Sustainability · AI
Еко-асистент міста
Один застосунок для сталого життя в місті: сканер сортування, еко-мапа, якість повітря наживо. Я провела його від інтервʼю з мешканцями та CJM-воркшопу до протестованого iOS MVP, звуженого до трьох функцій, які люди оцінили найвище.
- Країна клієнта
- Україна
- Платформа
- iOS
- Команда
- 8 людей · 6 дизайнерів
- Тривалість
- 4 місяці · 2021–2022
Огляд
Один застосунок для сталого життя в місті.
Продукт
Сканер сортування, еко-мапа, якість повітря наживо, спільнотні події.
Що я вела
Я працювала від дослідження до MVP: від інтерв'ю та CJM до протестованих флоу.
Результат
Вийшов як iOS MVP для одного міста, збудований для масштабування на інші.
Контекст
01
Продукт
iOS-застосунок, що робить еко-звички практичними: скануєш матеріал → дізнаєшся, як його переробити і куди здати. Мапа пунктів сортування з маршрутами. Якість повітря в реальному часі. Події, челенджі, бонуси.
02
Користувачі
Мешканці міста, насамперед еко-активісти. Опитування показало масштаб готовності: 73% цікавляться екологією свого регіону, 66.4% долучилися б до волонтерського прибирання. Їм потрібні були швидкі відповіді, а не лекції.
03
Ринок
Жоден конкурент не поєднував поради із сортування, екологічні дані та спільноту: існували лише вузькі застосунки. Ми проаналізували їх за категоріями: сортування, еко-індикатори, міські маршрути.
Стартова точка: веб-мапа сортування з низькою залученістю. Дослідження показало, що вона має стати мобільним застосунком.
Підхід
Зрозуміти
Опитування, інтерв'ю, мапа конкурентів: що насправді потрібно мешканцям.
Обмежити
Матриця зусилля-вплив вирішує, що виходить зараз, а що пізніше.
Перевірити
Прогони в Maze та модеровані сесії тестують кожен ключовий флоу.
Саме матриця зусилля-вплив перетворила список побажань на MVP: вона вирішила, що виходить зараз, а що пізніше.
Процес
Ключова функціональність
01
Сканер: AI-розпізнавання матеріалів
Проблема
Розпізнавання мало бути точним, а не приблизно точним, бо помилка відправляє чийсь пластик не туди. Модель потребувала довгої валідації, щоб звести хибні поради до мінімуму.
Гіпотеза
Якщо сканер відповідає за три кроки (що означає маркування, як підготувати, куди віднести), людина розбереться на місці, а не піде шукати.
Рішення
Наведи камеру на маркування. Три кроки: що це означає → як підготувати → куди віднести.
Найскладніше тут точність.
02
Еко-мапа
Проблема
Карта жива рівно доти, доки живі її дані: точки сортування, пункти прийому, автомати з водою, події. Це партнерства з комунальними службами, екологічними агенціями та спільнотами, а також вебадмінка, щоб дані оновлювали без релізу.
Гіпотеза
Якщо маршрут відкривати в Google Maps, а не будувати власну навігацію, люди довірятимуть напрямку більше, ніж будь-чому нашому.
Рішення
Найближчі пункти сортування, еко-місця, автомати з водою. Маршрути передаються в Google Maps, і тестування показало, що користувачі довіряють йому більше, ніж будь-якій кастомній навігації.
Маршрут передається в Google Maps, бо йому користувачі довіряли більше, ніж нашому.
03
Головний екран
Проблема
Усе, заради чого ставлять застосунок (сканер, повітря, події), легко губиться в меню.
Гіпотеза
Якщо винести їх на головний екран, потрібна дія буде за один дотик.
Рішення
Усе за один тап: сканер, якість повітря, події, челенджі, статті, інформація про сортування.
Інфо про сортування: потреба №1.
Онбординг: пʼять кроків застосунком
Що змінили опитування та інтерв'ю
Більшість хотіла цього на телефоні.
Мобільний застосунок замість розширення наявного сайту з картою.
Доступ до інформації про сортування мав бути насамперед швидким.
Сканер і сортування на головному екрані, а не за меню.
Люди хотіли бачити еко-події міста зібраними в одному місці.
Календар подій і челенджі в основній навігації.
Респонденти вже активно волонтерили.
Події можна не лише відвідувати, а й створювати.
04
Якість повітря
Проблема
Дані про повітря варто показувати, лише якщо вони свіжі й перевірні. А це інтеграція з верифікованими станціями моніторингу й обробка показників у реальному часі, а не разове підтягування.
