Решение для поиска недвижимости на основе UX–аналитики

Кейс

НЕДВИЖИМОСТЬ

15 мар. 2021

Когда на сайте-агрегаторе пользователь ищет квартиру, поисковая выдача предоставляет ему до 100 000 объявлений. Просмотреть такое количество предложений невозможно; многие из них оказываются нерелевантными. И нужен механизм подбора недвижимости, который сделает пользовательский опыт простым и удобным.

Владислав Гетманенко

Design Lead

Интерактивный квиз с вопросами, которых нет в стандартных фильтрах. Инструмент, который заменит реальное общение с брокерами и привнесет человеческий подход. Квиз позволит релевантно ранжировать объекты и сужать зону поиска до 20 предложений. Прямо как это делает риэлтор.

Изучили демографию, выделили портреты людей, которые ищут квартиры для аренды или покупки. Узнали, куда они обращаются за помощью в подборе, что для них важно при принятии решения.

Источник: Исследование PWC × Avito

Большинство людей, которые находятся в поиске жилья, состоят в браке или сожительстве, у 56% есть дети. Для них важным критерием при поиске будет наличие рядом школы или детского сада.

Источник: РБК Недвижимость

31% пользователей ищут жилье через сайты–агрегаторы, а 34% всё ещё поручают эту задачи риелторам. Когда мы обратили внимание на эти цифры, то сформировли бизнес-цель: увеличить долю рынка пользователей, обращающихся к риэлторам за счет интерфейса, который заместит их функции подбора недвижимости.

Источник: Исследование Mail.ru Group

Чтобы сформулировать портреты целевой аудтории, мы проанализировали информацию из 14 источников, и собрали более 100 критериев выбора недвижимости. После этого, мы выделили повторяющиеся паттерны и описали 3 собирательных образа людей, которые покупают недвижимость в эконом, комфорт и премиум сегменте. Оприаясь на боли и потребности этих портретов мы обкатывали фреймворк JTBD и составляли требования для будущего UX/UI-решения.

После анализа портретов, точек входа и сценариев взаимодействия, мы спроектировали квиз с умным подбором недвижимости на основе главных пользовательских критериев. Опыт должен быть таким, будто клиент общается с человеком. «Умный подбор» задает несколько вопросов, после чего предлагает квартиры, которые подходят именно пользователю. Прямо как это делает риелтор.

Одной из сложностей было имплементирование нового квиза в привычные сценарии поведения. Так, чтобы это не мешало пользоваться другими функциями агрегатора. Возможность открыть квиз мы сделали в двух точках касания — на главной, куда попадают большинство пользователей сервиса, и на странице поисковой выдачи, где они видят множество вариантов, и им как раз может понадобится помощь при выборе.

User Flow 1

User Flow 2

Помимо базовых вопросов о категории помещения, «умный подбор» уточняет тип отделки, количество комнат, бюджет пользователя а также позволяет конкретизировать, в какой атмосфере он хотел бы жить: там где потише, или напротив, с ощущением большого города. Сервис соотносит накопленные знания о районах и инфраструктуре и даёт наиболее релевантые предложения. Почти как человек.

На последнем экране мы также предусмотрели возможность расставить приоритеты, например, между более низкой стоимостью, и более удачным расположением. Чтобы подборка была ещё более заточена под возможности и задачи клиента. Итоговая выдача «умного подбора» также ранжируется на основе приоритетов.

Для «умного подбора» мы предусмотрели различные сценарии вопросов. Например, если в предпочтениях пользователь указал «дизайнерский ремонт», следующим вопросом квиз уточнит, в какой стилистике он бы хотел его получить. Если пользователь открыл квиз уже на экране поисковой выдачи, то клиенту не придется повторно отвечать на вопросы, которые он уже указал в фильтрах — «умный подбор» спросит только оставшееся.

Если вам было интересно, сделайте ссылку на этот пост в своих социальных сетях — это поможет продвижению нашей компании.

Art & UX

thats@artux.ru

Москва, Мясницкая, 46с1

Владислав Гетманенко

Руководитель проектов

20 авг. 2021

КЕЙС

4 апр. 2021

ИССЛЕДОВАНИЕ