TGViewer
PostPostResearch: Константин Ефимов и Анастасия Жичкина PostPostResearch: Константин Ефимов и Анастасия Жичкина @postpostresearch · 12.6K subscribers
Post #47 1.65K
Вопросы, позволяющие строить прогноз

Очень важный шкурный вопрос о продукте: «взлетит-не взлетит?». Будут ли его покупать и будут ли пользоваться? Нельзя видеть будущее, но можно улучшить продукт так, чтобы оно стало распределено более равномерно.

Есть вопросы, которые позволяют это сделать.

Например, один раз нам заказали тестирование интерфейса. В числе прочего, нужно было оттестировать экран с формой ввода паспортных данных. В которую пользователи почему-то отказывались вводить свои паспортные данные. 👀

Если бы мы были обычные UX-исследователи, мы бы не стали ничего спрашивать. Мы бы сделали пометку: пользователи не заполняют форму ввода паспортных данных. Ок, следующий сценарий.

Если бы мы были классические исследователи, мы бы спросили: почему вы не вводите паспортные данные? Выяснили бы, что пользователи не доверяют сайтам с вводом паспортных данных в интернете. И передали бы клиенту: существует проблема доверия.

И в обоих случаях у клиента был бы вопрос: и что мне делать с этой информацией?

Поэтому мы спрашивали: а при каком условии вы бы ввели паспортные данные в эту форму?

На этом месте у маркетинговых и продуктовых исследователей синхронно загорается warning по поводу вопросов о гипотетических ситуациях и недостаточной экспертности потребителей. 🚦

И совершенно зря.
Потому что следующим вопросом мы приземляем эти ситуации на опыт - и они перестают быть гипотетическими.

Мы спрашиваем:
«а вы уже вводили свои паспортные данные на каких-то сайтах? Расскажите об этом подробнее».

Этим вопросом мы проверяем на достоверность идею респондента о том, что он будет пользоваться продуктом.

Мы спрашиваем не о гипотетической ситуации. Мы задаём вопрос о возможности противоположной ситуации, основанной на опыте. О том, готов ли человек действовать по-другому, - и чем подтверждается его готовность.

«Да, мне помогали другие люди» - подставляем подпорку в виде службы поддержки или с помощью бонусов привлекаем к решению проблемы родных и близких.

«Да, я вводил паспортные данные на сайте, когда понимал, что это за компания» - выясняем, по каким признакам человек судит, что это за компания, и добавляем на сайт/в приложение соответствующие данные.

Мало выявить проблему доверия, из-за которой у пользователя не получается действовать. Важно понять, что нужно сделать с продуктом, чтобы у него получилось, - и пусть нам повезет, и это «получилось» будет у человека в опыте.

Поэтому в ответ на реплику респондента «у меня что-то не очень получается с вашим продуктом»
мы спрашиваем: а при каких условиях у вас получилось бы? Был опыт, когда получалось? - и, исходя из сказанного, делаем вывод о том, как улучшить продукт, чтобы у пользователя получалось - к обоюдной выгоде.

Достоверный прогноз основан на том, что опыт — это жёсткая структура. И если человек что-то уже делал, то он с большей вероятностью будет делать это или похожее, чем попробует что-то новое.

Почему тогда не перейти к исследованию опыта сразу? Почему нужно говорить о гипотетическом использовании продукта в будущем, которое не факт, что наступит?

Потому что имеющийся опыт может не проецироваться в будущее.

Например, он мог быть уместен в прошлом, но при этом не подходить к актуальной жизненной ситуации. Или, при всей его позитивности, у него могут быть издержки по типу «мы победили, но у победы какой-то странный вкус». Да мало ли случаев, когда у людей есть опыт - но они не собираются его повторять.

Поэтому важно спрашивать людей, что они предполагают делать в будущем - и только после этого уточнять, основаны ли их идеи на опыте или это пока эфемерные пожелания к мирозданию.

Все посты на тему вопросов про будущее
Telegram PostPostResearch: Константин Ефимов и Анастасия Жичкина Что еще можно почитать на тему вопросов про будущее: ● Как вопросы про будущее могут помочь при проектировании интерфейса ● Можно ли задавать вопросы про будущее? ● Что делать, если вам врут на интервью? ● Вранье респондентов в маркетинговых исследованиях…
  • 👍 14
  • ❤ 3
More from @postpostresearch
  1. Sep 18, 2026А теперь немного «закулисья» ResearchExpo 2026 (@ResearchExpo) В этом году про AI/LLM - це…
  2. Sep 10, 2026Я информационный партнер ResearchExpo (@ResearchExpo), поэтому по законам жанра мне нужно…
  3. Sep 7, 2026429-й выпуск make sense: об исследовании как образе мышления, языках описания реальности,…
  4. Sep 2, 2026Персоны: что писал Купер и как это устроено сейчас Один из сложных вопросов нашего теста д…
  5. Aug 26, 2026💽 Через неделю - 3 сентября - мы начинаем последний поток курса "Анализ качественных данн…
  6. Aug 21, 2026Post #387
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →