0:07 В эфире Подкаст Дизайн Пус.
0:11 Сегодня с нами Катя Садовская и Кирилл Панов.
0:14 Просто ребята из ЮИК-лаборатории МТС.
0:20 Ребята, много говорили про исследования у нас в подкасте, и в принципе история клевая - да, все говорят про общие фраймворки исследования, про то, что надо исследовать, исследовать, исследовать, как и так далее.
0:32 Хочется практически плоскость приземлить, чтобы подкаст, так сказать, оживить этот выпуск, чтобы он более интересным получился.
0:39 И давайте попробуем сразу.
0:40 А если говорить про ошибки и ожидания от исследований, почему получается так, что нельзя происследовать что-то один раз?
0:49 Почему нужно исследовать постоянно?
0:53 Мне кажется, это вопрос в целом к социальным наукам и вообще к исследованиям в целом.
0:58 Но вот если говорить про то, откуда вообще взялись исследования, они все из психологии, то психология - довольно молодая наука.
1:07 Вед век она себе придумывала, как стать нормальной наукой, пыталась приземлиться куда-то вровень с биологией, с другими
1:16 естественными науками - использовать их методы.
1:20 Спустя 100 лет все посмотрели на исследования, решили попробовать их поповторять.
1:25 Они стали не повторяться - есть в целом проблема в науке с кризисом воспроизводимости, то есть с тем, как плохо описываются исследования, и что потом другой исследователь не может повторить все в точности, как было у человека написано в статье.
1:43 Но есть вопросы еще к методологии в целом: можем ли мы действительно применять методы из других наук, у себя в психологии, так ли это работает на самом деле?
1:53 Если коротко отвечать, то, наверное, это очень сложный вопрос.
2:02 Ну, то есть, это история про то, что все считают, что вы как математики, да, то есть есть теории уже сто раз проверенные.
2:09 Потому что вы выдаете людям результаты в количественных и качественных показателях.
2:14 И типа думают, что раз оно в циферках выражено или в четких формулировках, то значит, типа это все точная наука.
2:20 К вам не приходит, знаешь, это просто прозвучало, так ну, надо как бы это сложно, да.
2:25 Короче, я исследователь.
2:29 В смысле, ну, есть еще такая тема, что разные методы, разные данные дают.
2:34 И, допустим, если так классически все делят методы на качественные и количественные, то в качественных методах действительно мы не ждем какой-то постоянной воспроизводимости.
2:45 Они нам помогают собрать вообще поле того, что есть.
2:49 И мы действительно можем попасть сначала в одно поле, потом преследовать, попасть немножко в другое.
2:53 Там что-то внахлест пошло, какие-то похожие, непохожие данные.
2:57 А когда мы заходим в количественные исследования, то там, конечно, больше рулит статистика.
3:04 Статистика нам о чем говорит, о том, что в целом, если мы будем повторять это исследование, то с большей вероятностью оно даст нам те же самые результаты.
3:12 Мы можем замерить ошибку, с которой мы можем претендовать на повтор этих результатов.
3:19 Окей, так на самом деле сноватая немножечко история.
3:23 Кирилл, вопрос к тебе, наверное, идентичный?
3:26 А в твоей практике, как ты считаешь, почему данные не повторяются, хотя используется одна и та же методология, и может быть даже одни и те же респонденты, например, если ты опрашиваешь одних и тех же людей?
3:38 Кажется, что мир просто меняется, нет такого.
3:41 То есть ты один раз пришел в поле, увидел одну картинку, потом второй раз пришел в поле, увидел другую картинку.
3:50 Как меняется день-ночь, так меняется и пользовательский опыт.
3:54 Прости, я дизайнер у меня справка.
3:56 Я просто, знаешь, это я дважды пришел в поле вопрос: зачем?
4:00 Что я там делал и в какую сторону?
4:07 Если буду отвечать притчами, я так понимаю.
4:10 Притчи, анекдоты и случаи.
4:12 Это классная тема, потому что это к вопросу о том, может ли психология, ну, действительно, или там ЮХ, который вырос из психологии, претендовать на такое естественно-научное знание, если человек - это нечто постоянно меняющееся.
