Исследования: методы и когда что выбирать
Исследования в Discovery: методы и когда что выбирать
Section titled “Исследования в Discovery: методы и когда что выбирать”Задача discovery-исследований — понять, какие реальные проблемы есть у пользователей и какие идеи стоит проверять перед тем, как тратить ресурсы на разработку. Главный принцип: сначала найти настоящую боль, потом уже думать над решением. Ниже — конкретные методы продуктовых исследований, их сильные и слабые стороны, и примеры применения.
Зачем нужны исследования на этапе Discovery
Section titled “Зачем нужны исследования на этапе Discovery”Выявление проблем и проверки идей
Section titled “Выявление проблем и проверки идей”Discovery нужен для поиска того, что действительно важно для людей. Это минимизирует риск делать продукт, который никто не будет использовать. Методы исследования помогают увидеть настоящие задачи пользователей, а не работать ради красивых гипотез.
Пример:
В финтехе часто хотят сделать очередную функцию в приложении. Интервью с пользователями показывают, что люди ждут не новую анимацию, а ясные уведомления о списаниях.
Когда запускать Discovery-исследования
Section titled “Когда запускать Discovery-исследования”Discovery стоит запускать в двух случаях: когда подозреваешь, что не до конца понимаешь проблему, или есть несколько идей и анализ нужен перед выбором направления.
Лучшее исследование не всегда самое сложное. Важно подобрать минимальный набор техники, чтобы дать ответ: есть ли вообще проблема и стоит ли ее решать
Teresa Torres, Product Discovery Coach, Product Talk
Основные методы discovery-исследований
Section titled “Основные методы discovery-исследований”Качественные методы: интервью, наблюдение, дневники
Section titled “Качественные методы: интервью, наблюдение, дневники”Качественные методы подходят тогда, когда важно разобраться в мотивации, процессе, барьерах или контексте. Они хорошо работают на старте, когда идей еще много, а информации мало.
User Interview (пользовательские интервью)
Section titled “User Interview (пользовательские интервью)”С помощью интервью легко узнать, какие задачи есть у людей, что им мешает, как они решают проблемы сейчас. Применяются для валидации проблем, приоритизации и поиска неожиданных инсайтов.
Мини-кейс:
Сервис доставки спрашивает реальных пользователей, как они выбирают время доставки и что мешает им оформить заказ. Выясняется, что самой большой болью оказываются неточные прогнозы курьеров, а не скорость доставки.
Наблюдение (Observational Research)
Section titled “Наблюдение (Observational Research)”Актуально, если хочешь увидеть, что люди делают на самом деле, а не только слушать, что они говорят. Это важно, если есть риск social desirability bias — когда пользователи выдают желаемое за действительность.
Пример:
В SaaS для бизнеса команда наблюдает, как сотрудники клиентов работают с отчетами, и видит, что раздел поиска информации используют совсем не так, как задумано. На основании этого появляется новая гипотеза для пересмотра интерфейса.
Дневниковые исследования
Section titled “Дневниковые исследования”Участники дневниковых исследований фиксируют свои действия или эмоции по сценарию. Метод помогает увидеть паттерны, которые сложно зафиксировать через разовое интервью.
Количественные методы: опросы, аналитику, сегментацию
Section titled “Количественные методы: опросы, аналитику, сегментацию”Количественные методы нужны, чтобы проверить масштаб проблемы или идею на широкой аудиторной базе. Они помогают отделить важные боли от второстепенных.
Опросы (Surveys)
Section titled “Опросы (Surveys)”Позволяют быстро собрать статистику: насколько проблема релевантна, как часто что-то происходит, сравнить сегменты между собой.
Пример:
Команда B2B-сервиса после серии интервью строит опрос на 10 вопросов и рассылает его 100 клиентам, чтобы зафиксировать, проблемы какого типа встречаются чаще всего.
Аналитика поведения (Product Analytics)
Section titled “Аналитика поведения (Product Analytics)”Применяется для поиска паттернов в уже существующем продукте: где пользователи отваливаются, какие сценарии востребованы.
