Всем привет! Меня зовут Сасюк Антон - являюсь директором аккредитованной IT-компании.

Современные пользователи цифровых продуктов подсознательно стремятся к минимальным когнитивным затратам. Исследования Google показывают: 53% мобильных посетителей покидают сайт, если он загружается дольше 3 секунд, а 47% ожидают, что интерфейс предугадает их потребности. Это порождает новый тренд — «ленивый UX», где система берет на себя рутинные решения. В этой статье разберем:

• Как алгоритмы упрощают взаимодействие

• Примеры удачных и провальных предугадываний

• Грань между удобством и навязчивостью

Автозаполнение с искусственным интеллектом

Современные системы автозаполнения вышли далеко за рамки простого запоминания введенных данных, они анализируют контекст поведения, местоположение и даже время суток. Российские сервисы активно внедряют эту технологию:

Яндекс.Карты

При открытии приложения в 18:00 система автоматически показывает маршрут от текущего местоположения до домашнего адреса. Алгоритм учитывает типичное время окончания рабочего дня и пробки. Скриншоты можно найти в официальном блоге Яндекса.

СберБанк

Функция «Фотооплата» распознает реквизиты из скриншота квитанции и заполняет все поля перевода. Пользователю остается только подтвердить операцию. Демонстрация есть в промо-роликах банка.

Яндекс.Музыка

Умные плейлисты меняются в зависимости от времени суток: спокойные композиции утром, энергичные — днем, инструментальные — вечером. Скриншоты интерфейса доступны в App Store.

Прогнозирующая навигация: как интерфейсы подстраиваются под привычки

Современные системы навигации перешли от статичного отображения контента к динамической персонализации, где каждый элемент интерфейса адаптируется под поведение конкретного пользователя.

Алгоритмы анализируют историю посещений, частоту действий и даже время, проведенное на определенных страницах, чтобы предугадать следующие шаги. Например, маркетплейсы повышают конверсию на 15-20%, просто меняя порядок категорий под предпочтения покупателя.

Финансовые сервисы сокращают путь к часто используемым операциям, а государственные порталы упрощают доступ к актуальным услугам. Такая навигация не только экономит время, но и создает эффект «умного» интерфейса, который запоминает детали поведения. Однако баланс между персонализацией и навязчивостью крайне важен — пользователи негативно реагируют, если система проявляет «излишнюю осведомленность». Рассмотрим примеры:

Пример 1: Wildberries

Маркетплейс использует машинное обучение для реорганизации главной страницы: после 3-4 посещений разделы, которые пользователь просматривает дольше всего, автоматически поднимаются вверх. Алгоритм учитывает не только категории, но и бренды — например, если клиент часто покупает спортивную одежду Nike, она появится в рекомендациях раньше других. Тестирование показало, что такой подход увеличивает средний чек на 12%.

При этом новым пользователям показывается стандартная версия ленты, чтобы не создавать когнитивную перегрузку. Для сравнения можно открыть сайт в режиме инкогнито и под авторизованным аккаунтом — разница в структуре будет очевидной.

Пример 2: Т-Инвестиции

Приложение запоминает последние действия пользователя: если он прервал чтение аналитической статьи или просмотр графика акций, при следующем входе система предложит продолжить с того же места. Это работает даже между устройствами — начав исследование на десктопе, пользователь увидит ту же позицию в мобильном приложении. Особенно полезно для сложных инструментов вроде технического анализа, где важно не потерять контекст. Банк отмечает, что функция сократила время возврата к отложенным задачам на 25%. Подробные примеры есть в разделе «Обучение» внутри приложения.

Пример 3: Госуслуги

Платформа анализирует сезонность и личную историю: после оплаты штрафа ГИБДД услуга остается в «Быстром доступе» 2 недели, а в декабре автоматически добавляется раздел «Запись к врачу на новый год».

Для родителей школьников в августе появляется категория «Запись в кружки», а предпринимателям чаще показывают налоговые сервисы. Такая логика снижает количество шагов для частых операций на 30%. Скриншоты изменяющегося интерфейса публикуются в официальном Telegram-канале Минцифры.

Пример 4: Яндекс.Еда

Сервис подстраивает порядок ресторанов не только под кухню и рейтинг, но и под время дня: утром выше показываются заведения с завтраками, днем — с бизнес-ланчами, вечером — с пиццей и суши. Если пользователь регулярно заказывает кофе из определенной кофейни, она закрепляется в топе вне зависимости от рейтинга. Аналитика показывает, что это сокращает время выбора на 40%.

