В далеком 2006 году мы с Иваном Безденежных впервые в России использовали асинхронную коммуникацию для проведения исследования.
Мы создали закрытое сообщество в ЖЖ и переписывались в нем с тренсеттерами. ЖЖ - это было тогда очень модно, в нем было удобно собрать продвинутых людей и знакомиться с ними, чтобы потом приглашать некоторых из них на интервью.
Это был очень интересный опыт, потому что ребята начали задавать сообществу свои вопросы тоже. Пришлось включить премодерацию, потому что заказчика дискуссия на темы, которые к нему не относились, не интересовала. А один раз на интервью мы позвали мальчика с анимешной аватаркой, а пришла девочка.
Потом практика письменной коммуникации с пользователями/потребителями распространилась повсеместно, и появились специализированные отечественные платформы. Но отраслевой опыт письменной коммуникации не рефлексировался.
Поэтому большой респект коллегам из VK: Юлии Кингсеп, Павлу Мальченко и Виктории Вершиной за то, что обобщили свой опыт по использованию переписки в качестве инструмента исследований.
Вот две статьи:
1️⃣ Чатик с пользователем: как провести UX-исследование в переписке
2️⃣ Модераторы против ботов и анкет
Кто раздумывает, стоит ли в такое исследование идти, обязательно почитайте.
Мы создали закрытое сообщество в ЖЖ и переписывались в нем с тренсеттерами. ЖЖ - это было тогда очень модно, в нем было удобно собрать продвинутых людей и знакомиться с ними, чтобы потом приглашать некоторых из них на интервью.
Это был очень интересный опыт, потому что ребята начали задавать сообществу свои вопросы тоже. Пришлось включить премодерацию, потому что заказчика дискуссия на темы, которые к нему не относились, не интересовала. А один раз на интервью мы позвали мальчика с анимешной аватаркой, а пришла девочка.
Потом практика письменной коммуникации с пользователями/потребителями распространилась повсеместно, и появились специализированные отечественные платформы. Но отраслевой опыт письменной коммуникации не рефлексировался.
Поэтому большой респект коллегам из VK: Юлии Кингсеп, Павлу Мальченко и Виктории Вершиной за то, что обобщили свой опыт по использованию переписки в качестве инструмента исследований.
Вот две статьи:
1️⃣ Чатик с пользователем: как провести UX-исследование в переписке
2️⃣ Модераторы против ботов и анкет
Кто раздумывает, стоит ли в такое исследование идти, обязательно почитайте.
🔥32❤20👍5
Что будет с продуктовыми исследованиями дальше?
Олег Чулаков написал матерный программный пост о том, как поменялась сфера продуктового дизайна:
Растущий рынок перешел в зрелый. Теперь и в digital, а не только в FMCG.Больше никакого увеличения продаж коктейлей в семь раз.
Мы писали об этом здесь, в контексте перехода от MVP к MLP.
Когда у тебя первое удобное банковское приложение или единственные хорошие условия – ты собираешь все сливки с рынка. Когда таких приложений больше 10, а условия у всех плюс-минус одинаковые, надо выделяться чем-то еще.
Олег видит такое уникальное предложение в эмоциях:
Все так и есть – когда невозможно выделиться ни продуктом, ни функционалом, остается выделяться смыслами и эмоциями. Йогурты – это не только полезный кальций и пробиотики, а счастливая семья. Недостаточно спросить человека про желаемый функционал и приоритизировать фичи по Кано.
И вот тут-то и возрастает роль исследователей. Когда все низко висящие фрукты уже собраны, а для того, чтобы сделать что-то прорывное, нужна информация более глубокого порядка. И чтобы найти ее, понадобится не кастдев и не JTBD, а что-то, что цепляет сильнее. Смыслы, ценности, идентичность – все то, чем занимались маркетинговые исследователи. Парадигма изменилась: функционал стал гигиеническим минимумом, для роста метрик его уже не достаточно.
Собственно, видя этот разрыв между продуктовыми и маркетинговыми исследованиями, мы и разработали наш фреймворк X-Rays, который позволяет работать как с коммуникацией, так и с функционалом.
Очень сложно представить неудобный тариф сотовой связи, который соответствует твоим ценностям. Но представить вкусный шоколадный батончик, на упаковке которого ничего не написано и не нарисовано – еще сложнее.
На нашем курсе, где мы этому учим, осталось 2️⃣ места.
Начинаем сегодня вечером.
Вы можете записаться в лист ожидания.
Олег Чулаков написал матерный программный пост о том, как поменялась сфера продуктового дизайна:
Еще через 5 лет рынок цифровых продуктов пришел к насыщению. Буквально все приложения лидеров рынка во всех сферах выглядят консистентно и хорошо, успешно решая ту самую бизнес-задачу, о которой любят рассказывать продуктовые дизайнеры на конференциях.
Посмотрим на банковские приложения, цифровые платформы, крупный ecom и т. д. Все бизнес-задачи решены. Потребность пользователя закрывается быстро и просто.
Растущий рынок перешел в зрелый. Теперь и в digital, а не только в FMCG.
Мы писали об этом здесь, в контексте перехода от MVP к MLP.
Когда у тебя первое удобное банковское приложение или единственные хорошие условия – ты собираешь все сливки с рынка. Когда таких приложений больше 10, а условия у всех плюс-минус одинаковые, надо выделяться чем-то еще.
Олег видит такое уникальное предложение в эмоциях:
Эмоции на сегодня — это главное отличие интерфейсов и наше главное конкурентное преимущество в дизайне с 2015 года, когда я начал читать лекции о важности эмоций и выстраивания эмоциональной связи между брендом и человеком, интерфейсом и пользователем.
Все так и есть – когда невозможно выделиться ни продуктом, ни функционалом, остается выделяться смыслами и эмоциями. Йогурты – это не только полезный кальций и пробиотики, а счастливая семья. Недостаточно спросить человека про желаемый функционал и приоритизировать фичи по Кано.
И вот тут-то и возрастает роль исследователей. Когда все низко висящие фрукты уже собраны, а для того, чтобы сделать что-то прорывное, нужна информация более глубокого порядка. И чтобы найти ее, понадобится не кастдев и не JTBD, а что-то, что цепляет сильнее. Смыслы, ценности, идентичность – все то, чем занимались маркетинговые исследователи. Парадигма изменилась: функционал стал гигиеническим минимумом, для роста метрик его уже не достаточно.
Собственно, видя этот разрыв между продуктовыми и маркетинговыми исследованиями, мы и разработали наш фреймворк X-Rays, который позволяет работать как с коммуникацией, так и с функционалом.
Очень сложно представить неудобный тариф сотовой связи, который соответствует твоим ценностям. Но представить вкусный шоколадный батончик, на упаковке которого ничего не написано и не нарисовано – еще сложнее.
Начинаем сегодня вечером.
Вы можете записаться в лист ожидания.
