Как искусственный интеллект меняет процесс пользовательского онбординга в 2025 году

Новости криптобиржи

Пользовательский онбординг всегда был ключевой частью успешного внедрения цифровых продуктов. От того, насколько грамотно и эффективно новому пользователю объяснят основные функции и помогут добиться первых успехов, зачастую зависит, задержится ли он в приложении или сервисе или уйдёт к конкурентам. Много лет традиционные подходы к онбордингу сводились к пошаговым инструкциям, турам по продукту и другим типовым шаблонам. Но с появлением искусственного интеллекта вокруг процесса возникла надежда на глубокие изменения и персонализацию на совершенно ином уровне. Однако, насколько велик этот прогресс на фоне ранних ожиданий, и действительно ли AI сделал онбординг лучше в 2025 году, стоит рассмотреть детально.

Еще несколько лет назад пользовательский онбординг часто ассоциировался с навязчивыми и однотипными продукт-турами, которые хоть и знакомили с интерфейсом, но не учитывали индивидуальные потребности каждого клиента. Это было ограничением классического подхода - шаг за шагом показывать функциональность всем одинаково, вне зависимости от опыта или целей. Многие эксперты в области UX и продукта отмечали, что такой метод не решает основных задач: не помогает пользователю быстро достичь ценности от продукта и не учитывает его контекст и мотивацию. Появление ChatGPT и подобного рода моделей искусственного интеллекта в 2022 году вызвало настоящий фурор в индустрии. Многие ожидали, что AI станет инструментом, который будет не просто показывать очередной тур или страницу справки, а по-настоящему персонализирует опыт каждого пользователя в реальном времени.

Идея заключалась в том, что интеллектуальные системы будут собирать и анализировать данные о взаимодействиях пользователя с сервисом, учитывать его цели, боли, предпочтения и предоставлять именно те подсказки и инструкции, которые помогут достичь успеха максимально быстро и без усилий со стороны пользователя. Одной из привлекательных перспектив AI становилась возможность анализировать не только поведение пользователя внутри приложения, но и обращать внимание на всю доступную информацию: базу знаний компании, данные поддержки клиентов, маркетинговые материалы и даже кодовую базу. Глубокое понимание контекста позволяло бы делать советы и подсказки "волшебными" - простыми, понятными и максимально релевантными. Это кардинально меняло бы игру в онбординге, превращая его из формального процесса адаптации в гладкий, эффективный и почти индивидуальный диалог. Тем не менее, по состоянию на конец 2025 года такая картина всё ещё остаётся в большей степени мечтой.

 

Хотя технологии развиваются, некоторые серьезные барьеры остаются неразрешёнными. Проблема в фундаментальных ограничениях моделей искусственного интеллекта, которые пока не способны полноценно интегрироваться с разрозненными источниками данных и работать с ними в режиме реального времени. Также существуют сложности с операционным внедрением таких систем, особенно на уровне средних и крупных продуктов, где нужно обеспечить безопасность, точность, масштабируемость и совместимость с бизнес-процессами. Стоит отдельно отметить, что даже в маркетинговой сфере, где персонализация может быть проще с точки зрения объема и типа данных, письма массового маркетинга всё ещё редко кажутся "живыми" и наполненными действительно персонализированным содержанием. Это красноречиво свидетельствует о том, что богатство данных в интернете не всегда способно реализоваться в практичных продуктах и коммуникациях.

 

А ведь для онбординга этот вызов ещё сложнее - здесь на кону стоит не просто внимание пользователя, а его успешность и вовлечённость в продукт. Несмотря на существующие ограничения, ландшафт пользовательского онбординга всё-таки меняется. Появились новые компании и решения, которые стараются максимально использовать доступные технологии для улучшения опыта. Одним из таких примеров является платформа Candu. Основная сильная сторона Candu - возможность редактирования фронтенд-кода страниц без привлечения разработчиков, что позволяет динамически менять контент интерфейса для разных типов пользователей.

 

Например, можно скрыть ненужные элементы интерфейса для новичков, минимизировать отвлекающие факторы и ускорить путь пользователя к главной ценности продукта. Хотя сама по себе такая технология не является новой, решение Candu отличается простотой внедрения и доступностью для пользователей без технического бэкграунда. Еще одним ярким игроком в сфере онбординга выступает сервис Arcade, который предлагает преднастроенные интерактивные демо-презентации продукта. Этот формат напоминает знакомые всем истории в Instagram, но предназначен для демонстрации функционала непосредственно перед использованием. Такая визуализация и геймификация процесса изучения позволяют лучше удерживать внимание и повышают вовлечённость.

Однако ресурсозатратность подобных решений и требования к производительности устройств пока остаются важным ограничением - не каждый пользователь сможет плавно взаимодействовать с такой навязчивой графикой. Что же касается именно AI-продуктов, стоит выделить Frigade AI - решение, созданное с намерением интегрировать искусственный интеллект в процессы онбординга и поддержки. Эта платформа всё ещё основана на классических шагах-путешествиях пользователя и не предлагает революционной персонализации, но уже даёт возможность пользователям в интерактивном режиме задавать вопросы и получать помощь, что уже существенно лучше жестких сценариев из прошлого. Большие надежды многие возлагали на сервис Command AI (ранее известный как Commandbar). Это больше, чем просто чат-бот - это интеллектуальный помощник (аналог copilot), способный отвечать на запросы пользователей, передавать сложные ситуации человеку и запускать обучающие туры.

Демонстрация возможностей Command AI показывает потенциальное будущее онбординга, близкое к человеческому взаимодействию в режиме реального времени. Представьте агента поддержки, которого можно вызвать в любой момент, и который не только покажет путь, но и объяснит, почему именно так работает интерфейс, подскажет лайфхаки, предупредит ошибки и даже выполнит задачи за пользователя. Такой уровень сопровождения мог бы качественно улучшить опыт пользователей в сложных и дорогих решениях. Тем не менее, пока подобные функции остаются скорее прототипами или нишевыми решениями, недоступными массовому рынку или мелким стартапам. Массовое внедрение искусственного интеллекта с полноценной персонализацией онбординга требует больших инвестиций, времени и технологических прорывов.

В итоге можно сделать вывод, что хотя искусственный интеллект уже начал менять пользовательский онбординг, десятки миллионов пользователей по всему миру пока не ощущают этих изменений в полной мере. Технологии и подходы улучшаются, появляются новые интересные инструменты, позволяющие адаптировать интерфейс и предоставить более интерактивный опыт, но реальность пока далека от изначальных высоких ожиданий. Персонализация на уровне искусственного интеллекта с глубоким пониманием каждого клиента и его контекста пока остаётся вызовом на горизонте. Тем не менее, путь открыт. Все признаки указывают, что следующие годы принесут более тесное слияние AI с онбордингом, и он превратится из рутинного и статичного процесса в живое, интуитивное и динамичное взаимодействие, где пользователь почувствует себя действительно услышанным и понятым.

Для компаний же это шанс повысить уровень удержания клиентов, сократить время достижения ценности и масштабировать поддержку без пропорционального роста затрат. Рассматривая будущее онбординга с точки зрения искусственного интеллекта, важно помнить: технологии - лишь инструмент, а ключ к успеху - чёткое понимание потребностей пользователей, тщательный дизайн и грамотная интеграция новшеств с человеческим фактором. Именно сочетание инноваций и эмпатии сделает онбординг действительно лучше и даст возможность создавать продукты, которые любят и используют каждый день. .