PostPostResearch: Константин Ефимов и Анастасия Жичкина

#15 UX Horn Podcast с Константином Ефимовым — социальным психологом и со-автором книги «Качественные исследования в бизнесе» Всем привет, в эфире 15 и финальный выпуск первого сезона подкаста UX Horn, где исследуем UX в разных его проявлениях на основе материалов телеграм-канала @uxhron и @uxdigest Сегодняшний гость исследователь с 20+ лет опыта и является со-автором телеграм-канала @PostPostResearch и вместе с Костей поговорили про 4 уровня пользовательского понимания, слова в практиках проектирования, методы как грани видения пользователя, проблемы фреймворков и конечно же вышедшую книгу в со-авторстве с Анастасией Жичкиной «Качественные исследования в бизнесе» Достаём наушнички, наливаем чаёк и погнали Приложение Mave в телеге Яндекс.Музыка Apple Podcast Youtube На podster Ну и файликом в комментариях Тайминги:

00:00:00 - Интро - Поговорили о Косте и его опыте, про книгу и роль исследователя сейчас, да и вообще почему вообще было принято решение написать книгу «Качественные методы исследования в бизнесе»   00:15:25 - Four Levels Of Customer Understanding Поговорили про 4 уровня пользовательского понимания: что говорит, что чувствует, что делает и что хочет, не согласились с утверждением, что ThinkAloud - плохо, а заодно чутка зарубились на тему названия UX-теста, про применимость простых фреймворков, как мягко подвести команду к тому, что она не всё знает или не обо всё подумала, почему самое сложное - это переход от фиксации поведения к объяснению причин, про свободу воли 00:47:43 - Илья Смирнов — Новый фреймворк — новая реальность: философские основания STS и UX Какое самое плохое слово в продуктовой практике для понимания людей, что общего между JTBD и плоскоземельщиками, какой вопрос самому себе должен задавать исследователь при определении метода исследования, есть ли разница между UX-тестами и usability-тестами, нужно ли переосмыслять существующие фрейморки, про фреймворк X-Rays 01:06:10 - How to do UX research in the Age of AI Про фреймворк Кеневина, какой из доменов фреймворка лучше всего работает ИИ, какой должен быть уровень доверия к LLM-моделям, чему учить джунов с учетом новой эры, обязан ли исследователь указывать в отчёта, что он использовал ИИ, про опыт теста моделей Статьи которые обсуждали в этом блоке: How Reliable Is AI at Finding UI Problems? The only winning move is not to play 01:23:10 - Как Generative Engine Optimization (GEO) влияет на юзабилити сайта: практический разбор Про новый полигон для тестов, на сколько в погоне за GEO-оптимизацией есть риск потерять пользовательский путь и есть ли примеры такого в истории, про новую нагрузку UX-редакторам и как можно от неё избавиться 01:28:56 - Witchcraft and UX Research: An Anthropologist on the Quest of Fixing Things Что может выдать ИИ как результат, а на что не способен, по крайней мере пока, опасность для профессионального эго, про аналитическую ментальность и можно ли развить понимание «скрытых механизмов человеческого поведения», что делать с выявленной моделью поведения, которую нашел, зачем нужно время на подумать, совет от Кости по работе с ИИ 01:42:36 - UX Core - Крупнейшая библиотека когнитивных искажений О том как проверять своё интерфейсное решение на присутствия тёмных механик, ну и Костя поделился кейсом Деливери Клаба 01:54:04 - В финале Костя поделился мнением о то какое будущее у исследователей

Упоминаемые материалы: Фокус-группы. Практическое руководство (pdf) Даниель Канеман «Думай медленно, решай быстро» Вадим Митякин «Метод параноика» Подать заявку на выступление на ResearchExpo'26 1 и 2 октября можно тут Всем отличного лета и до встречи в сентябре! ☀️

Как понять, нужно ли бизнесу исследование, — и не ошибиться еще до старта Компании часто заказывают исследования по инерции: нужен отчет, «так принято», «надо собрать данные». Но данные — не самоцель, и без бизнес-цели даже хорошее исследование превращается в дорогой документ, который никто не использует. ✉️ Константин Ефимов, специалист по качественным маркетинговым и продуктовым исследованиям, и кандидат психологических наук Анастасия Жичкина предлагают смотреть на исследование не как на формальность, а как на инструмент для снижения рисков. Авторы считают, что есть вопросы, которые заказчику было бы хорошо задать самому себе — для того чтобы понять, как лучше провести исследование.

