PostPostResearch: Константин Ефимов и Анастасия Жичкина

ИИ и UX здорового человека. Чекер права и законов в UX Весь этот хайп автоматизации до ужаса переоценен, и вот почему: люди, которые рассуждают, вряд ли когда-то участвовали в проектах автоматизации в крупных бизнесах. Метрики автоматизации труда, пилоты замены кассиров/продавцов, магазины без сотрудников, конечно, демонстрируют рост метрик, но эти метрики влияют на другие метрики — и совершенно не факт, что позитивным образом. Приведу пример из моей сложной и богатой биографии. Вы заменили в «Пятерке» кассиров на автоматы, метрика «Очередь» упала, выросли метрики NPS. Хорошо же? А знаете, что еще выросло? Метрика churn и воровства из зала, которая реально влияет на товарооборот и влияет на бабки. Тогда вы выводите людей уже на должность следить за кассами самообслуживания, чтобы не воровали, ну и так далее. Все это в литературе давно изучено и описано, менеджеры не из UX об этом знают прекрасно, есть поговорки про «иронию автоматизации». Мой тезис заключается в том, что использование новой технологии дает наиболее сильный эффект, когда создает возможности, которых никогда не было, предлагая принципиально новые решения, а не автоматизируя старые роли и функции. Банкомат не стал заменой кассира, сидящего за окошком круглые сутки, а открыл совершенно новый способ оказывать базовую банковскую услугу — причем в любое время и в других контекстах. Сегодня я готов показать пример полугодовой работы над этим. Как это работает? Команда юристов на мировых рынках (Алексей Воробей, автор «Законов Мура», фаундер многих стартапов, и Михаил Макаров, Product Compliance Counsel) и я, как приглашенный UX-эксперт, работали над задачами автоматизированной проверки нарушений законов для экранов пейволла - тогда, когда приложение предлагает заплатить/оплатить товар или услугу. Этот экран - традиционное поле для манипуляций, темных паттернов, правового беспредела и способов нарушения законов о защите прав потребителей. В рамках работы по а) распознаванию паттернов, б) анализу конкретных судебных решений, в) материалов дел и г) юридических улик ИИ выдает ответ-оценку и проверку интерфейса: отчет с рисками для той или иной судебной юрисдикции, указывает нарушения, потенциальные штрафы, находит соответствующую юридическую практику. Что в этом инновационного? То, что это внедрение НЕ для автоматизации проверки, а использование инструментов автоматизации для создания принципиально новой возможности проверять макеты до релиза или по-новому проверять работу приложения. Это добавление в продуктовую команду новой роли, которой раньше не было, также как до этого не было роли и дизайнера, а все интерфейсы создавали разработчики. Вы создаете не синтетических респондентов, вы создаете автоматизированную роль для проверки и участия в уже существующем конвейере разработки (добавляя юридическую проверку качества, правовую инженерию качества, если угодно). Если хотите, это аэродинамическая труба или манекен для краш-тестов — ну вот раньше их не было, а теперь они появились. https://applaw.dev/ Можно проверить подобное решение самостоятельно. P.S. Кстати, те, кто говорят, что тестировщиков заменят - вряд ли понимают какой геморрой подбирать вручную бесконечные скриншоты, улики и факты нейронке, чтобы она не галлюционировала. Профессия Evaluation Engineer на подходе, и, вот в нее, в отличие от промт-инженеров, я верю

