Разбор продукта "Яндекс Афиша" (FunTech)

• Приветствие и пожелание хорошего настроения.  

• Объяснение, что видео основано на личном мнении автора.  

• Анонс темы: разбор сервисов по покупке билетов на мероприятия и концерты.  

• Активный рост сервисов начался около трёх лет назад.  

• Появление крупных игроков, таких как «Афиша» и «Яндекс».  

• Рынок пока не достиг зрелости, но демонстрирует инвестиционную привлекательность.  

• Извинения за кашель из-за болезни.  

• Обещание обсудить юнит-экономику, бизнес-модели и рынок.  

• План: анализ ниши, бизнес-модели, воронки конверсии.  

• Разбор сценариев поведения клиентов и юзабилити сервиса.  

• Рынок находится в стадии околозрелости.  

• Необходимость дальнейших инвестиций для развития сервисов.  

• Обсуждение недочётов и успехов продуктовых команд.  

• Объяснение понятия GMV: деньги, которые пользователи заносят в сервис.  

• Две основные группы пользователей: покупатели билетов и организаторы мероприятий.  

• Важность ретеншна и среднего чека для оценки эффективности сервиса.  

• Необходимость мониторинга ретеншна и среднего чека.  

• Влияние платформ, поставляющих контент на мероприятия.  

• Подчёркивание важности анализа всех сторон бизнеса.  

• Важность пользовательских метрик и конверсии на разных этапах взаимодействия с сервисом.  

• Пример: от открытия главной страницы до покупки товара.  

• Цель: увеличение повторных покупок от одного пользователя.  

• Роль рекомендательных блоков и моделей в выживании сервиса.  

• Необходимость улучшения пользовательского опыта для повышения конверсии.  

• Примеры улучшения: добавление рефералок, упрощение покупки нескольких билетов.  

• Анализ корпоративных метрик и удобства платформы для администраторов.  

• Две основные бизнес-модели: комиссия и рекламная платформа.  

• Пример: получение дохода за привлечение пользователей на мероприятия.  

• Обсуждение юнит-экономики и функционирования продукта.  

• Переход от инвестиционной фазы к фазе извлечения прибыли.  

• Упоминание отчётности Яндекса и положительных результатов.  

• Оценка выручки сервиса в 6 миллиардов рублей при 13 миллионах пользователей.  

• Сравнение с конкурентами: МТС, Кассир.  

• Анализ интерфейса и паттернов взаимодействия с пользователем.  

• Удобство поиска на сервисе.  

• Проблемы с персонализацией рекомендаций.  

• Необходимость улучшения персонализации на основе данных пользователя.  

• Обзор подборок: кино, концерты, театры.  

• Возможность кастомизации подборок на основе интересов пользователя.  

• Стремление к более интуитивному интерфейсу и быстрому решению задач пользователя.  

• Обсуждение отношений между бизнесом и организаторами концертов.  

• Упоминание опции апсейла для Яндекса.  

• Критика рекламы в Яндекс Плюсе.  

• Возможность ускорения таргетинга по приведенным людям.  

• Перспективы использования сторонних сервисов.  

• Архитектура платформы остаётся прежней.  

• Блок присутствует везде, но его эффективность требует проверки метрик.  

• Сравнение с Кинопоиском и необходимость повышения доверия к рейтингу.  

• Неясность критериев отбора в топ-10.  

• Предложение добавить рейтинги для повышения доверия.  

• Лента событий с подсветкой выходных.  

• Необходимость улучшения фильтрации.  

• Повторение элементов на веб-версии и в мобильном приложении.  

• Предложение исключить дублирование.  

• Отсутствие доверия к текущему рейтингу.  

• Идея добавления карты и температуры для повышения доверия.  

• Хороший поиск, но отсутствие рекомендаций.  

• Проблемы с холодным стартом.  

• Индикатор «мюзикл» не повышает конверсию.  

• Возможность улучшения карточек для повышения конверсии.  

• Положительные впечатления от модели избранного.  

• Проблемы с поиском избранного пользователем.  

• Неясность в обозначении «избранное» и «хочу сходить».  

• Сложность перехода в избранное с главной страницы.  

• Необходимость более понятной структуризации для повышения конверсии.  

• Сложности с доступом к «любимым местам».  

• Предложение сделать карточки одинакового размера для consistency.  

• Подчёркивание ручного создания подборок.  