1️⃣ Бизнес-цель: зачем нам нужно это исследование? Уменьшить отток, разработать новый продукт, увеличить продажи в одном (или в нескольких) сегментах? Чего мы хотим достичь? Зная ответ на этот вопрос, мы можем: 👆проверить цели и задачи исследования на соответствие бизнес-цели; 👆лучше понять, что нам важно найти в процессе исследования и каким должен быть результат. Понимание проблематики бизнеса — это ключевой вопрос для разработки дизайна исследования. Поэтому для сложных тем мы рекомендуем проводить внутренние интервью с командой заказчика, имеющей экспертизу, чтобы понять сферу лучше.

2️⃣

Что будет, если исследование НЕ провести?

Какие риски от того, что исследование не будет проводиться? Какие, напротив, от этого могут быть плюсы? Может быть, можно закрыть потребность в информации без исследования и сэкономить деньги/время/усилия?

3️⃣

Чем мы готовы пожертвовать, проводя исследование?

Исследователи всегда действуют в ситуации ограничений, и лучше, если ограничения будут понятны сразу, на уровне подготовки к проведению исследования, чтобы синхронизировать ожидания от исследования с заказчиком:

👆

нам важно иметь результаты через две недели (жертвуем регионами и увеличиваем вознаграждение подрядчику)? Нам важно сэкономить (жертвуем и регионами, и срочностью)?

👆

нам нужно быстро и точно, цена не важна?

👆

или мы делаем быстро и грязно (quick&dirty), при этом самым дешевым из возможных способов?

4️⃣

Если мы отдаем исследование на аутсорс, что самое важное для нас при выборе агентства?

Нам важно найти «своего» модератора, с которым мы могли бы работать на постоянной основе? Может быть, нам нужна экспертиза в категории, которой обладает не каждое агентство? Или нам важно использование международной методологии?

↗️ На сайте вы можете прочитать отрывок о том, как до старта понять, нужно ли бизнесу исследование, — и как не превратить его в красивую, но бесполезную папку с выводами. Читать → 👍 Читайте нас в Тelegram | MAX | VK

Отрывок из нашей книги опубликован в онлайн-издании «Инк»!

Наша книга «Качественные исследования в бизнесе» поступила в продажу! Есть два варианта покупки: 1️⃣ в любое время - у нас на сайте с Яндекс-доставкой по всей России 2️⃣ cамовывоз (только по предоплате) из московского офиса VK - 30 мая:     - для тех, кто зарегистрирован на митап "Вкус UX" - во время митапа,     - для тех, кто не зарегистрирован на митап, от входа в офис VK, с 16.00 до 18.00. Стоимость книги в данный момент - 2600 рублей, после митапа будет немного дороже. Цена такая, потому что книга большая (392 страницы, вес 1 кг) и красивая - цветная печать, твердая обложка, белая плотная бумага, закладка-ляссе, цветные иллюстрации. Упакована в термопленку и в коробку, гарантированно не попортится при доставке. Книгу можно и нужно дарить коллегам и заказчикам. На маркетплейсах книга продаваться не будет - стопроцентная наценка со стороны маркетплейса делает книгу при ее высокой себестоимости очень малодоступной. Электронную версию тоже готовим, она будет осенью. Пока продаем бумажный тираж. На электронную версию можно записаться в бота. Print-on-demand для покупки за рубежом будет в ближайшее время. Коллеги из Казахстана, Украины, и экс-СНГ, кто хочет печатную книгу - напишите, пожалуйста, мне (Константину) в личные сообщения @teplotod, мы постараемся отдельно организовать доставку.   💳 🛍 Купить книгу

Книга «Качественные исследования в бизнесе» напечатана. Как она выглядит, можно посмотреть на видео. На фото – весь тираж: 1500 экземпляров. Продажи откроем на следующей неделе. Можно записаться в бота, чтобы не пропустить. Презентация книги состоится 30 мая в 16.20 в VK, в рамках митапа «ВКУС UX: как исследования становятся частью продуктовой разработки». Для того, чтобы прийти на презентацию, нужно зарегистрироваться на митапе. Регистрация и программа - здесь. На презентации мы будем выступать с большого экрана. Онлайн-трансляции, к сожалению, не будет, но позже мы выложим видео.

