0:18 В эфире подкаст Дизайн Прос.
0:20 С вами Павел Ярец и Юрий Сиденко.
0:21 А в гостях у нас сегодня Татьяна Чернявская.
0:26 в авито товарах насколько я понимаю в отделе транзакций напомню что авито это ребята у которых одна из самых крутых и продвинутых на рынке исследовательских лабораторий в общем татьяна привет привет привет всем привет рада быть с вами, надеюсь быть, полезной и интересной.
0:42 Да, у тебя масса информации, которую хочется, собственно, из тебя, так сказать, вынуть - вот, и на свет Божий, соответственно, вытащить.
0:52 Очень рад познакомиться.
0:54 Действительно, у Авито обширный, мне кажется, опыт исследований.
0:58 И вообще, на самом деле, интересно даже послушать в первую очередь не совсем, наверное, про Авито, а вообще про то, как начать проводить исследование самостоятельно.
1:09 Как вообще к этому прийти и наверное, как раз-таки стать вот этим 2-следователем.
1:14 Ох, какой хороший вопрос!
1:17 Несколько в одном - классическая ошибка всех начинающих исследователей.
1:21 Начнем сразу с этого.
1:23 Ну, смотрите, вообще прежде чем туда идти, надо вообще понять, куда мы пойдем и зачем нам это надо.
1:30 Да, тут, наверное, я вообще никаких оригинальных вещей не скажу.
1:34 Хочется посоветовать вот чуть-чуть знаешь базовой теории.
1:37 Вот базовой теории, что такое вообще исследование, когда, зачем исследовать, а точно ли надо, а какие методы бывают, какие у них возможности, какие ограничения.
1:48 Ну, вот такое погрузиться, да, вообще о чем это, и нужно ли это вам совершенно точно в вашей работе.
1:53 Из такого необычного, наверное, чтобы я порекомендовала, сейчас очень много на том же Ютубе записей.
2:00 Записей реальных исследований, как профессиональные исследователи, дизайнеры общаются с пользователями, там интервью проводят, юзабилити-тестирования.
2:09 И вот посмотреть такие записи, и часто к ним еще предлагается разбор, когда заканчивается интервью общение с респондентом, начинается разбор, а что это было, какие там были допущены ошибки, а что как было вообще сделано, какая информация оттуда получена?
2:25 И, например, у нас есть нахабри статья, которую написали Авито Миша Правда, в частности.
2:33 И что мы там сделали?
2:34 Мы приложили тестовое задание, которое у нас было на стажировку для исследователей.
2:38 Там есть и само задание: можно его попробовать, взять и сделать самостоятельно.
2:43 И там просто полнейший разбор, а как нужно было сделать эти задания и как нужно было их выполнить, то есть такой так называемый голден под.
2:52 Попробовать сделать самостоятельно, а потом прочитать разбор, да, и сопоставить, а что получилось у меня, и как надо было, и почему.
2:59 То есть, такая самопроверка.
3:01 да, знаешь, вот чтобы прощупать, так на кончиках пальцев, ощутить, каково это.
3:06 Это очень классно работает, и в том числе для того, чтобы понять, а вообще это твоя история, оно тебе нужно, оно тебе интересно, ты хочешь погружаться в эту кроличье нару?
3:15 Вот я бы, наверное, и так рекомендовала подойти и подступиться к этой крепости под названием исследования.
3:21 Смотри, если посмотреть, перенять чужой опыт, как его, чтобы не тянуть сову на глобус, пробовать адаптировать под свои цели и задачи.
3:29 Мы неоднократно выпускав поднимали историю, когда компании зачастую, да, ребята, которые там пытаются самоорганизоваться, они пытаются сделать что-то по методологии, но либо начинают не с того, либо проводят это дело не так, и соответственно у них вместо исследований получается их имитация.
3:46 То есть, как правильно поставить, сформулировать себе задачи: с этого ли должна начинаться работа над исследованием, или с чего-то еще.
3:54 Слушайте, мне кажется, надо сделать шаг назад и еще немножко покопаться у основ и понять, а к чему вообще нужно готовиться, да, вот прежде чем сэтапить первую задачу.
4:04 И я хочу сразу вот сделать такую установку что на самом деле будет сложно если вы в первый раз заходите в этот океан будет сложно почему делаю акцент на этом всем кажется на первый взгляд вообще элементарно ну, что такого, поговорить с людьми, проверить решение, которое дизайнер спроектировал, нарисовал.
4:23 Узнать мнение - ну, ну, все же общаются, да, каждый день с коллегами, с друзьями, что тут сложного.
4:29 Я часто привожу такой пример: мы проводим с коллегами обучающие курсы, и они построены на практике.
4:35 Обычно я рассказываю теорию, откуда брать гипотезы, вообще как их проверять, царь метод интервью, как там составить гайд, как общаться.
4:44 И вообще все просто, все понятно.
4:46 Некоторые даже там, знаешь, условно, зеваются.
4:48 Да, ну, блин, столько уже информации, все читали.
4:52 Но после этого я устраиваю буквально 10 минут практики.
4:56 Мы берем, смотри, одну гипотезу.
4:58 Вот ребята обычно приходят с какой-то своей задачей.
5:01 Вот я что-то там проектирую, или я продукт, у меня есть какая-то идея, у меня есть гипотеза.
5:05 Мы берем кусак гайда из интервью: вот как, какими вопросами, как мы будем проверять эту гипотезу.
5:12 И я выступаю таким типичным мерзким респондентом: максимально неудобным, максимально противным и вообще всячески саботирующим эту историю.
5:22 И задача ребят, которые обучаются за 5 минут в беседе со мной проверить всего одну гипотезу.
5:28 И после этих 5 минут я у ребят спрашиваю, что в итоге с гипотезой подтвердилась опроверглась, и плюс что еще удалось узнать из общения со мной, что они там возьмут в дальнейшую работу?
5:39 Например, дизайнер, что он там сделает со своим прототипом на основа общения?
5:44 И вот у меня было три потока, и ни в одном потоке ни один студент с задачей не справился.
5:50 Гипотезу проверить не удавалось, а что еще страшнее, когда мне ребята рассказывали о том же, что они узнали за пяти минут общения со мной, практически все это были интерпретации, а не факты.
6:03 И это настолько показательно, да, что вот, блин, ну просто же 5 минут пообщаться, одну гипотезу проверить, а как правило, в реальных исследованиях гораздо больше.
6:11 И ничего не получается.
6:13 Вот я предлагаю начать с того, что понять, что это все-таки будет сложно, но не супер страшно.
6:20 И вот в чем сложность, это тоже очень важно понимать.
6:23 В исследованиях, как правило, практически нет готовых рецептов.
6:26 У всех уникальные продукты, уникальные решения, стоят уникальные вопросы, какие-то задачи исследовательские.
6:32 И тоже привожу классический пример.
6:35 В Авито функции исследований уже больше пяти лет.
6:40 Мы привели много исследований.
6:42 Мы каждый год общаемся с тысячами людей, с тысячами пользователей Авито.
6:46 Казалось бы, да, все уже давно происследовано, море данных.
6:49 Но при этом, да, у нас штат растет.
6:52 Требования к уровню специалистов тоже растут.
6:55 И в чем за квозка-то, да?
6:57 В чем именно сложность?
6:58 Я здесь выделяю 4 вопроса, на которых нужно думать.
7:02 Первое, вообще понимать, какая перед тобой задача стоит, и что тебе нужно, чтобы эту задачу решить: какие методы по тебе подойдут, какие будут достаточные, как их скомбинировать.
7:12 Второй вопрос - это: как мы будем получать ответы на наши вопросы?
7:17 Здесь очень важно разделять, что я хочу узнать и как я это буду делать, это не одно и то же.
7:22 Вот когда будем с вами говорить про ошибки, я приведу пару интересных примеров, таких классических, особенно в работе дизайнера.
7:30 Третий вопрос: окей, допустим, мы уже поняли, как там получать ответы на наши вопросы: как анализировать информацию.
7:37 Информации всегда много, даже если ты несколько интервью проводишь: как понять, а что вообще важно, что нет, чему можно верить, а что нужно как бы поуточнять, еще посомневаться.
7:47 Ну и последний, четвертый вопрос: даже когда мы информацию на атомы разобрали, это тоже огромный такой булыжник, камень, преткновения, а как принимать решения по результатам исследования.
7:58 То есть, что делать, что не делать, куда идти, и зачем вообще это все.
8:04 Вот я бы вот так предлагала думать и с этого начинать.
8:08 Если говорить о том, как в процессе не наляпать ошибок?
8:11 Потому что ну начать дело это одно, а там закончить его или провести - это немножко другое.
8:16 То есть, если говорить про ошибки, вот любой следователь, независимости от опыта, ну мы все живые люди, он их допускает.
8:23 Одно дело, правда, когда ты допускаешь это и понимаешь, что это было ошибкой хотя бы в ретроспективе, а другое дело, когда ты ляпаешь их по незнанию.
8:31 Вот отчего бы ты могла начинающих, так сказать, исследователей или опытных уже вот предъестеречь, какие основные ошибки допускаются в исследованиях, и почему это действительно важно о них помнить.
