Мы занимаемся не только маркетинговыми и продуктовыми, но и UX-исследованиями.
Делимся папкой с подборкой интересных UX/UI каналов:
📣 https://www.tgoop.com/addlist/Qmbu_AeYXegxOTgy
Если ссылка на папку не работает, обновите Telegram до последней версии.
Делимся папкой с подборкой интересных UX/UI каналов:
📣 https://www.tgoop.com/addlist/Qmbu_AeYXegxOTgy
Если ссылка на папку не работает, обновите Telegram до последней версии.
Приходил Владимир Меркушев, спрашивал про вопросы про будущее, а потом написал пост. И ведь не поспоришь – люди и помнят плохо, а будущее представляют себе еще хуже.
Я подумал – что-то это мне напоминает.
Допустим, некий чувак умеет жонглировать горящими факелами. Он научился так делать не сразу – но научился.
А кто-то не умеет и говорит: факелами жонглировать нельзя, а вдруг пожар? Можно максимум апельсинами. Запомните: никогда не жонглируйте факелами. Никогда.
Кстати, о пожарах.
Когда в 2003 году я только начал проводить исследования, у меня был проект для стартапа. Кевларовая веревка для эвакуации в окно во время пожара. Целевая – люди, живущие на верхних этажах, куда лестница пожарной машины не достает.
Очевидно, что я был тогда неопытным исследователем. Я, как это было принято в маркетинговых исследованиях, задавал вопросы про покупку продукта. И люди отвечали:
- Не, ну пожар – это, конечно, очень страшно, но прыгать в окно на этой веревке еще страшнее.
- Да и как ее закрепить в квартире, чтобы не оторвалась?
В общем, отдал я заказчику отчет с драйверами и барьерами и сказал, что не всё так однозначно. Потому что я был молодой и пока не умел жонглировать факелами. Не тот результат, который хочется получить, верно?
Сейчас я бы сделал иначе:
1️⃣ Я бы позвал на исследование людей с опытом покупки чего-то для обеспечения безопасности: сигнализация, охранная система, дорогая стальная дверь, наконец. А не ограничивался бы людьми, которые живут на верхних этажах.
2️⃣ Спрашивал бы их про то, как они пришли к обеспечению безопасности, и какие угрозы они считают реальными, а какие – нет и почему. И, возможно, там всплыл бы пожар – и спонтанные ответы были бы достовернее, чем наведенные точечными вопросами (А вы задумывались про пожар? – Конечно, да, я же умный). А если бы не всплыл, я бы счёл ситуацию пожара нерелевантной.
3️⃣ А еще - про то, что они уже делали, чтобы избежать пожара, и как видят идеальный продукт, обеспечивающий безопасность.
4️⃣ И только после этого – показывал бы продукт и спрашивал: как он вам? И про покупку, конечно, тоже.
А на уровне анализа я бы очень внимательно смотрел, согласуется ли идея лезть в окно по кевларовой веревке, с опытом и представлениями этих людей. И с чем они её сравнивают, когда говорят о цене и возможностях веревки.
Вот, скажете вы, достаточно спросить про опыт, и всё. Нет, этого было бы мало. Потому что у людей масса опыта, который они не хотят повторять. Например, установил пожарную сигнализацию, она срабатывает, когда соседи курят.
Планы и намерения из опыта никак не следуют. Поэтому на основе опыта нельзя прогнозировать покупку. И поэтому о намерениях нужно спрашивать.
И намерение купить кевларовую веревку для спасения жизни – это финал некой скрытой от нас истории размышлений и выбора. Поэтому точечный вопрос «Купите веревку?» действительно не сработает. Для прогноза нужно реконструировать историю – которая может завершиться покупкой, а может и нет.
✅ «Друзья пострадали от пожара, у меня есть огнетушитель, но этого мало, у меня застрахована квартира и у меня страховка для занимающихся экстремальным спортом, и я рассмотрел бы вашу веревку» - скорее да.
❌ «Я никогда про пожар не думал, страховки и огнетушителя нет, но прикольная вещь, что только не придумают, я бы купил» - скорее нет.
Но человек, который впервые вышел поговорить с людьми и задал вопросы про будущую покупку, скорее всего, получит кучу неоднозначных ответов, с которыми он не знает, что делать.
Вернемся к нашим факелам. Не нужно задавать вопросы про будущее, когда:
• Не понимаете, как верифицировать ответы
• Сразу верите на слово респондентам
• На UX-тестах
Но если вы знаете, что слова респондента – это сырой массив, прогноз из которого должна извлечь ваша обученная на подобных проектах нейросеть – вопросы про будущее задавать можно и нужно.
А если ваша нейросеть пока недообучена, я могу только процитировать Урсулу Ле Гуин: «фигура продолжала, показывая на факел: это свет человеческого разума. Это он привел тебя в могилу. Брось его.».
Все посты про гипотетические вопросы
💽 @PostPostResearch
Я подумал – что-то это мне напоминает.
Допустим, некий чувак умеет жонглировать горящими факелами. Он научился так делать не сразу – но научился.
А кто-то не умеет и говорит: факелами жонглировать нельзя, а вдруг пожар? Можно максимум апельсинами. Запомните: никогда не жонглируйте факелами. Никогда.
Кстати, о пожарах.
Когда в 2003 году я только начал проводить исследования, у меня был проект для стартапа. Кевларовая веревка для эвакуации в окно во время пожара. Целевая – люди, живущие на верхних этажах, куда лестница пожарной машины не достает.
Очевидно, что я был тогда неопытным исследователем. Я, как это было принято в маркетинговых исследованиях, задавал вопросы про покупку продукта. И люди отвечали:
- Не, ну пожар – это, конечно, очень страшно, но прыгать в окно на этой веревке еще страшнее.
- Да и как ее закрепить в квартире, чтобы не оторвалась?
В общем, отдал я заказчику отчет с драйверами и барьерами и сказал, что не всё так однозначно. Потому что я был молодой и пока не умел жонглировать факелами. Не тот результат, который хочется получить, верно?
Сейчас я бы сделал иначе:
1️⃣ Я бы позвал на исследование людей с опытом покупки чего-то для обеспечения безопасности: сигнализация, охранная система, дорогая стальная дверь, наконец. А не ограничивался бы людьми, которые живут на верхних этажах.