Зарядное устройство, которое снимает тревогу у владельца. Редкий пример по-настоящему инновационного продукта, закрывающего не только функциональную, но и эмоциональную потребность. Его ценностное предложение легко расшифровать и через JTBD, и через Insight → Benefit → RTB. В ролике говорится, что устройство физически отключает зарядку при достижении 100% и при этом может использоваться вместе с оригинальной зарядкой. Первое обещает продлить срок службы батареи: не будет вредных циклов дозарядки в диапазоне 99–100%. Второе снимает сомнения в безопасности, потому что пользователю не нужно отказываться от штатного зарядного устройства. Кроме того, сам факт физического отключения делает обещание более правдоподобным: пользователь не просто слышит, что зарядка «умно остановилась», а видит реальный результат. Жаль, что самого продукта пока нет: видео создано ИИ. 💽 @PostPostResearch

После конференции «UX на чиле» у нас появились новые подписчики. Так что давайте знакомиться) Этот канал ведем мы - Константин Ефимов и Анастасия Жичкина. Мы - исследователи и социальные психологи. Проводим качественные исследования, учим их проводить, написали об этом книгу «Качественные исследования в бизнесе». Книга уже печатается, тираж будет готов 27 апреля. Затем упаковка и доставка, и после майских ее можно будет купить. Если вы хотите оперативно узнать о том, что книга вышла - можно записаться в бота. Здесь, в канале, мы временами пробуем AI и синтетических респондентов на прочность. А иногда составляем списки типичных ошибок в UX-тестах и глубинных интервью, которые допускают исследователи с опытом. Список самых интересных постов канала - в закрепе. Еще у нас есть чат для исследователей – в котором можно просто спросить или обсудить исследование и получить совет.

Конференция «UX на чиле» уже сегодня вечером Начало в 17 по МСК. Я (Константин) участвую с докладом «Как AI меняет подход к исследованиям: «тогда» и «сейчас» — что стало быстрее, какие появились риски и как трансформируется роль исследователя. Запись: будет только для зарегистрированных. Участие: бесплатное, при условии подписки на всех участников в телеграм. Регистрация на конференцию и детали выступлений по ссылке: 👉 Зарегистрироваться через бота [ничего не надо заполнять] P.S. Если вы пропустили конференцию и только заметили анонс — всё равно регистрируйтесь, чтобы получить запись и материалы. Регистрация будет открыта до 17:00 15 апреля.

Разгадка (начало здесь) Почему Яндекс одновременно в топе и в антитопе у аналитиков? Ключевая проблема этого опроса: мы видим выбор, но не понимаем, чем он объясняется. Что мы можем предположить? Первой нашей гипотезой было то, что Яндекс — это конгломерат сервисов, и именно различия в имидже отдельных подразделений дают эту противоречивую картину. Но такая картина характерна не только для Яндекса:

Противоречивый рейтинг у Яндекса (-34% и +31%), Т-Банка (-21% и +30%) и Альфа-банка (-15% и +16%).