Пример 5: СберЗдоровье

Приложение меняет приоритеты разделов в зависимости от активности: после поиска терапевта в верх меню добавляется «Мои записи», а частые посетители стоматологов видят напоминания о профилактике. Алгоритм учитывает даже сезонные эпидемии — во время вспышек ОРВИ раздел «Вызов врача» выдвигается на первый экран.

Как это влияет на бизнес-метрики

Персонализированная навигация увеличивает конверсию на 18-22% (данные Data Insight), сокращает время на выполнение задач и снижает нагрузку на поддержку. Ключевой принцип — постепенная адаптация: резкие изменения в интерфейсе пугают пользователей. Лучшие практики включают A/B-тестирование вариантов и четкий контроль приватности — 64% россиян (опрос Роскомнадзора) согласны на персонализацию только при прозрачном объяснении, какие данные используются.

Где предугадывание работает плохо?

Финансовые решения

Российские банки нередко перегибают палку с персонализацией, вызывая раздражение клиентов.

Например, Т-Банк в 2023 году автоматически включал уведомления типа «Вы потратили на 15% больше, чем в прошлом месяце» после крупных покупок — многие пользователи жаловались, что это похоже на контроль со стороны родителей. 

СберБанк столкнулся с критикой за функцию «Финансовый советник», которая предлагала отложить деньги сразу после оплаты ипотеки или лечения.

Удачным примером можно считать Альфа-Банк: их система анализирует траты, но показывает рекомендации только при явном запросе в разделе «Анализ расходов».

Медицинские сервисы

Автоматизированные диагнозы в российских медсервисах часто вызывают необоснованную тревогу.

Например, СберЗдоровье при вводе симптомов «головная боль + тошнота» мог выдавать пугающие варианты вроде «мигрень» или «повышенное давление», хотя причина могла быть в стрессе. Яндекс.Здоровье (закрыт в 2023 году) критиковали за слишком общие рекомендации: при жалобах на кашель система советовала «срочно провериться на туберкулез».

Более удачный подход у Доктор рядом: их чат-бот сначала задает 10-15 уточняющих вопросов, прежде чем предложить возможные причины.

Государственные сервисы

Попытки предугадать потребности на порталах вроде Госуслуг иногда приводят к курьезам. В 2024 году система рассылала уведомления «Пора проверить штрафы» пользователям, которые только что их оплатили. Мос.ру автоматически добавлял в «Избранное» услугу «Запись к стоматологу» после поиска «болит зуб», что многие сочли навязчивым.

Как внедрять «ленивый UX» без ошибок?

Правило 80/20

При внедрении «ленивого UX» важно фокусироваться на автоматизации только тех задач, которые пользователи выполняют чаще всего. Это позволяет значительно сократить их усилия без перегруженности интерфейса избыточными функциями.

Например, сервисы вроде Gmail анализируют поведение пользователей и предлагают шаблоны для часто отправляемых писем, экономя время на рутинных действиях. При этом менее востребованные функции остаются «ручными», чтобы не усложнять систему.

Главный принцип — выявить ключевые 20% функций, которые используются в 80% случаев, и оптимизировать именно их. Uber, к примеру, запоминает частые маршруты («Дом» и «Работа»), но не пытается предугадывать поездки в нестандартных ситуациях. Такой подход сохраняет баланс между удобством и контролем: пользователь получает помощь там, где она действительно нужна, но не чувствует навязчивости системы.

Контроль над автоматизацией

Один из ключевых аспектов «ленивого UX» — предоставление пользователям возможности управлять автоматизацией. Например, в Google-поиске можно отключить подсказки, если они мешают или кажутся некорректными. Это важно, поскольку даже полезные автоматизированные функции могут раздражать, если навязываются без возможности выбора.

Кроме того, пользователи должны иметь доступ к редактированию автоматически заполненных данных. Например, если система предлагает адрес доставки на основе истории заказов, но он изменился, человек должен легко исправить его в пару кликов.

Также полезно объяснять логику рекомендаций: кнопка «Почему мне это предложили?» снижает недоверие и помогает понять, как работает алгоритм. Прозрачность и контроль делают автоматизацию не просто удобной, но и комфортной для пользователя.

Главное — помнить, что идеальный «ленивый UX» остается незаметным: он помогает там, где нужно, и отступает, когда пользователь хочет действовать самостоятельно. Тестируйте, собирайте обратную связь и постепенно улучшайте автоматизацию, чтобы она работала на пользователя, а не против него. В результате вы получите более лояльную аудиторию, которая ценит ваш продукт за удобство и предсказуемость.

Лучший интерфейс — тот, который делает жизнь проще, не заставляя задумываться, как он работает.