ИИ и UX здорового человека. Чекер права и законов в UX

Весь этот хайп автоматизации до ужаса переоценен, и вот почему: люди, которые рассуждают, вряд ли когда-то участвовали в проектах автоматизации в крупных бизнесах. Метрики автоматизации труда, пилоты замены кассиров/продавцов, магазины без сотрудников, конечно, демонстрируют рост метрик, но эти метрики влияют на другие метрики — и совершенно не факт, что позитивным образом.

Приведу пример из моей сложной и богатой биографии. Вы заменили в «Пятерке» кассиров на автоматы, метрика «Очередь» упала, выросли метрики NPS. Хорошо же? А знаете, что еще выросло? Метрика churn и воровства из зала, которая реально влияет на товарооборот и влияет на бабки. Тогда вы выводите людей уже на должность следить за кассами самообслуживания, чтобы не воровали, ну и так далее. Все это в литературе давно изучено и описано, менеджеры не из UX об этом знают прекрасно, есть поговорки про «иронию автоматизации».

Мой тезис заключается в том, что использование новой технологии дает наиболее сильный эффект, когда создает возможности, которых никогда не было, предлагая принципиально новые решения, а не автоматизируя старые роли и функции. Банкомат не стал заменой кассира, сидящего за окошком круглые сутки, а открыл совершенно новый способ оказывать базовую банковскую услугу — причем в любое время и в других контекстах.

Сегодня я готов показать пример полугодовой работы над этим.

Как это работает? Команда юристов на мировых рынках (Алексей Воробей, автор «Законов Мура», фаундер многих стартапов, и Михаил Макаров, Product Compliance Counsel) и я, как приглашенный UX-эксперт, работали над задачами автоматизированной проверки нарушений законов для экранов пейволла - тогда, когда приложение предлагает заплатить/оплатить товар или услугу. Этот экран - традиционное поле для манипуляций, темных паттернов, правового беспредела и способов нарушения законов о защите прав потребителей. В рамках работы по а) распознаванию паттернов, б) анализу конкретных судебных решений, в) материалов дел и г) юридических улик ИИ выдает ответ-оценку и проверку интерфейса: отчет с рисками для той или иной судебной юрисдикции, указывает нарушения, потенциальные штрафы, находит соответствующую юридическую практику.

Что в этом инновационного? То, что это внедрение НЕ для автоматизации проверки, а использование инструментов автоматизации для создания принципиально новой возможности проверять макеты до релиза или по-новому проверять работу приложения. Это добавление в продуктовую команду новой роли, которой раньше не было, также как до этого не было роли и дизайнера, а все интерфейсы создавали разработчики.

Вы создаете не синтетических респондентов, вы создаете автоматизированную роль для проверки и участия в уже существующем конвейере разработки (добавляя юридическую проверку качества, правовую инженерию качества, если угодно).
Если хотите, это аэродинамическая труба или манекен для краш-тестов — ну вот раньше их не было, а теперь они появились.

https://applaw.dev/

Можно проверить подобное решение самостоятельно.

P.S. Кстати, те, кто говорят, что тестировщиков заменят - вряд ли понимают какой геморрой подбирать вручную бесконечные скриншоты, улики и факты нейронке, чтобы она не галлюционировала. Профессия Evaluation Engineer на подходе, и, вот в нее, в отличие от промт-инженеров, я верю

Читать полностью…

📺 1 октября онлайн-день ResearchExpo - открытая трансляция

Подключайтесь к трансляции, слушайте выступления и задавайте вопросы спикерам.

👉 Трансляция в VK Видео
📋 Программа ResearchExpo

А 2 октября - в ЦМТ, Москва.

Читать полностью…

А теперь немного «закулисья» ResearchExpo 2026 (@ResearchExpo)
В этом году про AI/LLM - целых 12 докладов в разных секциях. И тут я не уверен: мы еще взбираемся на пик кривой Gartner или уже с него спускаемся.
 
Вот несколько докладов, которых я особенно жду:
·       AI Product Insights: как мы сжали Discovery с трех месяцев до одного (Климшин Константин, Альфа-Банк)
Да, это именно про «это»: синтетических респондентов, RAG-систему и, главное, про то, как заставить все это работать. От этого доклада особенно жду технических подробностей: как устроена система и как авторы борются с галлюцинациями и сикофантией. Продолжают тему синтетики доклады:
·       Диалог с сегментом: персона-боты как мост между данными и бизнес-решениями (Кузина Анна, Инсайт Комкон)
·       Синтетические данные в руках клиента: от самостоятельного расширения выборки к доказательному индексу качества данных (Сомова Виктория, АКРИХИН, Константин Чистяков, OMI)

Тему технооптимизма уравновешивают доклады техноскептиков:
·       ИИ в исследованиях: технология готова, а окупаемость — нет (Нелли Мамян, Тибурон)
·       После хайпа: практическая оценка ИИ в UX-исследованиях (Скалон Алена, Yandex Cloud)
Последний особенно интересен мне попыткой провести границу: какие задачи UXR уже имеет смысл отдавать AI, где выигрыш пока сомнителен, а где начинаются риски для качества исследования.
 
