PostPostResearch: Константин Ефимов и Анастасия Жичкина

🤖 AI В ИССЛЕДОВАНИЯХ: ИТОГИ ГОДА Внедрение AI: доклад «3 шага к внедрению ИИ в команде исследователей» Татьяны Коваль на ResearchExpo заслуженно стал одним из победителей. 📺 Смотреть на VK Видео 📹 Смотреть на Youtube Институционализация AI в исследованиях: в этом году на конференции ResearchExpo в UX/CX-секции было много докладов об AI в исследованиях. Интересно будет посмотреть доклады следующего года на эту тему: насколько заметным будет использование AI в других типах исследований. Синтетические респонденты: не оправдали надежд 📝 Тестируем синтетических респондентов 📝 Синтетические респонденты наносят ответный удар Мы предложили способ проверки работоспособности синтетических респондентов через «нет-тест». Для этого мы взяли концепцию продукта, о которой было известно, что она провалилась, и попросили синтетического респондента, релевантного целевой аудитории, сначала рассказать о своих практиках в категории (чтобы у модели был контекст ситуации), а затем оценить концепцию. Синтетический респондент должен был отвергнуть эту концепцию, что совпало бы с реакциями респондентов из плоти и крови. Однако результаты пока не впечатляют из-за конформизма моделей: даже провальные концепции получили поддержку синтетических респондентов. Анализ качественных данных: пока только как вспомогательный инструмент Вместе с Михаилом Боде поставили эксперимент, сравнив анализ спонтанных ассоциаций 52 респондентов: • только исследователями, • исследователем+AI, • только AI. Результаты интересные, но чистый AI на апрель 2025 года показал себя довольно слабо: 📝 Заменит ли AI маркетинговых исследователей? Проектирование и UX: первая в отрасли статья Виталия Болатаева об использовании LLM для проверки макетов интерфейсов на соответствие UX-эвристикам - систематичный и подробный обзор: 📝 Как увеличить производительность и экономическую эффективность UX-исследователя? Эвристики, демонология и нейросети Разочарование года: модель GPT-5o - ожидался прорыв, но надежды не оправдались. Откат года: появились свидетельства, что некоторые клиенты требуют не использовать AI на проектах. Инициатива года: при разработке стандарта ОИРОМ по UX тестам один из коллег предложил добавить в этот стандарт блок об использовании AI. Слова года: • Slop – человек, который "верит на слово" всему, что сказано LLM-моделями • Метапромптинг – создание LLM промпта для самой себя. 💽 @PostPostResearch