2️⃣ Спрашивал бы их про то, как они пришли к обеспечению безопасности, и какие угрозы они считают реальными, а какие – нет и почему. И, возможно, там всплыл бы пожар – и спонтанные ответы были бы достовернее, чем наведенные точечными вопросами (А вы задумывались про пожар? – Конечно, да, я же умный). А если бы не всплыл, я бы счёл ситуацию пожара нерелевантной.
3️⃣ А еще - про то, что они уже делали, чтобы избежать пожара, и как видят идеальный продукт, обеспечивающий безопасность.
4️⃣ И только после этого – показывал бы продукт и спрашивал: как он вам? И про покупку, конечно, тоже.
А на уровне анализа я бы очень внимательно смотрел, согласуется ли идея лезть в окно по кевларовой веревке, с опытом и представлениями этих людей. И с чем они её сравнивают, когда говорят о цене и возможностях веревки.
Вот, скажете вы, достаточно спросить про опыт, и всё. Нет, этого было бы мало. Потому что у людей масса опыта, который они не хотят повторять. Например, установил пожарную сигнализацию, она срабатывает, когда соседи курят.
Планы и намерения из опыта никак не следуют. Поэтому на основе опыта нельзя прогнозировать покупку. И поэтому о намерениях нужно спрашивать.
И намерение купить кевларовую веревку для спасения жизни – это финал некой скрытой от нас истории размышлений и выбора. Поэтому точечный вопрос «Купите веревку?» действительно не сработает. Для прогноза нужно реконструировать историю – которая может завершиться покупкой, а может и нет.
✅ «Друзья пострадали от пожара, у меня есть огнетушитель, но этого мало, у меня застрахована квартира и у меня страховка для занимающихся экстремальным спортом, и я рассмотрел бы вашу веревку» - скорее да.
❌ «Я никогда про пожар не думал, страховки и огнетушителя нет, но прикольная вещь, что только не придумают, я бы купил» - скорее нет.
Но человек, который впервые вышел поговорить с людьми и задал вопросы про будущую покупку, скорее всего, получит кучу неоднозначных ответов, с которыми он не знает, что делать.
Вернемся к нашим факелам. Не нужно задавать вопросы про будущее, когда:
• Не понимаете, как верифицировать ответы
• Сразу верите на слово респондентам
• На UX-тестах
Но если вы знаете, что слова респондента – это сырой массив, прогноз из которого должна извлечь ваша обученная на подобных проектах нейросеть – вопросы про будущее задавать можно и нужно.
А если ваша нейросеть пока недообучена, я могу только процитировать Урсулу Ле Гуин: «фигура продолжала, показывая на факел: это свет человеческого разума. Это он привел тебя в могилу. Брось его.».
Все посты про гипотетические вопросы
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
На самом деле, это нормальные вопросы, и про цену вы тоже можете спрашивать.
Как это можно делать, писали здесь:
● Чек-лист по исследованию ценовых ожиданий
● Как правильно спрашивать про цену на интервью
Но вообще, исследователям про такие тезисы очень сложно писать спокойно.
Правда, что человеку, который выходит к людям впервые с «касдевом», действительно будет сложно задать эти вопросы правильно, и получить в ответ информацию, которая не заведет его в тупик.
Неправда, что такие вопросы нельзя задавать никому и никогда – это очень вредная идея.
Потому что она блокирует профессиональный рост.
И формирует ту самую «инерцию» в терминах JTBD: человека, который эту идею принял за истину, потом очень сложно переучить. Всё это приводит к конфликтам в командах.
Как это можно делать, писали здесь:
● Чек-лист по исследованию ценовых ожиданий
● Как правильно спрашивать про цену на интервью
Но вообще, исследователям про такие тезисы очень сложно писать спокойно.
Правда, что человеку, который выходит к людям впервые с «касдевом», действительно будет сложно задать эти вопросы правильно, и получить в ответ информацию, которая не заведет его в тупик.
Неправда, что такие вопросы нельзя задавать никому и никогда – это очень вредная идея.
Потому что она блокирует профессиональный рост.
И формирует ту самую «инерцию» в терминах JTBD: человека, который эту идею принял за истину, потом очень сложно переучить. Всё это приводит к конфликтам в командах.
UPDATE от Аси: Дело в том, что изначально статья писалась о совокупности качественных и количественный исследований. Но позже было решено ее переделать исключительно в гайд по глубинке. Статья достаточно большая и состоит из блоков. Этот блок был написан как раз на тему количественных исследований, которые проводились до глубинки. Поскольку написание заняло большой отрезок времени, предполагаю, что глаз замылился, и я добавила блок про калькулятор. Далее статья была отредактирована нашим редактором. И появилась подобная канва.
Не снимаю с себя ответственности за эту ошибку)
———————-
Гайд по глубинному интервью от Аси Михайловской, ux/ui-дизайнер MobileUp. Опубликован на популярном портале для дизайнеров. 6 тысяч просмотров.
Все формальные признаки статьи на месте: структура, темы, объем, разные точки зрения на интервью.
Что могло пойти не так?
Статья написана с помощью AI, а потом отредактирована.
Как я это понял? Я увидел 8️⃣ пальцев на руке.
Лишние пальцы отросли в рассуждениях о количестве респондентов. Калькулятор репрезентативной выборки для качественного исследования. В качественных исследованиях не бывает никаких таких калькуляторов.
Вокруг калькулятора были накручены рассуждения в очень характерной для AI манере. Откуда я знаю про эту манеру? Я тоже экспериментировал с Chat GPT. Я знаю его манеру гнать. Многие знают.
Вообще эта история - когда в профессиональной статье вдруг появляется 8 пальцев - отражает определенный этап развития профессионального знания. Когда люди уже пишут статьи при помощи AI - но так это пока не массово, у аудитории нет критериев, как отличить восемь пальцев от пяти.
Это - временный этап. Чем больше будет AI-текстов, тем быстрее люди научатся их отличать.
Хорошая идея для стартапа - расширение у браузеров, которое будет распознавать конструкции из лишних пальцев – а в идеале и в целом оценивать с помощью AI, стоит ли читать лонгрид.
Но на месте редакторов порталов я бы уже сейчас использовал детектор для проверки текстов на AI.