Еще я очень ждал доклад Дмитрия Соловьёва о том, как использовать AI для кодировки. К сожалению, он не прошел отбор. Но Дима все-таки будет - с докладом Нас не заменят: пять навыков исследователя, которые дорожают.
И, пожалуй, это один из самых своевременных вопросов всей конференции: не что ИИ уже умеет делать вместо исследователя, а что после его появления становится в работе исследователя еще ценнее.
 
📍 2 октября · Research Expo 2026

Читать полностью…

429-й выпуск make sense: об исследовании как образе мышления, языках описания реальности, ошибках и границах применения ИИ

«Проблема качественного анализа в том, что, чтобы проверить его от и до за моделью, тебе придётся повторить этот анализ. Весь этот выигрыш скорости сводит на нет то, что она может где-то лажать.»

«По сути, никаких джобов, персон, мотиваций и потребностей не существует — мы не можем их наблюдать в реальности, просто их измерить. Мы вводим эти понятия только для того, чтобы объяснить реальность.»

«Исследование — это действительно образ мышления. Если взять смежную сферу UX-дизайна: знание определённых тёмных паттернов, законов, правил композиции — оно не делает тебя дизайнером.»

Ведущий:
Юра Агеев, основатель ProductSense

Гость:
Константин Ефимов, соавтор книги "Качественные исследования в бизнесе”, управляющий партнер в X-Patterns.pro

Телеграм-канал PostPostResearch: /channel/postpostresearch

Конференция ProductSense пройдёт 10—11 сентября 2026 года в Москве. Сайт конференции: https://productsense.io

Epic Growth Conf'26 на ProductSense: https://egconf.io/

Подписывайтесь на канал анонсов подкаста: /channel/mspodcast

О чем говорим:
00:00 — Введение
02:38 — Как евангелисты кастдева ворвались в мир исследователей
04:10 — Три волны исследовательских сообществ
07:22 — Иллюзия быстрого успеха: что на самом деле продавали книги про кастдев
12:44 — Глубинное интервью против 15-минутного кастдева
13:56 — Исследование как образ мышления, а не протокол
16:59 — Подход Cynefin: три домена сложности задач
17:57 — Кластеризация в личных проектах как задача третьего домена
20:38 — «Метод параноика»: протоколы, седина, мозги
21:57 — Как демократизация стёрла третий, самый сложный уровень исследований
24:33 — Кейс телекома про «проклятие трубы»
28:02 — Desk Research и Deep Research до разговоров с людьми
30:14 — Почему ИИ додумывает то, чего нет в обучающих данных
34:39 — Водка на мумиё: то, что не расскажет модель
36:19 — Нет-тест и подхалимность моделей на синтетическом респонденте
39:00 — Почему джобов и персон не существует
42:45 — Как выбор языка меняет глубину ответа
47:07 — Жадность вне фреймворка JTBD: почему драйверы и барьеры проще
48:12 — Как ИИ ускорил протокольные задачи
51:33 — Почему анализ ИИ всё равно нужно перепроверять от и до
53:00 — Советы продактам: как развивать исследовательское мышление

Словарик терминов:
— JTBD (Jobs to be Done) — методология «работ», которые пользователь нанимает продукт выполнить
— Cynefin — фреймворк для классификации задач по уровню сложности
— MVP — минимально жизнеспособный продукт
— Deep Research — режим ИИ для автономного глубокого поиска и анализа информации
— Desk Research — кабинетное исследование по открытым источникам

Слушать:
— Telegram
— Mave
— Apple
— Яндекс
— YouTube

Читать полностью…

💽 Через неделю - 3 сентября - мы начинаем последний поток курса "Анализ качественных данных".

Новых потоков больше не планируется. Большой курс про исследования в 2027 году мы проводить не будем.
Если кто-то давно собирался пройти у нас модуль "Анализ", но откладывал - пока такая возможность есть.

И для тех, кто нас читает, в этом году мы даем скидку 15% по промокоду FINAL2026
Стоимость: 50 000 ₽ / 570 € 42 500 ₽ / 484 €

На курсе будем обсуждать:

● Как понять, почему люди ведут себя так, а не иначе?
● Какой фреймворк выбрать для анализа причин поведения людей? 
● Что это вообще могут быть за причины?
● Когда использовать персоны, а когда – JTBD?
● Как разобраться в разных версиях JTBD?
● Как обобщать данные: таблицы или сторителлинг?
● Как подать полученные данные, чтобы это было понятно и убедительно?

🔥Из всех наших курсов именно этот мы любим больше всего. Он посвящён самой интересной и непредсказуемой части исследовательской работы — поиску причин, стоящих за поведением людей.

Отзывы на курс можно посмотреть здесь.

🌛Группа стартует 3 сентября.
Занятия проходят вечером: с 19.00 до 21.00 по вторникам и четвергам, время московское.

В курсе 11 занятий по 2 часа.

Из России билеты можно оплатить прямо на нашем сайте. Если вы хотите оплатить через юрлицо - заявку можно оставить там же.

Не из России курс можно оплатить, написав мне в личку. Я сообщу реквизиты.

🎫 Купить билет

Читать полностью…

Ещё одна подборка книг для исследователей от коллег

Читать полностью…

Почему «болей» никогда недостаточно или жизнь до AliExpressa
#байки

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

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

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

💽 @PostPostResearch

Читать полностью…

Распродана треть тиража книги «Качественные исследования в бизнесе».

