автоматизация заполнения таблицы в CRM или CSV
систематизация большого количества данных
поиск и анализ сайтов потенциальных клиентов
Почему компании используют Collextr?
Процесс создания скилла кажется затянутым, а большое количество дропдаунов и полей ввода рассеивает фокус при прохождении сценария.
Не очевидно, как скилл связан с первоочередными задачами пользователей.
Пользователи не всегда понимают термины, используемые при создании скилла.
Результаты и нововведения:
В ходе UX-тестирования было выявлено:
Впоследствии UX-тесты показали большую привлекательность нового интерфейса, повысились метрики прохождения онбординга и создания скилла.
Создание и настройка «скилла» перешли в боковую панель, теперь при настройке параметров, пользователь всегда видит, из чего состоит его текущий AI-агент и какие функций он выполняет.
Новый интерфейс представляет «скилл», как более гибкий конструктор блоков-задач. Таким образом, пользователям удобнее фокусироваться на своем рабочем процессе, появилась возможность задать одному AI-агенту обогащение сразу нескольких типов полей в таблице, вместо того, чтобы создавать новый.
Была проведена работа с текстом, были подобраны более понятные пользователям термины. «Скилл», как ключевой элемент системы, отошёл на второй план.
«Скилл» - это фундаментальный элемент системы «Collextr», он же AI-агент. Пользователи создают «скиллы» и настраивают для своих целей. Именно «скиллы» помогают обогащать данные, генерируют лиды и определяют идеальный профиль клиента.
В ходе интервью были уточнены основные причины почему пользователи используют Collextr и как подобный инструмент помогает им в работе.
Для проведения интервью были отобраны респонденты, которые работают с CRM и пользуются «Collextr», либо его потенциальные пользователи.
3. Конструктор AI-агента и рабочий процесс
2. Поэтапное редактирование интерфейса и UX-тестирование
1. Уточнение ЦА и проведение интервью
02 настройки данных
для обогащения