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

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!

Если кто-то давно собирался на наш большой курс по исследованиям или на модули по CX-интервью или по анализу качественных данных - мы начинаем завтра вечером - 13.01.

Расписание и программу можно посмотреть на сайте:
https://qual.education/

Соцсети как социальные сцены, а не продукты

Принято считать, что человек «нанимает» на работу одно лучшее решение (обычно лучшее по функционалу). И на первый взгляд это очень логично: из продуктов с одинаковым назначением «останется только один», самый лучший.

Но с социальными сетями все иначе: довольно многие люди не мигрируют от одной соцсети к другой, выбирая самую лучшую. Они уходят и возвращаются. Они публикуют посты в разных соцсетях с разным содержанием и разными деталями.

С точки зрения продуктового подхода – это странно. Почему не выбрать одну лучшую соцсеть?

Исследователи из Сингапура попытались с этим разобраться. Для того, чтобы выяснить причины разной активности людей в соцсетях и сценарии их использования, они поговорили с пользователями.

Что они выяснили:

1️⃣ Пользователь живет не в соцсетях, а в социальных контекстах: каждая соцсеть – это отдельное пространство со своими правилами. Например: «Facebook - для семьи и старых друзей, я там аккуратен», «Twitter - можно быть резким, там это нормально», «Snapchat - только близкие, там можно быть глупым». Соцсети - это не столько разные продукты, сколько разные сцены, на которых человек отыгрывает разные роли.

2️⃣ Переключение между соцсетями и периоды молчания – это не отток, а управление социальными рисками. В логах мы можем видеть, что пользователь неактивен, что очень часто интерпретируется продуктовой командой как отток. В реальности может быть так, что человек не пишет, потому что боится быть непонятым, выглядеть неуместно или испортить свой выстроенный образ. В таких случаях он часто принимает решение написать пост в другой сети, в которой он меньше опасается за свой образ и репутацию. Пауза в активности не равна оттоку: она может быть осознанной стратегией при сохранении лояльности сети.

3️⃣ Одинаковые функции в разных соцсетях имеют разные значения для пользователей. Все платформы позволяют постить фотографии, писать и комментировать. Но, например, в Facebook фото ребенка постят «для бабушки», в Instagram – «ради эстетики», а в группе WhatsApp - чисто для своих (компания Мета, которой принадлежат все эти соцсети, признана экстремистской в РФ). При этом в логах мы увидим одни и те же действия, но для пользователя они будут играть совершенно разную роль. Это означает, что в UGC-платформах при анализе конкуренции должны учитываться социальные нормы и роли, а не только фичи и их удобство. Из этого также следует, что копирование фичей вовсе не обязательно даст конкурентное преимущество: скопировать легко, а воссоздать социальные нормы и роли – невозможно.

4️⃣Переключение между платформами – это не переходный этап, а устойчивая стратегия: люди не считают, что им нужно выбрать одну соцсеть и присутствовать только в ней. Метрики не объясняют поведение: «тихий» пользователь может быть очень лоялен, а количество постов в соцсети не отражает ее ценность.

Все это можно узнать, только поговорив с пользователями.
На нашем модуле по CX-интервью осталось 4 места. Начинаем 27 января.

Уборка дома: можно ли превратить красный океан в голубой?

Середина 90-х. Procter&Gamble ищет новые точки роста в сегменте средств для мытья пола. Этот рынок на тот момент является «красным океаном» - он насыщен, есть масса вариантов бытовой химии, и прорыв за счет инноваций на уровне моющих средств – невозможен: все они вполне выполняют свою работу, и нужно что-то новое.

Поводом стало наблюдение директора подразделения венчуров P&G Крэйга Уайнетта: увидев, как его жена мучительно отмывает кухонный пол, он воскликнул: «Должен же быть способ получше, чтобы вымыть пол!»

В P&G решили пойти через то, что продуктовые исследователи потом назовут Big Discovery: было проведено 18 домашних визитов (этнография), когда исследователи смотрели, как проводится уборка и задавали вопросы о процессе.

Посмотрев на уборку «глазами пришельцев с Марса», исследователи выяснили, что она содержит массу противоречий:

1️⃣ Чтобы навести чистоту, придется испачкаться. Хозяйки одевали старую одежду, перчатки и смирялись с тем, что им придется делать грязную работу.

2️⃣ Большая часть времени посвящена не уборке, а очищению швабры: чем лучше она собирает грязь, тем сложнее ее потом отмыть.

3️⃣ Влажная уборка неэффективна против пыли и сухого сора: в процессе образуется грязная вода, а сам мусор растаскивается.
Все это вызывает массу негативных эмоций у хозяек. Уборка воспринимается как неизбежное зло.

Напрашивался другой способ уборки, который:
1. эффективен и против пыли, и против пятен,
2. не требует очистки самого инструмента,
3. позволяет не испачкаться, чтобы не нужно было переодеваться,
4. быстрый и приятный.

Отталкиваясь от этих инсайтов, команда стала делать MVP. Прототип назвали «подгузником на палке»: на швабру крепится одноразовая салфетка, которая притягивает к себе пыль и грязь, а после уборки салфетку выбрасывают.

Продукт решал все имеющиеся проблемы: больше не нужно было возиться с водой, переодеваться и мыть швабру, а сам процесс уборки становился быстрым. Команда была уверена в успехе.

Нужно было протестировать концепцию, чтобы убедиться, что хозяйки это купят. Но на фокус-группе хозяйки не поверили, что сухая салфетка может отмыть пол так же качественно, как и швабра с моющим средством. Кроме того, одноразовые салфетки воспринимались как дорогой и неэкологичный продукт.

И тогда команда поняла, что недостаточно спросить мнение пользователей о том, чего раньше не существовало. Для инновационного продукта нужно дать попробовать людям его использовать, чтобы они могли удостовериться в том, что это работает. И стоило хозяйкам попробовать прототип в работе, как их скепсис сменился энтузиазмом. Они увидели, что салфетка действительно отмывает пол, а пользоваться ей легко и приятно.

Команда доработала прототипы, и встал вопрос – какую историю рассказать хозяйкам, чтобы они это купили? Позиционировать Swifter решили на сегмент «усердная хранительница очага» - женщин, для которых чрезвычайно важно содержать дом в образцовом порядке и чистоте. Была придумана кампания «Дисфункциональные отношения». Идея строилась на юмористичном сопоставлении: отношение хозяйки к старой швабре или венику подавалось как неудачный роман с плохим партнером.

От себя по поводу этой истории хотим добавить:

1️⃣ Опыт – это жесткая структура. Привычки очень сложно поменять, и даже если ваш продукт революционный – людям мало видеть идею, им нужно попробовать его руками.

2️⃣ Переосмысление формата продукта - которое JTBD-евангелисты считают это своим know-how: взять желаемый результат и построить продукт вокруг него, убрав все действия, которые доставляют дискомфорт. Но идея подобных инноваций очень старая и описана еще в учебнике Котлера "Основы маркетинга".

3️⃣ Переосмысление продукта можно также интерпретировать в рамках модели Censydiam: если раньше уборка воспринималась как долг, неприятная обязанность, связанная с контролем, то Swifter перемещает уборку в сторону удовольствия и жизненной силы.

Подробно об этих и других фреймворках мы рассказываем в модуле «Анализ» нашего курса. Осталось 2 места, старт - 17 февраля.

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

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 https://tg-me.sbs/prosto_ne_grusti/1052

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.

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.

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.

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.