❤37🤔8🔥6👍5
Книга «Качественные исследования в бизнесе»: лист ожидания
Мы (Константин Ефимов и Анастасия Жичкина) пишем книгу-руководство по качественным методам исследований.
Она готова на 90 процентов, и мы надеемся, что она выйдет в январе 2026.
Эта книга - для тех, у кого есть уже некоторое представление о том, что такое исследования. Для тех, кому недостаточно кастдева, проблемных и решенческих интервью, а Квале, Страусс, Белановский и Штейнберг - недостаточно практико-ориентированы. Для тех, кто ищет обоснованную и работающую методологию.
Содержание книги - ниже.
Будет очень много кейсов, разбор исследовательских ошибок, практические рекомендации и чек-листы.
По стилистике это руководство будет близко к нашему каналу @postpostresearch: с иронией, базой, примерами из практики и неочевидными решениями, но систематичнее и подробнее.
Мы постараемся, чтобы книга была доступна и в России, и во всем мире.
Если у вас есть знакомые, которым может быть полезна такая книга, перешлите им это сообщение.
Нам важно понять, какой тираж печатать. Если вы планируете купить книгу, запишитесь у бота:
@postpostbook_bot
Мы (Константин Ефимов и Анастасия Жичкина) пишем книгу-руководство по качественным методам исследований.
Она готова на 90 процентов, и мы надеемся, что она выйдет в январе 2026.
Эта книга - для тех, у кого есть уже некоторое представление о том, что такое исследования. Для тех, кому недостаточно кастдева, проблемных и решенческих интервью, а Квале, Страусс, Белановский и Штейнберг - недостаточно практико-ориентированы. Для тех, кто ищет обоснованную и работающую методологию.
Содержание книги - ниже.
(нажмите, чтобы посмотреть содержание)
ВВЕДЕНИЕ: ЧТО ТАКОЕ КАЧЕСТВЕННЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ?
1. НУЖНО ЛИ ПРОВОДИТЬ ИССЛЕДОВАНИЕ
1.1. Стоит ли сразу говорить с людьми?
1.2. «За» и «против» исследования
2. ПЛАНИРОВАНИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ: С КЕМ ГОВОРИТЬ?
2.1. Формирование выборки: как понять, кто нам нужен
2.2. Откуда берутся респонденты
2.3. Интервью: сколько респондентов достаточно?
2.4. Платить или не платить респондентам?
2.5. Вознаграждения в b2b: что дать человеку, у которого все есть?
3. ВЫБОР МЕТОДА КАЧЕСТВЕННОГО ИССЛЕДОВАНИЯ
3.1. Глубинное интервью
3.2. проблемное, решенческое и jtbd-интервью
3.3. UX-тест
3.4. Фокус-группа
3.5. Этнография
3.6. Проективные методы
3.7. Интервью, наблюдение, дневники – как выбрать метод изучения сх
3.8. Выбор метода и роли исследователя
4. ГАЙД ИНТЕРВЬЮ: ХОРОШИЕ И ПЛОХИЕ ВОПРОСЫ
4.1. Нарративное интервью: расскажите это как историю
4.2. Готовые вопросы
4.3. «Задавайте только открытые вопросы»
4.4. Вопросы о чувствах
4.5. Отборочные вопросы в сценарии интервью
4.6. «Не задавайте вопросы про будущее»
4.7. Структура гайда
4.8. Гайды для конкретных случаев: изучение потребностей, тестирование концепций и ценовых ожиданий
4.9. Короткий или подробный гайд?
4.10. Чеклист: работающий гайд
5. ПРОВЕДЕНИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ: СЛЫШАТЬ ИСТОРИИ ЛЮДЕЙ
5.1. Как начать интервью
5.2. Неискренность респондента: как повысить достоверность данных
5.3. Как уточнять?
5.4. B2B интервью: драматургия эмпатии
5.5. Ведение интервью: когда ошибки не играют роли
6. АНАЛИЗ КАЧЕСТВЕННЫХ ДАННЫХ: EXPECTED OUTCOME
6.1. Что писать в отчете? Дескриптив vs аналитика
6.2. Извлечение сути: кодировать или рассказывать?
7. ПОПУЛЯРНЫЕ ФРЕЙМВОРКИ: КАЖДОЕ ПОКОЛЕНИЕ ДУМАЕТ, ЧТО ИМЕННО ОНО ИЗОБРЕЛО СЕКС
7.1. JTBD: инструмент для инноваций
7.2 JTBD как потребностная модель
7.3. JTBD: эволюция фреймворка
7.4. Почему JTBD и почему не JTBD
7.5. Персоны, роли и сегменты
7.6. Сторителлинг как синтез подходов к анализу качественных данных
8. КАК СОЗДАТЬ РАБОТАЮЩУЮ СЕГМЕНТАЦИЮ
8.1. История попыток: маркетинговые типологии людей
8.2. Человек или ситуация: от чего зависит то, что люди делают с продуктом?
8.3. Так сегментация или ситуация? Каждый раз определяем заново
8.4. Основа сегментации – различия в использовании продукта
8.5. Чеклист: требования к работающей сегментации
9. ПОЧЕМУ ЛЮДИ ВЕДУТ СЕБЯ ТАК, А НЕ ИНАЧЕ: АВТОРСКИЙ ФРЕЙМВОРК Х-RAYS
9.1. Давление ситуации: обстоятельства непреодолимой силы
9.2. Опыт: привычка как броня, компетентность как третий глаз
9.3. Личностные черты: продукт как индивидуально подобранное оружие
9.4. Идентичность: с помощью продукта я становлюсь лучше
10. ИССЛЕДОВАНИЯ И БИЗНЕС-ПРОЦЕСС: ОТНОШЕНИЯ С ЗАКАЗЧИКОМ.
10.1. Необычные ожидания заказчика
- «дайте цифры»: заказчик просит количественные данные
- «ваши данные нерепрезентативны»
- «это декларативно»
10.2. Тандемное интервью: когда вас много, а респондент один
10.3. Польза от исследований: чья это ответственность
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Будет очень много кейсов, разбор исследовательских ошибок, практические рекомендации и чек-листы.
По стилистике это руководство будет близко к нашему каналу @postpostresearch: с иронией, базой, примерами из практики и неочевидными решениями, но систематичнее и подробнее.
Мы постараемся, чтобы книга была доступна и в России, и во всем мире.
Если у вас есть знакомые, которым может быть полезна такая книга, перешлите им это сообщение.
Нам важно понять, какой тираж печатать. Если вы планируете купить книгу, запишитесь у бота:
@postpostbook_bot
3❤104🔥63👍19👏4
Сегментация с помощью ИИ: кейс Galeries Lafayette
Обычно мы не очень высоко оцениваем самостоятельные решения искусственного интеллекта - вот пример, где LLM считает, что Сбербанк близок к природе, потому что зеленый, весенний и муравейный - но, когда мы готовили главу про сегментацию для нашей книги, мы нашли совершенно замечательный кейс.
