Понятно ли как выглядит партнерская витрина в мобильном приложении

Партнёрская витрина в мобильном приложении: анализ понятности и UX

Что нужно проверить перед запуском

Вопрос о "понятности" партнёрской витрины требует системного подхода. Не достаточно просто посмотреть экран — нужно валидировать через данные и user feedback.

1. Метрики понимания (usability metrics)

A. Task completion rate

-- Какой % пользователей, попадающих на витрину, выполняют целевое действие
SELECT 
  DATE(timestamp) as day,
  COUNT(DISTINCT user_id) as users_viewed_showcase,
  COUNT(DISTINCT CASE WHEN action = click_partner_offer THEN user_id END) as users_clicked,
  COUNT(DISTINCT CASE WHEN action = complete_transaction THEN user_id END) as users_completed,
  ROUND(100.0 * COUNT(DISTINCT CASE WHEN action = click_partner_offer THEN user_id END) / COUNT(DISTINCT user_id), 2) as ctr,
  ROUND(100.0 * COUNT(DISTINCT CASE WHEN action = complete_transaction THEN user_id END) / COUNT(DISTINCT user_id), 2) as conversion_rate
FROM partner_showcase_events
WHERE event_type IN (view_showcase, click_partner_offer, complete_transaction)
GROUP BY DATE(timestamp)
ORDER BY day DESC;

Интерпретация:

• CTR < 5% на партнёрское предложение → дизайн может быть не ясен
• CTR 5-15% → норма
• CTR > 15% → витрина привлекает внимание хорошо

B. Time spent on showcase

-- Как долго пользователи смотрят витрину
SELECT 
  PERCENTILE_CONT(0.25) WITHIN GROUP (ORDER BY time_spent_seconds) as q1_time,
  PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY time_spent_seconds) as median_time,
  PERCENTILE_CONT(0.75) WITHIN GROUP (ORDER BY time_spent_seconds) as q3_time,
  PERCENTILE_CONT(0.95) WITHIN GROUP (ORDER BY time_spent_seconds) as p95_time,
  AVG(time_spent_seconds) as avg_time,
  STDDEV(time_spent_seconds) as stddev_time
FROM partner_showcase_sessions
WHERE time_spent_seconds > 0;

Что значит:

• Median < 2 сек → пользователи не разбирают витрину (может быть непонятна или неинтересна)
• Median 5-10 сек → норма, люди смотрят
• Median > 15 сек → очень вовлекает (либо интересно, либо сложно разобраться)

C. Bounce rate из витрины

-- Какой % люди уходят, не совершив действия
SELECT 
  source_screen,
  COUNT(DISTINCT session_id) as sessions,
  COUNT(DISTINCT CASE WHEN next_action IS NULL OR next_action NOT LIKE partner% THEN session_id END) as bounced,
  ROUND(100.0 * COUNT(DISTINCT CASE WHEN next_action IS NULL THEN session_id END) / COUNT(DISTINCT session_id), 2) as bounce_rate
FROM showcase_sessions
GROUP BY source_screen;

Интерпретация:

• Bounce rate > 80% → очень высокий отток, витрина может быть непонятна
• Bounce rate 50-70% → есть интерес, но есть трение
• Bounce rate < 30% → хорошее вовлечение

2. Специфические метрики понятности UX

A. Scroll depth (как глубоко люди скроллят витрину)

SELECT 
  scroll_depth_bucket,
  COUNT(DISTINCT session_id) as sessions,
  COUNT(DISTINCT CASE WHEN scroll_depth_bucket IN (0-25%, 25-50%) THEN session_id END) as shallow_scrolls,
  COUNT(DISTINCT CASE WHEN scroll_depth_bucket IN (75-100%) THEN session_id END) as deep_scrolls,
  ROUND(100.0 * COUNT(DISTINCT CASE WHEN scroll_depth_bucket = 75-100% THEN session_id END) / COUNT(DISTINCT session_id), 2) as full_scroll_pct
FROM showcase_scroll_tracking
GROUP BY scroll_depth_bucket;

Что проверять:

• Если 60%+ скроллят на 75%+ → контент читают
• Если большинство на первый экран → может быть перегружено или неинтересно

B. CTA button engagement

-- Как пользователи взаимодействуют с кнопками витрины
SELECT 
  button_text,
  button_position,
  COUNT(*) as impressions,
  COUNT(DISTINCT CASE WHEN action = click THEN user_id END) as clicks,
  ROUND(100.0 * COUNT(DISTINCT CASE WHEN action = click THEN user_id END) / COUNT(DISTINCT user_id), 2) as button_ctr,
  COUNT(DISTINCT CASE WHEN action = long_click THEN user_id END) as long_clicks
FROM button_interactions
WHERE screen = partner_showcase
GROUP BY button_text, button_position
ORDER BY button_ctr DESC;

