Скрытая цена принуждения к выбору в интерфейсах

Жёсткие сценарии принятия решений – всевозможные анкеты, мастера настройки, конфигураторы – перекладывают неопределённость на пользователя. Разговор же, напротив, способен её впитать и переработать.

В основе проблемы лежит почти незаметное допущение: будто человек в момент вопроса точно знает, чего хочет.

В продуктах, где продвижение вперёд зависит от ответов пользователя – будь то онбординг, мастер первичной настройки или путь к покупке, – это допущение быстро превращается в уязвимость.

Это история о продукте, который сделал определённость обязательным условием конверсии.

Но на самом деле – о другом: кто должен нести бремя неопределённости – человек или система?

Кейс: анкета, которую нельзя пропустить

Сомнение влияет не только на процент завершений. Оно формирует данные, на которых учится система, и вытачивает доверие, которое пользователи ей оказывают.

Сама анкета выглядел привычно: пошаговый “мастер” с индикатором прогресса, наглядными вариантами ответов и дружелюбным тоном.

Однако даже беглый эвристический анализ выявил серьёзные проблемы мобильной юзабилити. Слабый контраст, крошечные зоны нажатия, трудночитаемый текст, вводящий в заблуждение индикатор прогресса – трение возникало почти сразу, задолго до того, как пользователи доходили до действительно сложных вопросов.

Да, это было важно. Но не это оказалось главным.

Дизайн задавал неверную ментальную модель.

Пользователи признавались, что не понимали: они создают персонализированный продукт. Им казалось, что анкета просто подберёт готовое решение – скорее как “поиск подходящего товара”, а не как механизм создания формулы с нуля. И это недоразумение влияло на всё: на то, как интерпретировался каждый вопрос и какую степень обязательства человек вкладывал в каждый ответ.

А поскольку анкета была обязательной, её прерывание означало не просто выход из сценария – это был отказ от продукта вообще. Для подписочного бизнеса, где ранний отток напрямую бьёт по пожизненной ценности клиента, это особенно чувствительно.

Персонализация прощает. Кастомизация – нет

На поверхности кастомизация похожа на персонализацию. Но внутренняя логика ^[1] у них принципиально разная.

Персонализация работает потому, что основную работу по интерпретации берёт на себя система. Она незаметно считывает намерения из поведения ^[2] пользователя и со временем корректирует результат.

Хороший пример – Netflix. Пользователя не заставляют формулировать свои жанровые предпочтения или описывать настроение. Система учится сама: по тому, что смотрят, что пролистывают, к чему возвращаются.

Человеку позволено исследовать, сомневаться, менять мнение – без наказания.

Кастомизация переворачивает эту модель.

Здесь система не угадывает намерение – она требует его заявить. Предпочтения становятся входными данными. Неопределённость нужно устранить заранее. Ответственность за точность постепенно смещается с системы на человека.

И это принципиально, потому что кастомизация часто предполагает выбор, который ощущается субъективным, непривычным или даже необратимым. Пользователь уже не просто “смотрит”. Он берёт на себя обязательство.

Чтобы снизить риск, большинство сценариев кастомизации опираются на строгие, линейные анкеты – шаг за шагом, без возможности свернуть в сторону.

Ложная определённость имеет реальную цену

Эта цена – вовсе не абстракция. Она напрямую отражается в выручке.

В декабре 2025 года в подкасте Nielsen Norman Group ^[3] сооснователи Baymard Institute Кристиан Холст и Джейми Хольц привели примеры из масштабных исследований э-коммерции, наглядно показывающие, как крошечные UX-решения со временем складываются в ощутимые финансовые последствия.

На сайте одного из ретейлеров из списка Fortune 500 достаточно было заменить индикаторы-точки на миниатюры товаров – и конверсия выросла на 1%, что обернулось миллионами долларов дополнительной выручки. В другом случае дублирование кнопки “Оформить заказ” вверху и внизу страницы проверки заказа принесло компании ещё 10 миллионов долларов в год.

Это были не громкие редизайны и не технологические прорывы. Всего лишь детали взаимодействия. Незаметные – пока они тормозят доход. И поразительно мощные – когда их исправляют.

Та же логика проявилась и в кастомизационном сценарии, над которым я работал. Только дело было не в визуальных штрихах, а в самих решениях, которые предлагалось принять пользователю.

С точки зрения ^[4] системы каждый ответ – это шаг вперёд. Анкета продвигается. Данные фиксируются. Всё идёт по плану.

Но для пользователя эти же мгновения нередко остаются внутренне незавершёнными.

Проблема часто не в том, что у человека нет ответа. А в том, что он находится между ответами.

Выбор – это не всегда проявление уверенности. Иногда это всего лишь реакция ^[5] на ограничение.

Человека просят определиться раньше, чем он понимает последствия. Термины могут звучать непривычно. Итоги – быть туманными. А ощущение ошибки ^[6] – пугать своей необратимостью.

И тогда включается знакомый сценарий: кто-то замирает, кто-то уходит, а кто-то нажимает первое подходящее – просто чтобы продолжить. Для системы это выглядит как уверенное решение. Для человека – как зарождающееся сомнение:

Я только что зафиксировал то, что мне на самом деле не подходит?

В сфере ухода за кожей и личной гигиены уровень брошенных корзин достигает 81% (Statista, 2025) – это даже выше, чем средний показатель по всем отраслям, составляющий 70% (Baymard, 2025). Кастомизационные сценарии не создают эту реальность, но, когда они требуют определённости там, где её нет, они никак не помогают её смягчить.