Т-Банк и Альфа, хотя и имеют много продуктов, пока не создали такой разветвленной экосистемы сервисов, как Яндекс. При этом у таких экосистем, как VK и Сбер, рейтинг преимущественно негативный. То есть дело не только в том, что Яндекс состоит из разных частей. Вторая гипотеза родилась в обсуждении с Филиппом Управителевым. Речь о разрыве между внешним имиджем бренда и тем, как устроена «внутренняя кухня». Противоречивый рейтинг Т-Банка и Альфы скорее говорит в пользу этой гипотезы. Все три бренда воспринимаются как технологически продвинутые, но что происходит с работой аналитиков внутри, мы можем судить лишь косвенно — по результатам опроса. Скорее всего, возникает разрыв между ожиданиями (связанными с имиджем бренда) и реальными условиями работы, которые выясняются уже в процессе собеседования. Имидж технологического лидера формирует завышенные ожидания: аналитики массово откликаются на вакансии, но, (не)получив офер, испытывают разочарование. Обобщая: Яндекс — это big tech-магнит для аналитиков по масштабу задач, но не тот работодатель, по которому существует консенсус, что внутри все так же хорошо, как выглядит снаружи. Сильный бренд обещает очень многое, но большая и неоднородная экосистема не всегда одинаково хорошо исполняет эти обещания. Как мы можем подтвердить проверить эти гипотезы? 1️⃣ Самый простой способ – конкретизировать выбор, переформулировав вопрос с «рассматриваете» на «если вам напишет рекрутер…». Это позволит избежать зашумления ответов с мотивацией типа «меня туда не возьмут, поэтому не рассматриваю». Это улучшит консистентность, но не решит проблему. 2️⃣ Довольно простой способ - добавить открытый вопрос с просьбой пояснить выбор топа и антитопа. Полторы тысячи ответов вполне можно обработать — это не критичное усложнение, которое окупится интересными инсайтами. 3️⃣ Также можно дополнить анкету вопросом о том, в какие компании аналитик уже проходил собеседования, чтобы отделить реальный опыт от представлений. 4️⃣ Более сложный вариант — добавить вопросы о каждом конкретном работодателе и затем связать ответы с попаданием в топ или антитоп. С точки зрения анкеты это относительно просто, но увеличит ее длину и снизит долю завершивших опрос. 5️⃣ Еще более сложный путь — построить объяснительную модель на основе сегментации. Данные о респондентах уже есть, их можно связать с ответами. Именно это отличает настоящую аналитику: мы не только измеряем среднюю температуру, но и понимаем, у кого она повышена. Например, можно выделить кластеры,в которых проявляется разное отношение к компаниям: 🅰️ Связать факторы принятия офера с (не)предпочитаемыми компаниями. 🅱️ Связать стаж и специализацию аналитика с (не)предпочитаемыми компаниями. 6️⃣ Отдельно стоит выделить предложение Виталия Болатаева изменить саму методологию сравнения: отказаться от топа и антитопа и перейти к попарным сравнениям — такой рейтинг будет менее противоречивым. Благодарим за обсуждение Елену Проворову, Александра Артемьева, Катерину Цимботу, Юрия Волкова, Марию, Виталия Болатаева и Павла Савченко.

14 апреля — онлайн-конференция «UX на чиле: анти-тревожная конфа про исследования, дизайн и людей». Я (Константин) участвую с докладом «Как AI меняет подход к исследованиям: «тогда» и «сейчас» — что стало быстрее, какие появились риски и как трансформируется роль исследователя. Дата: 14 апреля 2026 (онлайн) с 17:00 до 20:00 по Мск. Запись: будет только для зарегистрированных. Участие: бесплатное, при условии подписки на всех участников в телеграм. Участники и доклады: 😁 Андрей Морозов, Продюсер BiasConf, автор Chief Philosophy Officer Между измерением и пониманием: по ту сторону закона Гудхарта — почему метрики иногда подменяют смысл и как этого избежать. 😊 Илона Саркисова, Руководитель соцсервисов Вконтакте, автор Поясни за UX Как пасти дизайн-котов — наблюдения котоматери и дизайн-лида: как распознать «своего» дизайнера и синхронизировать творчество с продуктом. 😄 Анна Подъезжих, Продуктовый дизайнер Ozon, соавтор Ozøn Design Эмоции vs Паника: рецепт интерфейса для миллионов — почему безопасный UX важнее трендового визуала и как снимать тревожность, а не нагнетать. ☺️ Михаил Хананашвили, HMX Research Lead, автор UX Horn 🌀 UX-будущее в эпоху сокращений — какие навыки становятся критически важными и где искать возможности, когда бюджеты режут. 😀 Михаил Греков, CPO AW BI, автор Про удобство Как AI стирает границы между продактами и дизайнерами: новые правила взаимодействия — без страшилок, только факты о том, как меняется совместная работа. Регистрация на конференцию и детали выступлений по ссылке: 👉 Зарегистрироваться через бота [ничего не надо заполнять] После регистрации вы получите ссылку на трансляцию. Приходите, будет интересно.

Аналитическая загадка. Принято считать, что бизнесу важны цифры Они очевидны и доказательны, в отличие от каких-то там слов из качественного исследования. Но как быть, если они взаимоисключающие? Ниже пример из исследования, как аналитики воспринимают крупные компании с точки зрения работы. На этом графике вы видите, что аналитики оценивают Яндекс полярно. Но, может быть, в тексте отчета есть разгадка? А вот и нет. Авторы отчета пишут, что:

Противоречивый рейтинг у Яндекса (-34% и +31%), Т-банка (-21% и +30%) и Альфа-банка (-15% и +16%).