Интерпретация:

• Кнопки внизу имеют CTR 2x меньше, чем вверху → может быть не очень видна
• Primary CTA ("Получить предложение") имеет CTR 20%+ → хорошо видна
• Secondary CTA ("Узнать больше") имеет CTR 5% → может быть непонятна цель

3. Качественная валидация (user testing)

Что спросить в интервью (5-8 пользователей):

1. Clarity (Ясность):

   • "Что это за раздел?" (используй собственные слова)
   • "Для чего, по-твоему, он нужен?" (правильно ли интерпретируют назначение)

2. Relevance (Релевантность):

   • "Интересны ли тебе эти партнёры?" (1-5)
   • "Видишь ли ты, какие у них есть предложения?" (понимают ли ценность)

3. Findability (Находимость):

   • "Как просто тебе найти это функцию?" (легко ли добраться)
   • "Где ты её ожидал бы увидеть?" (соответствует ли ментальной модели)

4. Intent match (Соответствие намерению):

   • "Что ты делаешь прямо сейчас, выбирая предложение?" (понимают ли шаг)
   • "Ясно ли, что произойдёт после клика?" (нет ли surprises)

4. Сравнение с контролем (A/B testing)

Тест 1: Дизайн витрины

Variant A: Текущий дизайн (что хочешь валидировать)
Variant B: Простой список партнёров (baseline)
Variant C: Альтернативный дизайн (без витрины, только логотипы)

Метрики:
- Click-through rate на партнёра
- Completion rate (сколько дошли до конца транзакции)
- Time spent
- Retention day-1 (вернулись ли в приложение через 24ч)

Тест 2: Позиция витрины

Variant A: Витрина на главном экране (top)
Variant B: Витрина ниже рекомендаций (middle)
Variant C: Витрина в отдельном меню (deep link)

Метрики:
- Reach (% пользователей, которые вообще её видят)
- Engagement (% из тех, кто видит, нажимает)
- Overall conversion

5. Детальный чеклист для анализа понятности

Visual clarity:

• Партнёры быстро узнаются (логотипы, названия видны?)
• Предложения читаются за 3 сек (price, benefit, deadline видны?)
• CTA кнопка контрастна и заметна
• Иерархия информации понятна (что важнее)

Information architecture:

• Витрина логично расположена в app (не неожиданно)
• Понятно, что это партнёрские предложения (не реклама/спам)
• Понятна цель: скидка? подарок? специальное предложение?
• Понятно, как использовать предложение (click → где? → what happens?)

Friction points:

• Нужна ли авторизация для просмотра? (не блокирует ли)
• Нужна ли отправка контакта? (не отпугивает ли)
• Нужна ли переход на внешний сайт? (теряются ли люди?)
• Какой % доходит до спасибо/подтверждения? (completes flow?)

6. Финальная метрика: Partner ROI

-- Окупается ли витрина для партнёров
SELECT 
  partner_name,
  COUNT(DISTINCT user_id) as unique_users_clicked,
  COUNT(*) as total_clicks,
  COUNT(DISTINCT CASE WHEN completed_transaction = 1 THEN user_id END) as conversions,
  ROUND(100.0 * COUNT(DISTINCT CASE WHEN completed_transaction = 1 THEN user_id END) / COUNT(DISTINCT user_id), 2) as conversion_rate,
  SUM(CASE WHEN completed_transaction = 1 THEN revenue_share ELSE 0 END) as total_revenue,
  ROUND(SUM(CASE WHEN completed_transaction = 1 THEN revenue_share ELSE 0 END) / COUNT(*), 2) as revenue_per_click,
  ROUND(100.0 * SUM(CASE WHEN completed_transaction = 1 THEN revenue_share ELSE 0 END) / 5000, 2) as roi_pct
FROM partner_tracking
WHERE showcase_variant = current
GROUP BY partner_name
ORDER BY conversion_rate DESC;

Мой вывод

Чтобы ответить на вопрос "понятна ли витрина":

1. Не полагайся только на мнение — используй данные
2. Смотри на поведение — CTR, time spent, scroll depth
3. Проверь qualitatively — поговори с пользователями
4. Сравни с альтернативой — A/B тест даст ясный ответ
5. Оптимизируй итеративно — если не ясна, изменяй и мери

Если CTR > 10%, conversion > 10%, и люди в интервью могут объяснить, что это витрина партнёрских предложений — то витрина понятна.