КАК АНАЛИЗИРОВАТЬ ИНФОРМАЦИЮ: ИНКУБАЦИЯ ИДЕЙ (это фрагмент главы про анализ из нашей книги) Когда исследователь анализирует данные, он делает некие предположения о поведении людей. Эти предположения (инсайты) часто складываются помимо его сознательной воли. Можно ли как-то влиять на продуктивность анализа? Как-то управлять своей способностью обобщать, интерпретировать и предлагать полезные для бизнеса решения на основании того, что сказали респонденты? Самые известные истории о творческих озарениях – это истории про сны и химиков: Дмитрий Менделеев во сне увидел итоговый вариант своей таблицы, а Фридрих Кекуле – хоровод обезьян, которые воплотили формулу бензола. Именно так, во время отдыха, работает дефолт-система (Default Mode Network, DMN) - сеть пассивного режима работы мозга, которая отвечает в том числе за генерацию идей и творческое мышление. DMN интегрирует наш опыт, память и знания в связный внутренний нарратив – основу нашего сознания и творчества. Процесс, когда мы «заряжаем» нашу дефолт-систему на аналитическую работу, называется «инкубацией»: мы как бы откладываем работу над задачей, а решение приходит само. Что конкретно мы можем сделать для «инкубации» идей: 1️⃣ «Правильная загрузка»: дайте мозгу материал, соберите исходные данные, которые вы будете обобщать. 2️⃣ Обсуждение с командой: рассказывая другим людям, которые заинтересованы в исследовании, предварительные результаты, вы «наводите порядок» в своих представлениях о том, что происходит с вашими респондентами – и еще раз ставите задачу своей дефолт-системе. 3️⃣ «Продуктивное блуждание мысли» (mind-wandering): встраивание простых монотонных занятий в рабочий день, во время которых вы позволяете мыслям течь свободно. Это могут быть: прогулки, бег, душ, мытьё посуды, вождение по привычному маршруту. Мэрили Опреццо и Дэниэл Шварц в своем исследовании 2014 года установили, что ходьба повышает креативность генерируемых идей на 60% (креативность измерялась с помощью тестов). Прогулки используют «для выработки идей» очень многие известные люди. 4️⃣ Разделяйте задачи по когнитивной сложности в течение дня. В более продуктивное для вас время дня – для кого-то утреннее, для кого-то вечернее - делайте сложную аналитическую работу, а в другое время – занимайтесь рутинными делами: отвечайте на письма, контролируйте запуск проекта и т.д. Писатели чередуют интенсивное сочинение с редактированием своих текстов. 5️⃣ Делайте перерывы и меняйте обстановку и тип работы. • Короткий перерыв (5–15 мин): встаньте из-за стола, пройдитесь, сделайте легкий воркаут, помедитируйте, взгляните в окно. • Длинный перерыв (несколько часов): переключитесь на другую задачу иного типа (рутинную, если основная – творческая, или наоборот). Либо прогуляйтесь, сходите пообедать вне рабочего места, поболтайте на отвлечённую тему. • Инкубация на ночь или на день: если время терпит, «спите на этой задаче». Запланируйте заняться ею завтра с утра, а остаток дня сознательно займитесь другими делами. Длительные перерывы на пару дней также могут вам помочь. Если паузы не дают эффекта, поэкспериментируйте с их длительностью и видом деятельности. ВАЖНО: не заменять паузы brainrot-активностью или мультитаскингом. Поиск и заказ корма для кота в перерыве – это не отдых. Выбор стиральной машинки – это не отдых. Чтение статей для саморазвития в перерыве – и это тоже не отдых. Не используйте смартфон и не читайте ничего во время паузы. 6️⃣ Сон. Не забывайте соблюдать режим дня и иметь полноценный сон. Перед сном вы можете еще раз вызвать в памяти задачу, над которой работаете, чтобы поставить себе задачу. 7️⃣ Имейте возможность сразу записать пришедшую в голову идею: надиктовать ее голосом, или записать в заметки, в блокнот. Вы облегчаете себе работу, «выгружая» идеи, а затем возвращаясь к ним. Не надейтесь, что если идея стоящая, вы точно ее запомните, не записав. 📖 книга «Качественные исследования в бизнесе» 🤖 записаться в лист ожидания: @postpostbook_bot

⠀ В каждой из 90+ своих статей по теме e-commerce я старался донести одну простую истину: насмотренность решает, а сравнение подобного с подобным дает огромный потенциал для улучшения продукта. Но есть один важный нюанс: регулярно тратить часы и дни команд на то, чтобы пройтись по рынку, собрать референсы по нужному интерфейсу и отыскать ценные идеи, для многих – непозволительная роскошь. Поэтому мы создали ScreenHunt – крупнейшую базу референсов с фокусом на e-com приложениях и акцентом на российском рынке, призванную в разы сократить время ваших команд на анализ рынка и поиск новых идей. Сейчас ScreenHunt – это база из 60+ тыс экранов и видео по 80+ паттернам и 14 стадиям customer journey, которая растет на 6+ тыс новых референсов в месяц. В ней 160 e-com приложений. Референсы по ним обновляются каждый месяц, позволяя вам отслеживать историю изменений. К декабрю их станет 200. Работаем только в B2B-сегменте. Проведём демо для ваших команд: всё покажем, расскажем и обсудим ваши потребности. Welcome to 💎 ScreenHunt P.S. за репост – отдельная благодарность: я ценю и помню добрые дела. ⠀

Вы наверняка знаете Станислава Хрусталёва, автора канала @hardclient и базы интерфейсных решений и лучших практик UX/UI в e-Сommerce. Сегодня Станислав запустил продукт, который изменит подход к разработке: крупнейшую базу референсов с фокусом на e-com приложениях: ScreenHunt Подробнее 👇

🔥13 января 2026 начинаем 9-й поток нашего большого курса "Качественные исследования: от планирования до отчета". В этот раз все занятия - вечерние, с 19.00 до 21.00 по московскому времени. Всего в курсе 4 модуля. Можно пройти его целиком или выбрать любые модули из четырех: 1. Планирование исследования: как определить целевую аудиторию и метод 2. Проведение CX интервью: как взаимодействовать с респондентами + практика ведения интервью 3. Анализ качественных данных: как понять вашу аудиторию и что с ней делать 4. Влияние: как интегрировать исследования в бизнес-процесс. Модуль "Анализ" дополнен практикой - которая связана с практикой в модуле "Интервью". Если вы придете на практику интервью не со своим кейсом, а возьмете одну из наших тем, то вы получите дополнительно практику по анализу: по транскриптам интервью по этим темам вы будете строить сегментацию. Как это будет: 🌜 Занятия проходят вечером: с 19 до 21.00 🕙 Время московское. 🗓 2 раза в неделю по 2 часа в зуме (вторник и четверг), 13 января – 14 апреля 2026. 👥 20 человек в группе 📺 Записи занятий и презентации лекций доступны участникам неограниченное время. 💬 Есть телеграм-чат, где можно задать вопросы и обменяться материалами. 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

