Как я проектировала чат Flo: чему чат-бот, проживший десять лет, учит AI-продукты сейчас

Коротко: в 2015–2017 годах, работая в R-Style Lab, я проектировала пользовательский чат и сценарии чат-бота для Flo, приложения о женском здоровье, а ещё экраны трекинга привычек и здоровья. Этот подход к чату оставался ядром продукта около десяти лет. Вывод для сегодняшних LLM-чатов: в чувствительной теме чат работает, когда он ведёт, бережёт и приводит к результату, а не просто разговаривает.

Что такое Flo и что за чат в нём?

Flo основали в 2015 году в Минске братья Дмитрий и Юрий Гурские (Википедия). Начинался он как трекер цикла, а вырос в одно из крупнейших приложений о женском здоровье: 10 млн активных пользователей в месяц к августу 2017 года (VentureBeat), 300 млн установок к 2023 году (хронология Flo) и, по данным Википедии, больше 380 млн скачиваний и 70 млн активных пользователей в месяц к концу 2024-го.

В собственной хронологии Flo запуск «Health Assistant chatbot» отмечен весной 2017 года. Сейчас справочный центр Flo описывает Health Assistant как «интерактивный диалоговый инструмент, который даёт образовательную информацию». Чаты живут во вкладке Messages, новые диалоги появляются, когда начинается фаза цикла или пользовательница отмечает симптом, а логика ответов, по словам Flo, «основана на актуальных медицинских данных и проверена специалистами». В 2024 году Мэри Борысова опубликовала на UX Collective разбор дизайна чат-бота Flo с его кнопками-вариантами и баблами.

Что делала я?

Я работала над Flo как UI/UX-дизайнер в R-Style Lab, минской компании по разработке, с 2015 по 2017 год. Я проектировала пользовательский чат и сценарии чат-бота, а также экраны трекинга привычек и здоровья. И подход к чату, и эти экраны оставались ядром Flo примерно десять лет.

После меня над Flo работало много сильных людей, продукт годами итерировался, и чужие решения я себе приписывать не буду. Хочу поделиться тем, чему меня научило проектирование сценарного диалога о здоровье. Почти каждый из этих уроков сейчас, когда чаты работают на LLM, стал важнее.

Зачем вообще чат в трекере здоровья?

Мой взгляд такой: трекинг это форма, а формы про интимное ощущаются как приём у врача. Разговор может задать тот же вопрос так, что это будет похоже на заботу. Он может объяснить, зачем спрашивает. Может отреагировать на ответ. И может появиться в нужный момент, когда что-то только что изменилось, а не ждать в меню, которое никто не открывает. Данные те же. Ощущение от того, как ты их отдаёшь, совсем другое.

Семь принципов разговорного UX, которыми я пользуюсь до сих пор

1. Чувствительным темам нужны тон и сигналы приватности

Когда человек рассказывает о своём теле, формулировки весят не меньше, чем раскладка экрана. Голос должен быть тёплым, но не сюсюкающим, прямым, но не холодным. Приватность должна быть видна в самом разговоре: зачем мы спрашиваем и что будет с ответом. Позже Flo сделал приватность отдельной функцией продукта: Anonymous Mode запустили в 2022 году, а в 2023-м TIME включил его в список лучших изобретений года (хронология Flo). Я уверена, что люди считывают такие сигналы, даже если никогда не открывают политику конфиденциальности.

2. Готовые варианты лучше пустого поля ввода

Пустое поле требует, чтобы человек знал, что спросить и как это сформулировать. Большинство не знает, особенно когда тема неловкая. Кнопки с ответами снижают усилие, не дают зайти в тупик и показывают, с чем бот на самом деле может помочь. В LLM-продуктах я до сих пор ставлю рядом со свободным вводом подсказки и стартовые вопросы. Свободный текст это запасной путь, а не основной.

3. Чат это способ получить результат

Каждый разговор должен где-то заканчиваться: симптом отмечен, фаза объяснена, напоминание стоит, решение сходить к врачу принято. Если я не могу назвать результат сценария, такому сценарию не нужно существовать. В LLM-продуктах это самая частая ошибка, которую я вижу: приятная бесконечная болтовня, из которой человек ничего не может забрать.