Не снимаю с себя ответственности за эту ошибку)
———————-
Гайд по глубинному интервью от Аси Михайловской, ux/ui-дизайнер MobileUp. Опубликован на популярном портале для дизайнеров. 6 тысяч просмотров.
Все формальные признаки статьи на месте: структура, темы, объем, разные точки зрения на интервью.
Что могло пойти не так?
Статья написана с помощью AI, а потом отредактирована.
Как я это понял? Я увидел 8️⃣ пальцев на руке.
Лишние пальцы отросли в рассуждениях о количестве респондентов. Калькулятор репрезентативной выборки для качественного исследования. В качественных исследованиях не бывает никаких таких калькуляторов.
Вокруг калькулятора были накручены рассуждения в очень характерной для AI манере. Откуда я знаю про эту манеру? Я тоже экспериментировал с Chat GPT. Я знаю его манеру гнать. Многие знают.
Вообще эта история - когда в профессиональной статье вдруг появляется 8 пальцев - отражает определенный этап развития профессионального знания. Когда люди уже пишут статьи при помощи AI - но так это пока не массово, у аудитории нет критериев, как отличить восемь пальцев от пяти.
Это - временный этап. Чем больше будет AI-текстов, тем быстрее люди научатся их отличать.
Хорошая идея для стартапа - расширение у браузеров, которое будет распознавать конструкции из лишних пальцев – а в идеале и в целом оценивать с помощью AI, стоит ли читать лонгрид.
Но на месте редакторов порталов я бы уже сейчас использовал детектор для проверки текстов на AI.
Принято считать, что продуктовый исследователь должен уметь проводить «проблемное интервью», «решенческое интервью» и «JTBD интервью».
Но все это – один и тот же метод, глубинное интервью, просто на разные темы. И вопросы «проблемного» и «решенческого» интервью можно совмещать в одном интервью, если у вас есть хотя бы полчаса времени.
Так в чем же тогда разница разных типов интервью? Есть ли она вообще?
Есть. Она - в том, насколько вы даете респонденту право голоса. В том, как вы структурируете интервью.
🗣 Только короткие ответы на вопросы, никаких пауз, уточнений и длинных монологов – это структурированное интервью. Все те обзвоны, когда вам звонят непонятные люди и просят поговорить о том какие телеканалы вы смотрите – это оно.
🎤 Более подробные ответы, достаточно частые уточнения, но отступление от темы пресекается – это полуструктурированное, оно же глубинное интервью.
📜 А когда вы вбрасываете темы и просите человека рассказать историю - например, о том, как он стал пользователем вашего продукта, а затем внимательно слушаете, поддерживаете рассказ, а потом задаете дополнительные вопросы по поводу деталей этой истории – это нарративное интервью. Долго, но очень интересно. Можно узнать то, о чем никогда не узнаешь с помощью точечных вопросов. Идеально подходит для CJM. Ключевые навыки: молчать и внимательно слушать.
Недокументированное применение нарративного интервью: если вы благодаря внезапному ответу респондента попали в область, которую вы вообще не представляете, и готовых вопросов у вас нет – вы не теряетесь и уходите в нарративное интервью:
- Как интересно! Расскажите об этом подробнее, как историю. Как это было?
💽 @PostPostResearch
Но все это – один и тот же метод, глубинное интервью, просто на разные темы. И вопросы «проблемного» и «решенческого» интервью можно совмещать в одном интервью, если у вас есть хотя бы полчаса времени.
Так в чем же тогда разница разных типов интервью? Есть ли она вообще?
Есть. Она - в том, насколько вы даете респонденту право голоса. В том, как вы структурируете интервью.
🗣 Только короткие ответы на вопросы, никаких пауз, уточнений и длинных монологов – это структурированное интервью. Все те обзвоны, когда вам звонят непонятные люди и просят поговорить о том какие телеканалы вы смотрите – это оно.
🎤 Более подробные ответы, достаточно частые уточнения, но отступление от темы пресекается – это полуструктурированное, оно же глубинное интервью.
📜 А когда вы вбрасываете темы и просите человека рассказать историю - например, о том, как он стал пользователем вашего продукта, а затем внимательно слушаете, поддерживаете рассказ, а потом задаете дополнительные вопросы по поводу деталей этой истории – это нарративное интервью. Долго, но очень интересно. Можно узнать то, о чем никогда не узнаешь с помощью точечных вопросов. Идеально подходит для CJM. Ключевые навыки: молчать и внимательно слушать.
Недокументированное применение нарративного интервью: если вы благодаря внезапному ответу респондента попали в область, которую вы вообще не представляете, и готовых вопросов у вас нет – вы не теряетесь и уходите в нарративное интервью:
- Как интересно! Расскажите об этом подробнее, как историю. Как это было?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Исследование или vision?
🔥 Огонь история, про то, как человек заработал миллионы долларов на сервисе, присылавшем обои для рабочего стола по подписке. Такое никаким исследованием не вытянешь - ни один человек в здравом уме не скажет, что у него есть «боль» от недостаточно красивых обоев, и он готов заплатить за это денег. Но когда есть MVP или хотя бы лендинг для FakeDoor теста – вполне можно на него залить трафик и убедиться в жизнеспособности идеи.
Значит ли это, что достаточно только иметь vision?
А вот и нет. В 2010 году Билайн хотел выйти с брендированным смартфоном. Провели фокус-группы и conjoint с характеристиками смартфона и ценой, чтобы подобрать лучшую комбинацию. И уже тогда был виден основной вектор развития смартфонов. В общем-то люди хотят от смартфона простых и понятных вещей – вы все их можете увидеть в линейке смартфонов RedMi Xiaomi.
Но такой путь развития ждал не всех.
Например, у топ-менеджмента HTC было особое «видение». В котором они упорно не хотели снабжать смартфон нормальной камерой (такой вышел только в 2017), а батарея, которая живет весь день (на 5000 мАЧ) у них так и не появилась.
А затем они решили, что next big thing – это шлемы виртуальной реальности.
Хотя уже тогда были исследования, которые показывали, что в этой сфере есть масса плохо решаемых проблем.
А дальше вы знаете – виртуальная реальность так и осталась нишевой штукой, а все патенты HTC купил Google.