Коллеги из Казахстана, кто хотел бы ее себе - в среду 24.06 мы планируем вторую отправку СДЭК. Напишите мне (@teplorod), и я расскажу, как оплатить книгу.

Читать полностью…

Как понять, нужно ли бизнесу исследование, — и не ошибиться еще до старта

Компании часто заказывают исследования по инерции: нужен отчет, «так принято», «надо собрать данные». Но данные — не самоцель, и без бизнес-цели даже хорошее исследование превращается в дорогой документ, который никто не использует.

✉️ Константин Ефимов, специалист по качественным маркетинговым и продуктовым исследованиям, и кандидат психологических наук Анастасия Жичкина предлагают смотреть на исследование не как на формальность, а как на инструмент для снижения рисков.

Авторы считают, что есть вопросы, которые заказчику было бы хорошо задать самому себе — для того чтобы понять, как лучше провести исследование.

1️⃣ Бизнес-цель: зачем нам нужно это исследование?

Уменьшить отток, разработать новый продукт, увеличить продажи в одном (или в нескольких) сегментах? Чего мы хотим достичь? Зная ответ на этот вопрос, мы можем:

👆проверить цели и задачи исследования на соответствие бизнес-цели;
👆лучше понять, что нам важно найти в процессе исследования и каким должен быть результат.

Понимание проблематики бизнеса — это ключевой вопрос для разработки дизайна исследования. Поэтому для сложных тем мы рекомендуем проводить внутренние интервью с командой заказчика, имеющей экспертизу, чтобы понять сферу лучше.

2️⃣

Что будет, если исследование НЕ провести?

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

3️⃣

Чем мы готовы пожертвовать, проводя исследование?

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

👆

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

👆

нам нужно быстро и точно, цена не важна?

👆

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

4️⃣

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

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

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

👍 Читайте нас в Тelegram | MAX | VK

Читать полностью…

Наша книга «Качественные исследования в бизнесе» поступила в продажу!

Есть два варианта покупки:

1️⃣ в любое время - у нас на сайте с Яндекс-доставкой по всей России

2️⃣ cамовывоз (только по предоплате) из московского офиса VK - 30 мая:
    - для тех, кто зарегистрирован на митап "Вкус UX" - во время митапа,
    - для тех, кто не зарегистрирован на митап, от входа в офис VK, с 16.00 до 18.00.

Стоимость книги в данный момент - 2600 рублей, после митапа будет немного дороже. Цена такая, потому что книга большая (392 страницы, вес 1 кг) и красивая - цветная печать, твердая обложка, белая плотная бумага, закладка-ляссе, цветные иллюстрации. Упакована в термопленку и в коробку, гарантированно не попортится при доставке.
Книгу можно и нужно дарить коллегам и заказчикам.

На маркетплейсах книга продаваться не будет - стопроцентная наценка со стороны маркетплейса делает книгу при ее высокой себестоимости очень малодоступной.

Электронную версию тоже готовим, она будет осенью. Пока продаем бумажный тираж. На электронную версию можно записаться в бота.

Print-on-demand для покупки за рубежом будет в ближайшее время.

Коллеги из Казахстана, Украины, и экс-СНГ, кто хочет печатную книгу - напишите, пожалуйста, мне (Константину) в личные сообщения @teplorod, мы постараемся отдельно организовать доставку.
 
💳 🛍 Купить книгу

Читать полностью…

Зарядное устройство, которое снимает тревогу у владельца.
Редкий пример по-настоящему инновационного продукта, закрывающего не только функциональную, но и эмоциональную потребность.

Его ценностное предложение легко расшифровать и через JTBD, и через Insight → Benefit → RTB.

В ролике говорится, что устройство физически отключает зарядку при достижении 100% и при этом может использоваться вместе с оригинальной зарядкой.
Первое обещает продлить срок службы батареи: не будет вредных циклов дозарядки в диапазоне 99–100%. Второе снимает сомнения в безопасности, потому что пользователю не нужно отказываться от штатного зарядного устройства.

Кроме того, сам факт физического отключения делает обещание более правдоподобным: пользователь не просто слышит, что зарядка «умно остановилась», а видит реальный результат.

Жаль, что самого продукта пока нет: видео создано ИИ.

💽 @PostPostResearch

Читать полностью…

Конференция «UX на чиле» уже сегодня вечером
Начало в 17 по МСК.

Я (Константин) участвую с докладом «Как AI меняет подход к исследованиям: «тогда» и «сейчас» — что стало быстрее, какие появились риски и как трансформируется роль исследователя.

Запись: будет только для зарегистрированных.
Участие: бесплатное, при условии подписки на всех участников в телеграм.
Регистрация на конференцию и детали выступлений по ссылке:
👉 Зарегистрироваться через бота [ничего не надо заполнять]


P.S. Если вы пропустили конференцию и только заметили анонс — всё равно регистрируйтесь, чтобы получить запись и материалы. Регистрация будет открыта до 17:00 15 апреля.

Читать полностью…

14 апреля — онлайн-конференция «UX на чиле: анти-тревожная конфа про исследования, дизайн и людей».

Я (Константин) участвую с докладом «Как AI меняет подход к исследованиям: «тогда» и «сейчас» — что стало быстрее, какие появились риски и как трансформируется роль исследователя.

