Целевая аудитория
Целевая аудитория продукта — пользователи цифровых платформ (мобильные приложения, веб-сервисы, соцсети), которые потребляют развлекательный предиктивный контент (гороскопы, персональные прогнозы, тесты, «предсказания дня», генеративные форматы) не как инструмент принятия критически важных решений, а как способ эмоционального взаимодействия, саморефлексии и развлечения.
Общие характеристики ЦА: Возраст: 18–35 лет География: преимущественно городские жители Уровень цифровой грамотности: средний и высокий Активные пользователи смартфонов, соцсетей, AI-сервисов
Отношение к предсказаниям: — скептически-ироничное или условно-доверительное — воспринимают контент как «развлекательную правду», а не объективный прогноз
Сегментация целевой аудитории
Сегментация построена по мотивации использования, а не по демографии, так как ценность продукта определяется психологическими и поведенческими факторами.
Основные сегменты: Развлекательные потребители Ищущие самопонимание Социально-игровой сегмент Креативно-любопытные пользователи
Портреты сегментов
Сегмент 1. Развлекательные потребители («For fun» users)
Описание: Используют предсказания как лёгкий формат развлечения — «убить время», поднять настроение, получить эмоциональный отклик.
Характеристики: Заходят в продукт нерегулярно Не ожидают точности или доказательности Ценят юмор, визуал, короткий формат
Мотивация: Развлечение Эмоциональный отклик Новизна
Болевые точки: Скучные или однотипные формулировки Слишком серьёзный или эзотерический тон
Сегмент 2. Ищущие самопонимание (Self-reflection seekers)
Описание: Используют предиктивный контент как повод для размышлений о себе, своих чувствах, отношениях и жизненных ситуациях.
Характеристики: Читают внимательно Склонны находить персональный смысл Часто возвращаются к продукту
Мотивация: Саморефлексия Эмоциональная поддержка Чувство «меня понимают»
Болевые точки: Слишком общие или поверхностные формулировки Отсутствие ощущения персонализации
Сегмент 3. Социально-игровой (Social sharing users)
Описание: Воспринимают предсказания как социальный контент — делятся ими с друзьями, обсуждают, сравнивают.
Характеристики: Активны в соцсетях Вовлечены в челленджи и тренды Ценят формат «проверь себя»
Мотивация: Социальное взаимодействие Повод для общения Игра и сравнение
Болевые точки: Контент, которым «неловко делиться» Отсутствие share-механик
Сегмент 4. Креативно-любопытные (Curious & creative users)
Описание: Интересуются самим механизмом генерации контента, AI, психологическими эффектами (в т. ч. эффектом Барнума–Форера).
Характеристики: Высокий уровень осознанности Скептичны, но вовлечены Ценят необычную подачу
Мотивация: Интеллектуальное любопытство Эксперимент Наблюдение за собой
Болевые точки: Примитивные механики Отсутствие прозрачности логики генерации
Мотивация пользователей
Ключевые мотивации использования развлекательного предиктивного контента:
Получить эмоциональный отклик Почувствовать персональное обращение Найти подтверждение собственных мыслей и ощущений Снизить тревожность через интерпретацию неопределённости Использовать контент как форму игры или самонаблюдения
JTBD (Jobs To Be Done)
Основной JTBD:
Пользователь стремится использовать продукт как универсальный инструмент анализа различных объектов (человек, событие, выбор, процесс) с целью получения предсказательного описания возможного исхода ситуации, основанного на обработке входных данных и генерации интерпретации, которая воспринимается как логически связанная и убедительная.
- JTBD: Анализ ситуации
Когда передо мной стоит неопределённая жизненная или рабочая ситуация, я хочу задать её параметры и получить прогноз возможного развития, чтобы сформировать ожидания относительно исхода.
Примеры объектов: — выбор (переезд, решение, проект) — событие (встреча, разговор, экзамен)
- JTBD: Анализ человека / роли
Когда я хочу понять возможное поведение или реакцию человека, я хочу проанализировать его как объект, чтобы предположить исход взаимодействия или развития отношений.