4. Передавать человека в обычный интерфейс, когда задача структурная

Чат и экраны трекинга я проектировала вместе, и мне кажется, правильно смотреть на них именно так. Чат хорош для контекста, поддержки и объяснений. Календарь, график или экран ввода лучше подходят, чтобы отметить даты и увидеть закономерности. Хороший чат понимает, когда сказать «на этом экране будет быстрее», и передаёт человека дальше, не теряя контекст.

5. Чётко проводить медицинские границы

Бот о здоровье должен говорить, что он такое и чем он не является. В справке Flo прямо написано, что диалоги «не заменяют профессиональную медицинскую консультацию, диагностику или лечение». Но граница нужна и внутри сценария: ровно в тот момент, когда симптом звучит серьёзно и правильный ответ звучит как «обратитесь к врачу», а не где-то на странице с условиями.

6. Доверие строится на памяти и последовательности

Если вчера ты рассказала приложению что-то, сегодня оно не должно спрашивать заново. И на сотнях сообщений оно должно звучать как один и тот же собеседник. В сценарном боте последовательность это редактура. В LLM это реальный риск: модель сползает к среднему по интернету, если не дать ей записанные правила голоса, границ и того, чего говорить нельзя никогда.

7. Тексты писать последними, а проверять первыми

В чате текст и есть интерфейс. Я пишу реплики, когда логика сценария уже решена, и проверяю их раньше всего остального: одна неуклюжая фраза в чувствительный момент перечёркивает весь дизайн.

Тогда и сейчас: сценарный бот и LLM-чат

Если честно подытожить: сценарные боты ломались из-за ограниченности. LLM-чаты ломаются, потому что умеют слишком много и без границ. Работа дизайнера сместилась от написания каждой ветки к определению краёв.

Короткий чек-лист для AI-чата в health-приложении

• Можете назвать результат каждого типа разговора?
• На первых экранах есть варианты ответа, а не только мигающий курсор?
• Чат объясняет, зачем ему чувствительные данные?
• Есть понятный путь в структурные экраны и к настоящей медицинской помощи?
• Голос, рамки и запрещённые ответы записаны для модели?
• Чат тестировали на реальных, неаккуратных, эмоциональных вопросах?

Частые вопросы

Есть ли в приложении Flo чат-бот?

Да. Health Assistant во Flo это чат во вкладке Messages с образовательными диалогами о цикле, симптомах и самочувствии. По хронологии Flo, его запустили в 2017 году, а в справке сказано, что ответы проверяют медицинские специалисты и что они не заменяют консультацию врача.

Какие главные правила UX чат-бота?

У каждого разговора должен быть понятный результат, готовые варианты должны идти раньше свободного ввода, голос должен быть единым, а там, где форма или график удобнее, чат должен передавать человека в обычный интерфейс. Состояния ошибок нужно проектировать честно. В чувствительных темах добавляются сигналы приватности и чёткие границы того, что бот вправе советовать.

Что выбрать для health-приложения: сценарного бота или LLM?

Я за гибрид. Сценарные, проверенные экспертами флоу для всего медицинского и рискованного, LLM для объяснений и открытых вопросов, с опорой на проверенный контент и данные самого человека. Чем серьёзнее тема, тем больше структуры нужно разговору.

Как проектировать разговорный интерфейс для деликатных тем?

Начинать с тона и доверия: объяснять, зачем спрашиваете, что будет с ответом и когда пора к специалисту. Давать отвечать тапом, а не набирать неловкие слова. И тестировать на тех вопросах, которые людей действительно тревожат, а не на аккуратных демо-промптах.

---

Алла Кучинская (Alla Kuchynskaya), Senior Product Designer и AI Product Designer & Builder, больше 12 лет в стартапах, специализация: AI, здоровье и потребительские мобильные приложения. Проектировала чат и экраны трекинга для приложения о женском здоровье Flo, была UI/UX-дизайнером VOCHI, который позже купил Pinterest. Живёт на Бали, работает частично, на полную ставку или на проект: alla.studio, Telegram.