AI-помощник для анализа рассылок
Концепция AI‑помощника, который анализирует массовые рассылки, объясняет изменения в показателях и помогает создавать чат-ботов.
B2B SaaS, web
Продуктовый дизайнер
Роль
Web
Платформы
Концепт развития
Формат
2026
Год
SendBot — платформа для массовых рассылок и создания чат-ботов.
Я исследовала, как с помощью AI улучшить пользовательский опыт и ускорить работу с ключевыми сценариями продукта: анализом рассылок и созданием чат-ботов.
Я исследовала, как с помощью AI улучшить пользовательский опыт и ускорить работу с ключевыми сценариями продукта: анализом рассылок и созданием чат-ботов.
SendBot — платформа для массовых рассылок и создания чат-ботов.
Я исследовала, как с помощью AI улучшить пользовательский опыт и ускорить работу с ключевыми сценариями продукта: анализом рассылок и созданием чат-ботов.
Я исследовала, как с помощью AI улучшить пользовательский опыт и ускорить работу с ключевыми сценариями продукта: анализом рассылок и созданием чат-ботов.
Вводные
После завершения рассылки пользователь видит цифры, но не понимает:
Чтобы получить ответы, приходится самостоятельно анализировать статистику, сравнивать прошлые рассылки и искать закономерности.
- почему упала доставка;
- из-за чего снизилась конверсия;
- какие действия помогут улучшить следующую кампанию.
Чтобы получить ответы, приходится самостоятельно анализировать статистику, сравнивать прошлые рассылки и искать закономерности.
Экран без встроенного AI-помощника
Проблема
После завершения рассылки пользователь видит цифры, но не понимает:
Чтобы получить ответы, приходится самостоятельно анализировать статистику, сравнивать прошлые рассылки и искать закономерности.
- почему упала доставка;
- из-за чего снизилась конверсия;
- какие действия помогут улучшить следующую кампанию.
Чтобы получить ответы, приходится самостоятельно анализировать статистику, сравнивать прошлые рассылки и искать закономерности.
Экран без встроенного AI-помощника
Первым этапом стало исследование потенциальной роли AI в продукте. Я определила, какие задачи пользователя он действительно способен решать, какие рекомендации могут быть полезны в контексте рассылки и как встроить AI в существующий сценарий без создания отдельного инструмента.
Процесс
Первым этапом стало исследование потенциальной роли AI в продукте. Я определила, какие задачи пользователя он действительно способен решать, какие рекомендации могут быть полезны в контексте рассылки и как встроить AI в существующий сценарий без создания отдельного инструмента.
Я разделила взаимодействие с AI на два уровня.
Глобальный — отдельный раздел для работы с контентом и широкими задачами. Локальный — встроенный помощник внутри экранов продукта, который использует контекст текущего сценария и помогает выполнить конкретное действие.
Глобальный вариант использования AI-помощника
Решение
Я разделила взаимодействие с AI на два уровня.
Глобальный — отдельный раздел для работы с контентом и широкими задачами. Локальный — встроенный помощник внутри экранов продукта, который использует контекст текущего сценария и помогает выполнить конкретное действие.
Глобальный вариант использования AI-помощника
Вместо универсального AI-чата получилось решение, ориентированное на реальные задачи маркетолога.
Помощник использует контекст текущего раздела, сокращает путь от анализа данных к действию и объединяет аналитику с инструментами создания контента и чат-ботов.
Создание чат-бота с помощью AI-помощника
AI- анализ рассылки
Результат
Вместо универсального AI-чата получилось решение, ориентированное на реальные задачи маркетолога.
Помощник использует контекст текущего раздела, сокращает путь от анализа данных к действию и объединяет аналитику с инструментами создания контента и чат-ботов.
Создание чат-бота с помощью AI-помощника
AI- анализ рассылки
Для меня этот проект стал исследованием того, как интегрировать AI в существующий продукт без превращения его в отдельный сервис.
В результате появилась концепция, где AI сопровождает пользователя на разных этапах работы: помогает создавать контент, анализирует результаты кампаний и поддерживает дальнейшие действия в контексте текущей задачи.
AI становится по-настоящему полезным тогда, когда является частью пользовательского сценария, а не отдельным инструментом.
Выводы
Для меня этот проект стал исследованием того, как интегрировать AI в существующий продукт без превращения его в отдельный сервис.
В результате появилась концепция, где AI сопровождает пользователя на разных этапах работы: помогает создавать контент, анализирует результаты кампаний и поддерживает дальнейшие действия в контексте текущей задачи.
AI становится по-настоящему полезным тогда, когда является частью пользовательского сценария, а не отдельным инструментом.