Мы, люди, обожаем две вещи: покупать всякую всячину и пить чай. Иногда даже одновременно — заказываем новый сорт в сети, пока завариваем старый, и это не прихоть, а ритуал, древний, как сверхновая. Мы разглядываем фото, читаем отзывы, выбираем вкус, будто от этого зависит судьба Вселенной. Казалось бы, зачем так усложнять? Почему не телепортировать напиток сразу в желудок? Потому что у нас здесь действует великий закон UX: сначала пользователь должен пройти путь от интереса к покупке и этот путь должен быть увлекательным, а карточка товара — это портал, через который пользователь входит в мир продукта.
Я, скромный Product Owner с Земли (и по совместительству хранитель тайн самых разных карточек товара), подготовила для вас полный туториал по созданию карточки. Мы пройдём весь продуктовый цикл: от discovery (исследования, чтобы понять, чего жаждут земляне) до A/B-тестов и даже расчёта LTV для бессмертных клиентов.
Discovery: разведка в галактике чайных предпочтений
Сначала вопрос: зачем вообще исследовать? Представьте, что вы — инопланетный исследователь, сканирующий земную культуру. Без понимания аудитории ваша карточка будет как звёздный корабль без топлива — красивый, но бесполезный. На этапе discovery мы собираем данные о пользователях: кто они, зачем пьют чай и что заставит их выбрать именно этот сорт.
Чай на Земле — целая вселенная. Есть пуэр, выдержанный десятилетиями в тёмных пещерах (дольше, чем космические миссии к чёрным дырам). Зелёный чай, собранный на рассвете в горах, по цене небольшого астероида; холодные варианты для экваториальных миров; растворимые порошки для номадов без чайника; и даже эксперименты вроде чайных таблеток.
Но для PO важно не весь космос, а конкретный чай. Карточка для элитного пуэра требует эпической истории происхождения, для холодного — фото с каплями конденсата, для растворимого — обещания "заваривается за 5 секунд, даже если вы держите в руках отчёт и телепортационный девайс".
Чтобы понять аудиторию, проводим discovery — это как сканирование планеты на предмет жизни. Ничего сверхъестественного: задаём вопросы, наблюдаем и анализируем.
Интервью: прямой контакт с землянами
Задаём вопросы вроде "Чай для релакса или энергии?" или "Что убеждает вас купить именно этот чай?" Ответы: ценители пуэра хотят деталей и сроков выдержки, любители зелёного — экосертификаты, родители — фразу "готов за 5 секунд, даже с ребёнком на руках".
Наблюдение: слежка за поведением
Используем инструменты вроде heatmaps или просто смотрим, как пользователь взаимодействует с прототипом. Фанат чёрного чая сразу ищет "крепость" и "страну"; матча-маньяк зумит фото порошка; житель "вечного лета" проверяет: "Можно ли с льдом?" Если скролят мимо ключевых блоков — сигнал: перестроить иерархию.
Анкеты: массовая телепатия
Рассылаем опросы: «Какой чай будет следующим?» Иногда ответы забавные: «Любой, если увижу фото кота в чашке». Мы фиксируем всё — это вдохновляет на креатив.
Эти данные формируют основу. Карточка становится не хаосом, а путеводителем: пользователь видит ровно то, что нужно, и доходит до покупки без лишних кликов.
Прототипирование: превращаем данные в первый черновик карточки
Теперь представьте: у вас куча инсайтов, как у археолога — осколки древней цивилизации. Время собрать их в прототип — простой макет, где UX (пользовательский опыт) встречает стратегию.
Вот базовые элементы:
Фото: Главное — в соблазнительном виде. Для пуэра — листья в тумане, для холодного чая — бутылка с конденсатом. Правило: «above the fold» — критическое видно без скролла, чтобы даже инопланетянин с медленным соединением не ушёл.
Характеристики: Лаконично — «Вес: 100г, Заваривание: 3 мин, Происхождение: Цейлон».
Описание: Коротко, но с затеей — «Этот чай разбудит вас лучше, чем кофеиновая буря».
Отзывы и рейтинги: Социальное доказательство. Показываем реальные: «Выжил после бессонной ночи благодаря этому чаю».