КАК ПРОВЕРИТЬ ДОСТОВЕРНОСТЬ В ХОДЕ ИНТЕРВЬЮ (отрывок из книги "Качественные исследования в бизнесе") Сигналы того, что человек говорит неискренне, действительно существуют – но распознать их сложно. Есть очень много работ, в которых сообщается, что правдивые истории отличаются от неправдивых – но не невербальным компонентом, не тем, что человек, который врет, отводит взгляд, ерзает и крутит в руках предметы - а именно особенностями рассказа. Отличить достоверные сообщения от недостоверных можно по следующим признакам: 1️⃣ Насыщенность нарратива. Нарратив о фактах подробный, насыщенный, богатый конкретными фактами, которые человек часто приводит спонтанно, без просьбы исследователя. Придуманный нарратив, который человек создает, а не вспоминает - бедный и часто стереотипный. Если исследователь просит привести конкретные факты или рассказать о конкретных событиях: «Вы сказали, что вы обсуждали это с командой. А кто конкретно был на встрече?» - то человек, придумавший факт обсуждения, затрудняется или дает шаблонные ответы, меняет интонацию. Конечно, не всегда бедный деталями неконкретный рассказ будет означать, что человек сообщает не то, что было с ним на самом деле. Но если вы видите, что рассказы на какие-то из тем явно менее детальны, чем интервью в целом, и человек затрудняется привести конкретные факты из своей жизни, даже когда вы об этом просите, можно предположить недостоверный рассказ. И наоборот, подробный рассказ о своем опыте, детальное и нешаблонное описание событий, говорят о том, что, скорее всего, так все и было. 2️⃣ Вовлечённость человека в то, о чем он рассказывает. Когда человек говорит о том, что с ним на самом деле было, по тому, как он говорит, видно, что рассказ затрагивает его лично. Рассказ о реальных фактах, как правило, более эмоционален, чем в случае придуманных историй. Критерий вовлеченности работает только в одну сторону - невовлеченность совершенно не обязательно означает, что человек вводит вас в заблуждение. Нет, он просто не вовлечен. Важно: иногда человек может намеренно «питчить» - говорить более эмоционально и напористо, чтобы «продать» свою историю. В этом случае эмоциональность будет признаком неискренности. 3️⃣ Встроенность фактов в контекст жизни человека, который об этом говорит. Рассказ о том, что было на самом деле, согласуется с другими фактами из жизни человека. Рассказ о том, чего не было, отрывочный, не согласуется с другими фактами: «у меня нет никаких сотрудников, на моем (финансовом) проекте работают только волонтеры, я им ничего не плачу, они работают из желания мне помочь» - отсутствие оплаты не согласуется с профилем проекта. Человек может сообщать в одном интервью разные версии своего опыта: «чаще всего я покупаю лекарства в аптеке рядом с медицинским центром, после консультации, только те, которые предписал врач», и «чаще всего я заказываю доставку в аптеку рядом с домом». Такое рассогласование стоит проверять вопросом о фактах: «Как это было в последний раз?» и «Как это было в течение последней недели/месяца?». 4️⃣ Человек примерно одинаково себя ведет на протяжении всего интервью. Если в течение интервью он приводил факты о себе, а в некоторых темах явно затрудняется это сделать. Или есть темы, на которых он начинает сбиваться, отвечать уклончиво, испытывать явное напряжение (нервно смеяться, играть предметами, накручивать волосы на палец) или усиливать напор, стараясь создать у исследователя определенное впечатление – на общем достаточно ровном фоне интервью – его высказывания на эти темы могут быть недостоверны. При этом изменение поведения – это не доказательство неискренности. Это момент интервью, в котором информация требует уточнения. Проверка достоверности – это сложно. Никто не может определить достоверность высказывания с точностью 100%. Даже тот один процент людей, которых Пол Экман называл truth wizards – те, кто был наиболее точен в определении неискренности, верно распознавали только 80% лжи. Исследователю помогает то, что люди, как правило, не стремятся ввести его в заблуждение – а значит, в целом им можно верить.

