Самокат — Умный ассистент
- b2c
- foodtech
- jtbd
- AI-native
- исследования
- дизайн-система
Контекст
В Самокате самый частый сценарий — собрать корзину. И для многих он повторяется почти без изменений: те же продукты, тот же путь через каталог и поиск, раз за разом. Я взял этот сценарий и спросил себя: насколько короче станет путь от «открыл приложение» до «заказ оформлен», если часть рутины возьмёт на себя ассистент.
Проблема
Люди, которые регулярно покупают одно и то же, каждый раз проходят путь заново: вспомнить, найти, выбрать, добавить. Главный экран, каталог и поиск не сворачивают повторяющиеся действия в быстрые — приложение встречает постоянного пользователя как нового. Я хотел переосмыслить сбор корзины так, чтобы повторный заказ перестал быть ручной работой.
Роль
Концепт делал целиком: разобрал повторяющиеся сценарии покупок, нашёл точки, где AI снимает ручную работу, и спроектировал ключевые экраны — каталог, поиск, камеру, корзину, персональный рацион и состояния ассистента.
Цели
Сократить путь от открытия приложения до заказа — и через это влиять на ключевые метрики: конверсию, частоту заказов, удержание.
Помочь собирать корзину быстрее: меньше искать вручную, меньше вспоминать прошлые покупки, меньше собирать набор с нуля.
Это концепт, поэтому честнее говорить о том, что я проверял бы: экономит ли ассистент шаги там, где сценарий повторяется, — в повторных покупках, подборе набора и корзине перед оплатой. И возвращаются ли к нему после первого раза.
Исследование
Начал с разбора, как люди собирают корзину и где путь ломается. Посмотрел продукты с ассистентами и сценариями подбора товаров — и быстро проявился паттерн: пользователи с повторяющимися покупками проходят один и тот же маршрут заново, хотя приложение уже всё о них знает.
Чтобы ассистент стал привычкой, а не разовой игрушкой, я разложил сценарий по Hook-модели: какой триггер возвращает человека, какое действие он совершает, какую награду получает и что инвестирует в ассистента. Эта рамка и определила главное решение — где именно AI должен жить.
- Пуш на основе прошлых заказов
- Предложение ассистента в каталоге
- Контекстная подсказка при поиске
JTBD
Что нужно пользователю
- Когда я регулярно покупаю одни и те же товары, я хочу не проходить заново весь путь поиска и выбора, чтобы быстро собрать привычную корзину.
- Когда я открываю приложение, я хочу попадать в сценарий покупки из привычных точек входа — с главного, из каталога или поиска, — чтобы не искать, с чего начать.
- Когда мой сценарий покупки повторяется, я хочу свернуть его в быстрое действие, чтобы тратить меньше шагов и времени.
- Когда я не знаю, что приготовить, я хочу получить готовые идеи и подбор продуктов, чтобы не собирать набор вручную.
- Когда я уже собрал корзину, я хочу понять, что стоит докупить, чтобы не возвращаться к заказу позже.
Точки входа
AI-ассистента я встроил в привычные точки входа, откуда человек и так начинает покупку — каталог, поиск и главный экран. Помощь должна появляться в момент задачи — там, где пользователь уже выбирает товары. Отсюда растут и гипотезы: если ассистент живёт в этих точках, путь до собранной корзины становится короче.
Гипотезы
- 01
Если встроить AI-ассистента в ключевые точки приложения, пользователь сможет быстрее формировать корзину и тратить меньше времени на поиск товаров.
Гипотеза в интерфейсе: ассистент собирает готовый сценарий — рецепты и набор продуктов вместо поиска по позициям - 02
Если уменьшить количество шагов при сборе корзины, это может повысить конверсию заказов и ускорить оформление покупки.
Гипотеза в интерфейсе: пользователь описывает задачу, а ассистент предлагает готовые варианты набора на неделю — сразу корзиной с составом и ценой - 03
Если ассистент будет предлагать готовые решения, пользователю не придётся самостоятельно искать и сравнивать позиции в каталоге.
Гипотеза в интерфейсе: по фото продуктов ассистент раскладывает их на конкретные блюда и меню — с рецептами и составом, а не ручным подбором
Решение
Главное решение: я не стал выносить ассистента в отдельный «чат ради чата». AI встроен туда, где пользователь уже выбирает товары, — в каталог, поиск, камеру и корзину. Помощь появляется в момент задачи, а не в отдельной вкладке, о которой забудут.
Каталог и поиск
Ассистент живёт в двух привычных точках выбора — каталоге и поиске. Он помогает не просто найти позицию, а собрать сценарий целиком: ужин на двоих, повторный заказ, набор под привычку или ограничение.
Настройка ассистента
Чтобы советы попадали в цель, ассистента можно настроить под себя: аллергии и ограничения, формат готовки, для кого готовим и что важнее — экономия, белок или калории. Эти предпочтения работают во всех сценариях дальше.
Персональный рацион
На основе предпочтений и повторяющихся покупок ассистент собирает готовый набор — например, сбалансированную неделю. Это не абстрактная рекомендация, а корзина: её можно проверить, заменить позиции и сразу заказать.
Умная камера
Режим «Сканер» распознаёт продукты и считает БЖУ. Режим «Идеи» смотрит на то, что уже есть, и предлагает, что из этого приготовить. Камера превращает «что у меня в холодильнике» в план и список недостающего.
ИИ в корзине
В корзине ассистент смотрит на уже выбранное и предлагает докупить недостающее: что забыли, что подходит к набору, что можно заменить. Момент выбран не случайно — перед оплатой человек и так проверяет корзину.
История чатов
Всё, что делал ассистент, сохраняется в истории: к подборке или рецепту можно вернуться, закрепить нужное или удалить лишнее.
Пуши
Через пуши ассистент аккуратно выходит за пределы приложения: возвращает к начатому сценарию или предлагает новый — в тоне заботы, а не спама.
Итоги
Собрал концепт, где AI работает внутри привычного пути покупки — от каталога до корзины — и сокращает дорогу от «открыл приложение» до «заказ оформлен».
Дальше я бы проверял не «нравится ли ассистент», а где он реально экономит шаги: повторные покупки, подбор набора, корзина перед оплатой. Отдельно — тональность и доверие: как часто ассистент может проявляться, чтобы оставаться заботой, а не навязчивостью.