Когда система просит пользователя “поставить себе диагноз”, она создаёт не просто трение. Она требует уверенности, которую человек ещё не успел в себе вырастить.

---

Что мог исправить лучший UX (и чего он исправить не мог)

Редизайн начался с одного-единственного прояснения.

С самого первого экрана стало прямо сказано: пользователь создаёт индивидуальный продукт, а не получает подбор готового. Это смещение акцента изменило ожидания – стало понятно, что именно делает анкета и зачем вообще нужны эти вопросы.

Дальше работа стала почти хирургической.

Совместно с R&D мы разобрали, какие именно данные действительно необходимы для создания рабочей формулы. Выяснилось, что несколько вопросов с наибольшим оттоком вообще не использовались в расчётах – они существовали скорее для того, чтобы создать ощущение кастомизации, чем реально её обеспечить.

После удаления и объединения лишнего анкета сократилась с 21 шага до 9.

Оставшиеся изменения касались ясности и своевременности. Тексты стали точнее и короче. Контекстные FAQ и всплывающие подсказки “Помогите выбрать” появлялись только по запросу, а не навязывались заранее. Формулировки переписали на языке пользователей и объяснили, зачем запрашивается каждая деталь. Тестирование показало: понимание выросло, а темп прохождения не замедлился.

Этот редизайн случился ещё до нынешней волны генеративных инструментов вроде ChatGPT – в то время неопределённость приходилось “переваривать” вручную: через структуру UX, последовательность шагов и продуманный текст.

Это сработало. Но лишь в пределах статичного сценария.

Возможность – в умении задавать лучшие вопросы

Сегодня есть более радикальное решение: полностью заменить анкету разговорным, агентным ИИ-сценарием. Тем, который превращает неопределённость – прежде обрабатываемую вручную – в полноправный элемент системы.

ИИ-система, которая и есть сам опыт ^[7].

Диалоговые системы иначе обходятся с неясностью. Они могут начать с расплывчатого, неполного описания, задать уточняющий вопрос только там, где действительно требуется конкретика, и менять траекторию в зависимости от уровня уверенности – вместо того чтобы считать каждый ответ окончательным.

Представьте реплику:

“У меня волосы что-то среднее между прямыми и волнистыми”.

В традиционной анкете это тупик. Система потребует выбрать одно из двух.

В диалоговой системе – это уже рабочий материал.

Она может уточнить, что именно означает “что-то среднее”, или соотнести это описание с предыдущими словами пользователя, не требуя мгновенной точности.

И этот сдвиг полезен не только человеку – он выгоден и бизнесу.

Вместо хрупких, угаданных ответов система получает более качественные сигналы. Вместо одинакового маршрута для всех – варьирует глубину и темп. Вместо преждевременного обязательства – постепенно его заслуживает.

Подход работает потому, что проблема уже существует: людям трудно точно описывать себя. Системе же необходима структура. Этот разрыв очевиден и воспроизводим.

Именно здесь диалоговый агентный ИИ по-настоящему оправдывает своё место.

Это работает в условиях реальных ограничений

В исходной анкете система задавала 21 вопрос, хотя для создания индивидуального продукта на самом деле требовалось лишь около дюжины параметров.

Позднее я проектировал диалоговую систему с похожим ограничением: универсальный конструктор промптов, которому для надёжного результата нужны были строго определённые структурированные входные данные. Вместо того чтобы вытягивать всё сразу по линейной схеме, система анализировала контекст, выявляла недостающие элементы и задавала точечные уточнения – только там, где это действительно было необходимо.

В итоге вопросов стало не меньше. Они стали точнее.

Интеллект ^[8] не в том, чтобы спрашивать реже. Он в том, чтобы понимать, какие данные действительно значимы – и в какой момент их стоит запросить.

---

Адаптивные системы поднимают планку UX-исследований

По мере того как ИИ делает системы адаптивными, расширяется и сама работа в UX.

Речь уже не только о проектировании экранов.

Вы проектируете степень уверенности сигнала – и для человека, и для системы, а значит, исследование должно выявлять не только точки затруднения, но и те сигналы, которые безопасно доверить автоматике.

Это требует понимания:

• где именно пользователи сомневаются,

• какие решения ощущаются рискованными

• и в какой момент системе стоит уточнить, объяснить или, напротив, выдержать паузу.

Без этой основы ИИ не уменьшает трение. Он просто быстрее масштабирует те же ошибочные предпосылки.

Проектирование для неопределённости – вот настоящая работа

Самые ценные UX-проекты в моей практике были связаны не с оттачиванием интерфейсов.

Они были о прояснении самой сути продукта.

И всё чаще это означает создание систем, способных думать вместе с пользователем, а не требовать от него самодиагностики. Не в логике жёсткой определённости – а в логике работы с неопределённостью.

Не чтобы устранить её любой ценой, а чтобы разделить нагрузку и выстроить такие системы, которые помогают человеку постепенно прийти к ясности – вместо того чтобы заставлять его притворяться, будто она у него уже есть.

---

Делегируйте часть рутинных задач вместе с BotHub! ^[9] Для доступа к сервису не требуется VPN и можно использовать российскую карту. По ссылке ^[10] вы можете получить 300 000 бесплатных токенов для первых задач и приступить к работе с нейросетями прямо сейчас!