EPN. Web app

8. Ключевые сценарии, решения и UX-аналитика

Задача:

Дать пользователю мгновенное понимание состояния аккаунта и текущих рисков по платежам, чтобы он мог быстро принять решение и не терять бюджет на decline-операциях.

Контекст:

Пользователь заходит в сервис несколько раз в день, часто в стрессовой ситуации.

Проблема:

1. 1 Ключевая информация была разрознена по разным разделам
2. 2 Decline Rate сложно было заметить и интерпретировать быстро
3. 3 Пользователь не понимал, где именно проблема: баланс, карта или merchant
4. 4 Для перехода к действию требовалось слишком много кликов

Гипотезы:

1. 1 Пользователю важно видеть агрегированное состояние аккаунта
2. 2 Decline Rate — ключевой триггер для действий, а не просто метрика
3. 3 Визуальный приоритет проблемных состояний сокращает время реакции
4. 4 Быстрые CTA на первом экране снижают количество «потерянных» сессий

Решение:

1. 1 Dashboard с фокусом на состояние, а не на навигацию
2. 2 Отдельный блок Decline Rate
3. 3 Приоритет проблемных состояний
4. 4 Быстрые действия прямо с Dashboard

Результат:

1. 1 Снижено время первичной оценки состояния аккаунта
2. 2 Пользователи стали чаще начинать сессию именно с Dashboard
3. 3 Выросли переходы в ключевые сценарии (карты, транзакции, decline-анализ)
4. 4 Сократилось количество ситуаций, когда проблема обнаруживается «слишком поздно»

Задача:

Максимально сократить путь от потребности до готовой карты и первого платежа, снизив когнитивную нагрузку и количество ошибок в стрессовом сценарии запуска рекламной кампании.

Контекст:

Выпуск карты часто происходит срочно «на горячую» рекламную кампанию.

Проблема:

1. 1 Разделение понятий «бин» и «карта» создавало дополнительную когнитивную нагрузку и замедляло принятие решений в критический момент запуска РК
2. 2 Пользователи регулярно обращались в поддержку с вопросами: какой бин выбрать, подойдет ли карта для конкретного мерчанта и есть ли скрытые ограничения
3. 3 Непрозрачность условий (комиссии, ограничения, запрещенные расходы)
4. 4 Просмотр большого количества бинов без контекста создавал визуальное напряжение

Гипотезы:

1. 1 Пользователю важно видеть не абстрактный бин, а готовую карту с понятными условиями и рисками
2. 2 Явное отображение комиссий, ограничений и особенностей использования снижает тревожность и количество отказов на шаге выпуска
3. 3 Инструмент предварительной проверки прохождения платежа (по мерчанту) снижает количество ошибок и обращений в поддержку
4. 4 Структурированная подача списка карт ускоряет выбор и повышает уверенность в действии

Решение:

1. 1 Линейный сценарий выпуска карты
2. 2 Минимум обязательных полей
3. 3 Прозрачные подсказки по тарифам и комиссиям
4. 4 Инструмент проверки прохождения платежа
5. 5 Табличный вид списка карт

Результат:

1. 1 Рост конверсии выпуска карт на ~20–30%
2. 2 Снижение отказов на этапе выпуска за счет прозрачных условий
3. 3 Сокращение времени сценария от идеи до готовой карты
4. 4 Существенное уменьшение обращений в поддержку, связанных с выбором бина

Задача:

Обеспечить быстрый доступ к реквизитам, операциям и аналитике по карте при работе с большим количеством карт.

Контекст:

Пользователь управляет десятками карт одновременно (личные, командные, под разные источники трафика). Работа происходит в режиме высокой нагрузки, где важны скорость, точность и минимальное количество действий.

Проблема:

1. 1 Потеря времени на поиск нужной карты в большом списке
2. 2 Сложность выполнения массовых и повторяющихся операций
3. 3 Отсутствие контекста по карте
4. 4 Недостаток детализированной информации по операциям конкретной карты

Гипотезы:

1. 1 Если объединить визуальный карточный вид и табличную структуру, пользователь быстрее ориентируется при большом количестве карт
2. 2 Если добавить фильтрацию по статусу, типу и команде, время поиска нужной карты сократится
3. 3 Если дать быстрый доступ к реквизитам и истории операций прямо из карточки карты, снизится количество лишних переходов

Решение:

1. 1 Гибридный интерфейс. Сетка карт + табличный список
2. 2 Фильтрация по ключевым параметрам (статус, тип, команда)
3. 3 Групповые действия и избранные карты для операционных сценариев
4. 4 Детальная карточка карты с реквизитами, историей и аналитикой

Результат:

1. 1 Сокращено время выполнения операционных действий с картами
2. 2 Пользователи начали активно использовать фильтры и групповые действия
3. 3 Повысилась прозрачность работы с картами и транзакциями
4. 4 Снизилось количество ошибок при работе с большим пулом карт

Задача:

Дать пользователю прозрачную и управляемую аналитику по платежам и decline-операциям для быстрого принятия решений в условиях высокой нагрузки.