Есть и третья история про исследования. Инфобизнесмены тоже читали «Спроси маму» и пытаются говорить с потенциальными клиентами, чтобы понять их потребности. И часто это работает. Но бывает, что в качестве темы для онлайн-школы они берут психологические проблемы - или рисование. И потом говорят – мы делали все по Фицпатрику, но люди дают какие-то не те ответы. Эта проблема решается с помощью проективных методик, - но где проективные методики, а где инфобиз.
Какие выводы из этого следуют для продуктовых исследователей?
1️⃣ Цифровые продукты - разные. Видение работает с обоями - потому что там дешевый прототип и сложноосознаваемый опыт. Проще ткнуть уже эту палку и посмотреть, как она прорастет - а не прорастет, так и не жалко.
Видение не работает со смартфонами - слишком дорого стоят палки, то есть, прототипы, не напасешься. Зато пользователи смартфонов хорошо могут рассказать о своем опыте и ожиданиях - и поэтому здесь работают знания о пользователях.
2️⃣ Не везде работает «просто спросить». Не все вещи люди готовы обсуждать в течение 15-минутного интервью. Это не значит, что исследования бесполезны. Это значит, что во многих видах исследований квалификация - решает.
3️⃣ Есть случаи, когда не работает исследование. И есть случаи, когда не работает «просто спросить», и нужен исследователь-эксперт. И не дай вам бог перепутать одно с другим.
💽 @PostPostResearch
🔥 Огонь история, про то, как человек заработал миллионы долларов на сервисе, присылавшем обои для рабочего стола по подписке. Такое никаким исследованием не вытянешь - ни один человек в здравом уме не скажет, что у него есть «боль» от недостаточно красивых обоев, и он готов заплатить за это денег. Но когда есть MVP или хотя бы лендинг для FakeDoor теста – вполне можно на него залить трафик и убедиться в жизнеспособности идеи.
Значит ли это, что достаточно только иметь vision?
А вот и нет. В 2010 году Билайн хотел выйти с брендированным смартфоном. Провели фокус-группы и conjoint с характеристиками смартфона и ценой, чтобы подобрать лучшую комбинацию. И уже тогда был виден основной вектор развития смартфонов. В общем-то люди хотят от смартфона простых и понятных вещей – вы все их можете увидеть в линейке смартфонов RedMi Xiaomi.
Но такой путь развития ждал не всех.
Например, у топ-менеджмента HTC было особое «видение». В котором они упорно не хотели снабжать смартфон нормальной камерой (такой вышел только в 2017), а батарея, которая живет весь день (на 5000 мАЧ) у них так и не появилась.
А затем они решили, что next big thing – это шлемы виртуальной реальности.
Хотя уже тогда были исследования, которые показывали, что в этой сфере есть масса плохо решаемых проблем.
А дальше вы знаете – виртуальная реальность так и осталась нишевой штукой, а все патенты HTC купил Google.
Есть и третья история про исследования. Инфобизнесмены тоже читали «Спроси маму» и пытаются говорить с потенциальными клиентами, чтобы понять их потребности. И часто это работает. Но бывает, что в качестве темы для онлайн-школы они берут психологические проблемы - или рисование. И потом говорят – мы делали все по Фицпатрику, но люди дают какие-то не те ответы. Эта проблема решается с помощью проективных методик, - но где проективные методики, а где инфобиз.
Какие выводы из этого следуют для продуктовых исследователей?
1️⃣ Цифровые продукты - разные. Видение работает с обоями - потому что там дешевый прототип и сложноосознаваемый опыт. Проще ткнуть уже эту палку и посмотреть, как она прорастет - а не прорастет, так и не жалко.
Видение не работает со смартфонами - слишком дорого стоят палки, то есть, прототипы, не напасешься. Зато пользователи смартфонов хорошо могут рассказать о своем опыте и ожиданиях - и поэтому здесь работают знания о пользователях.
2️⃣ Не везде работает «просто спросить». Не все вещи люди готовы обсуждать в течение 15-минутного интервью. Это не значит, что исследования бесполезны. Это значит, что во многих видах исследований квалификация - решает.
3️⃣ Есть случаи, когда не работает исследование. И есть случаи, когда не работает «просто спросить», и нужен исследователь-эксперт. И не дай вам бог перепутать одно с другим.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥5 сентября начнется наш курс «Анализ качественных данных».
Если ваше исследование о фактах – видят ли люди элементы интерфейса, правильно ли они их понимают, что пользователи вообще могут делать – писать отчет сравнительно просто. Не нужно думать, что стоит за ответами пользователей. Достаточно действий и комментариев по ним.
Но если вам нужно понять, почему люди действуют именно так – как это сделать?
● 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?
● Откуда о них узнать, если я – не психолог и не социолог?
● Когда использовать персоны, а когда – JTBD?
● Как подать полученные данные, чтобы это было понятно и убедительно?
● Как сформулировать рекомендации?
В курсе «Анализ качественных данных» мы отвечаем на все эти вопросы.
Он начинается 5 сентября 2023 года, состоит из 10 лекций 2 раза в неделю и длится 5 недель.
Мы будем говорить о том, как обобщать данные, полученные с помощью качественных исследований: продуктовых, маркетинговых, B2B/B2C (но не UX).
Курс будет полезен исследователям, продактам, UX-дизайнерам, UX-редакторам и стартаперам.
Запишитесь в лист ожидания, и мы заранее сообщим вам о продаже билетов.
Посмотреть, кто все эти люди на картинке, можно на сайте.
Если ваше исследование о фактах – видят ли люди элементы интерфейса, правильно ли они их понимают, что пользователи вообще могут делать – писать отчет сравнительно просто. Не нужно думать, что стоит за ответами пользователей. Достаточно действий и комментариев по ним.
Но если вам нужно понять, почему люди действуют именно так – как это сделать?
● 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?
● Откуда о них узнать, если я – не психолог и не социолог?
● Когда использовать персоны, а когда – JTBD?
● Как подать полученные данные, чтобы это было понятно и убедительно?
● Как сформулировать рекомендации?
В курсе «Анализ качественных данных» мы отвечаем на все эти вопросы.
Он начинается 5 сентября 2023 года, состоит из 10 лекций 2 раза в неделю и длится 5 недель.