Сегментация с помощью ИИ: кейс Galeries Lafayette Обычно мы не очень высоко оцениваем самостоятельные решения искусственного интеллекта - вот пример, где LLM считает, что Сбербанк близок к природе, потому что зеленый, весенний и муравейный - но, когда мы готовили главу про сегментацию для нашей книги, мы нашли совершенно замечательный кейс. ИИ-Аналитика количественных данных помогла вырастить доход "Галери Лафайет" от определенных рекламных кампаний на 34% (!). Как это было? В статье о том, что традиционные сегментации умрут, а за ИИ-сегментациями будущее, мы нашли скупое упоминание о том, как компания "Галери Лафайет" (Galeries Lafayette, сеть универмагов премиум-класса) в 2017-2018 годах внедрила AI-платформу Tinyclues для анализа количественных данных о покупателях - и оказалось, что на мужские рекламные компании в большинстве случаев (80%) откликаются женщины, а на женские в 25% случаев откликаются мужчины. Изменение таргетинга - соответственно, таргетирование мужских компаний преимущественно на женщин и женских - в том числе на мужчин - помогло увеличить доходы на 34 %, число клиентов на 32% и CTR на 25%. Рост дохода и метрик впечатлял - но мы не могли понять суть этого кейса. В магазинах Галери Лафайет продается премиальная одежда, обувь, нижнее белье, парфюм, аксессуары, товары для дома и бытовая техника. Какие товары для женщин из этого ассортимента привлекали мужчин, и какие товары для женщин привлекали мужчин? В статье с описанием гибели традиционных сегментаций об этом скромно умалчивалось. Мы нашли - оказалось, что это было нижнее белье (кто угадал верно, напишите в комментариях). И тогда у нас появился следующий вопрос - ПОЧЕМУ нельзя было это предположить без помощи ИИ? Особенно в 2017 году, имея все инструменты маркетинговых исследований? Есть много данных о том, что люди покупают одежду и косметику не только для себя, но и для близких. Мужчины вообще не очень любят покупать себе одежду, очень часто это делают женщины. Маркетологи и маркетинговые исследователи не могли об этом не знать: •  McKinsey, 2021: "The State of Fashion" — около 25–30 % покупок одежды совершаются не для себя, а для других членов семьи. •  Google Retail Study, 2019: женщины совершают >50 % покупок мужской косметики и аксессуаров. •  Statista, 2020: до 60 % женатых мужчин в Европе заявляют, что их одежду «часто выбирает или покупает жена». В конце концов, можно было провести исследование ситуаций покупки. Можно. Но для этого нужно было мыслить хотя бы немного out of the box. Хотя бы на два миллиметра. Потому что, строго говоря, даже если в качественном исследовании выяснится, что женщины покупают ЭТО мужчинам, а некоторые мужчины - женщинам, то это тенденция может не подтвердиться на количественнике. Кроме того, по количественнику нельзя точно понять, что когда женщина покупает одежду мужчине, она откликается именно на мужскую рекламную компанию - и наоборот. Силы, которые заставляют маркетологов не смотреть в сторону очевидных вещей, тоже очень мощные. Даже крупные ритейлеры могут жить в парадигме «если в корзине есть мужская одежда, значит покупатель — мужчина», и никакие исследования рынка им не указ. Особенно если это ритейлер из люксового сегмента, который считает, что он знает своих клиентов, потому что он же их и формирует. А в фокус CRM-аналитики вопрос «для кого вы покупаете?» не попадал в принципе. Если ИИ, в отличие от человека-исследователя, может мыслить за рамками - такой исследователь действительно не нужен. Пусть люди, которые закрыты и предубеждены, не работают исследователями - от этого все только выиграют. Пусть аналитику, которая делается не для галочки, от которой зависит многое, делает человек, который любит и умеет это делать. Умеет - это значит, видит закономерности в неочевидных данных. Использует открытые данные по отрасти. Думает над полученными данными и сомневается в принятых практиках. Это кейс даже не про роль ИИ - а про способность аналитика, человеческого или искусственного, учитывать реальность и учиться на фактах. 💽 @PostPostResearch

Книга «Качественные исследования в бизнесе»: лист ожидания Мы (Константин Ефимов и Анастасия Жичкина) пишем книгу-руководство по качественным методам исследований. Она готова на 90 процентов, и мы надеемся, что она выйдет в январе 2026. Эта книга - для тех, у кого есть уже некоторое представление о том, что такое исследования. Для тех, кому недостаточно кастдева, проблемных и решенческих интервью, а Квале, Страусс, Белановский и Штейнберг - недостаточно практико-ориентированы. Для тех, кто ищет обоснованную и работающую методологию. Содержание книги - ниже.