ИИ-аналитика количественных данных помогла вырастить доход "Галери Лафайет" от определенных рекламных кампаний на 34% (!).
Как это было?
В статье о том, что традиционные сегментации умрут, а за ИИ-сегментациями будущее, мы нашли скупое упоминание о том, как компания "Галери Лафайет" (Galeries Lafayette, сеть универмагов премиум-класса) в 2017-2018 годах внедрила AI-платформу Tinyclues для анализа количественных данных о покупателях - и оказалось, что на мужские рекламные компании в большинстве случаев (80%) откликаются женщины, а на женские в 25% случаев откликаются мужчины. Изменение таргетинга - соответственно, таргетирование мужских компаний преимущественно на женщин и женских - в том числе на мужчин - помогло увеличить доходы на 34 %, число клиентов на 32% и CTR на 25%.
Рост дохода и метрик впечатлял - но мы не могли понять суть этого кейса.
В магазинах Галери Лафайет продается премиальная одежда, обувь, нижнее белье, парфюм, аксессуары, товары для дома и бытовая техника.
Какие товары для женщин из этого ассортимента привлекали мужчин, и какие товары для мужчин привлекали женщин?
В статье с описанием гибели традиционных сегментаций об этом скромно умалчивалось.
Мы нашли - оказалось, что это былонижнее белье (кто угадал верно, напишите в комментариях).
И тогда у нас появился следующий вопрос - ПОЧЕМУ нельзя было это предположить без помощи ИИ? Особенно в 2017 году, имея все инструменты маркетинговых исследований?
Есть много данных о том, что люди покупают одежду и косметику не только для себя, но и для близких. Мужчины вообще не очень любят покупать себе одежду, очень часто это делают женщины. Маркетологи и маркетинговые исследователи не могли об этом не знать:
• McKinsey, 2021: "The State of Fashion" — около 25–30 % покупок одежды совершаются не для себя, а для других членов семьи.
• Google Retail Study, 2019: женщины совершают >50 % покупок мужской косметики и аксессуаров.
• Statista, 2020: до 60 % женатых мужчин в Европе заявляют, что их одежду «часто выбирает или покупает жена».
В конце концов, можно было провести исследование ситуаций покупки.
Можно. Но для этого нужно было мыслить хотя бы немного out of the box. Хотя бы на два миллиметра.
Потому что, строго говоря, даже если в качественном исследовании выяснится, что женщины покупают ЭТО мужчинам, а некоторые мужчины - женщинам, то это тенденция может не подтвердиться на количественнике. Кроме того, по количественнику нельзя точно понять, что когда женщина покупает одежду мужчине, она откликается именно на мужскую рекламную компанию - и наоборот.
Силы, которые заставляют маркетологов не смотреть в сторону очевидных вещей, тоже очень мощные. Даже крупные ритейлеры могут жить в парадигме «если в корзине есть мужская одежда, значит покупатель — мужчина», и никакие исследования рынка им не указ. Особенно если это ритейлер из люксового сегмента, который считает, что он знает своих клиентов, потому что он же их и формирует. А в фокус CRM-аналитики вопрос «для кого вы покупаете?» не попадал в принципе.
Если ИИ, в отличие от человека-исследователя, может мыслить за рамками - такой исследователь действительно не нужен.
Пусть люди, которые закрыты и предубеждены, не работают исследователями - от этого все только выиграют.
Пусть аналитику, которая делается не для галочки, от которой зависит многое, делает человек, который любит и умеет это делать.
Умеет - это значит, видит закономерности в неочевидных данных. Использует открытые данные по отрасти. Думает над полученными данными и сомневается в принятых практиках.
Это кейс даже не про роль ИИ - а про способность аналитика, человеческого или искусственного, учитывать реальность и учиться на фактах.
💽 @PostPostResearch
Обычно мы не очень высоко оцениваем самостоятельные решения искусственного интеллекта - вот пример, где LLM считает, что Сбербанк близок к природе, потому что зеленый, весенний и муравейный - но, когда мы готовили главу про сегментацию для нашей книги, мы нашли совершенно замечательный кейс.
ИИ-аналитика количественных данных помогла вырастить доход "Галери Лафайет" от определенных рекламных кампаний на 34% (!).
Как это было?
В статье о том, что традиционные сегментации умрут, а за ИИ-сегментациями будущее, мы нашли скупое упоминание о том, как компания "Галери Лафайет" (Galeries Lafayette, сеть универмагов премиум-класса) в 2017-2018 годах внедрила AI-платформу Tinyclues для анализа количественных данных о покупателях - и оказалось, что на мужские рекламные компании в большинстве случаев (80%) откликаются женщины, а на женские в 25% случаев откликаются мужчины. Изменение таргетинга - соответственно, таргетирование мужских компаний преимущественно на женщин и женских - в том числе на мужчин - помогло увеличить доходы на 34 %, число клиентов на 32% и CTR на 25%.
Рост дохода и метрик впечатлял - но мы не могли понять суть этого кейса.
В магазинах Галери Лафайет продается премиальная одежда, обувь, нижнее белье, парфюм, аксессуары, товары для дома и бытовая техника.
Какие товары для женщин из этого ассортимента привлекали мужчин, и какие товары для мужчин привлекали женщин?
В статье с описанием гибели традиционных сегментаций об этом скромно умалчивалось.
Мы нашли - оказалось, что это было
И тогда у нас появился следующий вопрос - ПОЧЕМУ нельзя было это предположить без помощи ИИ? Особенно в 2017 году, имея все инструменты маркетинговых исследований?
Есть много данных о том, что люди покупают одежду и косметику не только для себя, но и для близких. Мужчины вообще не очень любят покупать себе одежду, очень часто это делают женщины. Маркетологи и маркетинговые исследователи не могли об этом не знать:
• McKinsey, 2021: "The State of Fashion" — около 25–30 % покупок одежды совершаются не для себя, а для других членов семьи.
• Google Retail Study, 2019: женщины совершают >50 % покупок мужской косметики и аксессуаров.
• Statista, 2020: до 60 % женатых мужчин в Европе заявляют, что их одежду «часто выбирает или покупает жена».
В конце концов, можно было провести исследование ситуаций покупки.
Можно. Но для этого нужно было мыслить хотя бы немного out of the box. Хотя бы на два миллиметра.
Потому что, строго говоря, даже если в качественном исследовании выяснится, что женщины покупают ЭТО мужчинам, а некоторые мужчины - женщинам, то это тенденция может не подтвердиться на количественнике. Кроме того, по количественнику нельзя точно понять, что когда женщина покупает одежду мужчине, она откликается именно на мужскую рекламную компанию - и наоборот.
