Команда и моя роль

Над продуктом работала экспериментальная growth-команда из трёх человек:

• Продуктовый менеджер;
• Продуктовый дизайнер (я);
• Разработчик.

Я отвечал за продуктовый дизайн: проработку пользовательских сценариев и состояний, быстрое прототипирование с помощью AI и подготовку финальных макетов в Figma.

Из-за экспериментального формата было важно не доводить первую версию до идеала, а быстро проверить ключевые гипотезы на работающем продукте.

Проверка спроса

До разработки самого расчёта мы уже видели интерес пользователей к теме биологического возраста.

Пост в личном кабинете, который вёл на один из предыдущих экспериментов, показал CTR 13,57% — самый высокий среди подобных публикаций на тот момент.

Но оставался вопрос: пользователям интересен конкретный медицинский продукт или сама возможность узнать свой биологический возраст?

Чтобы проверить это, подготовили отдельный лендинг.

На нём объяснили, что такое биологический возраст, и предложили несколько вариантов его определения — с разной точностью, глубиной и стоимостью.

На этом этапе часть вариантов ещё не существовала как готовый продукт: вместо оплаты мы фиксировали интерес пользователей. Это позволило проверить спрос до полноценной разработки.

Страницу собрали с помощью AI на основе подготовленной структуры и запустили через рекламный пост в личном кабинете.
Ссылка на лендинг

Эксперимент показал интерес к теме, поэтому следующим шагом стала тестовая версия продукта непосредственно внутри Genotek

От прототипа к продукту

Для первой версии выбрали расчёт биологического возраста на основе лабораторных показателей, которые могут уже находиться в Медкарте пользователя.

Основной сценарий:
проверка данных → оплата → расчёт → результат

Перед переходом в Figma я собрал с помощью AI интерактивный прототип в формате небольшого web-приложения.

В нём можно было пройти разные сценарии и проверить логику продукта ещё до подготовки финальных макетов. Это помогло найти основные UX-проблемы и быстрее разобраться с большим количеством состояний, связанных с лабораторными данными.

После проверки сценариев я подготовил макеты в Figma и передал их разработчику

Первая версия

Раздел «Биологический возраст» разместили внутри Медкарты.

Для расчёта нужны данные по девяти биомаркерам. Система проверяет их полноту и актуальность перед покупкой.

При этом возможны разные ситуации:

• Части показателей не хватает;
• Все показатели есть, но получены в слишком разные даты;
• Данные устарели;
• Все условия для расчёта выполнены.

Для этих условий и их комбинаций мы предусмотрели отдельные состояния.

Если данных недостаточно, пользователь может загрузить готовые результаты или заказать необходимые анализы через Genotek, если услуга доступна в его регионе.

Если минимальные условия выполнены, пользователь оплачивает расчёт, видит его статус, а после обработки — свой биологический возраст.

Также предусмотрели возможность возвращаться к предыдущим результатам.

Разработчик реализовал первую тестовую версию непосредственно в личном кабинете.

От начала работы над разделом до запуска прошло 4 дня. После запуска мы получили 30 заявок.

Это стало достаточным сигналом, чтобы перейти к следующей итерации

Развитие после запуска

После первой версии мы сосредоточились на местах, где можно было сделать сценарий понятнее и сократить путь пользователя до целевого действия.

Работа с недостающими данными

Если для расчёта не хватало биомаркеров, пользователю стало проще понять, какие именно анализы ему нужны и где их можно получить: сдать через Genotek или загрузить результаты из другой лаборатории

Проверка исходных данных

Пользователь может ввести некоторые показатели вручную и ошибиться. Поэтому перед расчётом начали выделять физиологически невозможные значения.

Сам расчёт не блокируется, но пользователь понимает, что необычные исходные данные могут повлиять на результат

Более короткий путь к анализам

В первой версии возможность заказать недостающие исследования находилась достаточно глубоко.

Мы вынесли её на более ранние шаги, чтобы пользователь, который заранее знает, что анализов у него нет, мог сразу перейти к их покупке

Новая точка входа

В разделе «Анализы» добавили отдельный сценарий для пользователей, у которых уже есть все необходимые биомаркеры.

Им показывается предложение рассчитать биологический возраст, а переход ведёт сразу на следующий шаг — без повторной проверки уже известных данных

Более информативный результат

Первоначально результат отвечал в основном на один вопрос: какой у пользователя биологический возраст.

После первых сигналов интереса мы расширили его:

• Добавили сравнение с людьми того же возраста и пола;
• Показали вклад отдельных биомаркеров;
• Добавили переключение между предыдущими измерениями;
• Предусмотрели повторный расчёт и пояснение о рекомендуемом интервале между измерениями.

Так результат превратился из одного числа в более содержательный инструмент для наблюдения за показателем в динамике

Итоги

Продукт развивался как последовательность быстрых экспериментов:

проверили спрос → собрали интерактивный прототип → запустили первую версию за 4 дня → получили 30 заявок → продолжили развитие продукта.

Следующую серию улучшений реализовали примерно за неделю.

Для меня этот проект стал примером работы в маленькой growth-команде, где дизайн помогает не только проработать интерфейс, но и быстро проверить продуктовую гипотезу.

AI позволил сократить путь от идеи до интерактивного прототипа, Figma — проработать проверенные сценарии, а быстрый запуск — получить реальные сигналы от пользователей и перейти к следующей итерации.