«Противоречивый рейтинг»! Очень напоминает кейс про то, как не стоит описывать противоречивые результаты в UX тестах. Описывая результаты в таком формате, вы максимально роняете свой авторитет. Показываете, что аналитик просто считает цифры и не пытается дать ответ – а что за этим стоит? Просто представьте, что такой график вы показываете на встрече со стейкхолдерами C-level. «Что за этим стоит?» - очень важно, потому что из него следует, «как» это все можно исправить. Ну или в данном конкретном случае – почему стоит или не стоит наниматься на работу в Яндекс. Поэтому, коллеги, мы предлагаем вам в комментариях ответить на два вопроса: 1️⃣ Почему Яндекс имеет противоречивый рейтинг? 2️⃣ Как стоило проектировать конкретно этот блок вопросов – про топ и антитоп работодателей? Комментарии к этому посту могут писать все желающие, вступать в чат не нужно. Свой ответ мы дадим в четверг.

Директивные приемы в интервью и продуктовые исследования В обсуждении модели ошибок в глубинных интервью Павел Мальченко поднял интересный вопрос о том, считать ли ошибкой директивность в продуктовых исследованиях:

«с директивным управлением скорее мы в продуктовых исследованиях шалим, потому что цель исследования еще более сфокусирована»

В маркетинговых исследованиях директивности меньше. Там стратегическая цель – получить понимание, новые инсайты, которые открывают новые бизнес-возможности. Обучающие материалы по маркетинговым исследованиям явно предписывают недирективность - особенно в групповых форматах. Период увлечения директивными методиками (лэддеринг) в маркетинговых исследованиях давно прошел – а в продуктовых он переживает расцвет. Очень частая норма в продуктовых исследованиях - работать качественными методами как количественными: пытаться с помощью интервью получить данные, которые измеряются в баллах и процентах. Субъективное шкалирование в интервью, «пять “почему?”». Структурированное интервью вместо глубинного. Повторяющиеся вопросы при диагностике emotional layer в CJM. JTBD-интервью, в некоторых вариантах которого принято много и путанно спрашивать про expected outcome. И это так не только потому, что в продуктовых исследованиях более сфокусирована цель. Не только потому, что чаще требуется растить метрики продукта (количественная цель), чем открывать новые бизнес-возможности (качественная цель). Это так еще и потому, что в продуктовых исследованиях больше распространена идеология быстрого успеха и вера в «серебряные пули» (рецепты того самого быстрого успеха) - которые пропагандируют евангелисты. Особенно важно, чтобы «серебряная пуля» была простой, понятной и воплощалась в конкретном рецепте, который легко может воспроизвести каждый. И обычно такие «пули» — это странные или директивные методики ведения интервью. Проблема в том, что привнесение директивных приемов довольно эффективно рушит контакт

«Как вы по-другому хотели себя чувствовать от того, что вам пришло письмо от налоговой, что у вас задолженность [триггер+контекст], вы захотели увидеть сумму задолженности?»

А самое главное – директивность не очень-то работает. Исследователь с помощью точечных вопросов уточняет свою картину мира, но картина мира респондента – как он принял решение и почему решение именно такое – остается за кадром. Но что делать исследователю, если внутренний заказчик разделяет эту групповую норму о пользе директивности в интервью? Выход мы видим в просвещении и в социализации исследований: нужно показать, что лучшего результата можно добиться не через все эти прямые вопросы, изматывающие респондента (и заставляющие его думать за всю продуктовую команду), а через недирективные приемы, дающие возможность респондента поделиться историями о своем опыте. И даже если возможности исследователя на это влиять ограничены - потому что в системе координат заказчика мнение евангелиста более авторитетно, чем мнение исследователя – вы лично можете работать менее директивно. Лично вы можете показать, что есть способ лучше. Что можно добиться лучшего результата, не превращая интервью в «деревянную беседу», не мучая респондентов однотипными вопросами. И здесь поможет нарративное интервью – где респонденты рассказывают истории о своем опыте. Да, это более сложная задача - получить от респондента подробный рассказ одним куском, да еще и уточнить по тем деталям, которые остались «за кадром». Даже для исследователя с опытом. Особенно, если ты привык контролировать респондента через «точечные вопросы» - которые являются нормой в индустрии. Но стоит попробовать.

