Большинство дейтингов оптимизируют время в приложении: чем дольше листаешь, тем лучше метрики. ТЁРКА (new.terka.io) построена на противоположной целевой функции — как можно быстрее вывести пользователя в офлайн. Для продуктового разбора это интересный случай: посмотрим, из каких механик собрана система.
Событие как контекст мэтча
Классическая проблема дейтингов — «мэтч есть, разговора нет»: у двух людей нет общего контекста, кроме взаимного лайка. ТЁРКА решает это структурно: знакомство привязано к событию из афиши. Кнопка «Хочу пойти» создаёт общий план по умолчанию — первый шаг офлайн-встречи происходит без неловкого «может, встретимся?».
Портрет интересов вместо галереи фото — второе структурное решение. Алгоритм считает процент совпадения по ответам на лёгкие вопросы, и матчинг идёт по темам разговора, а не по внешности. Это заметно сужает воронку, но повышает качество каждого мэтча — размен, который массовые сервисы позволить себе не могут, а нишевые — обязаны.
Чек-ин: ретеншн из реального мира
Самая любопытная механика — чек-ин: «был вчера в баре — отметься и найди тех, с кем общался, но не обменялся контактами». По сути это захват офлайн-события в продукт: возвращаемость строится не на пушах, а на незакрытом гештальте из реальной жизни. Редкий случай, когда retention-механика улучшает жизнь пользователя, а не эксплуатирует его.
Что в цифрах
Сервис молодой и цифрами не разбрасывается, но одну раннюю сводку команда приводит: по данным сервиса, уже за первую неделю работы дейтинга сложились первые пары, перешедшие к офлайн-встречам. Для продукта с целевой функцией «довести до встречи» это и есть North Star, а не DAU.
Урок для мейкеров
Связка «контент-лента + социальный слой» переносится на многие ниши: событие здесь — просто предлог для взаимодействия. Если строите своё — обратите внимание, как сервис снимает социальное трение маленькими механиками, а не «инновациями». 18+.
Источники
- Приложение: new.terka.io
- Механика и позиционирование: new.terka.io