Дата: 14 апреля 2026 (онлайн) с 17:00 до 20:00 по Мск.
Запись: будет только для зарегистрированных.
Участие: бесплатное, при условии подписки на всех участников в телеграм.

Участники и доклады:

😁 Андрей Морозов, Продюсер BiasConf, автор Chief Philosophy Officer
Между измерением и пониманием: по ту сторону закона Гудхарта — почему метрики иногда подменяют смысл и как этого избежать.

😊 Илона Саркисова, Руководитель дизайна соцсервисов Вконтакте, автор Поясни за UX
Как пасти дизайн-котов — наблюдения котоматери и дизайн-лида: как распознать «своего» дизайнера и синхронизировать творчество с продуктом.

😄 Анна Подъезжих, Продуктовый дизайнер Ozon, соавтор Ozøn Design
Эмоции vs Паника: рецепт интерфейса для миллионов — почему безопасный UX важнее трендового визуала и как снимать тревожность, а не нагнетать.

☺️ Михаил Хананашвили, HMX Research Lead, автор UX Horn 🌀
UX-будущее в эпоху сокращений — какие навыки становятся критически важными и где искать возможности, когда бюджеты режут.

😀 Михаил Греков, CPO AW BI, автор Про удобство
Как AI стирает границы между продактами и дизайнерами: новые правила взаимодействия — без страшилок, только факты о том, как меняется совместная работа.

Регистрация на конференцию и детали выступлений по ссылке:
👉 Зарегистрироваться через бота [ничего не надо заполнять]

После регистрации вы получите ссылку на трансляцию.
Приходите, будет интересно.

Читать полностью…

Директивные приемы в интервью и продуктовые исследования

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

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

В маркетинговых исследованиях директивности меньше. Там стратегическая цель – получить понимание, новые инсайты, которые открывают новые бизнес-возможности. Обучающие материалы по маркетинговым исследованиям явно предписывают недирективность - особенно в групповых форматах.
Период увлечения директивными методиками (лэддеринг) в маркетинговых исследованиях давно прошел – а в продуктовых он переживает расцвет.

Очень частая норма в продуктовых исследованиях - работать качественными методами как количественными: пытаться с помощью интервью получить данные, которые измеряются в баллах и процентах. Субъективное шкалирование в интервью, «пять “почему?”». Структурированное интервью вместо глубинного. Повторяющиеся вопросы при диагностике emotional layer в CJM. JTBD-интервью, в некоторых вариантах которого принято много и путанно спрашивать про expected outcome.

И это так не только потому, что в продуктовых исследованиях более сфокусирована цель. Не только потому, что чаще требуется растить метрики продукта (количественная цель), чем открывать новые бизнес-возможности (качественная цель). Это так еще и потому, что в продуктовых исследованиях больше распространена идеология быстрого успеха и вера в «серебряные пули» (рецепты того самого быстрого успеха) - которые пропагандируют евангелисты. Особенно важно, чтобы «серебряная пуля» была простой, понятной и воплощалась в конкретном рецепте, который легко может воспроизвести каждый. И обычно такие «пули» — это странные или директивные методики ведения интервью.

Проблема в том, что привнесение директивных приемов довольно эффективно рушит контакт

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

А самое главное – директивность не очень-то работает. Исследователь с помощью точечных вопросов уточняет свою картину мира, но картина мира респондента – как он принял решение и почему решение именно такое – остается за кадром.

Но что делать исследователю, если внутренний заказчик разделяет эту групповую норму о пользе директивности в интервью?

Выход мы видим в просвещении и в социализации исследований: нужно показать, что лучшего результата можно добиться не через все эти прямые вопросы, изматывающие респондента (и заставляющие его думать за всю продуктовую команду), а через недирективные приемы, дающие возможность респондента поделиться историями о своем опыте.

И даже если возможности исследователя на это влиять ограничены - потому что в системе координат заказчика мнение евангелиста более авторитетно, чем мнение исследователя – вы лично можете работать менее директивно.
Лично вы можете показать, что есть способ лучше. Что можно добиться лучшего результата, не превращая интервью в «деревянную беседу», не мучая респондентов однотипными вопросами.

И здесь поможет нарративное интервью – где респонденты рассказывают истории о своем опыте. Да, это более сложная задача - получить от респондента подробный рассказ одним куском, да еще и уточнить по тем деталям, которые остались «за кадром». Даже для исследователя с опытом. Особенно, если ты привык контролировать респондента через «точечные вопросы» - которые являются нормой в индустрии.

Но стоит попробовать.

Читать полностью…

Где ошибаются исследователи с опытом?

Про ошибки в интервью написано много, но все эти классификации основывались на экспертных оценках.
Мы собрали реальные данные относительно ошибок в глубинных интервью и создали модель ошибок.
Для этого мы проанализировали 105 анонимизированных протоколов обратной связи в рамках нашего курса по CX-интервью.

Наша модель ошибок основана на том, как исследователи справляются с возникающим у них напряжением - которое возникает у всех, даже у исследователей с опытом, и это нормально - через отказ от управления беседой, избыточный контроль респондента или контроль себя. Лидирует отказ от управления беседой.

Андрей Дорожный (автор канала Дата сторителлинг) сделал наглядную визуализацию результатов в виде Sankey diagram.
Эта диаграмма интерактивна: можно посмотреть, что включает конкретный тип ошибок, применив фильтры.

