PostPostResearch: Константин Ефимов и Анастасия Жичкина
О личном опыте маркетинговых и продуктовых исследований: нетривиальных случаях, труднодоступных аудиториях и работающих методах. Канал ведут Константин Ефимов и Анастасия Жичкина. Контакты: @teplorod Чат для исследователей: @pro_research Рекламы нет
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali PostPostResearch: Константин Ефимов и Анастасия Жичкина analitikasi
PostPostResearch: Константин Ефимов и Анастасия Жичкина (@postpostresearch) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 12 595 obunachidan iborat bo'lib, Marketing toifasida 818-o'rinni va Rossiya mintaqasida 51 245-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 12 595 obunachiga ega bo‘ldi.
26 Avgust, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -64 ga, so‘nggi 24 soatda esa -5 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 14.57% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 6.58% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 1 835 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 829 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 46 ta reaksiya keladi.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“О личном опыте маркетинговых и продуктовых исследований: нетривиальных случаях, труднодоступных аудиториях и работающих методах. Канал ведут Константин Ефимов и Анастасия Жичкина. Контакты: @teplorod
Чат для исследователей: @pro_research
Рекламы н...”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 27 Avgust, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Marketing toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
- 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
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 исследователейУпоминаемые 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! ☀️
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
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