Силы, которые заставляют маркетологов не смотреть в сторону очевидных вещей, тоже очень мощные. Даже крупные ритейлеры могут жить в парадигме «если в корзине есть мужская одежда, значит покупатель — мужчина», и никакие исследования рынка им не указ. Особенно если это ритейлер из люксового сегмента, который считает, что он знает своих клиентов, потому что он же их и формирует. А в фокус CRM-аналитики вопрос «для кого вы покупаете?» не попадал в принципе.
Если ИИ, в отличие от человека-исследователя, может мыслить за рамками - такой исследователь действительно не нужен.
Пусть люди, которые закрыты и предубеждены, не работают исследователями - от этого все только выиграют.
Пусть аналитику, которая делается не для галочки, от которой зависит многое, делает человек, который любит и умеет это делать.
Умеет - это значит, видит закономерности в неочевидных данных. Использует открытые данные по отрасти. Думает над полученными данными и сомневается в принятых практиках.
Это кейс даже не про роль ИИ - а про способность аналитика, человеческого или искусственного, учитывать реальность и учиться на фактах.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1❤70🔥28👍24👏3🤔2
КАК ПРОВЕРИТЬ ДОСТОВЕРНОСТЬ В ХОДЕ ИНТЕРВЬЮ
(отрывок из книги "Качественные исследования в бизнесе")
Сигналы того, что человек говорит неискренне, действительно существуют – но распознать их сложно.
Есть очень много работ, в которых сообщается, что правдивые истории отличаются от неправдивых – но не невербальным компонентом, не тем, что человек, который врет, отводит взгляд, ерзает и крутит в руках предметы - а именно особенностями рассказа.
Отличить достоверные сообщения от недостоверных можно по следующим признакам:
1️⃣ Насыщенность нарратива. Нарратив о фактах подробный, насыщенный, богатый конкретными фактами, которые человек часто приводит спонтанно, без просьбы исследователя. Придуманный нарратив, который человек создает, а не вспоминает - бедный и часто стереотипный.
Если исследователь просит привести конкретные факты или рассказать о конкретных событиях: «Вы сказали, что вы обсуждали это с командой. А кто конкретно был на встрече?» - то человек, придумавший факт обсуждения, затрудняется или дает шаблонные ответы, меняет интонацию.
Конечно, не всегда бедный деталями неконкретный рассказ будет означать, что человек сообщает не то, что было с ним на самом деле.
Но если вы видите, что рассказы на какие-то из тем явно менее детальны, чем интервью в целом, и человек затрудняется привести конкретные факты из своей жизни, даже когда вы об этом просите, можно предположить недостоверный рассказ. И наоборот, подробный рассказ о своем опыте, детальное и нешаблонное описание событий, говорят о том, что, скорее всего, так все и было.
2️⃣ Вовлечённость человека в то, о чем он рассказывает. Когда человек говорит о том, что с ним на самом деле было, по тому, как он говорит, видно, что рассказ затрагивает его лично. Рассказ о реальных фактах, как правило, более эмоционален, чем в случае придуманных историй.
Критерий вовлеченности работает только в одну сторону - невовлеченность совершенно не обязательно означает, что человек вводит вас в заблуждение. Нет, он просто не вовлечен.
Важно: иногда человек может намеренно «питчить» - говорить более эмоционально и напористо, чтобы «продать» свою историю. В этом случае эмоциональность будет признаком неискренности.
3️⃣ Встроенность фактов в контекст жизни человека, который об этом говорит. Рассказ о том, что было на самом деле, согласуется с другими фактами из жизни человека. Рассказ о том, чего не было, отрывочный, не согласуется с другими фактами: «у меня нет никаких сотрудников, на моем (финансовом) проекте работают только волонтеры, я им ничего не плачу, они работают из желания мне помочь» - отсутствие оплаты не согласуется с профилем проекта.
Человек может сообщать в одном интервью разные версии своего опыта: «чаще всего я покупаю лекарства в аптеке рядом с медицинским центром, после консультации, только те, которые предписал врач», и «чаще всего я заказываю доставку в аптеку рядом с домом». Такое рассогласование стоит проверять вопросом о фактах: «Как это было в последний раз?» и «Как это было в течение последней недели/месяца?».
4️⃣ Человек примерно одинаково себя ведет на протяжении всего интервью. Если в течение интервью он приводил факты о себе, а в некоторых темах явно затрудняется это сделать. Или есть темы, на которых он начинает сбиваться, отвечать уклончиво, испытывать явное напряжение (нервно смеяться, играть предметами, накручивать волосы на палец) или усиливать напор, стараясь создать у исследователя определенное впечатление – на общем достаточно ровном фоне интервью – его высказывания на эти темы могут быть недостоверны.
При этом изменение поведения – это не доказательство неискренности. Это момент интервью, в котором информация требует уточнения.
Проверка достоверности – это сложно. Никто не может определить достоверность высказывания с точностью 100%. Даже тот один процент людей, которых Пол Экман называл truth wizards – те, кто был наиболее точен в определении неискренности, верно распознавали только 80% лжи.
Исследователю помогает то, что люди, как правило, не стремятся ввести его в заблуждение – а значит, в целом им можно верить.
(отрывок из книги "Качественные исследования в бизнесе")
Сигналы того, что человек говорит неискренне, действительно существуют – но распознать их сложно.
Есть очень много работ, в которых сообщается, что правдивые истории отличаются от неправдивых – но не невербальным компонентом, не тем, что человек, который врет, отводит взгляд, ерзает и крутит в руках предметы - а именно особенностями рассказа.
Отличить достоверные сообщения от недостоверных можно по следующим признакам:
1️⃣ Насыщенность нарратива. Нарратив о фактах подробный, насыщенный, богатый конкретными фактами, которые человек часто приводит спонтанно, без просьбы исследователя. Придуманный нарратив, который человек создает, а не вспоминает - бедный и часто стереотипный.
Если исследователь просит привести конкретные факты или рассказать о конкретных событиях: «Вы сказали, что вы обсуждали это с командой. А кто конкретно был на встрече?» - то человек, придумавший факт обсуждения, затрудняется или дает шаблонные ответы, меняет интонацию.
Конечно, не всегда бедный деталями неконкретный рассказ будет означать, что человек сообщает не то, что было с ним на самом деле.
Но если вы видите, что рассказы на какие-то из тем явно менее детальны, чем интервью в целом, и человек затрудняется привести конкретные факты из своей жизни, даже когда вы об этом просите, можно предположить недостоверный рассказ. И наоборот, подробный рассказ о своем опыте, детальное и нешаблонное описание событий, говорят о том, что, скорее всего, так все и было.
2️⃣ Вовлечённость человека в то, о чем он рассказывает. Когда человек говорит о том, что с ним на самом деле было, по тому, как он говорит, видно, что рассказ затрагивает его лично. Рассказ о реальных фактах, как правило, более эмоционален, чем в случае придуманных историй.
Критерий вовлеченности работает только в одну сторону - невовлеченность совершенно не обязательно означает, что человек вводит вас в заблуждение. Нет, он просто не вовлечен.