8:42 Это, конечно, богатая благодатная почва для беседы.
8:45 И я начну с того, что врага надо знать в лицо,, да нужно понимать, вот какое у нас пространство для ошибок.
8:53 И я бы, наверное, все ошибки разделила, знаешь, по уровням - вот по этапам решения задачи.
8:59 Если визуализировать как слои, то уровни такие.
9:02 Вот что чем раньше допущена ошибка, тем она такая более верхнеуровневая и, естественно, дороже.
9:08 Да потому что чем выше мы ошиблись, тем более неправильные решения мы принимаем в итоге.
9:14 Но все-таки, знаешь, первая ошибка - это - не исследовать совсем.
9:18 Знаю, встречалась таким, что многие дизайнеры боятся боятся исследовать, боятся проверять решения, общаться с пользователями.
9:27 И вот с этим надо в первую очередь работать.
9:29 Если мы этот барьер преодолели, дальше ошибки знаешь верхнего уровня.
9:33 Это когда мы говорим в целом о концепции исследования.
9:36 И первый вопрос, который тут тоже очень-очень сложный: а надо исследовать или не надо исследовать?
9:42 И здесь, смотри, нужно подумать: вот, во-первых, да, возникает идея поисследовать.
9:47 Кажется, что вот есть какой-то вопрос, и нам нужно как-то подсобрать данные для него.
9:52 Прежде чем идти туда, нужно подумать, а вот какие конкретные наши решения и как зависят от результатов.
9:58 То есть на какой вопрос я не могу дать ответ без исследования.
10:02 Часто бывают такие кейсы, когда мы поисследовали, а ничего не поменялось.
10:06 И это часто зависит от того, какие у нас есть ограничения и условия.
10:10 Например, часто мы работаем в условиях ограничения от разработки.
10:14 У нас есть какие-то возможности, у нас есть какой-то легоси.
10:17 Это нужно учитывать.
10:18 Мы наислесдовали, мы поняли, что в продукте нужно что-то менять, но мы не можем этого сделать.
10:22 Или, например, у нас нет ресурсов для реализации.
10:25 Например, уже бэклок разработки занят на полгода, мы сейчас поисследовали, и никуда это не пошло.
10:30 Это так называемый наш любимый работы в стол.
10:33 Второй здесь под уровень такой: баланс рисков и затрат.
10:36 То есть часто такое бывает, что на самом деле быстрее и дешевле нарисовать так, как мы считаем нужным: прогнать по евристикам пользовательских интерфейсов, выкатить и посмотреть на результат, прежде чем придумывать и проводить исследования.
10:50 Буквально недавно столкнулись с такой историей.
10:52 Есть второстепенный раздел.
10:54 Вот он, не главный на сайте, он второстепенный, он где-то далеко, там еще добраться до него нужно, не вся аудитория доходит.
10:59 И встал вопрос: какое название выбрать для раздела?
11:02 Начали генерить историю с опросом.
11:05 Сложная, такая труднодостижимая аудитория, специфическая, при этом нужно много респондентов, чтобы получить значимые результаты.
11:13 Нужно закопаться в обработку данных.
11:15 Стоп, ребята, какие риски?
11:17 Настолько криминально стоит вопрос названия, настолько спорный у нас название, что вот стоит так вкладываться и материально, и по времени, и кажется, что каждый раз нужно взвешивать, какие решения и как зависят, и какой у нас баланс рисков и затрат.
11:33 Это вот если говорить о таком верхнем уровне, и это в целом даже вот не только для дизайнеров, да, актуально, для самих исследователей, для продуктов, допустим, у всех, кого такая проблема стоит.
11:44 Дальше следующий вопрос - допустим, прогнали через этот фильтр.
11:50 И здесь такая часта уже ошибка: что выбирают неправильные методы.
11:54 Методы, которые не позволяют проверить гипотезы или получить ответы на вопросы.
12:00 Например, когда мы говорим, что у нас есть там два варианта дизайна.
12:03 Там, не знаю, у карточки товара.
12:05 Вот один, вот второй, вот третий.
12:06 Мы хотим выбрать, и мы идем на интервью.
12:09 Мы идем на качественное исследование.
12:10 У нас там 8, 12 пусть 16 респондентов.
12:14 На основании этого мы совершаем выбор.
12:17 Это вот такой тоже классический пример.
12:19 Или, например, когда мы просим на исследование на качественном, оценить пользователей, насколько они готовы воспользоваться какой-то функцией.
12:28 Это тоже неправильно, да.
12:30 То есть спрашивать о намерении принимать решения на основании этого категорически нельзя, но при этом встречается с ложь и рядом.
12:35 Провели 8 интервью, 6 из 8 готовы, отлично, функции востребованные, полгода разработки, продукт закрывается, потому что на самом деле никому это не нужно.
12:46 Средний уровень, да, когда совсем разобрались, выбрали правильные методы, мы начинаем готовиться.
12:52 То есть подготавливаться, как-то сэтапить наши исследования.
12:55 И здесь важно думать: вот окей, мы выбрали там, не знаю, интервью или забедитель тестирования.
13:01 У нас есть набор гипотез, набор вопросов, и мы составляем задания, вопросы, чтобы их все проверить.
13:08 И очень часто бывает такое, что вопросы идут в одну сторону, а гипотезы в другую.
13:13 И нет вот этого мэппинга.
13:14 Мы не убеждаемся в том, что мы нашими вопросами закрываем все гипотезы.
13:19 Тань, прости, пожалуйста, можно в клинице попросить, может быть, поиллюстрировать про гипотезы в одну сторону, а вопросы в другую?
13:28 То есть, это что имеется в виду?
13:29 Можешь какой-то пример?
13:31 Знаешь, классический пример - когда часть гипотез, они у нас выписаны, но мы их никак не проверяем с помощью вопросов.
13:38 Никак вообще, не фокусируемся.
13:39 То есть, когда они не коррелируются.
13:41 И когда мы собираем данные, мы что-то там начинаем подводить итоги, и у нас подвисла гипотеза, у нас нет фактических данных, чтобы принять решение.
13:49 И тогда мы додумываем, высасываем из пальца и как-то интерпретируем.
13:53 Дальше интереснее, дальше мои любимые любимые ошибки, которые допускает, наверное, все дизайнеры и все начинающие исследователи в своих первых исследованиях.
14:03 Это что мы хотим проверить и как это сделать.
14:06 Классический пример - особенно актуальный для дизайнеров.
14:08 Например, мы хотим узнать, заметен ли какой-то конкретный интерфейсный элемент?
14:14 Очень хочется, мозг прям тебе подталкивает это.
14:18 Вы заметили какой-нибудь бэджик на карточке товара?
14:22 Ребята, так нельзя спрашивать, потому что если вы спросите человека, вы заметили?
14:26 Очень хочется ответить: Да.
14:28 Потому что, как бы, инстинктивно, если я скажу нет, ну я какой-то не такой, я ущербный.
14:32 Это было, а я не заметил - меня в чем-то как будто бы упрекнули.
14:37 Ну, нужно делать задание с каким-то учетом.
14:40 Например, у нас есть индикатор на карточке товара, что там, не знаю, для этой обуви доступна примерка для оплаты.
14:47 То есть мы сначала можем примерить, потом оплатить.
14:50 И мы спрашиваем респондента, пользователя: вы заметили вот этот бейджик?
14:55 Мы спрашиваем: а вот на основании того, что вы увидели, как вы думаете, вы сможете проверить, вам эта обувь подойдет по размеру или нет, и слушаем, что человек отвечает.
15:05 То есть не в лоб, а с учетом той информации, которую мы хотим узнать.
15:09 Пример рядом - это понятность.
15:11 Когда мы, допустим, какую-то иконку используем - вот какой-то образ, или у нас есть какой-то интерфейсный текст, и нам важно, чтобы пользователи его правильно понимали, считывали тот смысл, который мы туда вкладываем.
15:24 Классический пример.
15:26 Человек отвечает Да, все, отмечаем галочкой.
15:29 Гипотеза подтверждена.
15:33 Да, то есть, нужно задавать не такой вопрос.
15:36 Нужно либо просить объяснить своими словами.
15:38 Как вы поняли этот текст?
15:39 Перескажите, как бы вы это объяснили там своей соседке, своему ребенку?
15:43 Или давать конкретный вопрос на проверку понимания?
15:46 Например, у нас есть какой-то элемент, там написано, как мы можем получить заказ, который мы сделали в интернет-магазине, и мы спрашиваем: а как вы можете получить заказ?
15:56 Какие опции у вас доступны?
15:58 Доступна ли вам примерка?
15:59 То есть, мы задаем вопросы на понимание текста или того элемента, который виден визуально.
16:04 Также классические примеры, которые характерны для дизайнеров, когда мы в вопросах или в заданиях прям явно указываем на элемент интерфейса, который мы хотим проверить.
16:14 Тоже на примере, да, мы проверяем работу фильтров.
16:17 Вот понятно, как фильтровать там, выдачу товаров или нет.
16:20 Мы можем дать задание.