Примеры объектов: — партнёр — коллега — клиент — я сам (а) в определённой роли
- JTBD: Анализ процесса или проекта
Когда я запускаю или наблюдаю за процессом, я хочу получить прогноз его развития или результата, чтобы понимать, к какому сценарию стоит готовиться.
Примеры объектов: — учебный проект — стартап — творческий продукт — событие во времени
Ценностное предложение: Инструмент превращает предсказательный контент в игру с ярким персонажем и высоким эмоциональным вовлечением. Пользователь получает лёгкий, развлекательный опыт взаимодействия с прогнозами без давления ответственности и серьёзных ожиданий
Уникальность проекта заключается в создании универсального цифрового инструмента, способного анализировать любой заданный объект (человека, ситуацию, процесс, событие или выбор) и генерировать развлекательный предиктивный контент, который воспринимается пользователем как логически связанный и правдоподобный.
https://buildin.ai/share/c980d621-4aa2-4918-bec0-cfefb4a95234?code=0PMNB7 [Buildin.AI]ТЗ дизайнеру
Метрики, экономика и аналитика
Система метрик проекта выстраивается вокруг оценки ценности продукта для пользователя, степени вовлечённости и устойчивости пользовательского интереса. Поскольку продукт не предполагает принятия критически важных решений и функционирует в развлекательной логике, ключевой фокус аналитики направлен не на точность прогнозов, а на восприятие результата, повторное использование и глубину взаимодействия с продуктом.
North Star Metric (NSM)
В качестве North Star Metric проекта выбрана метрика: Количество завершённых сессий анализа с получением результата за период.
Данная метрика отражает ключевую ценность продукта: пользователь не только запускает взаимодействие, но и проходит полный путь: ввод объекта анализа, генерация, получение интерпретируемого предиктивного результата. Рост NSM означает, что продукт успешно снижает барьер входа, удерживает внимание пользователя и формирует устойчивый интерес к механике анализа.
New Users, Customer Acquisition Cost (CAC), Activation Rate, Conversion Rate to Completed Analysis, Average Analyses per User, Daily Active Users (DAU), Monthly Active Users (MAU), DAU/MAU Ratio, Retention Rate D7, Retention Rate D30, Churn Rate, Average Revenue per User (ARPU), Lifetime Value (LTV), LTV/CAC Ratio.
Бизнес-модель и финансовый план
Команда и процессы
Проект реализуется кросс-функциональной командой, выстроенной вокруг продуктового подхода и итеративного развития. Структура команды предполагает чёткое разделение ролей и ответственности при сохранении гибкости и высокой скорости принятия решений.
Ключевую роль в проекте занимает Product Manager, отвечающий за формирование продуктового видения, стратегию развития, приоритизацию задач, формирование и контроль достижения OKR, а также за связь между пользовательскими потребностями, бизнес-целями и технической реализацией. Product Manager также отвечает за проведение исследований, работу с метриками и принятие решений на основе данных.
UX/UI и коммуникационный дизайнер отвечает за пользовательский опыт, визуальную и коммуникационную систему продукта, разработку интерфейсов, персонажа кошки Люды и поддержание единого визуального языка на всех точках контакта с пользователем.
AI/ML-инженер отвечает за разработку и настройку механики генерации предиктивного контента, логику обработки входных данных, управление качеством и вариативностью генерации, а также за масштабируемость решения.
Frontend-разработчик реализует пользовательский интерфейс продукта, обеспечивает корректную работу сценариев взаимодействия и адаптацию под различные устройства.
Backend-разработчик отвечает за серверную часть, хранение данных, управление сессиями анализа, интеграцию аналитики и обеспечение стабильной работы продукта.
Управление развитием проекта осуществляется по методологии OKR
На уровне продукта формулируются стратегические Objectives, связанные с ростом завершённых сессий анализа, удержанием пользователей и устойчивостью экономики. Key Results измеряются через ключевые продуктовые и бизнес-метрики, включая NSM, Retention и LTV. OKR пересматриваются на регулярной основе, что позволяет адаптировать стратегию к результатам экспериментов и пользовательской обратной связи.