Мы будем говорить о том, как обобщать данные, полученные с помощью качественных исследований: продуктовых, маркетинговых, B2B/B2C (но не UX).
Курс будет полезен исследователям, продактам, UX-дизайнерам, UX-редакторам и стартаперам.
Запишитесь в лист ожидания, и мы заранее сообщим вам о продаже билетов.
Посмотреть, кто все эти люди на картинке, можно на сайте.
Памятка «Ошибки в UX-тестах и как их избежать»
Разбираем ошибки на разных стадиях UX-теста – от подготовки – до завершения.
📝Интерактивная памятка в Figma
🧾Скачать версию для печати в PDF
Памятка создана Константином Ефимовым и Анастасией Жичкиной.
Спасибо Юлии Кингсеп, Мише Хананашвили и Кириллу Улитину за комментарии и дополнения.
Над дизайном работали Анастасия Андреева и Наталья Селезнева.
💽 @postpostresearch
Разбираем ошибки на разных стадиях UX-теста – от подготовки – до завершения.
(на картинке - превью четвертого слайда)Мы опубликовали эту памятку в прошлом году, а сейчас начали встречать ее в чужих каналах без указания авторства. Ниже вы можете читать и форвардить ее в оригинале )
📝Интерактивная памятка в Figma
🧾Скачать версию для печати в PDF
Памятка создана Константином Ефимовым и Анастасией Жичкиной.
Спасибо Юлии Кингсеп, Мише Хананашвили и Кириллу Улитину за комментарии и дополнения.
Над дизайном работали Анастасия Андреева и Наталья Селезнева.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
С какого количества начинается куча?
Никто не может сказать до проведения исследования, сколько персон у вас будет.
И неправда, что персон должно быть не меньше трёх.
А сколько тогда?
Как обычно в исследованиях, «it depends».
🅰️ Из банка приходят дата-сайентисты с экселькой, и говорят: у нас 26 типов «ушедших» клиентов банка. Давайте с ними поговорим? Выясняется, что отток есть «реальный», а есть «мнимый». И 26 типов сокращаются до 6 сегментов, к которым примыкают - но не входят - внутрибанковский фрод и ошибки в предикторах.
🅱️ Возьмём финтех-продукт, в котором есть разные допсервисы на разный кошелек, и этот продукт работает на три страны. Тогда и 10 персон может быть мало.
Ниже - самые частые ошибки при создании персон 👇
Никто не может сказать до проведения исследования, сколько персон у вас будет.
И неправда, что персон должно быть не меньше трёх.
А сколько тогда?
Как обычно в исследованиях, «it depends».
🅰️ Из банка приходят дата-сайентисты с экселькой, и говорят: у нас 26 типов «ушедших» клиентов банка. Давайте с ними поговорим? Выясняется, что отток есть «реальный», а есть «мнимый». И 26 типов сокращаются до 6 сегментов, к которым примыкают - но не входят - внутрибанковский фрод и ошибки в предикторах.
🅱️ Возьмём финтех-продукт, в котором есть разные допсервисы на разный кошелек, и этот продукт работает на три страны. Тогда и 10 персон может быть мало.
Ниже - самые частые ошибки при создании персон 👇
Частые ошибки при создании персон
Под впечатлением от «трех персон хватит всем» составили список ошибок при создании персон.
1️⃣Персоны взяты из головы, а не основаны на результатах исследования.
Казалось бы, все знают, что нужно проводить исследование. Но часто бывает, когда персоны/сегменты есть, а исследований не было и нет.
💊Если по какой-то причине не можете провести полноценное исследование – хотя бы поговорите с менеджерами по продажам, поддержкой и другими людьми, которые видели живых клиентов. Используйте эти данные как гипотезы при проведении интервью с вашими пользователями.
2️⃣ Исследование для разработки персон проведено, но плохо:
2.1 Опрошено слишком мало людей.
2.2 Опрошены не те люди.
2.3 Не опрошены пользователи продукта-конкурента.
2.4 Не заданы нужные вопросы.
Список ошибок в этом пункте далеко не полный и заслуживает отдельного поста.
3️⃣ Персоны не связаны с использованием продукта
💊 Ваша типология должна базироваться на требованиях к продукту и специфике его использования. Не «рационалы» и «эмоционалы» как абстрактные характеристики, а качества пользователей, прямо влияющие на то, как эти люди используют продукт:
• Считают ежемесячную выгоду, прагматично выбирают программу под вои потребности: «счетчики».
• Радуются каждому факту кэшбека и высокому проценту в категориях, вне зависимости от нужности этих категорий – «эмоциональные».
Всегда держите в голове цель: зачем вы создаете персон? Правильный ответ: чтобы улучшить продукт/коммуникацию.
4️⃣ Используется идея Купера о том, что персоны и сегменты – этодругое разное.
И получается, что у маркетинга - одна типология, у продактов - другая, и найти общий язык вы не можете.
💊 Попробуйте учесть и требования к продукту, и чувствительность к разным формам коммуникации. Чем меньше разных типологий вы используете одновременно – тем вам удобнее.
5️⃣ Персоны не используются в работе / используются частично
Этих персон разработчики берут в работу, а тех – нет, потому что «они на нас не похожи». Есть масса других причин, по которым одни персоны находятся в более «привилегированном» положении, чем другие. То, что ваша типология используется фрагментарно – мешает единой точке зрения на ЦА и тормозит развитие продукта.
💊Тут могут помочь совместные воркшопы по использованию исследовательских данных в разработке продукта.
6️⃣ Персоны не обновляются
Персоны могут меняться в процессе жизни продукта, поэтому -
💊Периодически изучайте ваших пользователей
7️⃣ Персона перегружена деталями
💊Понятность важнее милых деталей, написанных для того, чтобы вызвать эмпатию. Убирайте из персоны то, что не влияет на требования к продукту и его использование/покупку. Например, семейный статус, если его влияние не прослеживается.
8️⃣ Персона вроде бы есть, но сложно рассказать о ней команде: меня не понимают.
💊 Для обсуждения персон с командой:
• Начните с фактов о поведении. Факты помогут найти вам отправную точку для обсуждения персоны условного Васи.