CTA: Крупная кнопка «Купить». Никогда не прячьте — это маяк среди волн контента
-
Тёмная сторона UX: лёгкий трюк с социальным доказательством
Добавляем: «Сегодня 7 существ добавили в корзину» (даже если слегка приукрашено). Это FOMO — страх упустить. Мозг (или ваш квантовый процессор) думает «Популярно — значит, хорошо». Но осторожно — главное, не переусердствовать, чтобы не потерять доверие.
Визуальный язык и контент
Мы упаковываем Discovery-инсайты в дизайн:
История происхождения чая — отдельный блок для тех, кто ценит контекст.
Время заваривания — сразу видно на фото или рядом с описанием.
Язык текста — простой и понятный, с лёгкой иронией для удержания внимания.
Валидация прототипа
Прототип мы тестируем, проверяя насколько быстро пользователь находит ключевую информацию:
Смотрит ли он на цену сразу? Замечает ли фото продукта?
Понимает ли, как заваривать чай без инструктора?
Разработка и delivery: от чертежа к запуску в орбиту
Прототип готов? Вперёд к коду. Это этап, где идея становится MVP, а риски берутся под контроль.
В большой команде идея конкурирует за ресурсы, так что приоритизируем: влияние на метрики (конверсия, чек), зависимости, сроки.
Формируем ТЗ: чёткое, с задачами по фото, тексту, интеграциям. Затем MVP — минимально жизнеспособный продукт: базовая карточка с контентом, отзывами и CTA. Это не урезанная версия, а тестовая: запускаем, собираем данные.
Далее — интеграция ИИ: персональные рекомендации ("Вы любите зелёный? Вот похожий"), авто-описания или анализ отзывов. Оцениваем риски: ИИ может ошибиться, так что мониторим метрики.
После релиза — фиксим баги))
Метрики и A/B-тестирование
A/B-тест — это как разделить вашу аудиторию на две параллельные вселенные: в одной показываем версию A (текущую карточку), в другой — версию B (с изменениями). Затем сравниваем метрики: кто чаще нажимает "Купить", кто дольше задерживается, кто добавляет в корзину. Это не магия, а статистика: мы проверяем гипотезы, чтобы продукт эволюционировал.
В одном из моих проектов A/B-тест показал, что добавление urgency-фразы "Осталось 3 пачки!" подняло конверсию на 18% — земляне, оказывается, очень любят покупать последние пачки))
Как провести A/B-тест для карточки чая? Шаг за шагом, без лишней спешки:
Формулируем гипотезу: На основе discovery-инсайтов. Пример: "Если мы добавим блок 'Рецепт заваривания с фото' , то любители зелёного чая скорее дойдут до покупки. Или: "Смена CTA на 'Заварить приключение сейчас' повысит клики у креативных пользователей на 10%".
Выбираем переменные: Меняем один элемент, чтобы понять причину. Для чая: версия A — стандартное описание, версия B — с добавлением "тёмного" паттерна вроде "7 инопланетян уже попробовали". Не меняйте всё сразу — это как смешать пуэр с матча: хаос, а не insight.
Разделяем трафик: Инструменты вроде Google Optimize или Amplitude делят пользователей случайно: 50/50 или 90/10 для быстрого теста. Убедитесь, что группы похожи — по гео, устройству, времени суток. Подойдёт любой A/B-фреймворк: главное, чтобы данные были чистыми, как вакуум. (Только они никогда не бывают чистыми, но стремление к мечте - уже путь)
Запускаем и мониторим: Тест длится 1-4 недели, в зависимости от трафика (нужно минимум 1000 просмотров на версию для статистики). Следим за ключевыми метриками: конверсия (процент покупок), bounce rate (сколько ушли сразу), время на странице.
Анализируем результаты: Используем p-value (должно быть <0.05 для уверенности) и confidence interval. Если версия B выигрывает — внедряем. Если ничья - анализируем и исправляем ошибки.
Риски? "Winner's curse" — когда тест выигрывает случайно, или внешние факторы (сезон чая, земные праздники). Поэтому всегда валидируем на подгруппах: новички vs лояльные, земляне vs инопланетяне. И помните: A/B — не конец, а цикл. После теста — новые гипотезы, как в бесконечной вселенной.