Важно: иногда человек может намеренно «питчить» - говорить более эмоционально и напористо, чтобы «продать» свою историю. В этом случае эмоциональность будет признаком неискренности.
3️⃣ Встроенность фактов в контекст жизни человека, который об этом говорит. Рассказ о том, что было на самом деле, согласуется с другими фактами из жизни человека. Рассказ о том, чего не было, отрывочный, не согласуется с другими фактами: «у меня нет никаких сотрудников, на моем (финансовом) проекте работают только волонтеры, я им ничего не плачу, они работают из желания мне помочь» - отсутствие оплаты не согласуется с профилем проекта.
Человек может сообщать в одном интервью разные версии своего опыта: «чаще всего я покупаю лекарства в аптеке рядом с медицинским центром, после консультации, только те, которые предписал врач», и «чаще всего я заказываю доставку в аптеку рядом с домом». Такое рассогласование стоит проверять вопросом о фактах: «Как это было в последний раз?» и «Как это было в течение последней недели/месяца?».
4️⃣ Человек примерно одинаково себя ведет на протяжении всего интервью. Если в течение интервью он приводил факты о себе, а в некоторых темах явно затрудняется это сделать. Или есть темы, на которых он начинает сбиваться, отвечать уклончиво, испытывать явное напряжение (нервно смеяться, играть предметами, накручивать волосы на палец) или усиливать напор, стараясь создать у исследователя определенное впечатление – на общем достаточно ровном фоне интервью – его высказывания на эти темы могут быть недостоверны.
При этом изменение поведения – это не доказательство неискренности. Это момент интервью, в котором информация требует уточнения.
Проверка достоверности – это сложно. Никто не может определить достоверность высказывания с точностью 100%. Даже тот один процент людей, которых Пол Экман называл truth wizards – те, кто был наиболее точен в определении неискренности, верно распознавали только 80% лжи.
Исследователю помогает то, что люди, как правило, не стремятся ввести его в заблуждение – а значит, в целом им можно верить.
Telegram
PostPostResearch: Константин Ефимов и Анастасия Жичкина
Книга «Качественные исследования в бизнесе»: лист ожидания
Мы (Константин Ефимов и Анастасия Жичкина) пишем книгу-руководство по качественным методам исследований.
Она готова на 90 процентов, и мы надеемся, что она выйдет в январе 2026.
Эта книга - для…
Мы (Константин Ефимов и Анастасия Жичкина) пишем книгу-руководство по качественным методам исследований.
Она готова на 90 процентов, и мы надеемся, что она выйдет в январе 2026.
Эта книга - для…
👍28❤23🔥9👏2🤔1
🔥13 января 2026 начинаем 9-й поток нашего большого курса "Качественные исследования: от планирования до отчета".
В этот раз все занятия - вечерние, с 19.00 до 21.00 по московскому времени.
Всего в курсе 4 модуля. Можно пройти его целиком или выбрать любые модули из четырех:
1. Планирование исследования: как определить целевую аудиторию и метод
2. Проведение CX интервью: как взаимодействовать с респондентами + практика ведения интервью
3. Анализ качественных данных: как понять вашу аудиторию и что с ней делать
4. Влияние: как интегрировать исследования в бизнес-процесс.
Модуль "Анализ" дополнен практикой - которая связана с практикой в модуле "Интервью".
Если вы придете на практику интервью не со своим кейсом, а возьмете одну из наших тем, то вы получите дополнительно практику по анализу: по транскриптам интервью по этим темам вы будете строить сегментацию.
Мы сняли видео, в котором подробно рассказываем о нашем курсе.
Как это будет:
🌜 Занятия проходят вечером: с 19 до 21.00 🕙 Время московское.
🗓 2 раза в неделю по 2 часа в зуме (вторник и четверг), 13 января – 14 апреля 2026.
👥 20 человек в группе
📺 Записи занятий и презентации лекций доступны участникам неограниченное время.
💬 Есть телеграм-чат, где можно задать вопросы и обменяться материалами.
Если вы уже покупали наши курсы, напишите мне, и мы дадим скидку.
Есть оплата как для физлиц, так и юрлиц. Для физлиц есть рассрочка.
Приходите, будем рады вас видеть.
🎫 Купить билет можно из любой страны
Осталось 9️⃣ мест из 20
В этот раз все занятия - вечерние, с 19.00 до 21.00 по московскому времени.
Всего в курсе 4 модуля. Можно пройти его целиком или выбрать любые модули из четырех:
1. Планирование исследования: как определить целевую аудиторию и метод
2. Проведение CX интервью: как взаимодействовать с респондентами + практика ведения интервью
3. Анализ качественных данных: как понять вашу аудиторию и что с ней делать
4. Влияние: как интегрировать исследования в бизнес-процесс.
Модуль "Анализ" дополнен практикой - которая связана с практикой в модуле "Интервью".
Если вы придете на практику интервью не со своим кейсом, а возьмете одну из наших тем, то вы получите дополнительно практику по анализу: по транскриптам интервью по этим темам вы будете строить сегментацию.
Мы сняли видео, в котором подробно рассказываем о нашем курсе.
Как это будет:
🌜 Занятия проходят вечером: с 19 до 21.00 🕙 Время московское.
🗓 2 раза в неделю по 2 часа в зуме (вторник и четверг), 13 января – 14 апреля 2026.
👥 20 человек в группе
📺 Записи занятий и презентации лекций доступны участникам неограниченное время.
💬 Есть телеграм-чат, где можно задать вопросы и обменяться материалами.
Если вы уже покупали наши курсы, напишите мне, и мы дадим скидку.
Есть оплата как для физлиц, так и юрлиц. Для физлиц есть рассрочка.
Приходите, будем рады вас видеть.
🎫 Купить билет можно из любой страны
Осталось 9️⃣ мест из 20
qual.education
«Качественные исследования»
Разбираем весь процесс качественного исследования, — начиная от рекрутинга и написания гайда, включая проведение интервью и заканчивая написанием отчёта.
❤14🔥9👍2
Вы наверняка знаете Станислава Хрусталёва, автора канала @hardclient и базы интерфейсных решений и лучших практик UX/UI в e-Сommerce.
Сегодня Станислав запустил продукт, который изменит подход к разработке: крупнейшую базу референсов с фокусом на e-com приложениях: ScreenHunt
Подробнее 👇
Сегодня Станислав запустил продукт, который изменит подход к разработке: крупнейшую базу референсов с фокусом на e-com приложениях: ScreenHunt
Подробнее 👇
🔥8❤4👍2💯1
Forwarded from Hard Client (Stan Khrustalev)
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⠀
В каждой из 90+ своих статей по теме e-commerce я старался донести одну простую истину: насмотренность решает, а сравнение подобного с подобным дает огромный потенциал для улучшения продукта.
Но есть один важный нюанс: регулярно тратить часы и дни команд на то, чтобы пройтись по рынку, собрать референсы по нужному интерфейсу и отыскать ценные идеи, для многих – непозволительная роскошь.