Будущее research-индустрии (часть I) Последние два месяца мне пишут из исследовательских стартапов. У одних – свой движок по распознаванию речи. У других – несколько продуктов, включая расшифровку, но еще и с «синтетическим» модератором. Третьи переупаковали Conjoint и Maxdiff. Четвертый по поводу своего движка для расшифровки подсылает ко мне своего ИИ-агента, который предварительно «прочитал» мой канал и уже «знает», чем я занимаюсь. Будущее наступило. Правда, у меня вместо чувства shut up and take my money каждый раз возникает вопрос: зачем мне это покупать? И дело тут не в том, что продукты плохие. Если раньше за всеми продуктами такого плана стояли месяцы разработки, то приходилось сначала изучать рынок и не ходить туда, где нет денег или уже тесно. Потому что разработка была дорогой. А теперь порядок радикально поменялся: Сегодня увидели проблему → вечером завайбкодили MVP →завтра утром открыли стартап. Это даже в чем-то рационально – если продукт стоит дешевле «кастдева», то, может, сразу пилить продукт? Заодно и быстрее будет, если вынести исследование за скобки. Проблема в том, что для потенциального клиента разработка тоже подешевела. Этим летом у нас вместе с Global South Research был проект в Эфиопии. В числе прочего нам потребовались расшифровки на амхарском языке. Посидев с AI, я нашел открытую модель, понимающую амхарский на Hugging Face, сконвертировал ее в формат, который понимает noScribe – и после нескольких тестов получил работающий прототип. Это заняло 4 часа. SaaS есть у нас дома! Причем именно под решение моей проблемы и без корпоративной подписки за $79 в месяц. Так что с продуктами, чья основная функция уже стала commodity в сфере исследований, происходят интересные штуки. MaxDiff и conjoint известны давно. Whisper существует с 2022 года. Раньше ценностью мог бы стать продукт, в котором все эти вещи связали с помощью LLM и упаковали в условную «одну кнопку» (кто сказал Dovetail?). Но если кнопка тоже стала дешевой, возникает довольно неприятный вопрос: Почему я должен осваивать вашу кнопку, а не попросить LLM сделать мою? Ваши продукты конкурируют не с решениями, которые уже есть у исследователей. Ваши продукты конкурируют с ChatGPT и Claude – универсальными инструментами. Конечно, это работает не везде, где продукт - commodity. Я не собираюсь писать собственный Stripe, бухгалтерию или корпоративную почту (за которые я регулярно плачу). Но там значительная часть ценности не в самой функции, а в надежности и предсказуемости: я плачу именно за то, чтобы не думать, работает ли оно сегодня. И чем ближе ваш продукт к формату «мы запрограммировали функцию X» - тем сильнее проблема. Возникает забавный эффект: Все вокруг дешевеет, а вот время человека, которому все это предлагают – дорожает. Мне говорят «попробуй бесплатно». Но это «бесплатно» подразумевает, что я должен прочитать письмо, поучаствовать в коммуникации, зарегистрироваться в сервисе, разобраться, как он работает, найти и загрузить туда тестовый кейс (который не жалко отдать третьей стороне), сравнить с тем, что я использую, понять, что лучше, а что – хуже, и затем еще и дать фидбек. Да, цена продукта тут ноль. А как насчет цены моего времени? Ситуация кратно ухудшается, когда таких продуктов становится не 1-2, а 30. Производить стало дешево. Предлагать – тоже. Дорого теперь только одно: чтобы на тебя вообще посмотрели. (о том, что останется дорогим в эпоху дешевого AI и есть ли во всем этом место для исследований – напишем во второй части.)

📺 1 октября онлайн-день ResearchExpo - открытая трансляция Подключайтесь к трансляции, слушайте выступления и задавайте вопросы спикерам. 👉 Трансляция в VK Видео 📋 Программа ResearchExpo А 2 октября - в ЦМТ, Москва.

У римлян были швейцарские ножи. Как и в случае чашки для усачей, мы сначала решили, что это нейросеть. Но нет, это реальный экземпляр. В III веке н. э. уже существовал складной мультитул: нож, вилка, ложка и ещё несколько приспособлений в одном корпусе. Выглядит почти как Victorinox - только на полторы тысячи лет раньше. А потом такие мультитулы надолго исчезают. Не потому, что люди разучились делать ножи или шарниры. Технология уже была - но массовой вещью мультитул не стал. Так что фраза, приписываемая Гибсону «будущее уже здесь, просто оно неравномерно распределено» иногда работает буквально.   Ранее в рубрике #интерфейсы ⚡️ Зарядное устройство, которое снимает тревогу у владельца ☕️ Чашка для усачей 🚪 Первая адаптация интерфейса под состояние алкогольного опьянения 📋 Список покупок в «железе»