• Дальше используйте сторителлинг. Расскажите историю о Васе: кто он, зачем ему нужен продукт, почему он его покупает у вас, и с какими сложностями она сталкивается в процессе.
9️⃣ Используется либо чистый JTBD, либо чистые персоны.
Так вы себя ограничиваете.
Мы уже писали о выборе между User Story и Job Story. На поведение пользователя могут влиять и его характеристики, и ситуация, в которой он находится. Лёша использует Сбербанк потому, что отделение Сбербанка находится рядом с его подъездом. Паша, который живёт в том же подъезде, не использует Сбербанк, потому что это банк, аффилированный с государством.
Что еще можно почитать про персоны/сегменты:
Персоны, JTBD и сегментация здорового человека
Что определяет потребительское поведение на самом деле
💽 @PostPostResearch
Под впечатлением от «трех персон хватит всем» составили список ошибок при создании персон.
1️⃣Персоны взяты из головы, а не основаны на результатах исследования.
Казалось бы, все знают, что нужно проводить исследование. Но часто бывает, когда персоны/сегменты есть, а исследований не было и нет.
💊Если по какой-то причине не можете провести полноценное исследование – хотя бы поговорите с менеджерами по продажам, поддержкой и другими людьми, которые видели живых клиентов. Используйте эти данные как гипотезы при проведении интервью с вашими пользователями.
2️⃣ Исследование для разработки персон проведено, но плохо:
2.1 Опрошено слишком мало людей.
2.2 Опрошены не те люди.
2.3 Не опрошены пользователи продукта-конкурента.
2.4 Не заданы нужные вопросы.
Список ошибок в этом пункте далеко не полный и заслуживает отдельного поста.
3️⃣ Персоны не связаны с использованием продукта
💊 Ваша типология должна базироваться на требованиях к продукту и специфике его использования. Не «рационалы» и «эмоционалы» как абстрактные характеристики, а качества пользователей, прямо влияющие на то, как эти люди используют продукт:
• Считают ежемесячную выгоду, прагматично выбирают программу под вои потребности: «счетчики».
• Радуются каждому факту кэшбека и высокому проценту в категориях, вне зависимости от нужности этих категорий – «эмоциональные».
Всегда держите в голове цель: зачем вы создаете персон? Правильный ответ: чтобы улучшить продукт/коммуникацию.
4️⃣ Используется идея Купера о том, что персоны и сегменты – это
И получается, что у маркетинга - одна типология, у продактов - другая, и найти общий язык вы не можете.
💊 Попробуйте учесть и требования к продукту, и чувствительность к разным формам коммуникации. Чем меньше разных типологий вы используете одновременно – тем вам удобнее.
5️⃣ Персоны не используются в работе / используются частично
Этих персон разработчики берут в работу, а тех – нет, потому что «они на нас не похожи». Есть масса других причин, по которым одни персоны находятся в более «привилегированном» положении, чем другие. То, что ваша типология используется фрагментарно – мешает единой точке зрения на ЦА и тормозит развитие продукта.
💊Тут могут помочь совместные воркшопы по использованию исследовательских данных в разработке продукта.
6️⃣ Персоны не обновляются
Персоны могут меняться в процессе жизни продукта, поэтому -
💊Периодически изучайте ваших пользователей
7️⃣ Персона перегружена деталями
💊Понятность важнее милых деталей, написанных для того, чтобы вызвать эмпатию. Убирайте из персоны то, что не влияет на требования к продукту и его использование/покупку. Например, семейный статус, если его влияние не прослеживается.
8️⃣ Персона вроде бы есть, но сложно рассказать о ней команде: меня не понимают.
💊 Для обсуждения персон с командой:
• Начните с фактов о поведении. Факты помогут найти вам отправную точку для обсуждения персоны условного Васи.
• Дальше используйте сторителлинг. Расскажите историю о Васе: кто он, зачем ему нужен продукт, почему он его покупает у вас, и с какими сложностями она сталкивается в процессе.
9️⃣ Используется либо чистый JTBD, либо чистые персоны.
Так вы себя ограничиваете.
Мы уже писали о выборе между User Story и Job Story. На поведение пользователя могут влиять и его характеристики, и ситуация, в которой он находится. Лёша использует Сбербанк потому, что отделение Сбербанка находится рядом с его подъездом. Паша, который живёт в том же подъезде, не использует Сбербанк, потому что это банк, аффилированный с государством.
Что еще можно почитать про персоны/сегменты:
Персоны, JTBD и сегментация здорового человека
Что определяет потребительское поведение на самом деле
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Update: группы набраны. Вы можете записаться в лист ожидания.
Мы открыли продажу билетов на курс "Анализ качественных данных".
Старт 5 сентября.
В России билеты можно оплатить на Timepad (и от юрлица тоже).
Не из России билеты можно купить, написав мне в личку, я сообщу реквизиты.
Были вопросы, не будет ли групп в другие дни - пока нет. Группа будет во вторник и четверг в 10.00 по московскому времени.
Напоминаем основные темы курса:
● 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?
● Откуда о них узнать, если я – не психолог и не социолог?
● Когда использовать персоны, а когда – JTBD?
● Как обобщать данные: таблицы или сторителлинг?
● Как подать полученные данные, чтобы это было понятно и убедительно?
● Как сформулировать рекомендации?
В курсе 10 занятий по 2 часа. Стоимость: 40 000 рублей / 450 Euro
Осталось 2️⃣ билета из 20
🎫 Купить билет
На сентябрь 2023 все билеты проданы. Следующий курс - в январе 2024.
Вы можете записаться в лист ожидания, и мы заранее сообщим о продаже билетов.
Мы открыли продажу билетов на курс "Анализ качественных данных".
Старт 5 сентября.
В России билеты можно оплатить на Timepad (и от юрлица тоже).
Не из России билеты можно купить, написав мне в личку, я сообщу реквизиты.
Были вопросы, не будет ли групп в другие дни - пока нет. Группа будет во вторник и четверг в 10.00 по московскому времени.
Напоминаем основные темы курса:
● 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?
● Откуда о них узнать, если я – не психолог и не социолог?
● Когда использовать персоны, а когда – JTBD?
● Как обобщать данные: таблицы или сторителлинг?
● Как подать полученные данные, чтобы это было понятно и убедительно?
● Как сформулировать рекомендации?