Поэтому мы создали ScreenHunt – крупнейшую базу референсов с фокусом на e-com приложениях и акцентом на российском рынке, призванную в разы сократить время ваших команд на анализ рынка и поиск новых идей.
Сейчас ScreenHunt – это база из 60+ тыс экранов и видео по 80+ паттернам и 14 стадиям customer journey, которая растет на 6+ тыс новых референсов в месяц.
В ней 160 e-com приложений. Референсы по ним обновляются каждый месяц, позволяя вам отслеживать историю изменений. К декабрю их станет 200.
Работаем только в B2B-сегменте. Проведём демо для ваших команд: всё покажем, расскажем и обсудим ваши потребности.
Welcome to💎 ScreenHunt
P.S. за репост – отдельная благодарность: я ценю и помню добрые дела.
⠀
В каждой из 90+ своих статей по теме e-commerce я старался донести одну простую истину: насмотренность решает, а сравнение подобного с подобным дает огромный потенциал для улучшения продукта.
Но есть один важный нюанс: регулярно тратить часы и дни команд на то, чтобы пройтись по рынку, собрать референсы по нужному интерфейсу и отыскать ценные идеи, для многих – непозволительная роскошь.
Поэтому мы создали ScreenHunt – крупнейшую базу референсов с фокусом на e-com приложениях и акцентом на российском рынке, призванную в разы сократить время ваших команд на анализ рынка и поиск новых идей.
Сейчас ScreenHunt – это база из 60+ тыс экранов и видео по 80+ паттернам и 14 стадиям customer journey, которая растет на 6+ тыс новых референсов в месяц.
В ней 160 e-com приложений. Референсы по ним обновляются каждый месяц, позволяя вам отслеживать историю изменений. К декабрю их станет 200.
Работаем только в B2B-сегменте. Проведём демо для ваших команд: всё покажем, расскажем и обсудим ваши потребности.
Welcome to
P.S. за репост – отдельная благодарность: я ценю и помню добрые дела.
⠀
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥35❤12👍7👏2
КАК АНАЛИЗИРОВАТЬ ИНФОРМАЦИЮ: ИНКУБАЦИЯ ИДЕЙ
(это фрагмент главы про анализ из нашей книги)
Когда исследователь анализирует данные, он делает некие предположения о поведении людей. Эти предположения (инсайты) часто складываются помимо его сознательной воли.
Можно ли как-то влиять на продуктивность анализа? Как-то управлять своей способностью обобщать, интерпретировать и предлагать полезные для бизнеса решения на основании того, что сказали респонденты?
Самые известные истории о творческих озарениях – это истории про сны и химиков: Дмитрий Менделеев во сне увидел итоговый вариант своей таблицы, а Фридрих Кекуле – хоровод обезьян, которые воплотили формулу бензола.
Именно так, во время отдыха, работает дефолт-система (Default Mode Network, DMN) - сеть пассивного режима работы мозга, которая отвечает в том числе за генерацию идей и творческое мышление. DMN интегрирует наш опыт, память и знания в связный внутренний нарратив – основу нашего сознания и творчества.
Процесс, когда мы «заряжаем» нашу дефолт-систему на аналитическую работу, называется «инкубацией»: мы как бы откладываем работу над задачей, а решение приходит само.
Что конкретно мы можем сделать для «инкубации» идей:
1️⃣ «Правильная загрузка»: дайте мозгу материал, соберите исходные данные, которые вы будете обобщать.
2️⃣ Обсуждение с командой: рассказывая другим людям, которые заинтересованы в исследовании, предварительные результаты, вы «наводите порядок» в своих представлениях о том, что происходит с вашими респондентами – и еще раз ставите задачу своей дефолт-системе.
3️⃣ «Продуктивное блуждание мысли» (mind-wandering): встраивание простых монотонных занятий в рабочий день, во время которых вы позволяете мыслям течь свободно. Это могут быть: прогулки, бег, душ, мытьё посуды, вождение по привычному маршруту. Мэрили Опреццо и Дэниэл Шварц в своем исследовании 2014 года установили, что ходьба повышает креативность генерируемых идей на 60% (креативность измерялась с помощью тестов). Прогулки используют «для выработки идей» очень многие известные люди.
4️⃣ Разделяйте задачи по когнитивной сложности в течение дня. В более продуктивное для вас время дня – для кого-то утреннее, для кого-то вечернее - делайте сложную аналитическую работу, а в другое время – занимайтесь рутинными делами: отвечайте на письма, контролируйте запуск проекта и т.д. Писатели чередуют интенсивное сочинение с редактированием своих текстов.
5️⃣ Делайте перерывы и меняйте обстановку и тип работы.
• Короткий перерыв (5–15 мин): встаньте из-за стола, пройдитесь, сделайте легкий воркаут, помедитируйте, взгляните в окно.
• Длинный перерыв (несколько часов): переключитесь на другую задачу иного типа (рутинную, если основная – творческая, или наоборот). Либо прогуляйтесь, сходите пообедать вне рабочего места, поболтайте на отвлечённую тему.
• Инкубация на ночь или на день: если время терпит, «спите на этой задаче». Запланируйте заняться ею завтра с утра, а остаток дня сознательно займитесь другими делами. Длительные перерывы на пару дней также могут вам помочь.
Если паузы не дают эффекта, поэкспериментируйте с их длительностью и видом деятельности. ВАЖНО: не заменять паузы brainrot-активностью или мультитаскингом. Поиск и заказ корма для кота в перерыве – это не отдых. Выбор стиральной машинки – это не отдых. Чтение статей для саморазвития в перерыве – и это тоже не отдых. Не используйте смартфон и не читайте ничего во время паузы.
6️⃣ Сон. Не забывайте соблюдать режим дня и иметь полноценный сон. Перед сном вы можете еще раз вызвать в памяти задачу, над которой работаете, чтобы поставить себе задачу.
7️⃣ Имейте возможность сразу записать пришедшую в голову идею: надиктовать ее голосом, или записать в заметки, в блокнот. Вы облегчаете себе работу, «выгружая» идеи, а затем возвращаясь к ним. Не надейтесь, что если идея стоящая, вы точно ее запомните, не записав.
📖 книга «Качественные исследования в бизнесе»
🤖 записаться в лист ожидания: @postpostbook_bot
(это фрагмент главы про анализ из нашей книги)
Когда исследователь анализирует данные, он делает некие предположения о поведении людей. Эти предположения (инсайты) часто складываются помимо его сознательной воли.
Можно ли как-то влиять на продуктивность анализа? Как-то управлять своей способностью обобщать, интерпретировать и предлагать полезные для бизнеса решения на основании того, что сказали респонденты?
Самые известные истории о творческих озарениях – это истории про сны и химиков: Дмитрий Менделеев во сне увидел итоговый вариант своей таблицы, а Фридрих Кекуле – хоровод обезьян, которые воплотили формулу бензола.