(нажмите, чтобы посмотреть содержание) ВВЕДЕНИЕ: ЧТО ТАКОЕ КАЧЕСТВЕННЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ? 1. НУЖНО ЛИ ПРОВОДИТЬ ИССЛЕДОВАНИЕ 1.1. Стоит ли сразу говорить с людьми? 1.2. «За» и «против» исследования 2. ПЛАНИРОВАНИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ: С КЕМ ГОВОРИТЬ? 2.1. Формирование выборки: как понять, кто нам нужен 2.2. Откуда берутся респонденты 2.3. Интервью: сколько респондентов достаточно? 2.4. Платить или не платить респондентам? 2.5. Вознаграждения в b2b: что дать человеку, у которого все есть? 3. ВЫБОР МЕТОДА КАЧЕСТВЕННОГО ИССЛЕДОВАНИЯ 3.1. Глубинное интервью 3.2. проблемное, решенческое и jtbd-интервью 3.3. UX-тест 3.4. Фокус-группа 3.5. Этнография 3.6. Проективные методы 3.7. Интервью, наблюдение, дневники – как выбрать метод изучения сх 3.8. Выбор метода и роли исследователя 4. ГАЙД ИНТЕРВЬЮ: ХОРОШИЕ И ПЛОХИЕ ВОПРОСЫ 4.1. Нарративное интервью: расскажите это как историю 4.2. Готовые вопросы 4.3. «Задавайте только открытые вопросы» 4.4. Вопросы о чувствах 4.5. Отборочные вопросы в сценарии интервью 4.6. «Не задавайте вопросы про будущее» 4.7. Структура гайда 4.8. Гайды для конкретных случаев: изучение потребностей, тестирование концепций и ценовых ожиданий 4.9. Короткий или подробный гайд? 4.10. Чеклист: работающий гайд 5. ПРОВЕДЕНИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ: СЛЫШАТЬ ИСТОРИИ ЛЮДЕЙ 5.1. Как начать интервью 5.2. Неискренность респондента: как повысить достоверность данных 5.3. Как уточнять? 5.4. B2B интервью: драматургия эмпатии 5.5. Ведение интервью: когда ошибки не играют роли 6. АНАЛИЗ КАЧЕСТВЕННЫХ ДАННЫХ: EXPECTED OUTCOME 6.1. Что писать в отчете? Дескриптив vs аналитика 6.2. Извлечение сути: кодировать или рассказывать? 7. ПОПУЛЯРНЫЕ ФРЕЙМВОРКИ: КАЖДОЕ ПОКОЛЕНИЕ ДУМАЕТ, ЧТО ИМЕННО ОНО ИЗОБРЕЛО СЕКС 7.1. JTBD: инструмент для инноваций 7.2 JTBD как потребностная модель 7.3. JTBD: эволюция фреймворка 7.4. Почему JTBD и почему не JTBD 7.5. Персоны, роли и сегменты 7.6. Сторителлинг как синтез подходов к анализу качественных данных 8. КАК СОЗДАТЬ РАБОТАЮЩУЮ СЕГМЕНТАЦИЮ 8.1. История попыток: маркетинговые типологии людей 8.2. Человек или ситуация: от чего зависит то, что люди делают с продуктом? 8.3. Так сегментация или ситуация? Каждый раз определяем заново 8.4. Основа сегментации – различия в использовании продукта 8.5. Чеклист: требования к работающей сегментации 9. ПОЧЕМУ ЛЮДИ ВЕДУТ СЕБЯ ТАК, А НЕ ИНАЧЕ: АВТОРСКИЙ ФРЕЙМВОРК Х-RAYS 9.1. Давление ситуации: обстоятельства непреодолимой силы 9.2. Опыт: привычка как броня, компетентность как третий глаз 9.3. Личностные черты: продукт как индивидуально подобранное оружие 9.4. Идентичность: с помощью продукта я становлюсь лучше 10. ИССЛЕДОВАНИЯ И БИЗНЕС-ПРОЦЕСС: ОТНОШЕНИЯ С ЗАКАЗЧИКОМ. 10.1. Необычные ожидания заказчика - «дайте цифры»: заказчик просит количественные данные - «ваши данные нерепрезентативны» - «это декларативно» 10.2. Тандемное интервью: когда вас много, а респондент один 10.3. Польза от исследований: чья это ответственность ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Будет очень много кейсов, разбор исследовательских ошибок, практические рекомендации и чек-листы. По стилистике это руководство будет близко к нашему каналу @postpostresearch: с иронией, базой, примерами из практики и неочевидными решениями, но систематичнее и подробнее. Мы постараемся, чтобы книга была доступна и в России, и во всем мире. Если у вас есть знакомые, которым может быть полезна такая книга, перешлите им это сообщение. Нам важно понять, какой тираж печатать. Если вы планируете купить книгу, запишитесь у бота: @postpostbook_bot

Что будет с продуктовыми исследованиями дальше? Олег Чулаков написал матерный программный пост о том, как поменялась сфера продуктового дизайна:

Еще через 5 лет рынок цифровых продуктов пришел к насыщению. Буквально все приложения лидеров рынка во всех сферах выглядят консистентно и хорошо, успешно решая ту самую бизнес-задачу, о которой любят рассказывать продуктовые дизайнеры на конференциях. Посмотрим на банковские приложения, цифровые платформы, крупный ecom и т. д. Все бизнес-задачи решены. Потребность пользователя закрывается быстро и просто.