В качестве операционного подхода используется Agile, преимущественно в формате Scrum с двухнедельными спринтами. Разработка ведётся итеративно, с регулярной проверкой гипотез, быстрым выпуском изменений и анализом их влияния на ключевые метрики. Продуктовый бэклог формируется Product Manager’ом и приоритизируется на основе ценности для пользователя, влияния на NSM и сложности реализации. Для приоритизации используется сочетание подходов MoSCoW и Impact / Effort.
Roadmap
Месяц 1–2: Техническая доработка платформы. Расширение функционала генерации предсказаний и повышение точности анализа объектов. Интеграция дополнительных сценариев предсказаний и улучшение персонализации интерфейса под разные сегменты пользователей. Внедрение расширенной аналитики для отслеживания ключевых метрик: NSM, Retention, LTV, CAC.
Месяц 3–4: Масштабирование коммуникационных каналов: Телеграм, Яндекс Директ, ВКонтакте, e-mail. Запуск таргетированных рекламных кампаний и сбор статистики по конверсии и вовлечению пользователей. Внедрение автоматизированных инструментов для анализа поведения пользователей и корректировки пользовательских сценариев.
Месяц 5–6: Оптимизация UX/UI и визуальной составляющей платформы. Улучшение анимаций и интерактивности персонажа Люды. Оптимизация пользовательских путей и расширение сценариев предсказаний. Проведение A/B-тестирования для оценки влияния изменений на Retention и вовлеченность.
Месяц 7–8: Масштабирование продукта на новые сегменты аудитории и запуск дополнительных каналов продвижения. Интеграция с внешними платформами и сервисами. Расширение возможностей персонализации. Настройка системы автоматизированного сбора обратной связи для дальнейшей оптимизации продукта.
Месяц 9–10: Усиление маркетинговых и аналитических стратегий. Проведение комплексных рекламных кампаний с оценкой ROI и корректировкой бюджета. Расширение контентной стратегии и внедрение новых форматов вовлечения аудитории. Регулярный мониторинг ключевых метрик, включая Retention, LTV и NSM, для оценки эффективности масштабирования.
Месяц 11: Подготовка к выходу на новые рынки и дополнительные сегменты пользователей. Анализ собранных данных и оценка потенциала роста. Формирование стратегии выхода на международный уровень. Подготовка формализованного запроса на привлечение инвестиций и грантовых средств для ресурсного масштабирования.
Месяц 12: Завершение цикла масштабирования и запуск полной версии продукта с расширенным функционалом и интеграцией персонализированных сценариев предсказаний. Активное использование маркетинговых каналов, мониторинг KPI и корректировка стратегии продвижения. Основные цели этапа: рост пользовательской базы, снижение стоимости привлечения, увеличение LTV и достижение NSM для устойчивого развития проекта.
Правовые и этические вопросы
Проект обладает рядом объектов интеллектуальной собственности, включая уникальные алгоритмы генерации предиктивного контента, дизайн персонажа кошки Люды, визуальные элементы интерфейса и коммуникационного дизайна, а также тексты и формулировки предсказаний. В качестве интеллектуальной собственности учитываются: ноу-хау по построению убедительных интерпретаций, авторские права на визуальные материалы и дизайн, а также лицензии на используемые технологические библиотеки и инструменты генерации контента.
На данный момент проект находится на стадии формализации прав на IP: ведётся реестр объектов интеллектуальной собственности с указанием типов и правового статуса. Вся команда использует шаблоны договоров для передачи прав, лицензирования и соглашений о конфиденциальности, что обеспечивает юридическую чистоту использования разработок.
Управление данными строится на принципах минимизации и прозрачности: собираются только те данные, которые пользователь добровольно предоставляет в ходе сессии анализа. Продукт предусматривает хранение данных в зашифрованном виде и соблюдение стандартов конфиденциальности. Формализованы политика конфиденциальности и процедуры обработки персональных данных, что обеспечивает соответствие базовым требованиям GDPR и других применимых регуляторных стандартов.
