Связал 6 игровых механик в один сценарий исследования семьи. От гипотез и AI-прототипов до UX-тестов и передачи в разработку

Задача

Повысить вовлечённость в генеалогическое древо и конверсию в платные генеалогические услуги с помощью игровых механик.

Цель по вовлечённости — увеличить среднее количество персон в древе с 7 до 16 и стимулировать более полное заполнение карточек.

Результат

Спроектировал систему из 6 взаимосвязанных игровых механик. Первую итерацию проверили с пользователями и доработали по результатам UX-тестов. Все механики передал в разработку, и они находятся на стадии реализации.

Команда и моя роль

Отвечал за продуктовый дизайн большей части системы: прорабатывал логику и взаимосвязи механик, находил corner cases, собирал интерактивные прототипы и участвовал в UX-тестах. AI использовал для анализа паттернов геймификации, поиска вариантов и ускорения прототипирования.

Почему вообще понадобилась геймификация

После первоначального заполнения в древе оставалось в среднем около 7 родственников. Дальше пользователь должен был сам решить, кого искать, какие данные добавлять и зачем продолжать исследование.

Команда предположила, что систему можно поддержать игровыми сценариями: подсказывать следующий шаг, показывать прогресс, вознаграждать новые открытия и в подходящий момент подключать помощь генеалога.

Внешний эксперт сформировал шесть продуктовых гипотез. Моей задачей было превратить их в пользовательские сценарии и связать между собой так, чтобы механики не конкурировали за внимание, а продолжали одна другую

• Онбординг — помочь начать и познакомить с возможностями продукта.
• Задания — подсказывать, что делать дальше.
• Прогресс карточек — показывать, насколько далеко пользователь продвинулся.
• Знания о семье — вознаграждать исследование персональными открытиями.
• Фокусная ветвь — задавать направление для более глубокого исследования.
• Персональные предложения — подводить к генеалогическим услугам в подходящий момент.

Ниже описываю механики, на которые я больше всего повлиял.

01. Задания: сделал прогресс видимым

Исходная идея была простой: пользователь получает задания, выполняет их и получает награду.

Но в такой модели мне не хватало ответа на вопрос: что связывает отдельные задания между собой и зачем пользователю продолжать их выполнять?

Я предложил добавить систему наград и общий прогресс их достижения.

Сначала каждое задание приносило баллы, а награда открывалась после достижения порога. От модели отказались: она усложняла разработку и конфликтовала с будущей системой баланса для генеалогических услуг.

В финальной версии пользователь видит не баллы, а сколько заданий осталось до награды. Саму награду заранее не раскрываем — она остаётся элементом сюрприза.

02. Знания о семье: превратил список знаний в систему прогресса

Изначально механика представляла собой набор вопросов о семье, ответы на которые постепенно открывались по мере наполнения генеалогического древа.

Но в таком виде у пользователя почти не было дополнительной мотивации возвращаться в раздел: получил ответ — прочитал — пошёл дальше.

Поэтому я добавил второй уровень прогресса — систему достижений.

Пользователь начинает с первого статуса и открывает новые ачивки по мере исследования семьи. Каждая следующая ачивка требует получить определённое количество знаний — например, открыть N ответов о своей семье

Чтобы развитие не сводилось только к просмотру уже доступных фактов, я также связал открытие новых групп знаний с развитием самого древа. Для перехода к следующему набору вопросов пользователь должен выполнить два условия: открыть N знаний + добавить N родственников в древо.

Дополнительно я проработал состояние, когда вопрос уже доступен, но данных для ответа ещё недостаточно. Вместо тупика пользователь получает конкретный CTA — какие сведения нужно добавить, чтобы открыть ответ.

Так «Знания о семье» превратились из справочника в цикл.

03. Связал вовлечённость с монетизацией

Одной из наград стало персональное предложение на генеалогическую услугу. Оно появляется в контексте прогресса пользователя — например, когда для продолжения исследования не хватает сведений о конкретном родственнике.

Так платная услуга становится продолжением сценария исследования, а не отдельным рекламным баннером.

Для механики заложили CTR, CR в покупку и A/B-проверку разных вариантов срочности

Проверили механики с пользователями

Первую итерацию я собрал в кликабельные прототипы и вместе с UX-исследователем проверил с пользователями.

Тестирование не потребовало менять саму концепцию системы, но выявило несколько важных проблем в деталях взаимодействия.

Что показал проект

Геймификация здесь была не отдельным слоем из баллов и ачивок, а способом организовать пользовательский путь.

Шесть механик связывают следующий шаг, прогресс, эмоциональное вознаграждение и коммерческий сценарий в одну систему.

AI помог быстрее исследовать паттерны, сравнивать варианты и превращать гипотезы в интерактивные прототипы для обсуждения и пользовательской проверки.