Именно так, во время отдыха, работает дефолт-система (Default Mode Network, DMN) - сеть пассивного режима работы мозга, которая отвечает в том числе за генерацию идей и творческое мышление. DMN интегрирует наш опыт, память и знания в связный внутренний нарратив – основу нашего сознания и творчества.
Процесс, когда мы «заряжаем» нашу дефолт-систему на аналитическую работу, называется «инкубацией»: мы как бы откладываем работу над задачей, а решение приходит само.
Что конкретно мы можем сделать для «инкубации» идей:
1️⃣ «Правильная загрузка»: дайте мозгу материал, соберите исходные данные, которые вы будете обобщать.
2️⃣ Обсуждение с командой: рассказывая другим людям, которые заинтересованы в исследовании, предварительные результаты, вы «наводите порядок» в своих представлениях о том, что происходит с вашими респондентами – и еще раз ставите задачу своей дефолт-системе.
3️⃣ «Продуктивное блуждание мысли» (mind-wandering): встраивание простых монотонных занятий в рабочий день, во время которых вы позволяете мыслям течь свободно. Это могут быть: прогулки, бег, душ, мытьё посуды, вождение по привычному маршруту. Мэрили Опреццо и Дэниэл Шварц в своем исследовании 2014 года установили, что ходьба повышает креативность генерируемых идей на 60% (креативность измерялась с помощью тестов). Прогулки используют «для выработки идей» очень многие известные люди.
4️⃣ Разделяйте задачи по когнитивной сложности в течение дня. В более продуктивное для вас время дня – для кого-то утреннее, для кого-то вечернее - делайте сложную аналитическую работу, а в другое время – занимайтесь рутинными делами: отвечайте на письма, контролируйте запуск проекта и т.д. Писатели чередуют интенсивное сочинение с редактированием своих текстов.
5️⃣ Делайте перерывы и меняйте обстановку и тип работы.
• Короткий перерыв (5–15 мин): встаньте из-за стола, пройдитесь, сделайте легкий воркаут, помедитируйте, взгляните в окно.
• Длинный перерыв (несколько часов): переключитесь на другую задачу иного типа (рутинную, если основная – творческая, или наоборот). Либо прогуляйтесь, сходите пообедать вне рабочего места, поболтайте на отвлечённую тему.
• Инкубация на ночь или на день: если время терпит, «спите на этой задаче». Запланируйте заняться ею завтра с утра, а остаток дня сознательно займитесь другими делами. Длительные перерывы на пару дней также могут вам помочь.
Если паузы не дают эффекта, поэкспериментируйте с их длительностью и видом деятельности. ВАЖНО: не заменять паузы brainrot-активностью или мультитаскингом. Поиск и заказ корма для кота в перерыве – это не отдых. Выбор стиральной машинки – это не отдых. Чтение статей для саморазвития в перерыве – и это тоже не отдых. Не используйте смартфон и не читайте ничего во время паузы.
6️⃣ Сон. Не забывайте соблюдать режим дня и иметь полноценный сон. Перед сном вы можете еще раз вызвать в памяти задачу, над которой работаете, чтобы поставить себе задачу.
7️⃣ Имейте возможность сразу записать пришедшую в голову идею: надиктовать ее голосом, или записать в заметки, в блокнот. Вы облегчаете себе работу, «выгружая» идеи, а затем возвращаясь к ним. Не надейтесь, что если идея стоящая, вы точно ее запомните, не записав.
📖 книга «Качественные исследования в бизнесе»
🤖 записаться в лист ожидания: @postpostbook_bot
🔥31❤14👍13🤔1
🤖 AI В ИССЛЕДОВАНИЯХ: ИТОГИ ГОДА
Внедрение AI: доклад «3 шага к внедрению ИИ в команде исследователей» Татьяны Коваль на ResearchExpo заслуженно стал одним из победителей.
📺 Смотреть на VK Видео
📹 Смотреть на Youtube
Институционализация AI в исследованиях: в этом году на конференции ResearchExpo в UX/CX-секции было много докладов об AI в исследованиях. Интересно будет посмотреть доклады следующего года на эту тему: насколько заметным будет использование AI в других типах исследований.
Синтетические респонденты: не оправдали надежд
📝 Тестируем синтетических респондентов
📝 Синтетические респонденты наносят ответный удар
Мы предложили способ проверки работоспособности синтетических респондентов через «нет-тест». Для этого мы взяли концепцию продукта, о которой было известно, что она провалилась, и попросили синтетического респондента, релевантного целевой аудитории, сначала рассказать о своих практиках в категории (чтобы у модели был контекст ситуации), а затем оценить концепцию. Синтетический респондент должен был отвергнуть эту концепцию, что совпало бы с реакциями респондентов из плоти и крови. Однако результаты пока не впечатляют из-за конформизма моделей: даже провальные концепции получили поддержку синтетических респондентов.
Анализ качественных данных: пока только как вспомогательный инструмент
Вместе с Михаилом Боде поставили эксперимент, сравнив анализ спонтанных ассоциаций 52 респондентов:
• только исследователями,
• исследователем+AI,
• только AI.
Результаты интересные, но чистый AI на апрель 2025 года показал себя довольно слабо:
📝 Заменит ли AI маркетинговых исследователей?
Проектирование и UX: первая в отрасли статья Виталия Болатаева об использовании LLM для проверки макетов интерфейсов на соответствие UX-эвристикам - систематичный и подробный обзор:
📝 Как увеличить производительность и экономическую эффективность UX-исследователя? Эвристики, демонология и нейросети
Разочарование года: модель GPT-5o - ожидался прорыв, но надежды не оправдались.
Откат года: появились свидетельства, что некоторые клиенты требуют не использовать AI на проектах.
Инициатива года: при разработке стандарта ОИРОМ по UX тестам один из коллег предложил добавить в этот стандарт блок об использовании AI.
Слова года:
• Slop – человек, который "верит на слово" всему, что сказано LLM-моделями
• Метапромптинг – создание LLM промпта для самой себя.
💽 @PostPostResearch
Внедрение AI: доклад «3 шага к внедрению ИИ в команде исследователей» Татьяны Коваль на ResearchExpo заслуженно стал одним из победителей.
Институционализация AI в исследованиях: в этом году на конференции ResearchExpo в UX/CX-секции было много докладов об AI в исследованиях. Интересно будет посмотреть доклады следующего года на эту тему: насколько заметным будет использование AI в других типах исследований.
Синтетические респонденты: не оправдали надежд
📝 Тестируем синтетических респондентов
📝 Синтетические респонденты наносят ответный удар
Мы предложили способ проверки работоспособности синтетических респондентов через «нет-тест». Для этого мы взяли концепцию продукта, о которой было известно, что она провалилась, и попросили синтетического респондента, релевантного целевой аудитории, сначала рассказать о своих практиках в категории (чтобы у модели был контекст ситуации), а затем оценить концепцию. Синтетический респондент должен был отвергнуть эту концепцию, что совпало бы с реакциями респондентов из плоти и крови. Однако результаты пока не впечатляют из-за конформизма моделей: даже провальные концепции получили поддержку синтетических респондентов.