Благодарим Екатерину Кудешову за ее работу по подсчету количества ошибок в интервью на материале протоколов обратной связи.

Читать статью

Читать полностью…

Будущее research-индустрии (часть I)

Последние два месяца мне пишут из исследовательских стартапов. У одних – свой движок по распознаванию речи. У других – несколько продуктов, включая расшифровку, но еще и с «синтетическим» модератором. Третьи переупаковали Conjoint и Maxdiff. Четвертый по поводу своего движка для расшифровки подсылает ко мне своего ИИ-агента, который предварительно «прочитал» мой канал и уже «знает», чем я занимаюсь.

Будущее наступило. Правда, у меня вместо чувства shut up and take my money каждый раз возникает вопрос: зачем мне это покупать?

И дело тут не в том, что продукты плохие.
Если раньше за всеми продуктами такого плана стояли месяцы разработки, то приходилось сначала изучать рынок и не ходить туда, где нет денег или уже тесно. Потому что разработка была дорогой.
А теперь порядок радикально поменялся:
Сегодня увидели проблему → вечером завайбкодили MVP →завтра утром открыли стартап.
Это даже в чем-то рационально – если продукт стоит дешевле «кастдева», то, может, сразу пилить продукт? Заодно и быстрее будет, если вынести исследование за скобки.

Проблема в том, что для потенциального клиента разработка тоже подешевела.
Этим летом у нас вместе с Global South Research был проект в Эфиопии. В числе прочего нам потребовались расшифровки на амхарском языке. Посидев с AI, я нашел открытую модель, понимающую амхарский на Hugging Face, сконвертировал ее в формат, который понимает noScribe – и после нескольких тестов получил работающий прототип. Это заняло 4 часа.
SaaS есть у нас дома!
Причем именно под решение моей проблемы и без корпоративной подписки за $79 в месяц.

Так что с продуктами, чья основная функция уже стала commodity в сфере исследований, происходят интересные штуки. MaxDiff и conjoint известны давно. Whisper существует с 2022 года. Раньше ценностью мог бы стать продукт, в котором все эти вещи связали с помощью LLM и упаковали в условную «одну кнопку» (кто сказал Dovetail?).

Но если кнопка тоже стала дешевой, возникает довольно неприятный вопрос:
Почему я должен осваивать вашу кнопку, а не попросить LLM сделать мою?
Ваши продукты конкурируют не с решениями, которые уже есть у исследователей. Ваши продукты конкурируют с ChatGPT и Claude – универсальными инструментами.

Конечно, это работает не везде, где продукт - commodity. Я не собираюсь писать собственный Stripe, бухгалтерию или корпоративную почту (за которые я регулярно плачу). Но там значительная часть ценности не в самой функции, а в надежности и предсказуемости: я плачу именно за то, чтобы не думать, работает ли оно сегодня.

И чем ближе ваш продукт к формату «мы запрограммировали функцию X» - тем сильнее проблема. Возникает забавный эффект:
Все вокруг дешевеет, а вот время человека, которому все это предлагают – дорожает.
Мне говорят «попробуй бесплатно». Но это «бесплатно» подразумевает, что я должен прочитать письмо, поучаствовать в коммуникации, зарегистрироваться в сервисе, разобраться, как он работает, найти и загрузить туда тестовый кейс (который не жалко отдать третьей стороне), сравнить с тем, что я использую, понять, что лучше, а что – хуже, и затем еще и дать фидбек.

Да, цена продукта тут ноль. А как насчет цены моего времени?
Ситуация кратно ухудшается, когда таких продуктов становится не 1-2, а 30.
Производить стало дешево.
Предлагать – тоже.
Дорого теперь только одно: чтобы на тебя вообще посмотрели.
(о том, что останется дорогим в эпоху дешевого AI и есть ли во всем этом место для исследований – напишем во второй части.)

Читать полностью…

У римлян были швейцарские ножи.
Как и в случае чашки для усачей, мы сначала решили, что это нейросеть. Но нет, это реальный экземпляр.
В III веке н. э. уже существовал складной мультитул: нож, вилка, ложка и ещё несколько приспособлений в одном корпусе. Выглядит почти как Victorinox - только на полторы тысячи лет раньше.
А потом такие мультитулы надолго исчезают. Не потому, что люди разучились делать ножи или шарниры. Технология уже была - но массовой вещью мультитул не стал.

Так что фраза, приписываемая Гибсону «будущее уже здесь, просто оно неравномерно распределено» иногда работает буквально.
 
Ранее в рубрике #интерфейсы
⚡️ Зарядное устройство, которое снимает тревогу у владельца
☕️ Чашка для усачей
🚪 Первая адаптация интерфейса под состояние алкогольного опьянения
📋 Список покупок в «железе»

Читать полностью…

Я информационный партнер ResearchExpo (@ResearchExpo), поэтому по законам жанра мне нужно будет рассказать, почему туда стоит прийти.
И мне как раз есть что рассказать.

В этом году Research Expo - десять лет. Я помню самые первые конференции и то время, когда продуктовые и UX-исследования были еще отдельным миром. В 2017-м UX уже выделили в отдельную секцию на втором этаже. Некоторые доклады того времени можно резюмировать фразой «мы открыли UX-лабораторию, и это было сложно», буквально. Исследователи делали свои первые шаги в новой отрасли.