Исследователь Павел Долгов запускает второй поток интенсива по английскому для UX-исследователей, которые хотят уверенно проходить интервью в международные компании. За 5 недель участники учатся четко рассказывать о своем опыте, проектах и решениях. Много практики, подробный фидбек и разбор кейсов. Старт 28 марта, группа маленькая - 5 человек. Подробности в его канале https://t.me/prosto_ne_grusti/1052

Где ошибаются исследователи с опытом? Про ошибки в интервью написано много, но все эти классификации основывались на экспертных оценках. Мы собрали реальные данные относительно ошибок в глубинных интервью и создали модель ошибок. Для этого мы проанализировали 105 анонимизированных протоколов обратной связи в рамках нашего курса по CX-интервью. Наша модель ошибок основана на том, как исследователи справляются с возникающим у них напряжением - которое возникает у всех, даже у исследователей с опытом, и это нормально - через отказ от управления беседой, избыточный контроль респондента или контроль себя. Лидирует отказ от управления беседой. Андрей Дорожный (автор канала Дата сторителлинг) сделал наглядную визуализацию результатов в виде Sankey diagram. Эта диаграмма интерактивна: можно посмотреть, что включает конкретный тип ошибок, применив фильтры. Благодарим Екатерину Кудешову за ее работу по подсчету количества ошибок в интервью на материале протоколов обратной связи. Читать статью

Синтетические респонденты: почему это плохо с точки зрения количественных исследований? Крис Чапмен (один из популяризаторов QuantUX), довольно резко высказался на тему «синтетиков»: Synthetic Survey Data? It's Not Data 📹 Youtube (есть хорошие русские субтитры) Ключевое, с нашей точки зрения:

Ошибки в негативных ответах - разрыв в ответах «Нет, не нравится» у людей и синтетиков в десятки процентов. Возможно, что следствие статистической оптимизации. Синтетики хуже отказываются и ставят нет - Крис привел несколько исследований с этим феноменом и это гораздо важнее для бизнеса - знать, что НЕ нравится

Краткие тезисы из его выступления можно почитать у Виталия Болатаева в канале «Цифровой геноцид»