А теперь немного «закулисья» ResearchExpo 2026 (@ResearchExpo) В этом году про AI/LLM - целых 12 докладов в разных секциях. И тут я не уверен: мы еще взбираемся на пик кривой Gartner или уже с него спускаемся.   Вот несколько докладов, которых я особенно жду: ·       AI Product Insights: как мы сжали Discovery с трех месяцев до одного (Климшин Константин, Альфа-Банк) Да, это именно про «это»: синтетических респондентов, RAG-систему и, главное, про то, как заставить все это работать. От этого доклада особенно жду технических подробностей: как устроена система и как авторы борются с галлюцинациями и сикофантией. Продолжают тему синтетики доклады: ·       Диалог с сегментом: персона-боты как мост между данными и бизнес-решениями (Кузина Анна, Инсайт Комкон) ·       Синтетические данные в руках клиента: от самостоятельного расширения выборки к доказательному индексу качества данных (Сомова Виктория, АКРИХИН, Константин Чистяков, OMI) Тему технооптимизма уравновешивают доклады техноскептиков: ·       ИИ в исследованиях: технология готова, а окупаемость — нет (Нелли Мамян, Тибурон) ·       После хайпа: практическая оценка ИИ в UX-исследованиях (Скалон Алена, Yandex Cloud) Последний особенно интересен мне попыткой провести границу: какие задачи UXR уже имеет смысл отдавать AI, где выигрыш пока сомнителен, а где начинаются риски для качества исследования.   Еще я очень ждал доклад Дмитрия Соловьёва о том, как использовать AI для кодировки. К сожалению, он не прошел отбор. Но Дима все-таки будет - с докладом Нас не заменят: пять навыков исследователя, которые дорожают. И, пожалуй, это один из самых своевременных вопросов всей конференции: не что ИИ уже умеет делать вместо исследователя, а что после его появления становится в работе исследователя еще ценнее.   📍 2 октября · Research Expo 2026

Я информационный партнер ResearchExpo (@ResearchExpo), поэтому по законам жанра мне нужно будет рассказать, почему туда стоит прийти. И мне как раз есть что рассказать. В этом году Research Expo - десять лет. Я помню самые первые конференции и то время, когда продуктовые и UX-исследования были еще отдельным миром. В 2017-м UX уже выделили в отдельную секцию на втором этаже. Некоторые доклады того времени можно резюмировать фразой «мы открыли UX-лабораторию, и это было сложно», буквально. Исследователи делали свои первые шаги в новой отрасли. По словам маркетингового исследователя Александра Новикова, Research Expo в то время выглядело так:

«На выставке Research Expo исследователи UX тусуются отдельно — на втором этаже, а традиционные исследователи выступают друг перед другом и клиентами FMCG на ещё главном и большем по размеру первом этаже».

Прошло десять лет. Теперь продуктовые исследования - отдельный полноценный трек ResearchExpo. И разговор идет совсем другой: новые исследовательские кейсы, синтетические респонденты, AI - то, что вокруг чего сегодня развивается исследовательская практика. Программа этого года мне нравится. Я говорю это как участник программного комитета ResearchExpo, и на следующей неделе запланирована работа с докладчиками над отобранными выступлениями. Так что некоторое количество личной ответственности за то, чтобы доклады были хорошими, у меня тоже есть. Я в этом году не смогу приехать. Так что на продуктовый трек вместо меня сходите вы. А я приложу усилия, чтобы там было на что сходить. https://researchexpo.ru/