Растущий рынок перешел в зрелый. Теперь и в digital, а не только в FMCG. Больше никакого увеличения продаж коктейлей в семь раз. Мы писали об этом здесь, в контексте перехода от MVP к MLP. Когда у тебя первое удобное банковское приложение или единственные хорошие условия – ты собираешь все сливки с рынка. Когда таких приложений больше 10, а условия у всех плюс-минус одинаковые, надо выделяться чем-то еще. Олег видит такое уникальное предложение в эмоциях:

Эмоции на сегодня — это главное отличие интерфейсов и наше главное конкурентное преимущество в дизайне с 2015 года, когда я начал читать лекции о важности эмоций и выстраивания эмоциональной связи между брендом и человеком, интерфейсом и пользователем.

Все так и есть – когда невозможно выделиться ни продуктом, ни функционалом, остается выделяться смыслами и эмоциями. Йогурты – это не только полезный кальций и пробиотики, а счастливая семья. Недостаточно спросить человека про желаемый функционал и приоритизировать фичи по Кано. И вот тут-то и возрастает роль исследователей. Когда все низко висящие фрукты уже собраны, а для того, чтобы сделать что-то прорывное, нужна информация более глубокого порядка. И чтобы найти ее, понадобится не кастдев и не JTBD, а что-то, что цепляет сильнее. Смыслы, ценности, идентичность – все то, чем занимались маркетинговые исследователи. Парадигма изменилась: функционал стал гигиеническим минимумом, для роста метрик его уже не достаточно. Собственно, видя этот разрыв между продуктовыми и маркетинговыми исследованиями, мы и разработали наш фреймворк X-Rays, который позволяет работать как с коммуникацией, так и с функционалом. Очень сложно представить неудобный тариф сотовой связи, который соответствует твоим ценностям. Но представить вкусный шоколадный батончик, на упаковке которого ничего не написано и не нарисовано – еще сложнее. На нашем курсе, где мы этому учим, осталось 2️⃣ места. Начинаем сегодня вечером.

В далеком 2006 году мы с Иваном Безденежных впервые в России использовали асинхронную коммуникацию для проведения исследования. Мы создали закрытое сообщество в ЖЖ и переписывались в нем с тренсеттерами. ЖЖ - это было тогда очень модно, в нем было удобно собрать продвинутых людей и знакомиться с ними, чтобы потом приглашать некоторых из них на интервью. Это был очень интересный опыт, потому что ребята начали задавать сообществу свои вопросы тоже. Пришлось включить премодерацию, потому что заказчика дискуссия на темы, которые к нему не относились, не интересовала. А один раз на интервью мы позвали мальчика с анимешной аватаркой, а пришла девочка. Потом практика письменной коммуникации с пользователями/потребителями распространилась повсеместно, и появились специализированные отечественные платформы. Но отраслевой опыт письменной коммуникации не рефлексировался. Поэтому большой респект коллегам из VK: Юлии Кингсеп, Павлу Мальченко и Виктории Вершиной за то, что обобщили свой опыт по использованию переписки в качестве инструмента исследований. Вот две статьи: 1️⃣ Чатик с пользователем: как провести UX-исследование в переписке 2️⃣ Модераторы против ботов и анкет Кто раздумывает, стоит ли в такое исследование идти, обязательно почитайте.

«Опять нейросети!» - подумали мы, увидев эту картинку впервые. Но нет, это реальный интерфейс чашек для людей с пышными усами.