Вывод:
Если есть продукт с трафиком, обязательно использовать аналитику вместе с интервью.
Сильнее всего работают сочетания данных — когда числа объясняют, почему люди делают так, а не иначе
Erika Hall, Co-founder, Mule Design, Just Enough Research
Лучшие практики продуктовых исследований
Быстрые проверки идей: prototyping и problem-solution fit
Section titled “Быстрые проверки идей: prototyping и problem-solution fit”Прототипы и тестирование концепций
Section titled “Прототипы и тестирование концепций”Быстрые прототипы (скетчи, кликабельные макеты) обычно проверяют с 3–7 людьми из ключевого сегмента. Помогает выяснить, понимают ли люди идею, видят ли ценность, что вызывает затруднения.
Кейс:
Мобильное банковское приложение делает кликабельный прототип и отдает его на тестирование пользователям. 4 из 5 человек не находят главную функцию. Команда меняет навигацию до запуска.
Problem-Solution Fit
Section titled “Problem-Solution Fit”Проверка, есть ли совпадение между тем, что болит у людей, и тем, как команда предлагает решать это в продукте. Для такой проверки удобно делать «problem interviews» (без презентации решения) и «solution interviews» (показ прототипа).
Как выбирать подходящий метод исследования
Section titled “Как выбирать подходящий метод исследования”Поиск проблемы vs проверка решения
Section titled “Поиск проблемы vs проверка решения”Если хочешь найти настоящую проблему — ставь на качественные методы (интервью, наблюдение). Если нужна оценка масштаба и приоритетов — используй количественные подходы (опрос, аналитика).
Простая схема:
Сначала погружаешься в контекст с помощью интервью, затем масштабируешь через опрос. Если есть рабочий продукт — добавляешь аналитику.
Настройки под задачу, а не по шаблону
Section titled “Настройки под задачу, а не по шаблону”Метод подбирается не по моде, а исходя из конкретного вопроса. Важно четко сформулировать исследовательскую цель перед стартом.
Пример:
На раннем этапе идея кажется интересной для ИТ-специалистов и студентов. Чтобы понять, для кого проблема реальнее, команда делает по 3 интервью для каждого сегмента, а потом рассылает короткий опрос и ловит разницу на числах.
Стандарты выбора методов для discovery
Ошибки и антипаттерны в продуктовых исследованиях
Section titled “Ошибки и антипаттерны в продуктовых исследованиях”Основные ошибки
Section titled “Основные ошибки”- Делать опросы до интервью — возникает риск спрашивать о том, что не относится к реальным проблемам
- Игнорировать позитивные и негативные паттерны в данных аналитики
- Путать проверку idей с проверкой проблем: тестируют UI до того, как выяснили, действительно ли есть боль
Рекомендации по анти-антипаттернам
Section titled “Рекомендации по анти-антипаттернам”Проводить минимум 5-7 интервью до любых количественных опросов
Всегда объединять качественные и количественные данные
Фиксировать все исходные assumptions: что точно знаешь, что — гипотеза
FAQ: вопросы и ответы
Section titled “FAQ: вопросы и ответы”Зачем на этапе discovery делать сразу несколько видов исследований?
Комбинируя методы, ты видишь полную картину: не только что люди делают, но и почему.
Можно ли начинать с аналитики, если продукт уже на рынке?
Да, но не ограничивайся только цифрами — аналитика покажет симптом, а интервью — причину.
Как понять, что проблемное интервью прошло успешно?
Ты получил конкретные истории из реального опыта, а не абстракции или пожелания.
Сколько нужно интервью для валидации идеи?
Обычно 5–7 на сегмент; большие показатели увеличивают насыщение данными, но убывающая отдача наступает быстро.
Чем плох опрос без предварительных интервью?
Опросы без погружения в контекст приводят к ложным результатам: ты рискуешь спрашивать не о том.
Где искать бенчмарки для метрик discovery?
Платформы вроде Nielsen Norman Group, Product Talk и Lean Startup публикуют гайды и примеры.