В курсе 10 занятий по 2 часа. Стоимость: 40 000 рублей / 450 Euro
Вы можете записаться в лист ожидания, и мы заранее сообщим о продаже билетов.
29 августа я (Константин Ефимов, соавтор канала @postpostresearch) расскажу про дневники и этнографические исследования. Мобильной этнографией мы занимаемся с 2010 года и накопили довольно большой опыт.
Основные темы:
1️⃣ В каких случаях полезна мобильная этнография?
2️⃣ Ошибки при проведении дневникового исследования: как их не допустить?
3️⃣ Сбор дневниковых данных: как организовать работу в команде?
4️⃣ Анализ результатов: специфика этнографии
Вторник, 29 августа, 19 часов по Москве. Бесплатно.
Если вам интересно, о чем и как мы рассказываем на наших курсах - то вот возможность посмотреть.
Заполните форму, и мы пришлем вам ссылку на зум.
Будем рады репостам.
Основные темы:
1️⃣ В каких случаях полезна мобильная этнография?
2️⃣ Ошибки при проведении дневникового исследования: как их не допустить?
3️⃣ Сбор дневниковых данных: как организовать работу в команде?
4️⃣ Анализ результатов: специфика этнографии
Вторник, 29 августа, 19 часов по Москве. Бесплатно.
Если вам интересно, о чем и как мы рассказываем на наших курсах - то вот возможность посмотреть.
Заполните форму, и мы пришлем вам ссылку на зум.
Будем рады репостам.
Написали статью про наш исследовательский фреймворк X-RAYS.
Спасибо всем, кто давал обратную связь по черновикам.
По статье можно составить представление о нашем подходе к исследованиям - а также о том, как мы будем рассказывать об анализе качественных данных на ближайшем курсе.
Спасибо всем, кто давал обратную связь по черновикам.
По статье можно составить представление о нашем подходе к исследованиям - а также о том, как мы будем рассказывать об анализе качественных данных на ближайшем курсе.
⏳Таймкоды - по ссылке 👇
https://youtu.be/1sLHJUIqLUU
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
YouTube
Дневники, дневниковые исследования и мобильная этнография
29 августа я (Константин Ефимов, соавтор телеграм-канала postpostresearch) рассказал про дневники и этнографические исследования.
Таймкоды:
02:27 Проблемы в качественных исследованиях: почему нам нужна этнография?
20:48 Обсуждение
35:31 Мифы про дневниковые…
Таймкоды:
02:27 Проблемы в качественных исследованиях: почему нам нужна этнография?
20:48 Обсуждение
35:31 Мифы про дневниковые…
⏱ Самое быстрое качественное исследование
Во вторник начался наш очередной курс по анализу качественных данных.
Обсуждали, что обычно качественные исследования — это долго, минимум три недели.
Есть ли какой-нибудь метод, который позволяет сделать это быстрее?
Можно ускориться за счет интенсивности. Мы писали об этом в статье «Как ускорить проведение качественного исследования? 7 рекомендаций и 3 барьера».
Но есть еще более быстрый метод - экспресс-качественник. Мы проводили такие исследования в банковской сфере.
Исследование потребует: 3 дня.
Время интервью: 10-15 минут.
Длина гайда: 2-3 вопроса + уточнения.
Количество интервью: 20 - 30 за день.
Что для этого нужно:
1️⃣ колл-центр
2️⃣ исследователь
3️⃣ заранее выгруженная база ваших пользователей (для 20 интервью потребуется от 200 до 500 контактов)
Сотрудники колл-центра производят первичный обзвон. Когда человек соглашается поговорить 10-15 минут, его переключают на исследователя.
Исследователь после каждого интервью фиксирует в заметках, что он узнал.
📅 План работы:
• 1 день - сценарий интервью и выгрузка базы;
• 2 день - проведение интервью
• 3 день - анализ.
Экспресс-качественник не заменит глубинное интервью – но за 10-15 минут разговора, например, про индивидуальное жилищное строительство, можно выяснить:
1️⃣ Обобщенный путь клиента и затруднения на фазах
2️⃣ Причины обращения к ИЖС
3️⃣ Достоинства и недостатки продукта.
❌Ограничения:
• Это не глубинное интервью - вы можете получить только верхнеуровневую информацию.
• Не подойдет для эмоционально значимых продуктов и сензитивных тем: курсов по рисованию, образования, здоровья, и т.д. – здесь нужно намного больше времени для установления контакта.
• Не заменит вам полноценное исследование в случае Big Discovery.
✅ Преимущества:
• Очень быстро
• Подходит для работы с аудиторией, у которой нет времени на полноценное интервью.
Кому интересен курс по анализу качественных данных - можно записаться в лист ожидания. Следующая группа стартует в январе 2024.
Во вторник начался наш очередной курс по анализу качественных данных.
Обсуждали, что обычно качественные исследования — это долго, минимум три недели.
Есть ли какой-нибудь метод, который позволяет сделать это быстрее?
Можно ускориться за счет интенсивности. Мы писали об этом в статье «Как ускорить проведение качественного исследования? 7 рекомендаций и 3 барьера».
Но есть еще более быстрый метод - экспресс-качественник. Мы проводили такие исследования в банковской сфере.
Исследование потребует: 3 дня.
Время интервью: 10-15 минут.
Длина гайда: 2-3 вопроса + уточнения.
Количество интервью: 20 - 30 за день.
Что для этого нужно:
1️⃣ колл-центр
2️⃣ исследователь
3️⃣ заранее выгруженная база ваших пользователей (для 20 интервью потребуется от 200 до 500 контактов)
Сотрудники колл-центра производят первичный обзвон. Когда человек соглашается поговорить 10-15 минут, его переключают на исследователя.
Исследователь после каждого интервью фиксирует в заметках, что он узнал.
📅 План работы:
• 1 день - сценарий интервью и выгрузка базы;
• 2 день - проведение интервью
• 3 день - анализ.
Экспресс-качественник не заменит глубинное интервью – но за 10-15 минут разговора, например, про индивидуальное жилищное строительство, можно выяснить:
1️⃣ Обобщенный путь клиента и затруднения на фазах
2️⃣ Причины обращения к ИЖС
3️⃣ Достоинства и недостатки продукта.
