концепция мобильного приложения для подбора фильмов
Учебный кейс — курс «UX/UI Дизайн», Bang Bang Education.
Figma
UX/UI
Проблема: пользователи тратят много времени на поиск фильмов, сталкиваются с избитыми подборками и сложностью определить нужный жанр.
Задача: разработать сервис, где пользователь может сгенерировать персонализированный список фильмов по настроению, сюжету или другим индивидуальным критериям, а также получить информацию о каждом фильме.
Задача: разработать сервис, где пользователь может сгенерировать персонализированный список фильмов по настроению, сюжету или другим индивидуальным критериям, а также получить информацию о каждом фильме.
Контекст и Задача
Особенности разработки
▫ Анализ отзывов конкурентов
Изучены более 200 пользовательских отзывов в App Store и Google Play, чтобы выявить частые проблемы и ожидания.
▫ Определение целевой аудитории Сегментация пользователей по возрасту, привычкам просмотра кино и предпочтительным сервисам.
▫ Глубинные интервью Проведено 5 интервью, в ходе которых были выявлены боли, паттерны выбора фильмов и ключевые инсайты о поведении зрителей.
▫ Определение целевой аудитории Сегментация пользователей по возрасту, привычкам просмотра кино и предпочтительным сервисам.
▫ Глубинные интервью Проведено 5 интервью, в ходе которых были выявлены боли, паттерны выбора фильмов и ключевые инсайты о поведении зрителей.
Исследования
▫ Поиск фильма занимает слишком много времени.
▫ Подборки фильмов однотипны и повторяются в разных сервисах, не хватает оригинальности и свежих идей.
▫ Отсутствие контекста выбора: пользователю сложно выбрать фильм «под настроение» (например, «что-то лёгкое после работы», «семейное кино вечером»).
▫ Отсутствие простого и интуитивного интерфейса для поиска кино.
▫ Сложность с авторским/нишевым кино. Популярные сервисы толкают блокбастеры, но почти не предлагают малоизвестные фильмы.
▫ Нет доверия к рейтингам. Оценки на Кинопоиске/IMDb кажутся искусственными или не отражают вкусов конкретного зрителя.
▫ Подборки фильмов однотипны и повторяются в разных сервисах, не хватает оригинальности и свежих идей.
▫ Отсутствие контекста выбора: пользователю сложно выбрать фильм «под настроение» (например, «что-то лёгкое после работы», «семейное кино вечером»).
▫ Отсутствие простого и интуитивного интерфейса для поиска кино.
▫ Сложность с авторским/нишевым кино. Популярные сервисы толкают блокбастеры, но почти не предлагают малоизвестные фильмы.
▫ Нет доверия к рейтингам. Оценки на Кинопоиске/IMDb кажутся искусственными или не отражают вкусов конкретного зрителя.
Ключевые боли пользователей
▫ Вдохновение приходит извне: многие находят фильмы в TikTok/Reels или по рекомендациям блогеров, а не через классические подборки.
▫ Скриншоты или кадры из фильма могут вызвать интерес даже быстрее, чем постер.
▫ В приложениях много рекомендаций, но они не релевантны — «рекомендательная система» не угадывает предпочтения.
▫ Скриншоты или кадры из фильма могут вызвать интерес даже быстрее, чем постер.
▫ В приложениях много рекомендаций, но они не релевантны — «рекомендательная система» не угадывает предпочтения.
Инстайты
▫ Афиша и название привлекают внимание первыми. Если они цепляют, то пользователь читает описание или смотрит трейлер.
▫ Зрители выбирают фильм не только по жанру, но и по «ощущению» (динамичный, трогательный, атмосферный).
▫ Пользователи активно используют короткие видео (Reels, отрывки) для выбора фильма.
▫ Зрители выбирают фильм не только по жанру, но и по «ощущению» (динамичный, трогательный, атмосферный).
▫ Пользователи активно используют короткие видео (Reels, отрывки) для выбора фильма.
Low-fi прототип
Приложение представляет гибрид кинокаталога и социальной сети для любителей кино. Основная идея — превратить поиск фильма из рутинного процесса в увлекательное взаимодействие с контентом и сообществом.
дизайн-Концепция
Ключевые особенности концепции
Подборки формируются не в формате стандартных «ТОП-20», а как авторские и тематические рекомендации от пользователей, блогеров или ИИ (например, «любимые хорроры от BadComedian» или «скандинавские фильмы о подростковых кризисах»).
Креативные подборки
Фильтрация фильмов сразу по нескольким критериям: жанр, настроение, уровень «нишевости», сюжетные элементы. Повышается шанс найти авторское или малоизвестное кино, расширяются возможности персонализации.
ИИ категоризация фильмов
Более точная автоматическая генерация подборок с помощью ИИ.
предложения по предпочтениям (как «Станция» в музыкальных приложениях)
Пользователи могут оставлять реакции и комментарии, делиться подборками и рейтингами. Это создаёт атмосферу «киноклуба» и ощущение диалога.
Возможность писать отзывы и составлять подборки открывается по мере активности пользователя (например, нужно написать 20 отзывов, чтобы составлять подборки). Это стимулирует вовлеченность, помогает быстрее накопить базу отзывов и создаёт честные рекомендации, не зависящие от внешних рейтингов.
Возможность писать отзывы и составлять подборки открывается по мере активности пользователя (например, нужно написать 20 отзывов, чтобы составлять подборки). Это стимулирует вовлеченность, помогает быстрее накопить базу отзывов и создаёт честные рекомендации, не зависящие от внешних рейтингов.
Элемент социальной сети и Пользовательский рейтинг фильмов
Приложение предлагает не сухой каталог, а визуальный и эмоциональный опыт: постеры, отрывки, скриншоты, стилизованные подборки. Это усиливает вовлечение и делает выбор фильма ближе к привычным сценариям (например, как просмотр Reels или рекомендаций друзей).
Человечный опыт