По словам маркетингового исследователя Александра Новикова, Research Expo в то время выглядело так:

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

Прошло десять лет.
Теперь продуктовые исследования - отдельный полноценный трек ResearchExpo. И разговор идет совсем другой: новые исследовательские кейсы, синтетические респонденты, AI - то, что вокруг чего сегодня развивается исследовательская практика.

Программа этого года мне нравится. Я говорю это как участник программного комитета ResearchExpo, и на следующей неделе запланирована работа с докладчиками над отобранными выступлениями. Так что некоторое количество личной ответственности за то, чтобы доклады были хорошими, у меня тоже есть.

Я в этом году не смогу приехать. Так что на продуктовый трек вместо меня сходите вы.
А я приложу усилия, чтобы там было на что сходить.

https://researchexpo.ru/

Читать полностью…

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

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

Этот вопрос ставит исследователя перед выбором:
·       Ответить, как считал Алан Купер?
·       Или ответить в соответствие с практикой, принятой сейчас в продуктовых исследованиях?

И тут напрашивается аналогия с эволюцией психоанализа.
Больше ста лет назад Фрейд спрашивал: «Чего вы на самом деле хотите - и почему не можете себе в этом признаться?»
Современный психоаналитик чаще задает другой вопрос: «Что происходит с вами, когда вы рядом с другим человеком - и почему этот сценарий так подозрительно знаком?». Потребовалось столетие, чтобы психоанализ переместился от археологии скрытых желаний к исследованию отношений, в которых мы каждый раз проявляем себя.

Так произошло и с персонами – только на более коротком временном отрезке. Практики исследователей изменились, и некоторые формулировки Алана Купера стали выглядеть, как кости динозавра на лужайке для гольфа.
 
Как изменился подход к персонам и как выглядят современные практики работы с ними? Об этих и других вещах мы рассказываем на нашем последнем потоке  курса «Анализ качественных данных».
Стартуем уже завтра, 3 сентября. Скидка 15% по промокоду FINAL2026

🎫 Купить билет

Читать полностью…

🟠 Заглянули на книжные полки исследователей и собрали для вас подборку

В карточках Юлия Кингсеп (VK Музыка), Лубсана Цыденжапова (СБЕР), Лев Кертман (Тибурон), Марина Синило (СберМаркетинг) и Максим Трохан (Бургер Кинг) делятся книжными рекомендациями и отзывами о прочитанном.

Ставьте — 🏄‍♀️, если понравилась подборка и пишите в комментариях, чем бы вы дополнили список.⬇️

Читать полностью…

💽 Открываем продажу билетов на осенний курс "Анализ качественных данных".

На курсе будем обсуждать:

● Как понять, почему люди ведут себя так, а не иначе?
● Какой фреймворк выбрать для анализа причин поведения людей? 
● Что это вообще могут быть за причины, и откуда о них узнать, если я – не психолог и не социолог?
● Когда использовать персоны, а когда – JTBD?
● Как разобраться в разных версиях JTBD?
● Как обобщать данные: таблицы или сторителлинг?
● Как подать полученные данные, чтобы это было понятно и убедительно?
● Практика анализа (новинка!)

🔥Мы очень любим вести именно этот курс. Анализ, почему люди ведут себя так, а не иначе - это самая интересная часть исследования. На эту часть курса обычно приходят люди, которым интересно докопаться до сути.

Отзывы на курс можно посмотреть здесь.

🌛Группа стартует 3️⃣ сентября.
Занятия проходят вечером: с 19.00 до 21.00 МСК по вторникам и четвергам.

В курсе 11 занятий по 2 часа.

Стоимость: 50 000 ₽ / 570 €

Из России билеты можно оплатить прямо на нашем сайте. Если вы хотите оплатить через юрлицо - заявку можно оставить там же.

Не из России курс можно оплатить, написав мне (Константину) в личку. Я сообщу реквизиты.
Скидка - группам от 3-х человек, по этому поводу тоже пишите мне

🎫 Купить билет

Читать полностью…

Deadline заявок на доклады ResearchExpo 2026 (@ResearchExpo)– 1 августа.

Коллеги, очень ждем ваших заявок на доклады. Это могут быть ваши исследования, кейсы, внедрение ИИ – все что угодно. Главное, чтобы это были истории, которыми вам хочется поделиться. И не откладывайте, пожалуйста, на последний день.

Форма регистрации: https://forms.gle/TKNyucuGTobzdEsh9

P.S. Я (Константин) в программном комитете, и я лично заинтересован в ваших докладах. Сама конференция пройдет 2 октября.