❌Ограничения:
• Это не глубинное интервью - вы можете получить только верхнеуровневую информацию.
• Не подойдет для эмоционально значимых продуктов и сензитивных тем: курсов по рисованию, образования, здоровья, и т.д. – здесь нужно намного больше времени для установления контакта.
• Не заменит вам полноценное исследование в случае Big Discovery.
✅ Преимущества:
• Очень быстро
• Подходит для работы с аудиторией, у которой нет времени на полноценное интервью.
Кому интересен курс по анализу качественных данных - можно записаться в лист ожидания. Следующая группа стартует в январе 2024.
Хотим определиться с темой следующего вебинара. Выберите самый интересный вариант:
Anonymous Poll
31%
Ошибки в UX тестах: как их избежать?
48%
Отчет по исследованию: как донести инсайты до заказчика?
21%
Ценностное предложение: альтернативы шаблону Остервальдера.
Интервью: как избежать искажения данных
Обычно в CX исследованиях мы топим за то, чтобы человек рассказывал о своем опыте в свободной форме, через нарративное интервью. Что было сначала, что потом, и чем все закончилось.
Так респондент расскажет вам свою историю, и вы узнаете, что было важно лично для него. И в большинстве случаев – это работает.
Но бывает, что люди могут использовать свою способность рассказывать истории, чтобы скрыть правду.
Вчера я был у врача, которой нужно было разобраться в моем запутанном случае.
И она действовала совершенно иначе.
У меня была заготовленная история, которую я уже рассказывал трем ее коллегам.
Но врач прервала меня и попросила начать с того, что происходит сейчас. Затем она спросила, что было перед этим, а потом - еще раньше. И так до тех пор, пока мы не добрались до 2008 года.
На этом месте у тех, кто читал профессиональную литературу, загорится лампочка – это же «обратная воронка».
Да, но не совсем. Это элементы «когнитивного интервью» - когда респондента просят рассказать историю в обратном порядке. И если она правдива, то в ней не будет несостыковок с историей, рассказанной от начала и до конца.
Этот алгоритм интервью описывается в брошюре про допросы ФБР – у следователей, как и у врачей, часто стоит задача докопаться до истины.
Как это может использовать исследователь?
1️⃣ Когда вы занимаетесь проектированием опыта и опрашиваете пользователей, у которых есть проблемы. Но мы знаем, что люди, у которых есть яркий негативный опыт, склонны описывать плохие события, не описывать хорошие и не описывать свой вклад в ситуацию.
Если рассказывать это как историю, информация довольно сильно искажается: все было плохо, есть и будет плохо.
Рассказывая в обратном порядке «по кусочкам», исказить информацию сложнее.
2️⃣ Когда люди не вовлечены в выбор, и никакой истории выбора нет - музыка, видео, повседневные траты, обыденные действия, все, что касается опыта, который не задерживается в голове, потому что это повторяется часто и не очень важно – мы спрашиваем «Как это было в последний раз?», а уже после этого переходим к вопросам о других событиях.
3️⃣ Когда вы опрашиваете людей, которые делают что-то не по своей воле: курьеры, таксисты, продавцы. Просить их рассказать свой опыт как историю часто бесполезно - он часто будет выражаться словами «послан за елкой». В этом случае мы тоже спрашиваем: а как это было в последний раз? А в предыдущий? А это всегда так или бывает по-другому?
Проблемы со здоровьем могут быть вариантом такого опыта без выбора - болезни обычно случаются с человеком, он не выбирает их.
То, как мы проводим интервью, очень зависит от опыта, который мы изучаем - и от того, насколько человек в этом опыте проявляет агентность.
Обычно в CX исследованиях мы топим за то, чтобы человек рассказывал о своем опыте в свободной форме, через нарративное интервью. Что было сначала, что потом, и чем все закончилось.
Так респондент расскажет вам свою историю, и вы узнаете, что было важно лично для него. И в большинстве случаев – это работает.
Но бывает, что люди могут использовать свою способность рассказывать истории, чтобы скрыть правду.
Вчера я был у врача, которой нужно было разобраться в моем запутанном случае.
И она действовала совершенно иначе.
У меня была заготовленная история, которую я уже рассказывал трем ее коллегам.
Но врач прервала меня и попросила начать с того, что происходит сейчас. Затем она спросила, что было перед этим, а потом - еще раньше. И так до тех пор, пока мы не добрались до 2008 года.
На этом месте у тех, кто читал профессиональную литературу, загорится лампочка – это же «обратная воронка».
Да, но не совсем. Это элементы «когнитивного интервью» - когда респондента просят рассказать историю в обратном порядке. И если она правдива, то в ней не будет несостыковок с историей, рассказанной от начала и до конца.
Этот алгоритм интервью описывается в брошюре про допросы ФБР – у следователей, как и у врачей, часто стоит задача докопаться до истины.
Как это может использовать исследователь?
1️⃣ Когда вы занимаетесь проектированием опыта и опрашиваете пользователей, у которых есть проблемы. Но мы знаем, что люди, у которых есть яркий негативный опыт, склонны описывать плохие события, не описывать хорошие и не описывать свой вклад в ситуацию.
Если рассказывать это как историю, информация довольно сильно искажается: все было плохо, есть и будет плохо.
Рассказывая в обратном порядке «по кусочкам», исказить информацию сложнее.
2️⃣ Когда люди не вовлечены в выбор, и никакой истории выбора нет - музыка, видео, повседневные траты, обыденные действия, все, что касается опыта, который не задерживается в голове, потому что это повторяется часто и не очень важно – мы спрашиваем «Как это было в последний раз?», а уже после этого переходим к вопросам о других событиях.
3️⃣ Когда вы опрашиваете людей, которые делают что-то не по своей воле: курьеры, таксисты, продавцы. Просить их рассказать свой опыт как историю часто бесполезно - он часто будет выражаться словами «послан за елкой». В этом случае мы тоже спрашиваем: а как это было в последний раз? А в предыдущий? А это всегда так или бывает по-другому?
Проблемы со здоровьем могут быть вариантом такого опыта без выбора - болезни обычно случаются с человеком, он не выбирает их.
То, как мы проводим интервью, очень зависит от опыта, который мы изучаем - и от того, насколько человек в этом опыте проявляет агентность.