Гіпотеза
Якщо показники беруться з перевірених станцій у реальному часі, люди звірятимуть повітря тут, а не шукатимуть деінде.
Рішення
Дані міста в реальному часі з перевірених джерел моніторингу.
05
Гід із сортування: Refuse & Reduce
Проблема
Правила сортування різняться від міста до міста, і загальні поради не відповідають на питання «куди це нести тут».
Гіпотеза
Якщо правила адаптовані під те, що місто реально приймає, а пункти на відстані дотику, людина не кине справу на півдорозі.
Рішення
Універсальні правила сортування, адаптовані до того, що місто справді приймає. Історія позначок, пункти переробки, прямий контакт із сервісами сортування.
Правила адаптовані під те, що це місто реально приймає.
06
Події та челенджі
Проблема
Еко-події розсипані по сторінках організаторів, а звичка наодинці згасає швидко.
Гіпотеза
Якщо події зібрані в одному календарі, а челенджі проходять із друзями, участь перестане бути разовою.
Рішення
Доєднуйся до міських еко-подій або створюй власні. Челенджі будують звички, самостійно чи з друзями.
Челенджі перетворюють разову подію на звичку.
Челенджі: щоденний прогрес і що почитати далі
07
Читання та коментарі
Проблема
Пояснення про сортування й екологію доводилося шукати деінде, і запитати не було де.
Гіпотеза
Якщо статті за інтересами й коментарі будуть у застосунку, він навчатиме, а не лише вказуватиме.
Рішення
Статті за інтересами, збережене на потім і гілка коментарів під кожною: застосунок не лише веде, а й навчає.
Застосунок навчає, а не лише підказує.
08
Бонуси та рівні
Проблема
Звичка не береться з функціоналу. Людині потрібна причина повернутися, тож за активність нараховуються бонуси, челенджі проходять із друзями, а рівні роблять поступ видимим.
Гіпотеза
Якщо активність приносить бонуси, які можна витратити в партнерів, звичка протримається довше за перший тиждень.
Рішення
Активність приносить бонуси, які можна обміняти в партнерів. Гейміфікація підтримує цикл звички.
Бонуси партнерів підтримують цикл звички.
Ключові рішення
01
Скоуп MVP через матрицю зусилля-вплив
Проблема
Дослідження дало значно більше ідей фіч, ніж команда з 8 людей могла випустити.
Рішення
Прогнала кожну фічу-кандидата через матрицю зусилля-вплив разом із командою та стейкхолдером. Впливове/просте вийшло першим; складне-але-важливе заплановане; решта відрізана.
Підтвердження
MVP вийшов вчасно зі сканером, мапою та якістю повітря, трьома фічами, які користувачі поставили найвище в інтерв'ю.
02
Дослідження з реальними людьми, а не проксі
Проблема
Стара веб-мапа провалилася, бо була збудована на припущеннях.
Рішення
Опитування та інтерв'ю з мешканцями, дводенний CJM-воркшоп зі стейкхолдером і трьома реальними респондентами, карти емпатії, JTBD.
Підтвердження
Висновки прямо сформували продукт: mobile-first (більшість користувачів відмовлялися від веб-версії), інформація про сортування як вхідні двері, агрегація подій як озвучена потреба.
03
Не будувати те, чому користувачі вже довіряють
Проблема
Кастомна навігація до пунктів сортування показала погані результати в тестуванні.
Гіпотеза
Користувачі довірятимуть знайомій передачі в Google Maps більше, ніж будь-якій кастомній навігації, яку ми могли б збудувати.
Рішення
Замінила її передачею маршрутів у Google Maps.
Підтвердження
Модеровані сесії: користувачі проходили задачу з маршрутом без вагань, щойно з'явилася передача в Google Maps.
Результат
- MVP вийшов для одного міста
- Сканер + мапа + якість повітря підтверджені тестуванням як ядро
- Веб-адмінка дозволила масштабувати дані мапи на нові міста
Розрізнений набір еко-ресурсів став одним щоденним інструментом.
Що б я зробила інакше: Визначити метрики залученості до запуску: кейс сьогодні мав би цифри.
Наступний кейс
Підняття конверсії приватного спортзалу
Приватна студія персональних тренувань у Лондоні перетворювала на консультації 1% відвідувачів. Я перебудувала шлях від першого екрана до заброньованого дзвінка.
Переглянути кейс