429-й выпуск make sense: об исследовании как образе мышления, языках описания реальности, ошибках и границах применения ИИ «Проблема качественного анализа в том, что, чтобы проверить его от и до за моделью, тебе придётся повторить этот анализ. Весь этот выигрыш скорости сводит на нет то, что она может где-то лажать.» «По сути, никаких джобов, персон, мотиваций и потребностей не существует — мы не можем их наблюдать в реальности, просто их измерить. Мы вводим эти понятия только для того, чтобы объяснить реальность.» «Исследование — это действительно образ мышления. Если взять смежную сферу UX-дизайна: знание определённых тёмных паттернов, законов, правил композиции — оно не делает тебя дизайнером.» Ведущий: Юра Агеев, основатель ProductSense Гость: Константин Ефимов, соавтор книги "Качественные исследования в бизнесе”, управляющий партнер в X-Patterns.pro Телеграм-канал PostPostResearch: https://t.me/postpostresearch Конференция ProductSense пройдёт 10—11 сентября 2026 года в Москве. Сайт конференции: https://productsense.io Epic Growth Conf'26 на ProductSense: https://egconf.io/ Подписывайтесь на канал анонсов подкаста: https://t.me/mspodcast О чем говорим: 00:00 — Введение 02:38 — Как евангелисты кастдева ворвались в мир исследователей 04:10 — Три волны исследовательских сообществ 07:22 — Иллюзия быстрого успеха: что на самом деле продавали книги про кастдев 12:44 — Глубинное интервью против 15-минутного кастдева 13:56 — Исследование как образ мышления, а не протокол 16:59 — Подход Cynefin: три домена сложности задач 17:57 — Кластеризация в личных проектах как задача третьего домена 20:38 — «Метод параноика»: протоколы, седина, мозги 21:57 — Как демократизация стёрла третий, самый сложный уровень исследований 24:33 — Кейс телекома про «проклятие трубы» 28:02 — Desk Research и Deep Research до разговоров с людьми 30:14 — Почему ИИ додумывает то, чего нет в обучающих данных 34:39 — Водка на мумиё: то, что не расскажет модель 36:19 — Нет-тест и подхалимность моделей на синтетическом респонденте 39:00 — Почему джобов и персон не существует 42:45 — Как выбор языка меняет глубину ответа 47:07 — Жадность вне фреймворка JTBD: почему драйверы и барьеры проще 48:12 — Как ИИ ускорил протокольные задачи 51:33 — Почему анализ ИИ всё равно нужно перепроверять от и до 53:00 — Советы продактам: как развивать исследовательское мышление Словарик терминов: — JTBD (Jobs to be Done) — методология «работ», которые пользователь нанимает продукт выполнить — Cynefin — фреймворк для классификации задач по уровню сложности — MVP — минимально жизнеспособный продукт — Deep Research — режим ИИ для автономного глубокого поиска и анализа информации — Desk Research — кабинетное исследование по открытым источникам Слушать: — Telegram — Mave — Apple — Яндекс — YouTube

429-й выпуск make sense: об исследовании как образе мышления, языках описания реальности, ошибках и границах применения ИИ «Проблема качественного анализа в том, что, чтобы проверить его от и до за моделью, тебе придётся повторить этот анализ. Весь этот выигрыш скорости сводит на нет то, что она может где-то лажать.» «По сути, никаких джобов, персон, мотиваций и потребностей не существует — мы не можем их наблюдать в реальности, просто их измерить. Мы вводим эти понятия только для того, чтобы объяснить реальность.» «Исследование — это действительно образ мышления. Если взять смежную сферу UX-дизайна: знание определённых тёмных паттернов, законов, правил композиции — оно не делает тебя дизайнером.» Ведущий: Юра Агеев, основатель ProductSense Гость: Константин Ефимов, соавтор книги "Качественные исследования в бизнесе”, управляющий партнер в X-Patterns.pro Телеграм-канал PostPostResearch: https://t.me/postpostresearch Конференция ProductSense пройдёт 10—11 сентября 2026 года в Москве. Сайт конференции: https://productsense.io Epic Growth Conf'26 на ProductSense: https://egconf.io/ Подписывайтесь на канал анонсов подкаста: https://t.me/mspodcast О чем говорим: 00:00 — Введение 02:38 — Как евангелисты кастдева ворвались в мир исследователей 04:10 — Три волны исследовательских сообществ 07:22 — Иллюзия быстрого успеха: что на самом деле продавали книги про кастдев 12:44 — Глубинное интервью против 15-минутного кастдева 13:56 — Исследование как образ мышления, а не протокол 16:59 — Подход Cynefin: три домена сложности задач 17:57 — Кластеризация в личных проектах как задача третьего домена 20:38 — «Метод параноика»: протоколы, седина, мозги 21:57 — Как демократизация стёрла третий, самый сложный уровень исследований 24:33 — Кейс телекома про «проклятие трубы» 28:02 — Desk Research и Deep Research до разговоров с людьми 30:14 — Почему ИИ додумывает то, чего нет в обучающих данных 34:39 — Водка на мумиё: то, что не расскажет модель 36:19 — Нет-тест и подхалимность моделей на синтетическом респонденте 39:00 — Почему джобов и персон не существует 42:45 — Как выбор языка меняет глубину ответа 47:07 — Жадность вне фреймворка JTBD: почему драйверы и барьеры проще 48:12 — Как ИИ ускорил протокольные задачи 51:33 — Почему анализ ИИ всё равно нужно перепроверять от и до 53:00 — Советы продактам: как развивать исследовательское мышление Словарик терминов: — JTBD (Jobs to be Done) — методология «работ», которые пользователь нанимает продукт выполнить — Cynefin — фреймворк для классификации задач по уровню сложности — MVP — минимально жизнеспособный продукт — Deep Research — режим ИИ для автономного глубокого поиска и анализа информации — Desk Research — кабинетное исследование по открытым источникам Слушать: — Telegram — Mave — Apple — Яндекс — YouTube