Проект также учитывает ESG-принципы: прозрачность процессов, этичное использование данных, социальная ответственность в коммуникации с пользователями и минимизация потенциального вреда при использовании продукта. Разрабатываются внутренние процедуры для оценки воздействия новых функций на этические и социальные аспекты, включая влияние контента на эмоциональное состояние пользователей.
Маркетинг, PR и рост
Каналы привлечения
Продукт использует сочетание платных и органических каналов для привлечения целевой аудитории в российском медиапространстве. Основные каналы:
Яндекс.Директ: контекстная реклама по ключевым запросам, связанным с развлекательными и интерактивными сервисами.
VK Таргет: таргетированная реклама в социальной сети ВКонтакте по интересам и демографическим параметрам, включая интерактивные посты с персонажем кошка Люда.
Email-маркетинг: персонализированные рассылки с уведомлениями о новых сценариях анализа и возможностях повторных сессий.
Контент-маркетинг и SEO: публикации на тематических площадках, блогах и сайтах с высоким трафиком в России, объясняющие механику продукта и демонстрирующие визуальные примеры.
PR и медийные публикации: статьи и заметки на развлекательных, технологических и лайфстайл-порталах, презентации продукта в профильных сообществах и рассылках.
Выбор каналов базируется на оценке стоимости привлечения (CAC) и потенциального охвата целевой аудитории с учётом вовлечённости и повторного использования продукта.
Воронка AIDA
На этапе внимание пользователь узнаёт о продукте через публикации в тематических каналах и чатах, рекламу в Telegram Ads с таргетингом по интересам и демографии, а также партнёрские посты с блогерами, демонстрирующими генерацию предсказаний с кошкой Людой; ключевые метрики этого этапа — охват, просмотры публикаций и клики по ссылкам на лендинг или веб-приложение.
На этапе интереса формируется интерес к уникальной механике продукта через сторис и мини-ролики с демонстрацией работы приложения, примеры развлекательных предсказаний и интерактивные элементы в чатах, такие как опросы и викторины; метрики — клики по интерактивным ссылкам, время взаимодействия с контентом и подписки на канал или бота.
Этап желание направлен на мотивацию пользователя попробовать продукт и пройти первую сессию анализа с помощью прямых ссылок на веб-приложение или бота, персонализированных уведомлений с примерами возможностей и упоминаний уникальных сценариев; метрики — конверсия в запуск первой сессии, количество регистраций и вовлечённость в интерактивные элементы.
На этапе действие достигается завершение сессии анализа и вовлечение в повторные сценарии через Telegram-бота, push-уведомления с напоминаниями о новых функциях, геймификацию, достижения и возможность делиться результатами с друзьями; метрики — CAS, повторные сессии анализа, Retention D7/D30, DAU/MAU и органический рост через репосты и приглашения друзей.
Запуск рекламы для теста MVP1
Выводы
В ходе исследования был проведён комплексный анализ продукта, аудитории, конкурентов, метрик и процессов, что позволило сформулировать обоснованное понимание потенциала проекта и определить стратегию его развития. Были изучены ключевые сегменты целевой аудитории, выявлены мотивации и JTBD, построена детальная воронка вовлечения в формате AIDA с использованием Telegram как основного канала привлечения, а также разработаны продуктовые метрики, включая NSM и показатели удержания, вовлечённости и монетизации. Проведён анализ рисков, сценариев пивота и стратегии выхода на новые рынки, сформирован roadmap на 12 месяцев с пошаговой цепочкой MVP, определены каналы привлечения и стратегия контента, проработаны вопросы интеллектуальной собственности, управления данными и соблюдения ESG-принципов, а также выработаны правовые и этические рамки продукта.
Достигнутые результаты демонстрируют жизнеспособность и уникальность проекта, подтверждают актуальность механики генерации развлекательного предсказательного контента и готовность продукта к тестированию на реальной аудитории. На основе полученных данных обоснован следующий шаг — запуск MVP с фокусом на привлечение первых пользователей, сбор данных об их поведении и проверку ключевых гипотез по вовлечённости, удержанию и повторным сессиям анализа.