Финальный вызов: как рассчитать LTV для бессмертного клиента и не сойти с ума от бесконечности
Всё идёт гладко: метрики зелёные, графики растут... Но вдруг воронка продаж мутирует. Клиенты перестают "отваливаться" — churn падает до абсолютного нуля, удержание взлетает в бесконечность. Звучит как мечта? А вот первое забавное наблюдение: выручка почему-то не растёт. Она ... замирает.
Клиенты стали бессмертными! Они не уходят, но и не спешат покупать.
Классическая формула LTV — и почему она ломается при встрече с бессмертием
На Земле LTV — это святое: сколько клиент принесёт денег за всю жизнь. Формула простая, как рецепт чая: LTV = (Средний чек × Частота покупок × Продолжительность жизни клиента) / Churn rate. Или в упрощённом виде: LTV = ARPU × (1 / Churn), где ARPU — средняя выручка на пользователя.
Но вот вы подключаете бессмертных клиентов. Churn = 0% — деление на ноль! Математика взрывается, как сверхновая. Почему ломается? Потому что «продолжительность жизни» теперь ∞.
Классический расчёт: LTV чая — 500 рублей × 12 покупок в год × 5 лет = 30 000 рублей. А для бессмертного? Теоретически бесконечно, но на деле — ноль новых транзакций, потому что «зачем спешить, если впереди вечность?». Классическая модель игнорирует временную ценность денег: инфляцию, дисконтирование и... ну, конец Вселенной.
Вот ключевые парадоксы для «долгосрочных» продуктов:
Нет срочности покупки: Земляне любят urgency — «Осталось 5 пачек!» или «Акция до конца недели». Но бессмертный подумает: «Подожду миллиард лет, вдруг подешевеет?» (Сейчас популярны «космические» таймеры — «До следующего апдейта вкуса: 1 световой год» )
Ценят долговечность выше новизны: Обычный клиент хочет «новый вкус каждый сезон». Бессмертный — «чай, который не стареет веками». Парадокс: они купят раз и навсегда, игнорируя апсейлы. (То, что пытаются внедрять не всегда успешно: фокус на «эволюционирующем» продукте).
Могут копить в «корзине» веками: Представьте корзину, где товары лежат эоны. На Земле abandoned cart — проблема, но для бессмертных это норма. (Банальное решение могло бы быть: «вечные напоминания» — письма вроде «Ваша корзина ждёт с Большого Взрыва» — и вернули 15% «забытых» покупок)
LTV для бессмертных: как не запутаться в вечности
Проблема: классическая формула LTV
ломается, когда 
— ведь бессмертный клиент теоретически приносит доход бесконечно.
Решение: вводим реализм через ставку дисконта 
и вероятность «выпадения из экономики». Например:
годовых + поправка на «космическую инфляцию»;вероятность «уснуть» на миллион лет = 0,001% в год.
В результате даже вечный клиент имеет конечный LTV. Если он тратит 100 ₽ в год, модель даст прогноз около 1 млн ₽ на всю вечность, что удобно для планирования.
Временные искажения: эффект Эйнштейна на конверсию
Вдохновляемся теорией относительности: для занятого бессмертного время течет субъективно. Если он «движется со скоростью света» (в нашем случае — перегружен делами), конверсия замедляется.
Модель:
где 
— коэффициент «скука/забвение». Чем он выше, тем быстрее клиент перестает покупать.
Мы добавили «релятивистские» стимулы — персональные апдейты, редкие спецпредложения, адаптированные под скорость взаимодействия пользователя. Результат: +20% к LTV за счет сокращения временного лага между покупками.
Карточка — живой продукт. Discovery даёт основу, прототип — форму, разработка — жизнь, ИИ — интеллект, тесты — улучшения, экономика — стратегию. Бессмертный клиент учит нас переосмыслить продукт. Не продавайте один и тот же чай — продавайте апдейты мировоззрения: «Новый вкус, вдохновлённый вашей галактикой». Наш реальный KPI — не выручка, а культурная интеграция: сколько клиентов «впитали» нашу экосистему.
Друзья-инопланетяне, если вы внедрите это в свои продукты — поделитесь через космический сигнал.
И это уже не про карточки товара — в моем телеграм-канале нет продуктов вообще. Зато есть философия и этика ИИ, и размышления о том, как разумные машины могут пить чай с душой: t.me/post_hum