4:26 Если мы живем в мире, который постоянно меняется, если наша реальность постоянно изменчива, то сохраняется ли опыт таким же, там, я не знаю, если говорить на каком-то языке типа когнитивные карты, те же самые все, все абсолютно точно переменчиво.
4:43 Там есть особенность небольшая.
4:45 Вот помнишь ту историю: когда на Луну взяли пробку камня лунного и привезли на Землю?
4:53 И советские ученые отделили
4:56 лунный камень на две части, одну часть засунули в морозилку, а другу часть разделили по разным странам и раздали всем.
5:05 Историю такую не помню.
5:08 Ну, их потом спросили: а зачем вы половину лунного камня туда засунули, в морозилку?
5:13 Почему всем сразу не раздать?
5:14 Ну, а потому что там 50 лет пройдет, изменится методы исследований.
5:18 У нас будет техника другая, мы будем иметь другие способы познания, и мы сможем что-то другое откопать, а лунного камня мы не найдем.
5:25 Ну, и в итоге вот сейчас лунные камень достали и теперь снова разделили, и новые методы исследования получили.
5:32 Но в социальных науках немного не так.
5:34 Ну, как бы, методы исследова вний социальных науках они классические и достаточно базовые - там 5 штук.
5:40 Поэтому разные фреймворки просто упаковывают эти методы - точнее, разные фреймворки упаковывают результаты из этих методов и получают какие-то разные картиночки этого мира.
5:53 Но в основе всего базовые методы исследования.
5:58 Если говорить про методы и фреймворки, про них все говорят, это кажется, что вот есть у нас определенное количество методичек, что типа бери и натягивай их на свои цели и задачи, но на самом деле мир ширше и
6:11 глубже, да, и не всегда методички работают, точнее, работают почти никогда, если у человека нет опыта, он не понимает, для чего все это делается.
6:19 Вопрос: какие вещи стоит использовать?
6:22 Короче, я, допустим, начинающий исследователь, не знаю, социолог, в принципе, фреймворк - это одни и те же там продуктовый какой-нибудь товарищ.
6:30 Да, и я хочу, например,
6:34 провести исследование для какого-нибудь продукта или сделать какой-то любительский - что называется - кейс для трудоустройства.
6:40 Чгое я должен выбрать?
6:42 Для того, чтобы меня взяли на работу, сказали: вот окей, вот это исследование - это провел, такие-то, это лакмусовая бумажка, что в принципе у тебя есть голова, и что, в принципе, если вооружить тебя методичкой, ты сможешь компанию нанести пользу, принести какие-то результаты.
6:56 То есть, про фреймворки и методы.
7:01 Мне вспомнилось: мы когда ищем кого-то в команду, у нас один из неубираемых пунктов в списке - это высокая эмпатия, умение поговорить с любым человеком.
7:13 Ну, то есть, по сути, если есть способность к подкастам, как у тебя, мы могли бы рассмотреть твою кандидатуру.
7:20 То есть почти любое пользовательское исследование - это контакт с другим человеком.
7:26 И если удается его установить, то любой фреймворк - это просто наложенная рамка сверху, чтобы выбрать нужные данные из этого контакта.
7:36 Есть, конечно, количественные методы, но это штука, которой можно научиться: а вот умение разговаривать, умение идти куда-то вглубь, умение поддерживать собеседника, как-то проявлять к нему интерес - это что-то - вот - такой корскил, который нужен исследователю.
7:55 Ну, в нашей области точно.
7:56 Я не знаю, Кирилла, ты что думаешь?
7:58 Я на самом деле стараюсь не думать про методы фреймворки, потому что они как будто приходящие, уходящие - а в основе них - вот эти классические - да,
8:07 наблюдения, эксперимент, измерения, сравнения, абстрагирования этих пять научных методов, которые ты сидишь и применяешь.
8:16 Поэтому, наверное, искать нужную информацию легко и смотреть на нее как-то критически, рассматривать ее, иметь возможность сопоставить ее с выводом этого фреймворка, с другими фреймворками.