Уборка дома: можно ли превратить красный океан в голубой? Середина 90-х. Procter&Gamble ищет новые точки роста в сегменте средств для мытья пола. Этот рынок на тот момент является «красным океаном» - он насыщен, есть масса вариантов бытовой химии, и прорыв за счет инноваций на уровне моющих средств – невозможен: все они вполне выполняют свою работу, и нужно что-то новое. Поводом стало наблюдение директора подразделения венчуров P&G Крэйга Уайнетта: увидев, как его жена мучительно отмывает кухонный пол, он воскликнул: «Должен же быть способ получше, чтобы вымыть пол!» В P&G решили пойти через то, что продуктовые исследователи потом назовут Big Discovery: было проведено 18 домашних визитов (этнография), когда исследователи смотрели, как проводится уборка и задавали вопросы о процессе. Посмотрев на уборку «глазами пришельцев с Марса», исследователи выяснили, что она содержит массу противоречий: 1️⃣ Чтобы навести чистоту, придется испачкаться. Хозяйки одевали старую одежду, перчатки и смирялись с тем, что им придется делать грязную работу. 2️⃣ Большая часть времени посвящена не уборке, а очищению швабры: чем лучше она собирает грязь, тем сложнее ее потом отмыть. 3️⃣ Влажная уборка неэффективна против пыли и сухого сора: в процессе образуется грязная вода, а сам мусор растаскивается. Все это вызывает массу негативных эмоций у хозяек. Уборка воспринимается как неизбежное зло. Напрашивался другой способ уборки, который: 1. эффективен и против пыли, и против пятен, 2. не требует очистки самого инструмента, 3. позволяет не испачкаться, чтобы не нужно было переодеваться, 4. быстрый и приятный. Отталкиваясь от этих инсайтов, команда стала делать MVP. Прототип назвали «подгузником на палке»: на швабру крепится одноразовая салфетка, которая притягивает к себе пыль и грязь, а после уборки салфетку выбрасывают. Продукт решал все имеющиеся проблемы: больше не нужно было возиться с водой, переодеваться и мыть швабру, а сам процесс уборки становился быстрым. Команда была уверена в успехе. Нужно было протестировать концепцию, чтобы убедиться, что хозяйки это купят. Но на фокус-группе хозяйки не поверили, что сухая салфетка может отмыть пол так же качественно, как и швабра с моющим средством. Кроме того, одноразовые салфетки воспринимались как дорогой и неэкологичный продукт. И тогда команда поняла, что недостаточно спросить мнение пользователей о том, чего раньше не существовало. Для инновационного продукта нужно дать попробовать людям его использовать, чтобы они могли удостовериться в том, что это работает. И стоило хозяйкам попробовать прототип в работе, как их скепсис сменился энтузиазмом. Они увидели, что салфетка действительно отмывает пол, а пользоваться ей легко и приятно. Команда доработала прототипы, и встал вопрос – какую историю рассказать хозяйкам, чтобы они это купили? Позиционировать Swifter решили на сегмент «усердная хранительница очага» - женщин, для которых чрезвычайно важно содержать дом в образцовом порядке и чистоте. Была придумана кампания «Дисфункциональные отношения». Идея строилась на юмористичном сопоставлении: отношение хозяйки к старой швабре или венику подавалось как неудачный роман с плохим партнером. От себя по поводу этой истории хотим добавить: 1️⃣ Опыт – это жесткая структура. Привычки очень сложно поменять, и даже если ваш продукт революционный – людям мало видеть идею, им нужно попробовать его руками. 2️⃣ Переосмысление формата продукта - которое JTBD-евангелисты считают это своим know-how: взять желаемый результат и построить продукт вокруг него, убрав все действия, которые доставляют дискомфорт. Но идея подобных инноваций очень старая и описана еще в учебнике Котлера "Основы маркетинга". 3️⃣ Переосмысление продукта можно также интерпретировать в рамках модели Censydiam: если раньше уборка воспринималась как долг, неприятная обязанность, связанная с контролем, то Swifter перемещает уборку в сторону удовольствия и жизненной силы. Подробно об этих и других фреймворках мы рассказываем в модуле «Анализ» нашего курса. Осталось 2 места, старт - 17 февраля.

Соцсети как социальные сцены, а не продукты Принято считать, что человек «нанимает» на работу одно лучшее решение (обычно лучшее по функционалу). И на первый взгляд это очень логично: из продуктов с одинаковым назначением «останется только один», самый лучший. Но с социальными сетями все иначе: довольно многие люди не мигрируют от одной соцсети к другой, выбирая самую лучшую. Они уходят и возвращаются. Они публикуют посты в разных соцсетях с разным содержанием и разными деталями. С точки зрения продуктового подхода – это странно. Почему не выбрать одну лучшую соцсеть? Исследователи из Сингапура попытались с этим разобраться. Для того, чтобы выяснить причины разной активности людей в соцсетях и сценарии их использования, они поговорили с пользователями. Что они выяснили: 1️⃣ Пользователь живет не в соцсетях, а в социальных контекстах: каждая соцсеть – это отдельное пространство со своими правилами. Например: «Facebook - для семьи и старых друзей, я там аккуратен», «Twitter - можно быть резким, там это нормально», «Snapchat - только близкие, там можно быть глупым». Соцсети - это не столько разные продукты, сколько разные сцены, на которых человек отыгрывает разные роли. 2️⃣ Переключение между соцсетями и периоды молчания – это не отток, а управление социальными рисками. В логах мы можем видеть, что пользователь неактивен, что очень часто интерпретируется продуктовой командой как отток. В реальности может быть так, что человек не пишет, потому что боится быть непонятым, выглядеть неуместно или испортить свой выстроенный образ. В таких случаях он часто принимает решение написать пост в другой сети, в которой он меньше опасается за свой образ и репутацию. Пауза в активности не равна оттоку: она может быть осознанной стратегией при сохранении лояльности сети. 3️⃣ Одинаковые функции в разных соцсетях имеют разные значения для пользователей. Все платформы позволяют постить фотографии, писать и комментировать. Но, например, в Facebook фото ребенка постят «для бабушки», в Instagram – «ради эстетики», а в группе WhatsApp - чисто для своих (компания Мета, которой принадлежат все эти соцсети, признана экстремистской в РФ). При этом в логах мы увидим одни и те же действия, но для пользователя они будут играть совершенно разную роль. Это означает, что в UGC-платформах при анализе конкуренции должны учитываться социальные нормы и роли, а не только фичи и их удобство. Из этого также следует, что копирование фичей вовсе не обязательно даст конкурентное преимущество: скопировать легко, а воссоздать социальные нормы и роли – невозможно. 4️⃣Переключение между платформами – это не переходный этап, а устойчивая стратегия: люди не считают, что им нужно выбрать одну соцсеть и присутствовать только в ней. Метрики не объясняют поведение: «тихий» пользователь может быть очень лоялен, а количество постов в соцсети не отражает ее ценность. Все это можно узнать, только поговорив с пользователями. На нашем модуле по CX-интервью осталось 4 места. Начинаем 27 января.