Контекст:

Анализируется ежедневно, иногда в режиме «пожара».

Проблема:

1. 1 Сырые списки транзакций
2. 2 Отсутствие быстрых фильтров
3. 3 Сложно найти причину отказа
4. 4 Нет группировки по смыслу

Гипотезы:

1. 1 Пользователю важна причина отказа, а не сам факт decline
2. 2 Фильтрация по времени и типу операции must-have для ежедневной работы
3. 3 Визуальное разделение типов операций ускоряет анализ
4. 4 Группировка по карте, команде и причине отказа ускорит поиск аномалий и паттернов

Решение:

1. 1 Фильтры по типам операций
2. 2 Отдельные статусы decline
3. 3 Поиск по описанию
4. 4 Отдельные вкладки: Declines, Holds
5. 5 Детализация каждой операции
6. 6 Связь транзакций с картой, командой и мерчантом для быстрого принятия решений

Результат:

1. 1 Улучшена структура истории транзакций. Данные стали читаемыми и осмысленными, а не просто логом
2. 2 Объединенный селект по счетам, командам и картам сократил время фильтрации и уменьшил количество кликов
3. 3 Снижено количество обращений в поддержку по вопросам отказов и списаний
4. 4 Пользователи начали быстрее реагировать на проблемные платежи, что снизило потери бюджета

Задача:

Дать пользователю быстрый и однозначный ответ на вопрос: где именно ломаются платежи и что делать дальше, без ручного анализа сырых логов.

Контекст:

Decline board ключевой инструмент для масштабирования рекламных кампаний. Используется в ситуациях, когда каждая ошибка платежа напрямую влияет на бюджеты, ROI и скорость принятия решений.

Проблема:

1. 1 Decline-операции воспринимались как «черный ящик» без структуры и причин
2. 2 Пользователь не понимал, что именно вызывает отказы: карта, мерчант или условия
3. 3 Отсутствовала агрегация по мерчантам и причинам отказов
4. 4 Решения принимались интуитивно, а не на основе данных

Гипотезы:

1. 1 Агрегация по мерчантам и причинам ускоряет диагностику проблем
2. 2 Проценты и соотношения важнее абсолютных значений для принятия решений
3. 3 Визуальные индикаторы позволяют быстрее реагировать в стрессовых сценариях

Решение:

1. 1 Decline board с агрегацией по мерчантам
2. 2 Отдельная статистика по каждому мерчанту
3. 3 Список конкретных decline-операций с причинами и суммами
4. 4 Связь decline-операций с картой, командой и аккаунтом

Результат:

1. 1 Существенно ускорено выявление проблемных мерчантов
2. 2 Снижен общий decline-rate за счет оперативных решений
3. 3 Повышена эффективность платежей и стабильность рекламных кампаний

Задача:

Обеспечить эффективную работу команд с несколькими участниками без потери контроля над бюджетом, доступами и операционными рисками.

Контекст:

Продукт используется командами от 3 до 20 человек: медиабайеры, тимлиды, операционные менеджеры. Платежи совершаются ежедневно, часто в режиме масштабирования и под давлением сроков.

Проблема:

1. 1 Нет прозрачного понимания, кто и сколько тратит в рамках команды
2. 2 Сложно управлять доступами, ролями и лимитами
3. 3 Высокий риск ошибок, злоупотреблений и ручного контроля со стороны владельца

Гипотезы:

1. 1 Пользователю важно видеть агрегированную картину по команде, а не разрозненные карты
2. 2 Разделение ролей, лимитов и балансов снижает операционные риски
3. 3 Четкие границы ответственности уменьшают необходимость ручного контроля и микроменеджмента

Решение:

1. 1 Командные счета с отдельным балансом, независимым от личных карт
2. 2 Доверенные участники с ограниченными правами
3. 3 Индивидуальные лимиты и балансы на участника
4. 4 Быстрые управленческие действия
5. 5 Агрегированный обзор по команде + детализация по каждому участнику

Результат:

1. 1 Управление командами стало централизованным и предсказуемым
2. 2 Пользователи начали активнее использовать командные счета вместо личных карт
3. 3 Снизилось количество ошибок и инцидентов при работе с несколькими участниками
4. 4 Уменьшилась нагрузка на владельца за счет отказа от ручного контроля