PO Helper

• Сократить затраты на разработку инструментов сбора обратной связи в продуктах

• Увеличить количество обратной связи получаемой продуктами и повысить достоверность метрик удовлетворенности

• Сокращение времени на сбор, обработку и анализ обратной связи, повысить качество инсайтов получаемых из обратной связи

• Снизить информационную нагрузку на сотрудников по опросам

• Выстроить прозрачные процессы взаимодействия между продуктами пользователями и повысить качество внутренних продуктов

2024

За время проекта

• подключено более 250 продуктов, которые не потратили ресурсы на разработку.

• Собрано более 400 тысяч оценок и внедрено более 100 идей на основе обратной связи.

• Достигли конверсию в оценку по опросам в 20%.

• Сократили время на обработку большого числа комментариев с 60 минут (в среднем) до 5 минут за счет AI.

• Подключили более 100 продуктов к опросам по обратной связи, не требующих временных затрат на сбор обратной связи.

• В 90% продуктов за время проекта наблюдается положительная динамика метрики удовлетворенности CSAT.

LLM GigaChat, React JS, Java 11+, Bitbucket, Git, Maven, Jenkins, Spring Boot, Spring MVC, Spring Security, Spring Cloud, Spring Data, Apache Ignite, Kafka, Postgres, Docker, Openshift, Pixso.

В проекте не используются решения из каталога Global CIO

• Требование к доступности продукта. Для внедрения решения в другие продукты потребовалось выстроить систему, позволяющую продуктам начать сбор обратной связи за 24 часа и при это не тратить ресурсов на доработку собственных решений.

• Множество разных процессов работы с обратной связью. В каждом продукте команды привыкли работать по своим правилам, что потребовало от проекта учесть все возможные сценарии работы с обратной связью.

• Не структурированная информация. Пользователи чаще всего пишут эмоционально и не всегда по конкретному продукту. В таких ситуациях для команд важно обработать каждый отзыв и выяснить глубинную проблему и с чем она может быть связана.

PO Helper — это инструмент для внутреннего продукта, предназначенный для сбора, обработки и анализа обратной связи от пользователей. Он нацелен на повышение эффективности взаимодействия между компанией и пользователями, обеспечивая качественную обратную связь без перегрузки последних запросами.

Потребности, которые закрывает продукт

• Необходимость качественного фидбека. Компании часто сталкиваются с проблемой недостаточного количества полезной обратной связи. PO Helper позволяет получить большее количество качественных отзывов, избегая "спама".

• Оптимизация процесса сбора данных. Сбор обратной связи требует значительных ресурсов и времени. PO Helper автоматизирует этот процесс, делая его более эффективным и менее затратным для команд.

• Анализ и интерпретация данных. Обработка большого объёма обратной связи вручную занимает много времени и подвержена ошибкам. Инструменты AI-анализа в PO Helper помогают быстро и точно интерпретировать полученные данные.

• Повышение лояльности пользователей. Предоставление пользователям возможности высказаться и видеть результаты своей обратной связи, голосовать за идеи в открытом бэклоге способствует укреплению доверия и повышению уровня удовлетворённости продуктом.

Цели продукта

• Максимальное вовлечение пользователей. Повысить количество и качество обратной связи, создавая комфортные условия для участия пользователей в опросах.

• Эффективный анализ данных. Автоматически классифицировать и анализировать отзывы, выделяя ключевые тенденции и проблемы.

• Принятие обоснованных решений. На основании полученных данных предоставлять рекомендации по улучшению продукта, основываясь на реальных потребностях пользователей.

• Упрощение работы команд. Предоставлять удобный интерфейс и инструменты для быстрого создания аналитических отчётов, облегчая работу менеджеров продукта и разработчиков.

Основные особенности и преимущества

• Интеллектуальный подход к опросам. Система анализирует множество параметров и условий для опроса каждого пользователя, минимизируя раздражение и увеличивая шансы на получение ответа.

• Искусственный интеллект для анализа. Использование AI-технологий для автоматического выявления скрытых проблем и генерации рекомендаций.

• Удобные аналитические отчёты. Интерактивные дашборды и кастомизируемые отчёты позволяют легко отслеживать динамику изменений и принимать управленчисие решения решения.

• Экспорт данных. Возможность экспорта данных в различных форматах для дальнейшей работы с ними в других системах.

Все регионы присутствия «Сбербанк», команды, создающие продукты для «Сбербанк».