. • Дизайн-система — как должен выглядеть и работать интерфейс. • Claude Code — реализация приложения на Flutter и Firebase. • Тестирование — выявление ошибок и постановка конкретных задач на исправление. ▪️ Необязательно детально проектировать весь продукт, прежде чем начать разработку. Альварес описала полный пользовательский путь, но сначала подробно проработала только один сценарий — накопительные цели. Для него она подготовила 61 вариант компонентов на базе Material Design 3, а затем с помощью Claude Code реализовала приложение. Более того, кликабельный прототип для исследования она создала уже из написанного Flutter-кода, перенеся его обратно в Figma. Это интересный пример того, как ИИ меняет привычную последовательность проектирования и разработки. ▪️ Работоспособный интерфейс и корректная работа финансовой модели — совершенно разные критерии качества. Например, во время тестирования выяснилось, что цель накопить $20 000 отображается как достигнутая уже при $5 000. Альварес превратила результаты в конкретные задачи для Claude Code, исправляла ошибки и повторно проверяла приложение. Всего потребовалось девять итераций с развёртыванием обновлений. Подписывайтесь на Финтехно
Канал в каталоге Максиметера
6 840 подписчиков · Бизнес