Давайте поговорим о том, что лежит в основе любого успешного цифрового продукта — о данных, которые становятся «хлебом насущным» для бизнеса. Именно они помогают компаниям не просто выживать, но и расти, превращая гипотезы в прибыльные решения. В этой статье мы разберём, как количественные исследования в продуктовом дизайне становятся инструментом, который не только улучшает пользовательский опыт, но и напрямую влияет на ключевые бизнес-метрики в сфере недвижимости.
О чём расскажет эта статья?
Разберём не только теорию, но и практику:
Какие метрики критичны для недвижимости и как их считать
Инструменты, превращающие сырые данные в дизайн-решения: от Google Analytics до ML-алгоритмов
Кейсы: как оптимизация фильтров поиска увеличила средний чек компании на 20%
Почему комбинация количественных и качественных методов — это «золотой стандарт» для сложных продуктов
Дизайн без данных — это красивая картинка, которая не кормит бизнес. В сфере недвижимости, где каждая деталь влияет на решение о покупке, количественные исследования становятся основой для создания продукта, который не просто нравится пользователям, но и приносит прибыль.
Продуктовый дизайн в нише недвижимости: почему данные решают всё
Продуктовый дизайн — это не только про эстетику интерфейсов. Это дисциплина, связывающая потребности пользователей с бизнес-целями, превращая функциональность в прибыль. В сфере недвижимости, где каждая сделка связана с высокими рисками и долгим циклом принятия решений, дизайн цифрового продукта становится ключевым конкурентным преимуществом.
Что делает продуктовый дизайн уникальным в этой нише?
Сложность пользовательских сценариев. Покупатели и арендаторы оценивают сотни параметров: от цены и площади до экологии района. Риэлторы требуют удобных CRM-инструментов для управления сделками.
Эмоциональная вовлечённость. Выбор жилья — это решение, которое меняет жизнь. Доверие к платформе критически важно.
Длинная воронка конверсии. От первого поиска до сделки могут пройти месяцы. Дизайн должен удерживать пользователя на всех этапах.
Количественные исследования здесь — это не просто сбор чисел. Это механизм, который превращает хаотичное поведение пользователей в чёткие выводы:
Почему 80% посетителей уходят с сайта, не оставив заявку?
Какие фильтры поиска увеличивают время сессии?
Какой элемент карточки объекта мотивирует позвонить агенту?
Количественные исследования vs. «угадайка»: как данные заменяют интуицию
В конкурентной среде, где каждый клик стоит денег, решения на основе предположений — это роскошь, которую бизнес не может себе позволить.
Почему числа — это «язык» продуктового дизайна?
Объективность. Данные не лгут. Если A/B-тест показывает, что кнопка «Запрос на просмотр» в красном цвете дает на 30% больше кликов — это факт, а не мнение.
Масштабируемость. Успешное решение, проверенное на 1 тыс. пользователей, можно внедрить для 1 млн человек.
Прогнозируемость. Анализ паттернов поведения помогает предсказать спрос. Например, сезонный рост интереса к загородной недвижимости.
Как количественные исследования встраиваются в процесс дизайна
Этапы проектирования:
Анализ исторических данных: какие страницы имеют самый высокий показатель по отказам? Например, если пользователи массово уходят с формы бронирования, её нужно упростить.
Этап тестирования: A/B-тесты дизайна карточек объектов для сравнения конверсии для вариантов с фото, видео и трёхмерным туром.
Этап масштабирования: трекинг метрик после запуска, чтобы выяснить, как изменилось время до сделки после добавления онлайн-чата.
Зачем нужны количественные исследования
Объективная оценка пользовательского поведения. Пример: анализ кликов на карточках объектов показывает, какие параметры (цена, фото, описание) влияют на переход к бронированию просмотра.
Практическое применение: если 70% пользователей игнорируют объекты без трёхмерного тура, то это сигнал к обязательному добавлению такой опции.