Если кто-то давно собирался на наш большой курс по исследованиям или на модули по CX-интервью или по анализу качественных данных - мы начинаем завтра вечером - 13.01. Расписание и программу можно посмотреть на сайте: https://qual.education/

ИТОГИ ГОДА: НЕ AI 691 943 символа, 96 871 слово и 385 стандартных страниц занимает наша книга. Не считая глоссария - который, как мы выяснили, нужен - в котором мы будем пояснять такие слова, как "джоба", "фича", "фреймворк" и много других слов. Пока мы ее писали, стало понятно, что у гейм-девелопмента и писательства очень много общего: 1️⃣ Некоторые главы тянут за собой другие, которые изначально не планировалось писать, но в процессе становится понятно, что без них обойтись нельзя. 2️⃣ Некоторые главы, которые хотелось сделать очень подробными, приходится сокращать, чтобы успеть к дедлайнам. У меня (Константина) всё это уже было в конце 90-х, когда я как художник-аниматор работал над игрой "Петька и Василий Иванович спасают галактику", рисуя Анку-Пулеметчицу (сцену в бане рисовал не я, а Олег Захаров). Отдельной задачей было найти баланс между книгой и нашим обучающим курсом по качественным исследованиям. В итоге они дополняют друг друга: необходимая база есть в книге - а на курсе мы учим применять ее на практике. В книге есть кейсы, которые слишком объемны для нашего курса. Настоящим испытанием было сделать обложку - как найти образ, который передавал бы суть качественных исследований в бизнесе? Как это бывает при тестировании дизайна, буквально каждая концепция не оставляла людей равнодушными, то есть, сильно не нравилась, - а при обсуждении вариантов именно рисунку художницы, сделанному в период "до ИИ", чаще всего приписывалось, что это ИИ. Спасибо всем, кто отвечал на вопросы по поводу дизайна обложки на количественнике, а Николаю Захарову - за платформу и подсчет. Спасибо художнику Илье Викторову (diliago) за отличную работу и пасхалки. На наш взгляд, ему удалось передать стиль журнала Economist и общий дух обложек-головоломок World Ahead, который мы взяли в качестве отправной точки. Отдельно мы хотим поблагодарить Виталия Болатаева, Юлию Кингсеп и Ирину Пасхину - за вдумчивое чтение, кейсы, идеи и обратную связь по всем главам книги. Это очень большое участие и огромный труд. Спасибо тем людям, кто так или иначе внес вклад в содержание книги - кто экспертным интервью, кто обсуждением, а кто - обратной связью по избранным главам. Всех, кто нам так или иначе помог - больше 30 человек - мы перечислим в книге в благодарностях. Спасибо вам огромное! Без вашей поддержки эта книга была бы невозможна. Увидимся в новом году!

💽 Мы сняли видео, в котором подробно рассказываем о нашем курсе "Качественные исследования: от планирования до отчета" и о том, что в нем нового. 9-й поток курса начинается 13 января 2026 года. В этот раз все занятия - вечерние, с 19.00 до 21.00 по МСК. Осталось 9️⃣ мест из 20 Если вы уже покупали наши курсы, напишите мне, и мы дадим скидку. Есть оплата как для физлиц, так и юрлиц. Для физлиц есть рассрочка. Приходите, будем рады вас видеть. 🎫 Купить билет можно из любой страны