8:33 Знать ограничения, кажется, так.
8:35 Да, это классная тема.
8:37 Слушайте, вот знаете, в чем сложность на самом деле состоит?
8:40 Когда начинаешь во что-то погружаться, хочешь впитать кучу информации, хочешь максимально загнать себя в рамки, типа изучить, кто что делал, какие методы есть и так далее.
8:49 И получается, что вот когда я общаюсь с ребятами из ЛИИК-лаборатории, кто постоянно чем-то занимается, вот чем глубже человек погружается в профессию, тем больше он говорит: что ребята, вот эти все фреймворки, методически ваши - это блосс.
9:02 Нужно как раз наоборот от них отходить.
9:04 Потому что чем больше я следую, тем больше понимаю, что я ничего не понимаю.
9:07 Чем больше знаю, тем больше понимаю, что много не познанного.
9:11 Это какая-то философская история такая.
9:15 Это что-то про то, что нужны в начале опоры для того, чтобы что-то начать делать.
9:20 Когда ты в пустом поле, тебе совсем не понятно, а с чего начать разговор, а как мне выяснить потребность, а то ли я вообще спрашиваю и, тут супер, мне кажется, это отлично вообще вначале посмотреть всякие эти джобс тупидан, пожалуйста, посмотрите там, как Сиджим устроится.
9:37 Не знаю, какие еще у нас есть фреймворки?
9:41 Ну, что угодно, в общем, можно выбрать себе как опору для того, чтобы сориентироваться.
9:46 И потом, через много-много интервью, ты видишь, какие вопросы работают, какие на самом деле абсолютная ерунда, и не нужно их включать, они людей только пугают и фрустрируют.
9:57 Поэтому, наверное, со временем происходит такой отказ - постепенный, от того, чтобы четко придерживаться какого-то фреймворка.
10:07 Но я вот думаю про разницу фреймворков и методов.
10:11 Вот методы - это штука такая: от нее не откажешься.
10:15 То есть, есть правила, как использовать интервью, правила, как использовать эксперимент, и если мы их не
10:22 делаем по правилам, то они перестают быть валидными, перестают быть полезными, перестают переносить нужные данные.
10:29 Мы тогда собираем действительно булшит.
10:32 Короче, чтобы слушатели наши выдохнули, фреймворк - это хорошо.
10:35 Потому что знаешь, с чего начинать: берешь какую-то готовую быстростворимую штуку, получаешь какие-то результаты.
10:42 А то все такие, нет, что, теперь, не нужно?
10:45 это Не исследования нужны.
10:46 Это все опять про философию, эзотерику и что-то такое.
10:51 Кажется, что здесь еще вот эта классическая дизайнерская насмотренность - это отличное подспорье.
10:58 Потому что ты много видишь, много смотришь.
11:01 Мне подруга недавно рассказывала про исследование памяти: исследование памяти и мышление современного.
11:07 Раньше люди думали: вот раньше-то думали как, а вот сейчас-то думают:
11:12 особенность современной памяти в том, что мы запоминаем не саму информацию, которую мы взяли, а мы знаем, где это найти.
11:20 Но при мышлении мы оперируем теми категориями, которые нам даны вот здесь, рядышком.
11:25 И для того, чтобы они были даны, подняты наверх, чтобы мы могли ими оперировать свободно, нам нужно сначала много всего посмотреть, чтобы мы были напитаны, насыщенные этими категориями.
11:35 Мы знаем, как думать, мы знаем, как мыслить, мы можем это представить.
11:39 Наше наблюдение мы можем облечь в какое-то описание.
11:43 И эти слова для описания мы уже взяли из интернета.
11:47 Но здесь есть два момента, на самом деле, как преподаватель, просто к первой фразе хочется добавить: что чтобы прокачать насмотренность, надо, блин, знать, на что смотреть.
11:55 Люди не становятся веб-дизайнерами, например, не умеют рисовать хорошие интерфейсы, хотя они каждый день на них смотрят,
12:02 используют по 10 раз, там в мобилку залезут, короче, и так далее.