Персоны: что писал Купер и как это устроено сейчас Один из сложных вопросов нашего теста для проверки знаний по анализу качественных данных звучит так:

«Верно ли, что персоны и сегменты, по сути, – это типологии пользователей, различающиеся лишь способом представления?»

Этот вопрос ставит исследователя перед выбором: ·       Ответить, как считал Алан Купер? ·       Или ответить в соответствие с практикой, принятой сейчас в продуктовых исследованиях? И тут напрашивается аналогия с эволюцией психоанализа. Больше ста лет назад Фрейд спрашивал: «Чего вы на самом деле хотите - и почему не можете себе в этом признаться?» Современный психоаналитик чаще задает другой вопрос: «Что происходит с вами, когда вы рядом с другим человеком - и почему этот сценарий так подозрительно знаком?». Потребовалось столетие, чтобы психоанализ переместился от археологии скрытых желаний к исследованию отношений, в которых мы каждый раз проявляем себя. Так произошло и с персонами – только на более коротком временном отрезке. Практики исследователей изменились, и некоторые формулировки Алана Купера стали выглядеть, как кости динозавра на лужайке для гольфа.   Как изменился подход к персонам и как выглядят современные практики работы с ними? Об этих и других вещах мы рассказываем на нашем последнем потоке  курса «Анализ качественных данных». Стартуем уже завтра, 3 сентября. Скидка 15% по промокоду FINAL2026 🎫 Купить билет

💽 Через неделю - 3 сентября - мы начинаем последний поток курса "Анализ качественных данных". Новых потоков больше не планируется. Большой курс про исследования в 2027 году мы проводить не будем. Если кто-то давно собирался пройти у нас модуль "Анализ", но откладывал - пока такая возможность есть. И для тех, кто нас читает, в этом году мы даем скидку 15% по промокоду FINAL2026 Стоимость: 50 000 ₽ / 570 € 42 500 ₽ / 484 € На курсе будем обсуждать: ● Как понять, почему люди ведут себя так, а не иначе? ● Какой фреймворк выбрать для анализа причин поведения людей?  ● Что это вообще могут быть за причины? ● Когда использовать персоны, а когда – JTBD? ● Как разобраться в разных версиях JTBD? ● Как обобщать данные: таблицы или сторителлинг? ● Как подать полученные данные, чтобы это было понятно и убедительно? 🔥Из всех наших курсов именно этот мы любим больше всего. Он посвящён самой интересной и непредсказуемой части исследовательской работы — поиску причин, стоящих за поведением людей. Отзывы на курс можно посмотреть здесь. 🌛Группа стартует 3 сентября. Занятия проходят вечером: с 19.00 до 21.00 по вторникам и четвергам, время московское. В курсе 11 занятий по 2 часа. Из России билеты можно оплатить прямо на нашем сайте. Если вы хотите оплатить через юрлицо - заявку можно оставить там же. Не из России курс можно оплатить, написав мне в личку. Я сообщу реквизиты. 🎫 Купить билет

🟠 Заглянули на книжные полки исследователей и собрали для вас подборку В карточках Юлия Кингсеп (VK Музыка), Лубсана Цыденжапова (СБЕР), Лев Кертман (Тибурон), Марина Синило (СберМаркетинг) и Максим Трохан (Бургер Кинг) делятся книжными рекомендациями и отзывами о прочитанном. Ставьте — 🏄‍♀️, если понравилась подборка и пишите в комментариях, чем бы вы дополнили список.⬇️