• Отсутствие поиска на главной странице.  

• Дублирование функционала поиска в разных разделах.  

• Невозможность установки даты в поиске.  

• Простота и понятность интерфейса избранного.  

• Отсутствие возможности добавления событий в избранное на главной странице.  

• Возможность добавления из карточки.  

• Баннеры занимают слишком много места на экране.  

• Неперсонализированные баннеры снижают конверсию.  

• Необходимость увеличения параметров для поиска событий.  

• Отсутствие кнопки «вперёд за билетами».  

• Важность правильного текста кнопок для повышения конверсии.  

• Пример с кнопкой «к событиям» и «к Криду» для улучшения восприятия.  

• Отсутствие анимации делает паттерны менее заметными.  

• Пример с выбором дат на мобильном устройстве.  

• Необходимость подсветки паттернов для лучшего понимания функционала.  

• Кэшбэки способствуют лояльности аудитории и увеличению ретеншна.  

• Карточка концерта выглядит сыровато, требуется доработка.  

• Текст о концерте можно улучшить с помощью инфографики и смайликов.  

• Длинный текст снижает читаемость и конверсию.  

• Интеграция с Яндекс Музыкой и другими сервисами улучшает пользовательский опыт.  

• Рост трафика через экосистему Яндекса.  

• Кэшбэк не всегда кликабелен, требуется объяснение его условий.  

• Скидки через банки могут быть результатом договорённостей.  

• Возможность сохранения мест для будущих посещений.  

• Рекомендательные блоки персонализированы для пользователя.  

• Виджеты могут передавать данные в разные сервисы и способствовать покупкам.  

• Пример виджетов в тревел-технологах, например, в «Авиасейлс».  

• Виджеты как способ монетизации для разных платформ.  

• Пользователи сталкиваются с трудностями при выборе билетов из-за мелкого шрифта и непонятного интерфейса.  

• Необходимость быстрого доступа к выбранным местам без дополнительных действий.  

• Много итераций при выборе билетов снижает конверсию.  

• Важно сократить время выбора билетов и улучшить конверсию.  

• Важно анализировать, где пользователи застревают в процессе выбора.  

• Виджеты должны чётко объяснять места и показывать билеты.  

• Средний чек не мотивирует пользователей покупать больше билетов.  

• Отсутствие скидок и кэшбека не стимулирует к крупным покупкам.  

• Необходимость разработки продуктовых паттернов для увеличения среднего чека.  

• Непрозрачные правила кэшбека и ограничения в 2000 рублей.  

• Предложение динамической системы кэшбека в зависимости от количества билетов.  

• Реферальная программа и другие механики могут увеличить средний чек.  

• Корзина должна быть прозрачной и удобной для пользователя.  

• Пример топовых маркетплейсов может помочь улучшить корзину.  

• Сокращение шагов в процессе покупки увеличивает конверсию.  

• Мобильный интерфейс должен быть адаптирован для удобства пользователей.  

• Многократные скроллы и сложные виджеты снижают конверсию.  

• Архитектура интерфейса должна быть упрощена для повышения конверсии.  

• Кнопка «Оплатить» должна быть более привлекательной и прозрачной.  

• Скидочная механика и промокоды могут увеличить конверсию.  

• Маленькие шаги в процессе покупки должны быть минимизированы.  

• Отзывы пользователей могут помочь улучшить сервис.  

• Некоторые пользователи готовы преодолевать трудности ради покупки билетов.  

• Важно работать над улучшением сервиса для всех пользователей.  

• Колористика рейтинга требует доработки.  

• Неясно, как формируется рейтинг.  

• Шкала эмоций должна быть привязана к шкале оценки.  

• Система отзывов требует улучшения.  

• Отзывы должны быть максимально честными.  

• Отсутствие артефактов пользователя может указывать на накрутки.  

• Использование сервиса для парсинга отзывов реальных людей.  

• Создание сервиса с понятными и честными отзывами.  

• Валидация отзывов через поиск в Google.  

• Анализ продукта для выявления слабых и сильных сторон.  

• Разбор бизнес-модели и паттернов.  

• Переиспользование успешных решений в своём продукте.  

• Расширение насмотренности через изучение разных сервисов.  

• Анализ новых функций и их влияния на пользователей.  

• Понимание потребностей корпоративных клиентов.  

• Пример анализа сторис в Telegram.