Оптимизация ключевых бизнес-метрик. Например:
Конверсия: какая доля пользователей переходит от поиска к оформлению заявки?
Время на принятие решения: сколько дней проходит от первого просмотра до обращения к агенту?
Отказы: на каком этапе пользователи чаще всего уходят (например, при заполнении длинной формы)?
Проверка дизайн-гипотез. Она позволяет повысить вероятность того, что конкретное решение будет удовлетворять потребности клиента и приносить ему ценность. Ключевое отличие ценности от гипотезы в том, что объектом анализа являются не свойства потребителя как такового, а его поведение внутри продукта.
Пример гипотезы: «Упрощение формы заявки увеличит конверсию». A/B-тест показывает, что сокращение количества полей с десяти до пяти повышает долю завершённых заявок на 20%. Но существуют исключения. Например, в регионе Бразилия: там увеличенное количество полей в форме обратной связи повышает уровень доверия, поскольку небольшое количество полей используют только мошеннические сайты.
Прогнозирование трендов. Анализ поисковых запросов и поведения пользователей помогает предугадать спрос (например, рост интереса к загородной недвижимости летом).
Снижение рисков при внедрении новых функций. Перед запуском чата с риелтором можно протестировать его востребованность через трекинг кликов на прототипе.
Методы и инструменты
A/B- и мультивариантное тестирование. Сравнение двух или более версий интерфейса для выявления наиболее эффективной. Пример: сравнение двух версий карточки объекта — с фото в галерее и с трёхмерным туром. Измерение конверсии в запросы. Инструменты: Google Optimize, Optimizely.
Анализ поведения пользователей:
Тепловые карты (Hotjar, Crazy Egg) для анализа зон внимания на странице поиска
Трекинг событий (Google Analytics, Mixpanel): сколько пользователей сохраняют объекты в «Избранное», как часто используют калькулятор ипотеки
Веб- и мобильная аналитика. Анализ воронки: где теряются пользователи? Retention: возвращаются ли клиенты после первого посещения? Инструменты: Google Analytics, Amplitude, Mixpanel.
Опросы и NPS (Net Promoter Score). Пример: анкетирование после сделки: «По шкале от 0 до 10, насколько легко вам было найти подходящий объект?» Инструменты: Typeform, Survicate.
Big Data и машинное обучение. Прогнозирование спроса: анализ истории просмотров для персонализации предложений.
Автоматизация рекомендаций. Алгоритмы подбора объектов на основе предыдущего поведения.
Практические примеры в недвижимости
Оптимизация поиска и фильтров. Проблема: пользователи редко используют фильтр «рядом с метро». Решение: анализ показывает, что фильтр скрыт в выпадающем меню. После выноса на главный экран его использование выросло на 40%.
Улучшение карточки объекта. Гипотеза: добавление интерактивной карты повысит доверие. Результат: A/B-тест подтвердил рост конверсии на 15%.
Упрощение процесса бронирования. Данные: 60% пользователей не завершают оформление заявки из-за обязательной регистрации. Изменение: введение гостевого оформления увеличило количество завершенных заявок на 25%.
Метрики в продуктовом дизайне для недвижимости: влияние, расчёт и примеры
Конверсия в целевое действие. Она измеряет долю пользователей, выполнивших целевое действие (заявка, звонок, сохранение объекта).
Конверсия (%)=Количество целевых действий/Общее число посетителей×100%
Как влиять:
Упрощение форм (уменьшение полей ввода, гостевой доступ)
Добавление призывов к действию (кнопки «Позвонить агенту», «Забронировать просмотр»)
Создание визуальных акцентов на важных элементах (цена, фото, кнопки)
Пример: после отмены обязательной регистрации для оформления заявки конверсия выросла с 4 до 7%.
Среднее время до сделки. Измеряет промежуток между первым посещением платформы и обращением к агенту или оформлением сделки.