Ещё одна подборка книг для исследователей от коллег

💽 Открываем продажу билетов на осенний курс "Анализ качественных данных". На курсе будем обсуждать: ● Как понять, почему люди ведут себя так, а не иначе? ● Какой фреймворк выбрать для анализа причин поведения людей?  ● Что это вообще могут быть за причины, и откуда о них узнать, если я – не психолог и не социолог? ● Когда использовать персоны, а когда – JTBD? ● Как разобраться в разных версиях JTBD? ● Как обобщать данные: таблицы или сторителлинг? ● Как подать полученные данные, чтобы это было понятно и убедительно? ● Практика анализа (новинка!) 🔥Мы очень любим вести именно этот курс. Анализ, почему люди ведут себя так, а не иначе - это самая интересная часть исследования. На эту часть курса обычно приходят люди, которым интересно докопаться до сути. Отзывы на курс можно посмотреть здесь. 🌛Группа стартует 3️⃣ сентября. Занятия проходят вечером: с 19.00 до 21.00 МСК по вторникам и четвергам. В курсе 11 занятий по 2 часа. Стоимость: 50 000 ₽ / 570 € Из России билеты можно оплатить прямо на нашем сайте. Если вы хотите оплатить через юрлицо - заявку можно оставить там же. Не из России курс можно оплатить, написав мне (Константину) в личку. Я сообщу реквизиты. Скидка - группам от 3-х человек, по этому поводу тоже пишите мне 🎫 Купить билет

Почему «болей» никогда недостаточно или жизнь до AliExpressa #байки Одним из первых моих (Константина) исследовательских проектов была работа для стартапа, который предлагал кевларовую веревку для спасения при пожаре. Это был 2003 год, и многих вещей, которые сейчас для нас всех привычны – тогда просто не существовало.   Заказчикам понравился проект, и они заказали второй. Им было важно понять, какие неудовлетворенные потребности есть у домохозяек и какие товары можно было бы создать на их основе. Группы вела моя коллега Юля, а мне досталось написание отчета. AliExpress и маркетплейсов тогда не было, и ниша товаров для домохозяек выглядела перспективной.   В числе важных проблем, у хозяек были сложности с решеткой для раковины на кухне. Она быстро пачкалась, и ее приходилось отдельно отмывать руками. Сегодня такая решетка выглядит как артефакт. Но тогда эмалированные и керамические раковины берегли от царапин и сколов, поэтому на дно часто клали пластиковую сетку.   Мне это показалось значимым инсайтом. И я радостно пошел обсуждать с Юлей инновационную решетку с тефлоновым покрытием, к которой не липнет грязь.   Юля, как опытный исследователь покачала головой:

- Костя, эта решетка стоит так дешево, что ее проще выбросить и купить новую, чем платить за дорогую, с тефлоновым покрытием.

Я вычеркнул эту идею, и пошел писать отчет дальше. Благо, идей у меня было много.   Но именно тогда я понял, что одних «болей» мало для концепции успешного продукта. Нужно учитывать, как люди уже решают проблему, сколько им это стоит и готовы ли они менять привычный способ решения на новый. 💽 @PostPostResearch

Deadline заявок на доклады ResearchExpo 2026 – 1 августа. Коллеги, очень ждем ваших заявок на доклады. Это могут быть ваши исследования, кейсы, внедрение ИИ – все что угодно. Главное, чтобы это были истории, которыми вам хочется поделиться. И не откладывайте, пожалуйста, на последний день. Форма регистрации: https://forms.gle/TKNyucuGTobzdEsh9 P.S. Я (Константин) в программном комитете, и я лично заинтересован в ваших докладах. Сама конференция пройдет 2 октября.

Распродана треть тиража книги «Качественные исследования в бизнесе». Коллеги из Казахстана, кто хотел бы ее себе - в среду 24.06 мы планируем вторую отправку СДЭК. Напишите мне (@teplorod), и я расскажу, как оплатить книгу.