Читать полностью…

#15 UX Horn Podcast с Константином Ефимовым — социальным психологом и со-автором книги «Качественные исследования в бизнесе»

Всем привет, в эфире 15 и финальный выпуск первого сезона подкаста UX Horn, где исследуем UX в разных его проявлениях на основе материалов телеграм-канала @uxhron и @uxdigest

Сегодняшний гость исследователь с 20+ лет опыта и является со-автором телеграм-канала @PostPostResearch и вместе с Костей поговорили про 4 уровня пользовательского понимания, слова в практиках проектирования, методы как грани видения пользователя, проблемы фреймворков и конечно же вышедшую книгу в со-авторстве с Анастасией Жичкиной «Качественные исследования в бизнесе»

Достаём наушнички, наливаем чаёк и погнали


Приложение Mave в телеге

Яндекс.Музыка

Apple Podcast

Youtube

На podster

Ну и файликом в комментариях


Тайминги:

00:00:00 - Интро - Поговорили о Косте и его опыте, про книгу и роль исследователя сейчас, да и вообще почему вообще было принято решение написать книгу «Качественные методы исследования в бизнесе»  
00:15:25 - Four Levels Of Customer Understanding
Поговорили про 4 уровня пользовательского понимания: что говорит, что чувствует, что делает и что хочет, не согласились с утверждением, что ThinkAloud - плохо, а заодно чутка зарубились на тему названия UX-теста, про применимость простых фреймворков, как мягко подвести команду к тому, что она не всё знает или не обо всё подумала, почему самое сложное - это переход от фиксации поведения к объяснению причин, про свободу воли
00:47:43 - Илья Смирнов — Новый фреймворк — новая реальность: философские основания STS и UX
Какое самое плохое слово в продуктовой практике для понимания людей, что общего между JTBD и плоскоземельщиками, какой вопрос самому себе должен задавать исследователь при определении метода исследования, есть ли разница между UX-тестами и usability-тестами, нужно ли переосмыслять существующие фрейморки, про фреймворк X-Rays
01:06:10 - How to do UX research in the Age of AI
Про фреймворк Кеневина, какой из доменов фреймворка лучше всего работает ИИ, какой должен быть уровень доверия к LLM-моделям, чему учить джунов с учетом новой эры, обязан ли исследователь указывать в отчёта, что он использовал ИИ, про опыт теста моделей
Статьи которые обсуждали в этом блоке:
How Reliable Is AI at Finding UI Problems?
The only winning move is not to play
01:23:10 - Как Generative Engine Optimization (GEO) влияет на юзабилити сайта: практический разбор
Про новый полигон для тестов, на сколько в погоне за GEO-оптимизацией есть риск потерять пользовательский путь и есть ли примеры такого в истории, про новую нагрузку UX-редакторам и как можно от неё избавиться
01:28:56 - Witchcraft and UX Research: toship/witchcraft-and-ux-research-an-anthropologist-on-the-quest-of-fixing-things-699205fc141d/?utm_source=tlgrm_uxhorn">An Anthropologist on the Quest of Fixing Things
Что может выдать ИИ как результат, а на что не способен, по крайней мере пока, опасность для профессионального эго, про аналитическую ментальность и можно ли развить понимание «скрытых механизмов человеческого поведения», что делать с выявленной моделью поведения, которую нашел, зачем нужно время на подумать, совет от Кости по работе с ИИ
01:42:36 - UX Core - Крупнейшая библиотека когнитивных искажений
О том как проверять своё интерфейсное решение на присутствия тёмных механик, ну и Костя поделился кейсом Деливери Клаба
01:54:04 - В финале Костя поделился мнением о то какое будущее у исследователей

Упоминаемые материалы:
Фокус-группы. Практическое руководство (pdf)
Даниель Канеман «Думай медленно, решай быстро»
Вадим Митякин «Метод параноика»

Подать заявку на выступление на ResearchExpo'26 1 и 2 октября можно тут

Всем отличного лета и до встречи в сентябре! ☀️

Читать полностью…

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

Читать полностью…

Книга «Качественные исследования в бизнесе» напечатана.

Как она выглядит, можно посмотреть на видео. На фото – весь тираж: 1500 экземпляров.
Продажи откроем на следующей неделе. Можно записаться в бота, чтобы не пропустить.

Презентация книги состоится 30 мая в 16.20 в VK, в рамках митапа «ВКУС UX: как исследования становятся частью продуктовой разработки». Для того, чтобы прийти на презентацию, нужно зарегистрироваться на митапе.
Регистрация и программа - здесь.

На презентации мы будем выступать с большого экрана.
Онлайн-трансляции, к сожалению, не будет, но позже мы выложим видео.

Читать полностью…

После конференции «UX на чиле» у нас появились новые подписчики.
Так что давайте знакомиться)

Этот канал ведем мы - Константин Ефимов и Анастасия Жичкина. Мы - исследователи и социальные психологи. Проводим качественные исследования, учим их проводить, написали об этом книгу «Качественные исследования в бизнесе».

Книга уже печатается, тираж будет готов 27 апреля. Затем упаковка и доставка, и после майских ее можно будет купить. Если вы хотите оперативно узнать о том, что книга вышла - можно записаться в бота.

Здесь, в канале, мы временами пробуем AI и синтетических респондентов на прочность. А иногда составляем списки типичных ошибок в UX-тестах и глубинных интервью, которые допускают исследователи с опытом. Список самых интересных постов канала - в закрепе.

Еще у нас есть чат для исследователей – в котором можно просто спросить или обсудить исследование и получить совет.

Читать полностью…

Разгадка (начало здесь)
Почему Яндекс одновременно в топе и в антитопе у аналитиков?

Ключевая проблема этого опроса: мы видим выбор, но не понимаем, чем он объясняется. Что мы можем предположить?