Moustache cup изобретена около 1870-х годов британцем Харви Адамсом. Внутри чашки находился полукруглый выступ с вырезом для губ — он поддерживал усы и не давал им намокать от чая

Есть статья в Википедии. Более того – такие кружки даже сейчас можно купить за 43 евро. Ранее в рубрике #интерфейсы 🚪Первая адаптация интерфейса под состояние алкогольного опьянения 📋 Список покупок в «железе»

💽 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? 🔥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 2 сентября. Занятия проходят вечером: с 19.00 до 21.00 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 в личку. Я сообщу реквизиты. 🎫 Купить билет

Заменит ли AI маркетинговых исследователей? Может ли AI в аналитику качественных данных? Проверяем на спонтанных ассоциациях. Вместе с Михаилом Боде (канал @beyondresearch) мы попросили респондентов назвать как можно больше прилагательных, с которыми у них ассоциируется Сбербанк. Мы собрали 390 спонтанных ассоциаций от 52 человек и построили карты ассоциаций вручную и с помощью AI. Проверить себя, угадав, какие карты делал AI, какие - люди, а какие - человек с помощью AI, можно по ссылке. Промпты от Михаила Боде прилагаются. https://qual.education/will_ai_replace_marketing_researchers

Памятка «Ошибки в UX-тестах и как их избежать» (финал). 5/5. Ошибки на фазе завершения теста Начало: 1/5. Ошибки в UX-тестах на этапе подготовки. 2/5. Структура UX-теста. Ошибки во время проведения теста: вводная часть. 3/5. Содержательная часть. Ошибки, связанные с вопросами. 4/5. Содержательная часть. Ошибки, связанные с процессом тестирования. 💽 @PostPostResearch

Памятка «Ошибки в UX-тестах и как их избежать» (продолжение). 4/5. Содержательная часть. Ошибки, связанные с процессом тестирования. Начало: 1/5. Ошибки в UX-тестах на этапе подготовки. 2/5. Структура UX-теста. Ошибки во время проведения теста: вводная часть. 3/5. Содержательная часть. Ошибки, связанные с вопросами. 💽 Последняя часть памятки – в четверг.

Памятка «Ошибки в UX-тестах и как их избежать» (продолжение). 3/5. Содержательная часть. Ошибки, связанные с вопросами. Начало: 1/5. Ошибки в UX-тестах на этапе подготовки. 2/5. Структура UX-теста. Ошибки во время проведения теста: вводная часть. 💽 Продолжение памятки – в среду.

Памятка «Ошибки в UX-тестах и как их избежать» (продолжение). 2/5. Структура UX-теста. Ошибки во время проведения теста: вводная часть. Начало здесь: 1/5. Ошибки в UX-тестах на этапе подготовки. 💽 Продолжение памятки – во вторник.

Памятка «Ошибки в UX-тестах и как их избежать» - теперь в виде карточек. Памятка очень объемная, поэтому мы разделили карточки на пять постов. Публикуем первую серию из пяти. 1/5. Ошибки в UX-тестах на этапе подготовки Все посты памятки: 1/5. Ошибки в UX-тестах на этапе подготовки. 2/5. Структура UX-теста. Ошибки во время проведения теста: вводная часть. 3/5. Содержательная часть. Ошибки, связанные с вопросами. 4/5. Содержательная часть. Ошибки, связанные с процессом тестирования. 5/5. Ошибки на фазе завершения теста Памятка создана Константином Ефимовым и Анастасией Жичкиной. Спасибо Юлии Кингсеп, Михаилу Хананашвили, Кириллу Улитину и Виталию Болатаеву за комментарии и дополнения. 🧾Скачать памятку полностью для печати в PDF 💽 Продолжение памятки

«Только открытые вопросы» (в копилку 🚩«красных флагов» / индикаторов некомпетентности) Ранее в сериале: «пять почему?», «не задавайте вопросы про будущее», «проблемное и решенческое интервью». Есть прекрасная рекомендация для интервью: «задавайте только открытые вопросы». Прекрасная она, потому что предполагает, что ответ должен звучать развернуто. И это – то здравое зерно, что там есть. Но тут возникает проблема: если вы просто задаете открытый вопрос – это не значит, что респондент ответит вам содержательно:

- почему вы не заказываете нашу доставку здорового питания? - приелось

Или:

- что вы заказывали на бизнес ланч на прошлой неделе? - не помню, было много суеты на работе

То есть, наличие открытого вопроса – это не гарантия развернутого ответа. В хорошем случае исследователь уточняет у респондента, что именно он имел в виду, и что стоит за первыми, часто декларативными ответами (рассказывали об этом в видео про то, как задавать уточняющие вопросы). А что с закрытыми вопросами? Правда ли, что их нельзя применять на интервью? Нет, их НУЖНО применять Они оживляют интервью, делая его похожим на беседу. В обычной беседе вы ведь задаете закрытые вопросы? Так и здесь – они позволят сделать интервью менее скучным.

- Вы раньше использовали МТС? - Да. - Расскажите про ваш опыт?