16:22 Как это часто случается, что я вижу в работе дизайнеров?
16:25 Дают задание: найдите одежду вашего размера, используя фильтр.
16:30 То есть, вот прям вот направляем человека, подсказываем решение.
16:33 Как это лучше сделать, как это правильнее и нативнее, уточнить в беседе, например, любимый цвет человека, и после этого попросить найти зеленую футболку.
16:42 И смотрим, как человек это будет делать.
16:44 Он пойдет в фильтры, он найдет их, он сможет найти нужный ему фильтр и так далее.
16:49 Это что касается таких, знаешь, ярких конкретных примеров, которые встречаются практически всегда.
16:54 Чуть сложнее, чуть выше уровнем, это когда все даже хорошо с заданиями, все хорошо с тем, как мы выясняем информацию, но при этом мы общаемся не с теми респондентами.
17:05 Мы зовем на интервью или на тесты - не тех.
17:08 Такой утрированный немножко пример.
17:10 Мы, например, делаем какой-то раздел для людей с размерами Иль и больше.
17:15 И при этом мы не фильтруем аудиторию, к нам приходят худышки 42-го размера.
17:19 У них не те потребности, не те задачи, у них совершенно другой контекст.
17:23 И проверять те решения, которые мы сделали для другой целевой аудитории, не совсем корректно.
17:27 И здесь очень важно учитывать вот эти требования, которые мы предъявляем к тем пользователям, которые зовем на интервью.
17:34 Ну и если говорить уже таком о нижнем уровне, о такой механике производства чисто, это уже проведение и обработка результатов.
17:42 И здесь уже такие есть некоторые различия, в зависимости от типа метода - то есть там это качественные, количественные и так далее.
17:48 Если говорить о, собственно, общении с респондентами часто вижу, что дизайнеры продукты боятся общаться.
17:56 Слишком привязаны к гайду.
17:58 Прям вот идут по вопросам из анкеты, как будто бы это не интервью, не беседа, а допрос, да?
18:02 Не раскрывают детали.
18:04 Тот же пример с фильтрами: задаем пользователю вопрос: вы пользуетесь фильтрами при поиске товаров?
18:11 Все, галочку поставили в анкете, поехали дальше.
18:14 Из такого ответа мы не получаем вообще никакой ценной информации, которую мы можем взять в работу дальше.
18:19 Как тут лучше поступить?
18:24 А когда вы не пользуетесь?
18:25 А расскажите, покажите, как делали последний раз.
18:28 А как-то иначе пробовали?
18:30 Ну, то есть, вот чувствуете такой быть мерзкой, прилипалой приставучкой, которая ковает со всех сторон.
18:36 Ну и моя любимая ошибка - она суперсложная, она характерна для всех, не только для дизайнеров и продуктов, то есть непрофессиональных исследователей, но и для тех, кто, как бы на этом поприще основную часть времени работает.
18:49 Это так называемые когнитивные искажения из-за того, что у нас есть уже определенная установка по поводу того, что мы исследуем решение, особенно дизайнер.
18:58 Я нарисовал, я его проверяю.
19:00 Я хочу, чтобы там все было хорошо.
19:03 Здесь нет никакого криминала, просто об этом нужно знать.
19:06 А что здесь за искажение?
19:07 Это то, что мы игнорируем любую информацию, которая не соответствует нашему убеждению.
19:12 Мы злимся на респондентов, когда они тупят.
19:14 Ну не то, что тупят, да.
19:16 Они не могут найти в нашем решении какой-то способ для себя.
19:19 Они не могут закрыть свои потребность.
19:21 Мы задаем наводящие вопросы.
19:24 Мы начинаем объяснять, как продукт работает.
19:26 Да посмотрите же, тут все понятно, все ясно.
19:29 И это нормальная, нормальная реакция человека, который приложил руку к созданию, да, а тут ее создание не работает, или еще что хуже, когда респонденты его критикуют.
19:40 Это вот если говорить о тех ошибках, которые вот они постоянно случаются, о которых нужно знать и подтьмеча за собой.
19:49 Просто мне кажется, сейчас знаешь, ты дала кучу информации в сжатом виде, которую самостоятельно приходилось бы дергать по книжкам или тому же Ютубу.
19:59 Есть ряд вопросов для тебя.
20:01 Собственно, перед тем как их задать, я предлагаю чуть-чуть выдохнуть, вот, может быть, переварить полученную инфу.
20:07 И все-таки, может быть, давай буквально пару-тройку минут расскажем о твоем пути, потому что ты то, как ты на эти вещи смотришь, да, только как ты их объясняешь, насколько горишь этим, за этим мне кажется, стоят не те самые ролики на Ютубе и совсем не те обучающие курсы, а все-таки большой сказать жизненный путь.
20:29 А вот с чего ты начинала карьеру?
20:31 Можешь чуть-чуть немножечко Саце-стория рассказать свою, потому что обычно мы с этого начинаем наши выпуски, а вот, но сегодня решили сделать такой эксклюзивный контент.
20:40 Сначала дать практически ориентированную информацию, потом вот все-таки раскрыть тебя немножечко.
20:45 Можешь рассказать, через что ты пришла в исследование?
20:49 Это, кстати, классный ход.
20:50 Ты сейчас показал один из приемов, который полезны для тех, кто уже такие, знаешь, искушенные в исследованиях.
20:56 Когда мы не всегда идем по гайду, не по стандартному процессу, а что-то в нем меняем, чтобы посмотреть на вопросы, проблемы, методики по новым углом.
21:04 Так что еще один прием в копиночку.
21:08 Как говорится: смотри, путь на самом деле такой очень тернистый.
21:11 У меня было целых два шифта в карьере.
21:14 Я начинала как такой интересное название профессии - бильд-редактор.
21:19 Я работала в издательском доме Комсомольская Правда и отвечала за все визуальное наполнение сайта.
21:24 Всякие там картиночки, ролики, даже флеш-игрушки я делала, писала на экшен-скрипте, когда он еще был.
21:30 В общем, такое проработала целых 3 года и решила, что ну, пора, пора входить в айти, надо что-то менять.
21:37 И я действительно вошла в айти.
21:39 Первая моя работа здесь была как технический писатель.
21:43 Я работала в компании заказной разработки.
21:46 Мы пилили какие-то монструзные совершенно би2би продукты - типа там гео-мониторинг, автоматизации работы, курьеров и кого только угодно.
21:55 И суть всей работы была в том, чтобы понять, что такого сделали разработчики и как это перевести на русский язык, чтобы этим могли пользоваться простые пользователи.
22:05 Таким переводчиком в ИТ, что называется.
22:08 Там я подросла и стала бизнес-аналитиком, и моя функциональность сильно расширилась.
22:13 Я уже общалась с заказчиками - то есть, как раз выявляла те самые потребности, бизнесы, которые нужно закрыть с помощью программного обеспечения.
22:21 Ну и тогда уже у меня зарождался интерес к исследованиям.
22:24 То есть, по сути, как бы ты общаешься с заказчиками, но они же как бы и потенциальные пользователи - они трансляторы тех самых требований и ожиданий.
22:33 Была бизнес-аналитиком, и случился случился поворотный момент в моей жизни.
22:37 Я как раз ходила на интенсив, который был посвящен созданию продуктов, таких вот модных молодежных.
22:44 Тогда еще не было очень распространено дизайн мышления: вот эти все слова - там, С Джем,
22:50 сервис блюпринт, все, вот такое история, как сборные исследовательские тусовки.
22:55 Я сходила в интенсив в школу Вандерфул, Маша Сташенко, и для меня просто мир изменился и больше никогда не был прежним.
23:03 Я увидела, что вообще продукты можно создавать по-другому.
23:07 Это было настолько дивное открытие, что я попыталась все поменять в нашей разработке Б2Б.
23:14 Я говорю: ну как же, как же, надо изучать потребности пользователей, надо прокапывать, надо миллион решений, все проверять, быстрые концепты, прототипы и так далее.
23:22 Но столкнулась с суровой реальностью.
23:25 Б2б заказной разработки, и поняла, что надо делать еще один срифт в карьере, второй.
23:31 И я пошла как раз уже в исследование, начинала вот на этом поприще путь в агентствах, поработала в агентствах, и первым моим местом работы как раз был Авито.
23:41 На самом деле я второй раз уже в Авито, второй заход.
23:44 И я пришла в Авито тогда в кластер, который отвечал за опыт покупателей.
23:49 И здесь, вот, уже погрузилась именно в продуктовую работу и увидела увидела своими глазами и поделала своими руками проходила вот эти все пути конечно незабываемый был опыт после этого уходила в компанию мой офис, и там я была уже руководителем команды, причем команда не только исследователей, но и Уикс-архитекторов, и продуктовых дизайнеров.
24:13 Немножко другой сетап с точки зрения компетенций.
24:17 Поработала и решила вернуться в Авито, в Авито товары - в самую нашу крупную большую вертикаль.
24:23 Здесь я уже, как руководитель направления исследований, я здесь, я с вами и проживаю этот опыт, и делюсь им.
24:30 Великолепно, просто.
24:32 Вот мотивирующая история.
24:33 Особенно очень нравится, когда человек уходит с работы, а потом туда возвращается.
24:38 На самом деле кейсов таких не очень много.
24:40 Пока Таня рассказывала про свой классный опыт - такой вопрос: возник: вот ты говоришь, что у тебя был опыт работы и с исследователями и с дизайнерами.
24:48 Кто из них лучше, скажем так?
24:50 Ну, вопрос неправильный, лучше, это мы тут же не об этом, да, вообще, из кого лучше получается исследователей?
24:56 Из дизайнеров, или из тех, кто нацеленно, идет в это?
24:59 Потому что кажется, что у дизайнеров, наверное, есть еще понимание того, как это может выглядеть, а у чистых исследователей может и не быть.
25:07 Ну, в общем, такой вопрос.
25:08 Слушай, я, наверное, очень искаженная выборка, потому что помимо навыков в дизайне, в проектировании, в исследованиях, у меня есть бэкграунд в проектировании бизнес-процессов, в анализе данных, фронт-энд разработки, и я вообще за то, чтобы максимально расширять свои границы, осваивать соседние области, которые лежат до тебя в конвейере производства ценностей, после тебя, чтобы максимально понимать, куда ты встраиваешься, что происходит, кто является потребителем твоих результатов работы.
25:40 И поэтому, знаешь, мне сложно ответить: я за то, чтобы все немножечко знали о том, что происходит у соседей и у товарищей.
25:48 У меня была такая интересная статья - беседа с Юлией Кожиховой, это руководитель исследований в ВК.
25:55 И она вопрос чуть-чуть по-другому ставила.
25:57 Она говорила: вот типа, вот, исследователи - да, исследователи, а нужно ли им уметь как раз проектировать и рисовать дизайн, продуктовыми дизайнерами быть?
26:06 А ты меня чуть, знаешь, тоже по-другому спрашиваешь: а вот должен ли исследователь понимать, как проектировать, и Вроде как бы дизайнер это умеет, а исследователь нет.
26:15 Я поэтому немножко такой искаженный персонаж в этом плане.
26:19 Но если говорить о том, из кого лучше получается исследователь, здесь, наверное, тоже однозначного ответа нет.
26:25 Вот я все чаще встречаю вакансии их требований, что должно быть какое-то социологическое и психологическое образование.
26:31 Все-таки я с этим, наверное, согласна, потому что это классную базу закладывает с точки зрения понимания людей, понимания того, как они рефлексируют, как они свой опыт осознают.
26:41 Это очень помогает в общении и в анализе информации, которую мы получаем.
26:46 Ну и плюс там закладывают хорошую базу по статистике, потому что количественные методы исследования это тоже очень важно понимать, но при этом, мне кажется, не так важно, какой у тебя образование, какой у тебя бэкграунд, какая основная твоя деятельность.
27:00 Здесь очень важно иметь несколько навыков, точнее, даже понимать, с чем ты столкнешься.
27:06 Во-первых, нужно очень любить и быть готовым к огромному количеству коммуникации.
27:12 Потому что исследователь - это мостик, это такой транслятор информации, которая, во-первых, добывает ее из людей, из источников информации совершенно разнородной.
27:22 Он передает эти смысли в команды, очень много общается с командами и доводит их до реализации, этот цикл замыкается, когда мы снова уже общаемся с пользователями о том, что мы сделали.
27:33 То есть, вот нужно быть готовым к тому, что общение коммуникации просто ультра много - и это, конечно же, один из таких факторов, который приводит к большому количеству стресса.
27:43 А второй момент - это постоянная открытость и готовность к новому.
27:48 Потому что, знаешь, достаточно не то чтобы ограниченный, но очень большой, но в принципе понятный спектр методов, направлений, фреймворках, инструментов исследовательских.
27:57 Ну и в общем-то достаточно понятное время для того, чтобы их всеми, их всех попробовать, ими, всеми плюс-минус совладеть.
28:04 И очень хочется в какой-то момент так костенеть и не двигаться дальше.
28:07 Вот исследователю, вообще так делать нельзя.
28:10 Он должен постоянно развиваться, смотреть, а что еще пробовать по-новому.
28:14 И вот как Паша сделал, да, обычно мы идем с опыта спикера, да, с опыта собеседника и потом уже разговариваем по предметке.
28:21 Тут он пошел по-другому.
28:22 Вот исследователь должен делать так же.
28:24 Поэтому я не скажу, что вот из лучших дизайнеров, получается, исследователей, или тех, кто изначально туда идут, классно понимать, что происходит вокруг, и использовать эти знания во блака своей основной деятельности.
28:35 Расскажи, пожалуйста, как устроена их лаборатория в Авито про опыт свой в другой компании, как там это было?
28:45 Ты, наверное, знаешь, как.
28:47 Что такое вообще их-лаборатория, чей это опыт, кто за ним стоит, стоят за ним только исследователи и дизайнеры, или в ней принимают участие вообще все сотрудники компании.
29:02 Я на самом деле выделяю верхний уровень вот таких три, наверное, типа обустройства исследований в компании, если они там есть.
29:11 Первый вариант - это как ты рассказал, когда нет выделенных исследователей, и эту функцию выполняют ребята каких-то других ролей.
29:19 Чаще всего это дизайнеры, это те, кто занимаются, отвечают за разработку продукта, то есть продукт-менеджеры, продукт-овнеры - могут быть какие-то ребята из маркетинга или маркетинга - кому как удобнее.
29:33 И вот, как раз когда я работала в мой офис, там похожая схема: есть ЮХ-архитекторы, есть продуктовые дизайнеры, и вот функцию исследований выполняют они.
29:42 Нет отдельных ребят, которые только за исследованием.
29:45 Есть лид, который отвечает за это направление, следит за методологической грамотостью и все прочее.
29:50 Есть второй вариант - это то, с чего начинало АИТА, это когда было мало исследований, много продуктовых команд.
29:56 Ребята работали в формате внутреннего агентства.
29:58 То есть вот есть кучка исследователей, есть бэклок.
30:02 В этот бэклок заносят задачи разные команды, разные заказчики.
30:06 И ребята как-то это приоритизируют, делают, сделали еще, дали результаты, взяли следующие.
30:13 Вот такой постоянный конвейер - то есть, по сути, агентство просто внутри компании.
30:17 И есть третья схема - это то, как живет сейчас Авито уже достаточно давно.
30:22 Это функция, отдельная функция - у их лаборатория.
30:25 Она входит в дизайн-департамент.
30:28 Вместе с нами - в дизайн-департаменте, собственно, дизайн, да, это арт-директора и дизайнеры, и редакция.
30:34 То есть, ребята, которые отвечают за все тексты, которые так или иначе есть в Авито.
30:39 И у нас сейчас уже вместе с хэд-фукс 38 исследователей, 38 человек не попугаев, и даже планируется расширение, и как мы устроены.
30:51 У нас есть такие полянки ответственности, мы делимся по вертикалям и горизонталям.
30:55 То есть вертикали - это 5 направлений бизнеса авито, товары, недвижимость, авто, услуги и работа.
31:02 Есть горизонтальные команды, которые отвечают за сквозные штуки, которые релевантны всем вертикалям.
31:07 То есть, например, опыт продаввцо, опыт частных пользователей, доверие, безопасность и так далее.
31:13 И вот в рамках этих направлений в исследованиях есть тем-лиды.
31:17 То есть это ребята, у которых есть команда исследователей.
31:20 Ну и, как правило, темлиды - это не чистые менеджеры, мы всегда остаемся индивидуальными контрибьюторами, мы сами делаем исследования.
31:27 Как правило, такие самые большие, самые сложные, самые там с высокой степенью неопределенности.
31:33 у темлидов есть команда исследователей.
31:35 При этом, смотрите, каждый исследователь - у него тоже есть своя понятная зона ответственности.
31:40 Если говорить с точки зрения орг-структуры, она определена продуктовыми командами.
31:44 Как правило, у одного исследователя от 3 до 6 продуктовых команд.
31:49 Но эти команды, конечно же, как-то чем-то объединены.
31:52 То есть, они о чем-то об одном.
31:54 Нет такого, что исследователь там занимается и не двигай, и авто, да, то есть, это все примерно рядышком.
32:00 И что касается устройства работы исследователя, смотрите, у нас вот есть условно говоря два направления работы исследователя.
32:08 Первое - это, собственно, продуктовые задачи.
32:11 Да, это у каждого исследователя они свои, они приходят от команд, они приходят от дизайнеров.
32:17 Сам исследователь, конечно же, генерит запросы, он подсвечивает: что нужно поисследовать, какие системные артефакты нужно создать, чтобы обеспечивать лучший пользовательский опыт.
32:27 И есть второе важное направление - это стримы всей лаборатории, то есть мы на уровне функций ЮХ-исследований помогаем своими доступными нам методами достигать целей компании, которые стоят.
32:39 Если говорить о целях, то это, например, ускорение тайм-то маркет, то есть той скорости, с которой мы поставляем ценность пользователям.
32:46 Или, например, развитие внутренних компетенций - вот та самая демократизация, когда исследование проводят не только профессионалы-исследователи, но и вообще любой сотрудник в компании может пообщаться и получить нужную информацию.
33:00 Поэтому вот такие вот направления, и в целом, конечно же, функция их исследований в Авито, по мои скромным оценкам, конечно же, очень развита.
33:11 И, наверное, одна из лучших в точно на российском рынке.
33:15 А как я еще могу сказать, если я здесь и я очень люблю Авито.
33:22 Можешь еще рассказать про такой момент?
33:24 Смотри, есть как бы дизайнеры, они живут своей жизнью, да, есть исследователи, они живут другой жизнью, и как бы вот этих людей надо как-то между собой поженить.
33:33 То есть вопрос: может ли дизайнер или группа дизайнеров, как дизайн отдел, или какая-то команда большая или нет, не суть важна, могут ли они сами инициировать какие-то исследования и как это сделать?
33:43 И вопрос: а если вот в компании есть исследовательский отдел, есть исследования, там не говорю, что уиз лаборатория, это не у всех далеко на рынке присутствует такая крутая штука.
33:51 Но вот как с этой Юик-лабораторией, с Уиксерами, с исследователями, дизайнерам могут взаимодействовать.
33:57 То есть, такие два вопроса в одном.
33:58 Надеюсь, что смысл понятен.
34:01 Смотри, я отвечу на примере Авито.
34:04 Мне кажется, что отчасти это образцово-показательная история, как вот мы взаимодействуем, как вообще устроено распределение и переплетение наших функций.
34:12 Как я уже говорила, мы и дизайн, и мы, и редакции, мы все в дизайн-департаменте, да, такие функции.
34:18 И все мы привязаны к продуктовым командам, юнитам, кластером.
34:22 И дизайнер и исследователь они входят в так называемую Дискавери команду, то есть, это та команда, которая определяет, а что мы будем делать.
34:30 Есть еще деливери-команда, которая, собственно, реализует это, доводит до пользователей, до продакшена.
34:36 И в этой дискавери команды помимо дизайнера-исследователь есть, конечно же, продакт, есть аналитик там по данным, есть их лит.
34:42 Вот, как правило, такой вот сетап дискавери команды.
34:45 И как я говорила, что у исследователей там от 3 до 6 команд, у дизайнеров, как правило, меньше.
34:50 И получается, что исследователь, как правило, работает с двумя, ну, максимум с тремя дизайнерами.
34:54 И какие точки соприкосновения у нас есть?
34:57 Вообще, мы работаем очень плотно, очень плотно интегрированно и постоянно идем рука об руку, но это реализовано так.
35:03 Смотри, у нас есть обязательное планирование, годовое, квартальное, да, то есть, когда мы определяем бэклок задач, это истории от продукта, это стратегические инициативы, например, с точки зрения дизайна, мы сейчас уже реализуем редизайн, да, мы постепенно меняем лук и фил, авито, делаем его еще более классным, современным.
35:21 А с точки зрения исследований мы работаем над СГМ, на так называемый бигк- пиче пользовательского опыта, регулярно смотрим конкурентов.
35:29 И есть еще в этом бэклоге задач - там инпуты от дизайнера и собственного исследователя.
35:34 Мы знаем наши планы, мы знаем, над чем нам нужно работать, мы знаем, что нам нужно нарисовать, что нам нужно проверить.
35:40 И дальше мы погружаемся уже, собственно, в дай-то работу, в квартал и по конкретным задачам у нас уже есть синки.
35:46 В самом начале, когда мы ситапимся, уточняем бриф и так далее, по процессу, мы двигаемся, рука, оба ко, мы подводим вместе итоги и вместе следим за тем, какие решения воплощаются.
35:58 И исследования мы проводим на всех этапах так называемого даблда - вот эта парадигма создания продуктов от сигнала к проблеме, от проблемы к решению.
36:08 И мы исследуем от того, чтобы выявить какие-то потребности, нащупать какие-то задачи.
36:13 И дизайнер, что важно, он участвует в этих исследованиях, обязательно участвует, как минимум смотрит, как минимум приходит на встречи с респондентами, дополняет бриф, докидывает гипотез, потому что кто, как не дизайнер, знает, какие есть вопросы к решению, в чем он не уверен, что хочет прощупать и понять.
36:33 И очень часто даже эти сложные большие исследования ведет сам дизайнер.
36:37 У нас есть очень большой стрим в компании - так называемая демократизация.
36:41 Мы хотим, чтобы наша функция и их исследований мы не были бутылочным горлышком.
36:46 С одной стороны, и с другой стороны, мы хотим, чтобы как можно больше сотрудников компании видели, как нашим продуктом пользуются люди, видели то, с чем они сталкиваются, какие потребности не закрываются, какие потребности, какие проблемы возникают.
37:01 Если ты не против, перебью, уточню этот момент.
37:03 Когда ты говоришь о том, что вы не хотите быть бутылочным горлышком, ты имеешь в виду, чтобы вы не были той частью процесса, на которой все застывает, и все ждут, пока вы там происследуете все это дело, чтобы перед тем, как двигаться дальше.
37:15 Или что ты имеешь в виду под этим?
37:18 Мы хотим, чтобы как можно больше наших решений мы принимали на основании данных.
37:22 То есть, мы хотим снимать вот эти вот, помнишь, я говорил о баланс рисков, баланс затрат.
37:27 Мы хотим снимать эти риски.
37:29 И как бы много исследований ни было, всегда запросов на поиск данных, поиск информации больше.
37:35 И мы не хотим быть тем функцией, которая тормозит процесс поставки ценностей пользователям.
37:40 И вот в то же время мы хотим, чтобы дизайнер мог сам, знаешь, вот как бы работая из уже проверять свои решения.
37:46 То есть есть несколько вариантов, как принять решение, как сделать этот выбор, получить информацию самостоятельно.
37:52 И вот этот стрим демократизации - он для нас очень важен в этом моменте.
37:56 То есть мы, знаешь, так это не держимся за свою функцию: что только я могу проводить исследования - никому не отдам.
38:01 Ну и плюс мы сами для себя там снижаем загрузку на исследователей.
38:06 И плюс, кроме этого, смотри, у нас есть классные инициативы, у нас есть такие штуки, как юзердай.
38:12 Это регулярные встречи с пользователями, когда вообще любой участник команды, там часто приходят разработчики, могут проверить какие-то свои гипотезы, просто пообщаться с пользователями, пройти с ними этот самый общий флоу.
38:23 Ну и важно, что отметить: вот когда ты спрашиваешь, как вообще взаимодействует дизайнер-исследователь, как это может быть, конечно, мы стремимся как можно больше передавать дизайнеру, чтобы он не замыкался, не приходил с каждым вопросом к исследователю.
38:37 Но при этом, конечно же, ни в коем случае исследователь его не бросает в этот омус головой, выплывет, не выплывет.
38:43 Все начинается с того, что исследователь понимает текущий уровень дизайнера, то есть насколько он уверен в исследованиях, обучает дизайнера.
38:52 И это уникальная фишка - на мой взгляд, Авито.
38:55 Первое исследование - обязательно дизайнер и исследователь проводят вместе.
38:59 Это практически идеальное индивидуальное обучение.
39:02 Дается обратная связь на каждом этапе.
39:05 Вот эти те самые ошибки, которые допускают все, обязательно они разбираются по косточкам и делаются выводы.
39:11 Ну и дальше, когда исследователь уже встает на самостоятельные рельсы, исследователь, дизайнер встает на самостоятельные рельсы, исследователи, естественно, помогает с какими-то сложными вопросами, проверяет перед запусками, особенно если там немодерируемые исследования.
39:25 Ну а простые исследования, да, там условно выбрать между двумя вариантами, там проверить заметность, понятность, дизайнер уже проводит полностью сам, достаточно интересная история.
39:36 Еще вопрос такой: в довесах: что называется: можно ли в это пролезть, хотя бы как пользователю респонденту?
39:42 Да где можно пообщаться с дизайнерами, посмотреть, какие вопросы они будут мне задавать, чтобы обрести чуть больше опыта.
39:50 Слушай, это хороший вопрос.
39:51 Мы, как бы, знаешь, там не ищем респондентов среди друзей, знакомых, и у нас есть такой фильтр, что дизайнеры, профессиональные исследователи у нас не принимают участия в собственных исследованиях, потому что все-таки есть профессиональные деформации и искажения.
40:06 Очень сложно воспринимать только как пользователей, а не как создатели этой штуки.
40:10 Ну, слушай, мне кажется, здесь классно подойдет история индивидуального менторинга: когда ты находишь себе человека из компании или человека, которого ты уважаешь, как эксперта в той области, и предлагаешь ему в той или иной форме сотрудничать.
40:25 То есть ты хочешь обучиться, ты хочешь получать обратную связь индивидуальную, ты договариваешься и получаешь ее в том виде, в котором ты хочешь.
40:34 Мне кажется, вполне достойный ответ.
40:36 Мы сейчас поговорили про вещи, которые, в принципе, близки любому, кто с исследованиями так или иначе сталкивался.
40:41 Да, ну, неважно, дизайнера, менеджера, в общем, любые люди, которые пробовали их завернуть, паковать.
40:46 У нас среди аудитории подкаста масса начинающих, да, у нас ребята растут вместе с нами, что называется.
40:52 Но приходят ребята, которым чуть более на низком может быть уровне на старту нужна информация.
40:58 И очень важный такой момент.
41:01 Вот человек прошел, какие-то курсы прочел какую-то книжку, попробовал какое-то исследование провести.
41:05 Это, кстати, тоже отдельная тема.
41:07 Да, отчего поисследовать такого, если нет опыта работы, чтобы взяли на работу, чтобы на работе уже в это погружаться, получать от кого-то задачи, перенимать опыт и все такое, но встает великолепная вещь: зачастую, проведя какое-то исследование, любой человек, который на рынке выкупает себе место, да и ходит, смотрит на конверсию, да, где больше всего люди задерживаются, где больше всего поток людей в течение дня - да, какое место более что называется?
41:31 Вот он тоже исследователь, по сути.
41:34 бытовые какие-то вещи исследовать.
41:36 Но если доходит дело до упаковки работы, предоставления этих работ, работодателю, вот именно чтобы Ир-а, чтобы взяли на работу, чтобы вообще начали с тобой общаться, то вот какие можно провести исследования, бытовые на коленке, самостоятельно, и как их упаковать, в каком виде, чтобы люди их восприняли, потому что зачастую, если это какой-то продукт с различными метриками, которые мы
41:59 исследуем, то там приходится какие-то
42:02 кривые дашборды, пытаться привести к единому знаменателю, чтобы это завернуть в презентацию как-то, и вообще, чтобы изложить свои мысли, а как я это делал, какие цели я преследовал, и вот как я эти результаты предоставляю.
42:14 И зачастую людей этих знаний и навыков нет.
42:17 Вот как бы ты посоветовала упаковывать результаты исследований, и какие исследования каждый человек, не имея бюджета, не имея запроса, имея катастрофически малый запас времени, мог бы провести?
42:27 Классный вопрос, а на самом деле он очень важный, если вы им задаетесь, значит вы уже точно на правильном пути.
42:34 Во-первых, я хочу отметить, что если вы дизайнер, если особенно вы исследователь, и если вы сделаете какое-то себе портфолио и сделаете правильно, то у вас сразу плюс 10, плюс 20, плюс 100 баллов к тому, чтобы пройти успешно.
42:52 Я бы даже в этом вопросе рекомендовала подойти как исследователь.
42:55 Ты, кстати, тоже об этом упомянул.
42:58 Классно понимать, где ты хочешь работать.
43:01 Может быть, даже не конкретная компания, но какая-то сфера.
43:05 Это банки, это маркетплейсы, это медицина, это страхование.
43:08 Вот что, какая область?
43:10 Определились: да, примерно пощупали, посмотреть, какие есть продукты, какие есть компании на этом рынке.
43:16 Провести такой внутренний ресерч, да, присмотреться, вот конкретно, куда бы я хотел попасть.
43:21 Если есть компании фаворит, вообще отлично.
43:23 Берем продукт этой компании и начинаем исследование этого продукта.
43:28 То есть, проходим весь цикл такого классического, очень большого фундаментального исследования.
43:34 То есть, вот, как правило, когда, например, в компании еще не было каких-то функций, или подразумеваются какие-то изменения в продукте, создание нового продукта, освоение какой-то новой целевой аудитории, как проходит этот путь, рекомендую этот же путь пройти своими силами.
43:48 Ну, начать с того, что если продукт есть, провести так называемую экспертную оценку.
43:53 То есть посмотреть начиная с точек входа.
43:56 Вообще, какие есть точки входа в продукт, как себя позиционирует компания, для какой целевой аудитории предназначен этот продукт, какие юспи, да, уникальные ценностные предложения закладываются и транслируются на сайте, в рекламе, в соцсетях и так далее.
44:11 Подсобрать все это, выписать, составить примерный портрет целевой аудитории, какие там вообще есть сегменты.
44:18 Дальше посмотреть на рынок, а кто есть по соседству, какие есть конкуренты, в чем они отличаются, в позиционировании, в инструментах каких-то, чем отличается продукт, не только с точки зрения вот каких-то там условно галочки, такая табличка, есть функция или нет, как она реализована, на что делают ставка конкуренты - то есть провести такую разведку.
44:38 А дальше углубиться в продукт той компании, куда мы хотим попасть.
44:42 Посмотреть на него экспертно и подумать - проанализировать тренды рынка, какие-то глобальные тренды, а куда, скорее всего, нацелена идти компания.
44:51 То есть понятно, что здесь это немножко гадание - на кофейные гуще, никто вам не расскажет реальную стратегию, да, но классно пообщаться с сотрудниками этих компаний, хотя бы что-то узнать, да, начать уже вот как бы углублять свое исследование, идти в поля, подумать и опять же вернуться к целевой аудитории, что это за портреты.
45:09 Подумать, какие у них могут быть потребности, все это засытать в каком-то письменном виде, предположить гипотезы, какие могут быть проблемы, какие потребности, задачи целевой аудитории не закрыты этим продуктом, выписать те самые гипотезы, подумать, как их проверить, составить там кайт-интервью, кайт-юзабили-тестирование, найти целевую аудиторию и, собственно, привести - привести вот вот эти
45:33 базовые исследования, как правило, интервью с элементами юзабилити-тестов и получить ту самую информацию, проверить гипотезы, которые есть, и прийти к каким-то выводам, да, то есть, например, каких функций не хватает, какие потребности целевой аудитории не закрыты, какая еще новая целевая аудитория может быть?
45:51 И выйти с какими-то гипотезами решений: Нашли проблемы, нашли закрытые проблемы и потребности, и выходим с гипотезами решений.
46:01 Пройти вот этот полный пользовательский путь - да, и собрать всю информацию, которую можно собрать попутно.
46:07 И дальше встает тот самый прекрасный вопрос, который ты Паш, задал, окей, я все сделал, а как это упаковать?
46:13 Как эту титаническую огромную работу взять и запихнуть в понятный какой-то кейс?
46:19 И здесь очень есть такое двойное дно, с которым часто сталкиваюсь, когда смотрю резюме, портфолио, какие-то кейсы ребят.
46:29 Очень хочется показать и рассказать все, что я сделал.
46:32 Но вот мы, например, в Авито оценивая работу сотрудников, да, классно понимать, что ты сделал, вот так называемый аутпут, да, но самое главное - а что это дало?
46:42 Да, тот ауткам, который ты приносишь своими действиями.
46:45 И вот с этой точки зрения очень классно выстраивать упаковку, то есть начать с того, какая была проблема, откуда мы о ней узнали, почему именно она, почему именно эту гипотезу мы взяли для проработки, какие этапы работы у нас были, с чего мы начали, кратко, что мы на них сделали.
47:04 Классно показать, сколько времени и других ресурсов у тебя это заняло.
47:08 Чтобы понять еще, насколько ты менеджешь свою работу, насколько ты вообще адекватно распоряжаешься ресурсами.
47:14 И показать, что это дало, то есть, к чему мы пришли.
47:17 То есть, как в Викчерских кейсах, расписать, из чего состояло исследование и этапы, не расписывать все процессы, которые очень хочется показать, потому что когда же у тебя будет техническое собеседование, тебя же будут спрашивать.
47:28 Вот взял Паша Ярец, например, да, сделал следующее: да, то, что у колпаковать, например, в кейс.
47:34 Взял, пошел в статистику, подкаст, посмотрел, разрез за три месяца, цель исследования - определить, в какие дни, в какое время лучше подкаст публиковать.
47:42 Взял, снял статистику с да, как бы с публикациями в разное время.
47:46 Посмотрел, собственно, по столбикам, что вот в такие-то дни с 12 до 15 больше всего народу слушают.
47:53 Публикуемся в это время.
47:54 Например, завернул это в понятный график, уместил это все на двух страничках - А4.
47:59 А если в процессе, там, не знаю, человек еще тонны всяких телодвижений, гипотез выдвигал, все это дело, хочется показать прям процесс, как он не знаю, сидел там, клеил стикеры на досочку и так далее.
48:09 То есть это все не нужно.
48:10 Ой, какие у тебя сложные вопросы.
48:12 Это и есть та самая подляночка, да, когда ты много сделала и очень хочешь об этом рассказать.
48:18 Но очень важно думать - тоже, знаешь, такой продуктовый подход - применять даже в этой истории - думать о потребителе той информации, которую ты производишь.
48:26 Какая задача у него стоит, сколько у него времени, и сколько он может потратить на твой кейс.
48:30 И вот то, что ты поговорил, все классно, но нужно к этому еще чуть-чуть правильно подойти и приперчить важными приправами.
48:37 Ну, то есть, вот конкретные приемы, которые очень рекомендую использовать при упаковке таких кейсов, любой кейс должен начинаться с одного слайда, с одной страницы - крупным текстом, самри, очень кратко: к чему мы пришли.
48:49 А самри - самое ключевое: а какую ценность для продукта, да, там или для ответа на твой вопрос ты принес?
48:56 Вот, то есть, с точки зрения продукта, например, что-то рекомендуешь делать или что-то рекомендуешь не делать, какие изменения ты рекомендуешь внести, а может быть, ты рекомендуешь вообще что-то прекратить, закрыть и почему?
49:06 Или наоборот, подсветить, что вот если бы это не было сделано, если бы это было упущено, какие риски мы закрыли с тем, что привернули.
49:14 Ну и классно, знаешь, еще есть такой пункт, который, ну, если этого нет в кейсе, я обязательно об этом спрашиваю: с какими трудностями столкнулись?
49:22 Ну, то есть, все классно, хэп-пи-энд, саммари, все получили ценность, с какими трудностями столкнулись и как их решали?
49:28 Ну, если уж очень хочется показать фотографии стены стикеров, огромные сидки и талмуды из писанных бумажек, это все можно прикрепить, но куда-то в аппендикс.
49:39 Знаешь, как вот если меня увлек твой кейс, я пошла туда читать, инвестировать время.
49:44 И если там все классно, в саммаре, я может быть посмотрю аппендикс.
49:48 А так, это будет, знаешь, там очередная фотография красивой стены и очередная фотография разноцветных стикеров.
49:56 То есть, ну на самом-то деле баланс все-таки нужен.
49:59 Да, то есть, сам редаем, фактоидные данные, что называется, тут главное не впасть, это самое главное, главное, чтобы в коммерческих предложениях такого не было.
50:07 Да, в коммерческом заходим наоборот.
50:09 Сначала пишем УТП-шечку, потом расписываем, как мы будем вам это все продавать, почему это круг, и только потом показываем цену.
50:15 А здесь наоборот, да, собственно, как на лендинг-пейдже, например, выставляем фактоиды, что столько часов заняло исследование, такие-то результаты получили, такие челленджи стояли.
50:23 Дальше уже опционально человек может это и не читать.
50:26 Что можно сделать, кроме того, чтобы поджимать информацию, что называется, убирать ее под кат.
50:32 Да, то есть, вот оставлять какой-то аппендикс для тех, кто заинтересовался, как привлечь внимание, потому что зачастую оценивается графика, а не смыслы и, не текст при просмотре резюмешек.
50:43 Слушай, я отвечу как исследователь, и я рекомендую и тут же снова применять продуктовый подход.
50:49 То есть, то, что ты создал, это продукт.
50:52 Прежде чем нести продукт в продакшен, его надо проверить на прототипчиках.
50:56 То есть выбрать примерную целевую аудиторию схожую с той, которой ты будешь отправлять, и начарно показать.
51:03 Сначала структуру, идею, графики.
51:05 Показать и спросить: да, вот как ты будешь это дальше читать?
51:08 Ты возьмешь меня на работу: чего не хватает, что лишнее, что не интересно, потестить это решение, сделать новый заход, внести какие-то изменения на основании собранных данных, потестить еще раз, да, то есть, не сразу рассылать свой кейс, а подойти продуктову, подойти как исследователь.
51:24 Да, проси, пожалуйста, за уточняющие вопросы.
51:26 Действительно, как раз уж ты упомянул, что иногда нужно побыть вреден и так сказать, прилипнуть с ними.
51:31 Я просто для себя и для наших слушателей, что называется, выиграл чуть больше поля информации.
51:37 Тань, спасибо огромное, супер, понятная, классная рекомендация.
51:40 Я хочу сделать шажок назад, и вот мы говорили про историю: как начинающий бы мог провести исследование., это раз И два, если говорить не про начинающих, да, не про людей, у которых совсем уж без бюджета.
51:51 Что делать, если в компании хочется что-то протестировать?
51:54 Где ждать расходов исследователю?
51:56 Да, то есть, не все в этом мире можно сделать бесплатно.
51:59 Где-то придется инвестировать либо время, либо деньги.
52:02 Вот есть какие-то базовые грабли, так сказать, на которые наступают все, что можно до проведения исследований учитывать, где ждут самые-самые засады и какова цена ошибок на тех или иных этапах.
52:13 Слушай, я, наверное, здесь хочу отметить: вот где нужно ждать расходов, да, это вот если делать все условно по науке и если у тебя есть бюджет.
52:22 И отдельно подсвечу там, где на чем можно сэкономить.
52:25 Вот первое, что приходит на ум, - классно, что ты отметил, что не только есть прямые затраты, материальные, но и любое время потрачено - это, конечно же, тоже деньги.
52:33 И первое, что приходит на ум, это респонденты,, да то есть, с кем мы будем общаться, у кого мы будем добывать информацию, нам их нужно как-то получить.
52:42 И в богатых, прекрасных компаниях, которые инвестируют в это деньги, есть понятные инструменты: как можно респондентов, пользователей добывать.
52:51 То есть, здесь статья расходов складывается и, собственно, как мы находим этих пользователей.
52:56 То есть здесь какие варианты могут быть?
52:58 Мы либо находим их сами, то есть прямых расходов нет, но мы тратим наше время.
53:02 А время наше чего-то стоит.
53:04 Либо у нас есть какой-то отдельный выделенный отдел, например, часто этим принимается кастер суппорт, они общаются с пользователями, они же их приглашают на исследования.
53:12 Или есть специальные рекрутинговые агентства, которые вот это в этом и заключается работа, они предоставляют услугу по поиску респондентов.
53:21 Ну и даже если мы их ищем сами, да, нам нужно их как-то вознаградить.
53:25 Понятное дело, что вознаграждение может быть тоже прямым материальным, или какие-то бонусы связанные с продуктом.
53:30 То есть, вот эта статья расходов, как правило, такая самая крупная, даже если она не выражена прямой в деньгах.
53:36 А второй такой момент.
53:37 Важно понимать, что все-таки исследователь работает в каком-то там программном обеспечении есть какой-то сопровождающий инструментарий, и здесь там начиная с зума, с платной версии, это всякие сервисы для немоделируемых тестов для опросов - типа там
53:54 В общем, полно всего всякого разного.
53:56 И если мы говорим уже о святке с дизайном, нам по-любому понадобится что-то типа для проектирования, фигма, мира, для командной работы.
54:04 Ну и, конечно же, исследователю и дизайнеру, который занимается исследованиями, обязательно нужен личный психолог.
54:10 Это тоже важная большая статья расходов.
54:12 Даже не будем спрашивать, почему именно.
54:15 Вот, понятно, что выжигает.
54:18 Общение очень много, и с этим нужно уметь работать.
54:22 На чем можно сэкономить?
54:24 Часто рекрутом респондентов, поиском и договоренностями о том, чтобы провести исследование, занимаются сами исследователи.
54:31 То есть, нет бюджета на внешний рекрут, нет каких-то отдельных выделенных специалистов и на этом часто экономят.
54:37 Это тоже, как бы, как лайфхак, это как вариант, но скорее для системной какой-то работы, для встраивания исследований в работу компании - это, наверное, не очень хороший вариант, потому что исследователь выгорает еще больше, он тратит свою энергию умственную, физическую, на вот такую не то чтобы черновую, но скорее подготовительную работу, которая дешевле и эффективнее отдать настроено.
55:01 Ну и если говорить об инструментах, не всегда это обязательно.
55:06 Даже, например, какие-то быстрые прототипы не надо рисовать, вырисовывать фигмы.
55:10 Любые идеи, решения можно проверить даже вообще без помощи образов, с помощью текста.
55:16 Поэтому я вот рекомендую сосредоточиться на этих вариантах, точно продумать, просчитать варианты рекрута, что будет выгоднее, дешевле, эффективнее.
55:24 И подумать о тех инструментах, которые вы будете использовать, не всегда нужно что-то профессиональное и конкретно заточенное на эту работу.
55:32 Ну, в принципе, действительно так.
55:34 То есть, с прототипами тестированием там можно, не знаю, в матлачке условно туалетные бумаги на салфеточке на какой-нибудь вещи потестировать в коридоре - или в процессе - там, как это называется, сессии идиации - да, когда люди сидят и вообще договариваются о чем мы сейчас, какие гипотезы тестировать - в принципе, тоже неплохая вещь.
55:51 Но если говорить про действительно какие-то опросы, про проведение исследований, где нужно хранить данные, то в принципе считает, что можно обойтись такими вещами, например, как Яндекс.360 или Гугл, ну вот Гугл таблица, да, Гугл Суит, да, там Гугл таблички, Гугл опросники, формы и тексты оттуда.
56:07 Или все-таки потребуется сводить кучу данных, если то нужно будет это делать, все-таки не руками, а покупать себе какую-нибудь бюро, по-моему, это как это не бюро, табло.ком, или как оно там называлось, да, собственно, которое использовали все биа там аналитики.
56:22 Штука, которая сводила, которые подключались и выгружались из табличек данных, оно сводилось, визуализировалось и так далее.
56:28 Слушай, я за то, чтобы
56:30 искать баланс, не нужно сразу идеально, особенно если нет ничего, да, и нужно начинать.
56:35 Я за то, чтобы просто начать.