Для реализации следующего этапа требуется ресурсное обеспечение в виде команды разработчиков и дизайнеров для поддержки интерфейса и генератора контента, аналитических инструментов для отслеживания ключевых метрик, средств продвижения через Telegram и PR-каналы, а также организационной поддержки для управления данными, лицензиями и соблюдения правовых и этических стандартов. Эти ресурсы позволят корректно протестировать продуктовую гипотезу, оптимизировать пользовательский опыт и подготовить продукт к масштабированию на новые сегменты и рынки.
Журнал «Изида»: исторический обзор распространения астрологии и предсказательных практик в России начала XX в. — URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Изида_(журнал)
Мифы минувшего века: критический взгляд на астрологию и социальное восприятие предсказаний — URL: https://www.universalinternetlibrary.ru/book/90039/chitat_knigu.shtml
Казанцева А. Кто бы мог подумать! Как мозг заставляет нас делать глупости. — М.: Эксмо, 2019 — URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Казанцева, _Ася
Учебное пособие по социальной психологии: когнитивные механизмы и восприятие информации — URL: https://lit-info.ru/shop/e-book/1-1-0-2/5021/5250-21/socialnaya-psihologiya.htm
Альбицкая И., Косяков А. Как когнитивные искажения влияют на восприятие информации. Журнал «Кадровая служба и управление персоналом предприятия» № 5, 2022 — URL: https://delo-press.ru/journals/staff/psikhologiya-upravleniya/60732-kak-kognitivnye-iskazheniya-vliyayut-na-vospriyatie-informatsii/
Российская база знаний OKR Russia, версия 2.5, эксперты Agile и OKR — URL: https://communities.changeleaders.ru/wp-content/uploads/2024/09/baza-znanij-okr-russia.pdf
Материалы по внедрению OKR и Scrum в российских компаниях, ScrumTrek — URL: https://scrumtrek.ru/blog/business-agility/3472/okr-research/
Статьи о продуктовых метриках, KPI и аналитике в Agile‑командах — URL: https://hosp-group.ru/files/news/180/ЖПИ_8_2025.pdf
Публикация на vc.ru: Измерять измеримое. Набор инструментов для развития бизнеса и внедрение изменений с OKR — URL: https://vc.ru/marketing/602006-izmeryat-izmerimoe-nabor-instrumentov-dlya-razvitiya-biznesa-i-vnedrenie-izmenenii-s-okr
Управление продуктом в Scrum. Agile‑методы для вашего бизнеса (сборник материалов по гибкой разработке) — URL: https://files.f.ua/statik/files/products/515942/upravlenie-produktom-v-scrum-agile-metodiy-dlja-vashego-biznesa_4243.pdf
Норман Д. А. Дизайн привычных вещей. — М.: Питер, 2015. Купер А., Раймэн Р., Кронин Д. About Face: Основы дизайна взаимодействия. — М.: Питер, 2014. Ринат Шайхутдинов. 15 книг по UX/UI дизайну и дизайну интерфейсов — URL: https://ux-journal.ru/15-knig-kotorye-stoit-prochitat-ux-ui-dizajneru-kazhdomu.html
Психология UX‑дизайна: как когнитивные искажения влияют на пользователей — URL: https://kedu.ru/press-center/articles/info-psikh-psikhologiya-ux-dizayna-kak-kognitivnye-iskazheniya-vliyayut-na-polzovateley/
Регламент (ЕС) 2016/679 (GDPR) — URL: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=celex%3A32016R0679
Ниссенбаум Х. Приватность в контексте: технологии, политика и социальная жизнь. — М.: Юрайт, 2013. ISO 26000:2010. Руководство по социальной ответственности. — М.: Стандартинформ, 2010. Флориди Л. Этика информации. — М.: Юрайт, 2014. ГОСТ Р 7.0.5‑2008. Библиографическая запись. Библиографическое описание. ГОСТ 7.1‑2003. Библиографическая запись. Библиографическое описание документа.