Анализ качественных данных: пока только как вспомогательный инструмент
Вместе с Михаилом Боде поставили эксперимент, сравнив анализ спонтанных ассоциаций 52 респондентов:
• только исследователями,
• исследователем+AI,
• только AI.
Результаты интересные, но чистый AI на апрель 2025 года показал себя довольно слабо:
📝 Заменит ли AI маркетинговых исследователей?
Проектирование и UX: первая в отрасли статья Виталия Болатаева об использовании LLM для проверки макетов интерфейсов на соответствие UX-эвристикам - систематичный и подробный обзор:
📝 Как увеличить производительность и экономическую эффективность UX-исследователя? Эвристики, демонология и нейросети
Разочарование года: модель GPT-5o - ожидался прорыв, но надежды не оправдались.
Откат года: появились свидетельства, что некоторые клиенты требуют не использовать AI на проектах.
Инициатива года: при разработке стандарта ОИРОМ по UX тестам один из коллег предложил добавить в этот стандарт блок об использовании AI.
Слова года:
• Slop – человек, который "верит на слово" всему, что сказано LLM-моделями
• Метапромптинг – создание LLM промпта для самой себя.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍39❤21🔥11👏2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
9-й поток курса начинается 13 января 2026 года.
В этот раз все занятия - вечерние, с 19.00 до 21.00 по МСК.
Осталось 9️⃣ мест из 20
Если вы уже покупали наши курсы, напишите мне, и мы дадим скидку.
Есть оплата как для физлиц, так и юрлиц. Для физлиц есть рассрочка.
Приходите, будем рады вас видеть.
🎫 Купить билет можно из любой страны
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤25🔥3👍2👏1
ИТОГИ ГОДА: НЕ AI
691 943 символа, 96 871 слово и 385 стандартных страниц занимает наша книга.
Не считая глоссария - который, как мы выяснили, нужен - в котором мы будем пояснять такие слова, как "джоба", "фича", "фреймворк" и много других слов.
Пока мы ее писали, стало понятно, что у гейм-девелопмента и писательства очень много общего:
1️⃣ Некоторые главы тянут за собой другие, которые изначально не планировалось писать, но в процессе становится понятно, что без них обойтись нельзя.
2️⃣ Некоторые главы, которые хотелось сделать очень подробными, приходится сокращать, чтобы успеть к дедлайнам.
У меня (Константина) всё это уже было в конце 90-х, когда я как художник-аниматор работал над игрой "Петька и Василий Иванович спасают галактику", рисуя Анку-Пулеметчицу (сцену в бане рисовал не я, а Олег Захаров).
Отдельной задачей было найти баланс между книгой и нашим обучающим курсом по качественным исследованиям.
В итоге они дополняют друг друга: необходимая база есть в книге - а на курсе мы учим применять ее на практике.
В книге есть кейсы, которые слишком объемны для нашего курса.
Настоящим испытанием было сделать обложку - как найти образ, который передавал бы суть качественных исследований в бизнесе? Как это бывает при тестировании дизайна, буквально каждая концепция не оставляла людей равнодушными, то есть, сильно не нравилась, - а при обсуждении вариантов именно рисунку художницы, сделанному в период "до ИИ", чаще всего приписывалось, что это ИИ.
Спасибо всем, кто отвечал на вопросы по поводу дизайна обложки на количественнике, а Николаю Захарову - за платформу и подсчет. Спасибо художнику Илье Викторову (diliago) за отличную работу и пасхалки. На наш взгляд, ему удалось передать стиль журнала Economist и общий дух обложек-головоломок World Ahead, который мы взяли в качестве отправной точки.
Отдельно мы хотим поблагодарить Виталия Болатаева, Юлию Кингсеп и Ирину Пасхину - за вдумчивое чтение, кейсы, идеи и обратную связь по всем главам книги. Это очень большое участие и огромный труд.
Спасибо тем людям, кто так или иначе внес вклад в содержание книги - кто экспертным интервью, кто обсуждением, а кто - обратной связью по избранным главам.
Всех, кто нам так или иначе помог - больше 30 человек - мы перечислим в книге в благодарностях.
Спасибо вам огромное! Без вашей поддержки эта книга была бы невозможна.
Увидимся в новом году!
691 943 символа, 96 871 слово и 385 стандартных страниц занимает наша книга.
Не считая глоссария - который, как мы выяснили, нужен - в котором мы будем пояснять такие слова, как "джоба", "фича", "фреймворк" и много других слов.
Пока мы ее писали, стало понятно, что у гейм-девелопмента и писательства очень много общего:
1️⃣ Некоторые главы тянут за собой другие, которые изначально не планировалось писать, но в процессе становится понятно, что без них обойтись нельзя.
2️⃣ Некоторые главы, которые хотелось сделать очень подробными, приходится сокращать, чтобы успеть к дедлайнам.
У меня (Константина) всё это уже было в конце 90-х, когда я как художник-аниматор работал над игрой "Петька и Василий Иванович спасают галактику", рисуя Анку-Пулеметчицу
Отдельной задачей было найти баланс между книгой и нашим обучающим курсом по качественным исследованиям.
В итоге они дополняют друг друга: необходимая база есть в книге - а на курсе мы учим применять ее на практике.
В книге есть кейсы, которые слишком объемны для нашего курса.
Настоящим испытанием было сделать обложку - как найти образ, который передавал бы суть качественных исследований в бизнесе? Как это бывает при тестировании дизайна, буквально каждая концепция не оставляла людей равнодушными, то есть, сильно не нравилась, - а при обсуждении вариантов именно рисунку художницы, сделанному в период "до ИИ", чаще всего приписывалось, что это ИИ.
Спасибо всем, кто отвечал на вопросы по поводу дизайна обложки на количественнике, а Николаю Захарову - за платформу и подсчет. Спасибо художнику Илье Викторову (diliago) за отличную работу и пасхалки. На наш взгляд, ему удалось передать стиль журнала Economist и общий дух обложек-головоломок World Ahead, который мы взяли в качестве отправной точки.
Отдельно мы хотим поблагодарить Виталия Болатаева, Юлию Кингсеп и Ирину Пасхину - за вдумчивое чтение, кейсы, идеи и обратную связь по всем главам книги. Это очень большое участие и огромный труд.
Спасибо тем людям, кто так или иначе внес вклад в содержание книги - кто экспертным интервью, кто обсуждением, а кто - обратной связью по избранным главам.
Всех, кто нам так или иначе помог - больше 30 человек - мы перечислим в книге в благодарностях.
Спасибо вам огромное! Без вашей поддержки эта книга была бы невозможна.
Увидимся в новом году!
👏47❤46🔥35