56:36 Вот на салфетке во всех смыслах этого слова: не закупая ничего, не инвестируя, просто начать и посмотреть, что работает конкретно для вас, где проблемы, а есть ли они вообще, а как их можно расшить, как их можно разрешить.
56:49 Поэтому вот лучше начать с минимальными инвестициями - что есть над тем работать.
56:55 Мне кажется, самый идеальный совет.
56:57 Окей, у нас есть опять же традиция в подкасте.
57:00 Мы спрашиваем какие-то полезняшки для слушателей.
57:03 Вот, потому что подкаст это хорошо.
57:06 Как правило, да, если говорить, погружаться в процесс, люди, если слушают нас ни на бегу, ни на скаку, ни на тренировке, что называется, да, где-то в более спокойной обстановке, то люди слушают выпуск, напитываются идеями и значит, потом выключают и сидят, думают, размышляют на эту тему.
57:23 А потом рождаются потребности.
57:24 А я хочу, блин, в эту тему залезть поглубже.
57:27 Если говорить про какие-то полезности по теме, что бы ты могла порекомендовать?
57:31 Вот у тебя есть статьи на хабре, например.
57:34 То есть, можешь заспойлерить, о чем они я их могу порекомендовать.
57:37 Слушателям мы обязательно приложим их в описании к выпуску.
57:40 Вот упомянутые интервью с интервью: здесь у меня на самом деле было даже некое противоречие.
57:47 Может быть, я давно на Ютуб не вылазил, не гуглил.
57:49 Вот по этой теме, но когда я интересовался исследованиями, все было только на английском языке.
57:53 Вот, это больно немножечко смотреть, бывало, да, вот то, о чем ты говоришь: какое-то интервью, разбор, и, соответственно, это немножечко больно смотреть с субтитрами, потому что не всегда речь, понимаешь, это как бы не сериал, это немножечко другой жанр.
58:05 Если говорить про литературу, про какие-то источники информации, вот что бы ты самой себе порекомендовал, если бы сейчас только-только начинала погружаться в эту тему.
58:14 Слушай, ну вот все-таки датом основоположники, источники первичной информации, они как и во многих областях, профессиональных, они на английском.
58:23 То есть, первая рекомендация - это, конечно же, английский.
58:26 Чуть-чуть прокачать хотя бы на уровне чтения.
58:29 И если говорить о том, как лучше погружаться в основы, я бы, наверное, рекомендовала сайт Нильсон Нордман Групп.
58:36 Это все-таки прям вот отцы-основатели всего, что касается пользовательского опыта, юзабилити и так далее.
58:42 Есть очень классное сообщество Рече, это все, что касается исследований.
58:47 Там есть классная подборка статей для разного уровня по разным вопросам, то есть начиная с того, что такое вообще исследование, как к этому подступиться, заканчивая конкретными точечными вопросами, например, как проводить дневниковые исследования.
59:01 И мы с вами обсуждали о том, как упаковывать результаты исследований, как делать кейсы, как это преподносить.
59:08 Там есть очень классная подборка.
59:12 Классная подборка классных портфолио.
59:14 Тоже очень рекомендую.
59:15 Обязательно пошарим, поделимся этими штуками.
59:18 Ну, и вот если говорить: да, как лучше туда зайти, я бы вот рекомендовал обязательно нашу статью Авито, вот с тестовым заданием на стажировку и пройти вот этот путь, да, присечить самому и попытаться сопоставить и увидеть, что это так - это достаточно сложно и интересно.
59:36 Ну, и плюс обязательно рекомендую наш канал Авито.
59:40 На Ютубе у нас есть.
59:42 У нас регулярно проходят дизайн, токи и другие мероприятия, где мы обсуждаем вообще очень-очень многие вещи и, как правило, рассказываем об этом с точки зрения практики.
59:52 На примере конкретных кейсов Авито, с чем мы мы работаем, как работаем, очень любим рассказывать про грабли, на что мы наступаем, с чем мы сталкиваемся.
1:00:01 И даже есть такие там доклады со словами Факапы.
1:00:05 Об этом обычно очень интересно слушать, и это очень наглядно и ярко проживается.
1:00:10 Да, потому что на самом деле всем интересно, как люди выкарабкивались.
1:00:13 Потому что в этом есть и интрига, и успешный кейс.
1:00:16 Ну или не успешный, да, но тем не менее люди вообще - это целая драма.
1:00:20 Потому что факапы говорят мало кто и редко.
1:00:23 Все обычно предпочитаются - нет, вот только-только о хорошем.
1:00:26 Друзья, на самом деле смотрите, сколько Татьяна классных вещей посоветовала.
1:00:29 Мне кажется, что если вы попробуете вот эту тестовую настажировку, то может быть имеет смысл и на стажировку в Авито откликнуться, раз уж вакансии Авито само предоставляет какие-то, да, раз оно как продукт выкладывает где-то истории с примерами, а самопроверкой, да, как на стажировку можно податься, то наверняка и попытать части тоже можно.
1:00:49 Таня, а можно в эту плоскость тоже попробуем, так сказать, хр-задачи, авито попробовать решить.
1:00:55 А каких специалистов компания ищет в текущий момент?
1:00:58 Вот, может быть, это не совсем корректно, да, там озвучивать прямо вакансии, но может быть, действительно, они сейчас есть, потому что у вас супер классная лаборатория.
1:01:05 У вас офигенно развита культура исследований.
1:01:08 У вас есть люди, у которых можно поучиться.
1:01:10 У вас супер крутая команда.
1:01:11 Так вот, может быть, как-то можно в это пролезть, в лица и так далее.
1:01:15 Вот-вот можешь поделиться.
1:01:17 Паша, абсолютно разделяю твою супернативную рекламу Авито.
1:01:21 Я бы даже лучше не сказала.
1:01:23 Смотри, я поговорю про дизайн департамент.
1:01:26 Вот конкретно сейчас, прям даже в этот момент, в Авито есть целых 10 вакансий дизайнеров, и буквально через пару недель открываются вакансии исследователей.
1:01:36 Мы постоянно растем, мы постоянно ищем новых людей, сильных, классных.
1:01:40 Если говорить про дизайнеров, у нас сейчас открыты позиции вплоть от медлов до руководителей, до руководителей команд, и в целом дизайнеров, исследователей, редакторов, мы ищем совершенно разные продукты, в зависимости от того, что вам интересно.
1:01:54 А есть варианты, если вам близок к двух стартапам, можно запускать новый экспериментальный продукт, или с другой стороны, вы можете стать частью команды, которая уже развивает важнейшие продукты для всего Авито.
1:02:06 Например, вопросы монетизации, мессенджер, товаров, маркетплейсы - вот эта вся история.
1:02:12 Ну, и самое важное - я не могу это не отметить - это очень важно.
1:02:16 Работа в Авито: она может быть реально полностью удаленной.
1:02:19 Из любой точки мира мы всячески это приветствием, ни в коем случае не препятствуем.
1:02:23 Поэтому рекомендую прям поселиться на нашем канале в Хабре.
1:02:27 Есть там статьи не только про стажировки и про тестовые здания, как мы их оцениваем, что мы ожидаем от кандидатов.
1:02:34 Есть это и про исследователей, есть про дизайнеров, есть про редакторов.
1:02:38 В общем, если у вас жив исследовательский дух, вы это найдете, вы это проресечите и примите верное решение.
1:02:47 Ну что ж, отличная история, друзья, дерзайте, что называется.
1:02:51 Вот как говорится - кто последний, тот сам виноват, а мы с Юрой, как бы вот может быть, даже попробуем пойти почитать все это дело, и может быть даже две вакансии закрыть.
1:03:01 Как ты на это смотришь, Юр?
1:03:03 Да, хорошее предложение.
1:03:05 На самом деле, Авито - интересный продукт, поэтому, слушатели, не бойтесь подаваться, стажироваться и перенимать опыт лучше.
1:03:16 Таня, спасибо тебе огромное, что ты к нам пришла.
1:03:19 Нанесла тонны пользы просто, и нам, и слушателям еще и вакансии озвучило.
1:03:24 Вот мы пользуясь случаем, будем первыми, кто пойдет это все попробовать, почитать, изучить, попереходить по ссылочкам.
1:03:30 Друзья, всю информацию необходимую мы разместим в описании к этому выпуску.
1:03:34 Не постесняйтесь туда перейти и посмотреть.
1:03:37 Напоминаю, что те у кого не отображаются в их приложении для подкастов, ссылки описания к выпускам, все это можно сделать на корневой платформе.
1:03:45 Мы в айтинс или на яндекс.
1:03:46 Музыке там описание точно есть, ссылки там точно работают.
1:03:49 А с вами были Юрий Сиденко, Павел Ярец и Таня Чернявская, которые рассказывал нам о том, как можно не допускать ошибок в исследованиях, как классно работать в Авито и какие клевые штуки можно, собственно, внедрять в свою работу для того, чтобы повысить КПД каких-то действий - вот как раз за счет исследовательской деятельности.
1:04:11 Таня, спасибо огромное.
1:04:13 Спасибо слушателям.
1:04:18 Всем добра, любви, творческих успехов.
Комментарии
Войдите, чтобы оставить комментарий.