Среднее время=∑(Дата сделки - Дата первого визита)/Количество сделок
Как влиять:
Персонализация рекомендаций на основе истории просмотров
Ускорение доступа к ключевой информации (ипотечный калькулятор на главной странице, онлайн-чат с агентом)
Пример: внедрение чата с мгновенным ответом сократило среднее время до сделки с десяти до шести дней.
Глубина просмотра. Измеряет количество объектов, которые пользователь просматривает за сессию.
Глубина просмотра=Общее число просмотренных объектов/Количество сессий
Как влиять:
Улучшение алгоритмов поиска и фильтров (точное соответствие запросам)
Добавление рекомендаций «Похожие объекты» в карточке
Пример: после добавления фильтра «топ-предложения» глубина просмотра выросла с пяти до девяти объектов за сессию.
Retention Rate (удержание). Измеряет долю пользователей, возвращающихся на платформу через определённый период времени.
Retention Rate (%)=Число вернувшихся пользователей за период/Общее число пользователей в начале периода×100%
Как влиять:
Рассылка персональных уведомлений (новые объекты, снижение цены)
Внедрение программ лояльности (бонусы за повторные посещения)
Пример: еженедельные email-письма с подборками повысили Retention Rate с 25 до 40%.
Показатель отказов (Bounce Rate). Измеряет долю пользователей, покинувших сайт после просмотра одной страницы.Bounce Rate (%)=Число сессий с одной страницей/Общее число сессий×100%
Как влиять:
Улучшение удобства главной страницы (чёткие CTA, навигация)
Добавление интерактивных элементов (поисковая строка с подсказками)
Пример: после редизайна главной страницы Bounce Rate снизился с 65 до 45%.
CTR (Click-Through Rate). Измеряет долю кликов по конкретному элементу (кнопке, баннеру, фильтру).
CTR (%)= Количество показов/Количество кликов ×100%
Как влиять:
Изменение дизайна кнопок (цвет, размер, текст)
A/B-тестирование расположения элементов
Пример: красная кнопка «Срочная бронь» дала CTR 12% против 7% у зелёной кнопки.
NPS (Net Promoter Score). Измеряет лояльность пользователей по шкале от –100 до 100.
NPS= %промоутеров − %критиков
Как влиять:
Улучшение сервиса (онлайн-поддержка 24/7, прозрачность условий)
Опросы для выявления «болевых точек»
Пример: внедрение видеоконсультаций повысило NPS с 30 до 55.
Коэффициент оттока (Churn Rate). Измеряет долю пользователей, переставших использовать продукт за период. Формула:
Churn Rate (%)=Число ушедших пользователей/Общее число пользователей в начале периода×100%
Как влиять:
Анализ причин ухода через опросы
Введение новых функций (например, «Избранное» с уведомлениями)
Пример: добавление возможности сравнения объектов снизило Churn Rate с 15 до 8%.
Практические советы
Приоритет метрик. Свяжите каждую метрику с бизнес-целями. Например, для увеличения прибыли сосредоточьтесь на конверсии и на среднем чеке.
Гибкость. Если растёт Bounce Rate, но падает Churn Rate, то, возможно, пользователи быстро находят нужное.
Комплексный подход. Используйте A/B-тесты для проверки гипотез. Например, тестируйте два варианта карточки объекта, чтобы выяснить, что сильнее влияет на конверсию — фото или описание.
Итог
Количественные исследования в продуктовом дизайне для недвижимости — это не просто сбор статистики, а основа для принятия решений. Они позволяют:
Улучшать UX на основе данных, а не догадок
Снижать риски при запуске новых функций
Повышать конверсию и прибыль
Комбинируйте методы: используйте количественные данные для выявления проблем, а качественные — для их глубокого понимания.
Интегрируйте аналитику в процесс разработки: например, после запуска новой функции сразу настройте сбор данных.
Сосредоточьтесь на аудитории: для риелторов важны скорость и удобство CRM-инструментов, для покупателей — прозрачность информации и простота навигации.