Конверсия в клиента х2,5 в AI-боте для контроля питания через новый сегмент, найденный с AJTBD

• Х2,5 конверсия в платящих клиентов — после изменений в коммуникациях и онбординге на основе интервью с клиентами.
• Повысили средний чек на треть: с 2990₽ до 3990₽ за год, при сохранении высокой конверсии.

Кейс рассказал Илья Измайлов, фаундер Forma+ (AI-помощник для контроля питания и похудения).

От идеи до MVP продукта за две недели

Мы запускали Forma+ вдвоём: партнёр занимался маркетингом через блогеров, я — разработкой продукта. Появилась идея сделать AI-бот для контроля питания и похудения: аналогичные продукты имели успех на рынке США, а в России никто не таргетировался на интересующий нас сегмент.

Forma+ — это Telegram-бот, который помогает контролировать питание, чтобы похудеть. Его основной функционал — оценка и контроль калорий и БЖУ по фотографии блюда с помощью нейросети, и это же — ключевое отличие от конкурентов.

Проблема конкурентов в том, что когда пользователь вводит название блюда, приложение показывает среднюю калорийность, но не учитывает конкретный состав тарелки. Наше решение: фотографируешь блюдо или надиктовываешь голосом состав, а AI анализирует и считает КБЖУ. Утром следующего дня от нейросети приходит подробный фидбэк: что можно сделать лучше, какие ингредиенты заменить.

Первое исследование: кто платит за контроль питания и почему

Я сразу работал по методологии AJTBD и ещё до запуска поговорил с теми, кто платит за решение задач. Всего 7 интервью.

Три главных вопроса, на которые важно было получить ответ:

1. Как построить онбординг, чтобы люди понимали нужную ценность.
2. Как спроектировать продукт — на каких фичах акцентировать внимание.
3. Как коммуницировать с пользователями.

Из этих интервью выросли два ключевых инсайта:

Инсайт первый: скорость и минимум усилий. Пользователям важны скорость и когнитивные затраты — тратить как можно меньше времени и сил на добавление блюд. Это подтвердило нашу ставку на нейросеть как главное конкурентное преимущество.

Инсайт второй: прозрачность и точность анализа. Около половины респондентов упомянули, что им важно понимать точность анализа. В своём продукте я решил вместе с анализом присылать логику рассуждений нейросети.


Два открытия, изменившие продукт

Когда накопилось около 30 платящих пользователей, я пригласил их на интервью. Провёл ещё 7 интервью — и столкнулся с двумя ложными убеждениями.

Первое открытие: конкуренты знают не лучше нас. Большинство платящих пользователей пришли с задачей «хочу похудеть». Конкуренты же позиционировались широко — «контроль питания» вообще, без фокуса на конкретной задаче. Мы копировали их подход и тем самым размывали собственную ценность.

Что изменили: добавили в онбординг активирующее знание — объяснение того, что можно похудеть, если контролировать питание. Вместо абстрактного «трекер калорий» стали говорить на языке конкретной задачи — похудения.

Второе открытие: наши клиенты — совсем не те, кого мы ожидали. Я предполагал, что это люди 25+, которые в моменте сильно набрали вес. Оказалось наоборот: фактическая аудитория — 35+ (много женщин 50+), кто периодически поддерживают питание, возвращаются к контролю раз в год или два.

Что изменили: скорректировали коммуникации под этот сегмент и усилили ценностное предложение для тех, кто уже пользовался другими трекерами.


Фичи не из головы, а из задач клиентов

Проанализировав информацию из интервью, мы решили добавить:

1. Шаблоны блюд — закрывают задачу пользователей экономить время при вводе одинаковых блюд.
2. Контроль воды — многим людям, кто контролирует питание, важно контролировать и воду.
3. Предпочтения в еде — для пользователей на специфических диетах.
4. Убрали ручное закрытие дня — функция путала пользователей, убрали — и интерфейс стал проще.
5. Акцент на прозрачности AI — тот самый инсайт из первого исследования.

Ни одна из фичей не родилась «из головы» — каждое решение опиралось на конкретные задачи, прозвучавшие в интервью.


Результат: в 2,5 раза больше платных подписок при росте чека на треть

Совокупность всех изменений — фокус на сегменте «хочу похудеть», корректировка коммуникаций под реальную аудиторию 35+, активирующие знания в онбординге, фичи из задач клиентов — дала измеримый результат: мы вырастили конверсию в клиента в 2,5 раза. Что важно — не за счёт снижения цены. Нам удалось повысить средний чек на треть.

Мы начинали с тестирования четырёх разных ценовых сегментов. В результате увидели, что нет большой разницы между 1990₽ и 2990₽, и в одной из итераций остановились на 2990₽ за год. Сейчас — 3990₽ в год, 990₽ в месяц.

Новые клиенты узнают о продукте через органический трафик и рекомендации — без реферальной программы, люди просто советуют друзьям и близким. Сейчас бот стабильно приносит около $500 в месяц.