Первой нашей гипотезой было то, что Яндекс — это конгломерат сервисов, и именно различия в имидже отдельных подразделений дают эту противоречивую картину.
Но такая картина характерна не только для Яндекса:

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

Т-Банк и Альфа, хотя и имеют много продуктов, пока не создали такой разветвленной экосистемы сервисов, как Яндекс.
При этом у таких экосистем, как VK и Сбер, рейтинг преимущественно негативный. То есть дело не только в том, что Яндекс состоит из разных частей.

Вторая гипотеза родилась в обсуждении с Филиппом Управителевым. Речь о разрыве между внешним имиджем бренда и тем, как устроена «внутренняя кухня». Противоречивый рейтинг Т-Банка и Альфы скорее говорит в пользу этой гипотезы. Все три бренда воспринимаются как технологически продвинутые, но что происходит с работой аналитиков внутри, мы можем судить лишь косвенно — по результатам опроса.
Скорее всего, возникает разрыв между ожиданиями (связанными с имиджем бренда) и реальными условиями работы, которые выясняются уже в процессе собеседования. Имидж технологического лидера формирует завышенные ожидания: аналитики массово откликаются на вакансии, но, (не)получив офер, испытывают разочарование.

Обобщая: Яндекс — это big tech-магнит для аналитиков по масштабу задач, но не тот работодатель, по которому существует консенсус, что внутри все так же хорошо, как выглядит снаружи. Сильный бренд обещает очень многое, но большая и неоднородная экосистема не всегда одинаково хорошо исполняет эти обещания.

Как мы можем подтвердить проверить эти гипотезы?

1️⃣ Самый простой способ – конкретизировать выбор, переформулировав вопрос с «рассматриваете» на «если вам напишет рекрутер…». Это позволит избежать зашумления ответов с мотивацией типа «меня туда не возьмут, поэтому не рассматриваю». Это улучшит консистентность, но не решит проблему.

2️⃣ Довольно простой способ - добавить открытый вопрос с просьбой пояснить выбор топа и антитопа. Полторы тысячи ответов вполне можно обработать — это не критичное усложнение, которое окупится интересными инсайтами.

3️⃣ Также можно дополнить анкету вопросом о том, в какие компании аналитик уже проходил собеседования, чтобы отделить реальный опыт от представлений.

4️⃣ Более сложный вариант — добавить вопросы о каждом конкретном работодателе и затем связать ответы с попаданием в топ или антитоп. С точки зрения анкеты это относительно просто, но увеличит ее длину и снизит долю завершивших опрос.

5️⃣ Еще более сложный путь — построить объяснительную модель на основе сегментации. Данные о респондентах уже есть, их можно связать с ответами. Именно это отличает настоящую аналитику: мы не только измеряем среднюю температуру, но и понимаем, у кого она повышена. Например, можно выделить кластеры,в которых проявляется разное отношение к компаниям:
🅰️ Связать факторы принятия офера с (не)предпочитаемыми компаниями.
🅱️ Связать стаж и специализацию аналитика с (не)предпочитаемыми компаниями.

6️⃣ Отдельно стоит выделить предложение Виталия Болатаева изменить саму методологию сравнения: отказаться от топа и антитопа и перейти к попарным сравнениям — такой рейтинг будет менее противоречивым.

Благодарим за обсуждение Елену Проворову, Александра Артемьева, Катерину Цимботу, Юрия Волкова, Марию, Виталия Болатаева и Павла Савченко.

Читать полностью…

Аналитическая загадка.

Принято считать, что бизнесу важны цифры
Они очевидны и доказательны, в отличие от каких-то там слов из качественного исследования.

Но как быть, если они взаимоисключающие?

Ниже пример из исследования, как аналитики воспринимают крупные компании с точки зрения работы.
На этом графике вы видите, что аналитики оценивают Яндекс полярно. Но, может быть, в тексте отчета есть разгадка?
А вот и нет. Авторы отчета пишут, что:

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

«Противоречивый рейтинг»! Очень напоминает кейс про то, как не стоит описывать противоречивые результаты в UX тестах.

Описывая результаты в таком формате, вы максимально роняете свой авторитет. Показываете, что аналитик просто считает цифры и не пытается дать ответ – а что за этим стоит?
Просто представьте, что такой график вы показываете на встрече со стейкхолдерами C-level.

«Что за этим стоит?» - очень важно, потому что из него следует, «как» это все можно исправить. Ну или в данном конкретном случае – почему стоит или не стоит наниматься на работу в Яндекс.

Поэтому, коллеги, мы предлагаем вам в комментариях ответить на два вопроса:
1️⃣ Почему Яндекс имеет противоречивый рейтинг?
2️⃣ Как стоило проектировать конкретно этот блок вопросов – про топ и антитоп работодателей?

Комментарии к этому посту могут писать все желающие, вступать в чат не нужно.
Свой ответ мы дадим в четверг.

Читать полностью…

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

Подробности в его канале /channel/prosto_ne_grusti/1052

Читать полностью…

Синтетические респонденты: почему это плохо с точки зрения количественных исследований?

Крис Чапмен (один из популяризаторов QuantUX), довольно резко высказался на тему «синтетиков»:

Synthetic Survey Data? It's Not Data
📹 Youtube (есть хорошие русские субтитры)

Ключевое, с нашей точки зрения:

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

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

Читать полностью…