(это как раз тот случай, когда вы можете использовать вопросы из скрининговой анкеты, в целях поддержания беседы («коммуникационные вопросы» по Крюгеру) Если пытаться представить это в виде открытого вопроса, то получится неестественная конструкция со «склейкой» двух вопросов в одном:

«Если вы использовали МТС ранее, то расскажите про ваш опыт?»

На фокус группах закрытые вопросы незаменимы для приоритизации высказываний респондентов:

- Кто-то использовал МТС? Поднимите руки. 👋 👋 👋 - Отлично, с вас мы и начнем. Николай, вам слово

Закрытые вопросы можно использовать как уточняющие/дополнительные, валидирующие, и структурирующие беседу. Что правда, так это то, что закрытые вопросы не должны подменять собой основные – там, где вы хотите получить развернутые ответы. Или как фреймящие/наводящие – «вы перестали пить коньяк по утрам?»« Вам понравился наш новый прогрессивный дизайн?» Но когда вы видите рекомендацию «только открытые вопросы» - знайте, что это «слово копипастыря», потому что своего знания у этого человека нет. 💽 @PostPostResearch

Чем заменить JTBD 15 мая выступал на митапе в Kolesa Group, рассказывал про ограничения JTBD. И мне там задали идеальный вопрос: «А чем заменить JTBD?» Идеальный он потому, что за простым на вид вопросом стоит большая проблема - КАК НАЙТИ ФРЕЙМВОРК, В КОТОРОМ ЕСТЬ: 1️⃣ общий язык, на котором можно говорить с командой (как договориться с коллегами?) 2️⃣ идеи вопросов, которые нужно задавать в интервью (что спрашивать у людей?) 3️⃣ идеи структурирования информации (что писать в отчете?) То есть, нужен универсальный инструмент - который направил бы исследования на помощь продуктовой разработке. В JTBD это есть, но очень путано. И чем же мы можем заменить JTBD? Для работы с командой, общего языка для обсуждений подходит сторителлинг.  Исследователь расспрашивает респондентов про их истории, а команде рассказывает историю о пользователях. В каждой истории есть встроенная защита от абьюза фреймворка: если вы расскажете ее плохо, вам просто не поверят, как, например, работе формата «когда я мужик, я хочу мяса и пива, чтобы быть сытым и довольным». Сторителлинг не дает спрятаться от  простых вопросов за табличками и терминами. Почему  Вася, черт возьми, купил именно это мороженое? Из-за контекста - потому, что стояла жаркая погода?  А почему он выбрал из 5 марок именно «Магнат»? В рамках JTBD нам будет сложно объяснить его выбор, а в рамках сторителлинга его выбор будет понятен из истории его покупки. И если история, которую мы расскажем про Васю, будет неправдоподобной - по ней это будет сразу очевидно, в отличие от таблицы и в отличие от шаблона работ - потому что при виде «когда я мужик, я хочу...» в любом здравомыслящем человеке проснется внутренний Станиславский. Люди рассказывают друг другу истории тысячи лет. В исследованиях сторителлинг применяется, конечно, не настолько давно) Но Шюце придумал нарративное интервью еще в 1975 году. А в 2010-х годах сторителлинг активно внедряли международные исследовательские компании. Примерно тогда же был бум на фильмы по мотивам исследований, «seeing is believing» – видео обеспечивало более глубокое погружение заказчиков в проблему. Со структурированием информации в отчетах сложнее. Потому что единого понятийного аппарата нет даже в социальных науках (а мы его ждем от JTBD!).  Поэтому вам поможет читать психологическую и социологическую литературу. Начать можно с «теории деятельности» А.Н. Леонтьева. У нее много общего с JTBD, есть даже своего рода Expected Outcome. Слабые стороны у нее примерно те же, что и у JTBD, за исключением жуткой терминологической путаницы - в теории деятельности по крайней мере есть четкие определения потребности, мотива и цели. Социология и психология в целом хорошо прокачивают понимание разных сторон человеческой природы – нам, например для объяснения поведения людей в видеосервисах очень помогла ресурсная теория внимания. Для понимания, какие вопросы лучше задавать в интервью - предполагая, что поведение человека связано с его опытом, или личностными чертами, или его ценностями, или с давлением ситуации, в которой он находится – вам пригодятся нарративное интервью и наш фреймворк X-Rays, в котором нет ограничения либо «человек», либо «контекст» - а есть всё многообразие человеческой натуры + учет ситуации. Но чтобы в одном фреймворке совпали вот эти три вопроса, с которых мы начали этот пост - как договориться, что спрашивать и как структурировать отчет - чтобы в одном совпали эти три, этого не будет никогда. Поэтому пробуйте разные концепции и подходы, и будет вам счастье. 💽 @PostPostResearch