12:06 То есть, если не знаешь, на что смотреть, смотришь на глазами пользователя, который свою задачу решает, остальное это такой фон.
12:12 Естественно, ничего не вырастет.
12:14 Вот, это раз, если говорить про историю с пониманием и осознанием того, как все работает, то опять же, очень круто было бы, если бы кто-то что-то показал.
12:24 Вот ты говоришь, что есть у человека история с тем, что наше мышление работает даже не совсем так.
12:30 У нас есть когнитивные искажения.
12:31 То есть, вот да, ты качал насмотренность.
12:34 Мне кажется, вот эта история, про которую ты говоришь, это что у меня в детстве была морская свинка, когда мне было 10 лет.
12:40 В 14 лет это все еще морская свинка.
12:44 В 20 лет я без этой свинки остался, соответственно, она может стать кошкой, потому что я уже не помню, было какое-то животное, но не это самое.
12:51 А в 80, соответственно, у меня была корова, как бы аниморская свинка, хотя с нее все начиналось.
12:57 Это бы уже у деменции.
13:01 Давайте попробуем переключить эту историю в практическую плоскость, если говорить про то, как люди к этому приходят.
13:07 Человек - вообще, такое существо ленивое, которое, в принципе, вроде как, по идее, должно: знаешь, там это кушать, тащиться от чего-то и размножаться, да, соответственно.
13:17 А мы, вот как существа думающие, мы все время ищем свое место в мире и развиваемся.
13:22 Чтобы не уходить в философию, все-таки выпуск был про исследование - можно, вот как вы к этому пришли.
13:29 Как вы попали в Юикс-лабораторию, МТС, как бы, да, занимайтесь исследованиями и еще умудряетесь не
13:37 про табличные данные какие-нибудь рассказывать, да, а вот прям глубоко - и там про место человека в этом мире.
13:45 Ну, мы психологи, социальные.
13:49 Я начала свой путь в Уикс на третьем курсе, наверное, когда подумала, что мне нужны деньги, и я хочу делать что-то про университет - ну, со специальностью связанное, потому что я слышала слишком много историй, где люди отучились, а потом занимались какой-то ерундой абсолютной.
14:08 Я такая: мне нужно сразу что-то около.
14:11 И тогда была стажерская позиция в литресе.
14:15 И я туда пришла, и меня что-то сразу взяли.
14:19 Хотя я даже по дороге нагуглила, что такое УИК, я до конца не очень поняла.
14:23 Но я зато на этой встрече всем сказала, что я умею пользоваться СПС и знаю, как проводить интервью.
14:30 Я ни разу не использовала СПС в литресе, это было вообще не нужно.
14:35 Это статистическое ПО такое просто для обработки данных, но оно видимо всех поразило, а потом, уже когда ты попал на стажерскую программу, потом приходишь на младшего исследователя, уже растешь профессию, дальше я уже была исследователем и путешествовала по компаниям, где растила свои скиллы.
14:54 Но все началось на психфаке.
14:57 И по сути, методы, которые мы используем, они чисто из нашей учебы в этом плане очень приятная, какая-то есть самореализация.
15:08 Что вот мы это учили оно действительно полезно, это действительно классно.
15:13 Окей, а я еще вернусь к историям, которыми ты здесь занимаешься.
15:16 Кирилл, можно немножечко про твой путь и восприятия?
15:20 Он тоже с третьего курса, он тоже с третьего курса, но мной двигало любопытство, потому что двигало какое-то, вот, знаете, желание - угара.
15:28 И на третьем курсе мы подрядились в составе одного из команды маркетингового агентства,
15:38 мы подрядились сделать рекламу под кузником Хаггис.
15:44 Первый проект, которым я занимался, это реклама подгузников Хаггис.
15:48 Мы брали информацию о мамочках, о том, как они себя ведут с ребенком и пробовали как-то подстроить на основании типов привязанности - да, подстроить типологию, как этим мамочкам продавать эти хаггисы в имейл рассылки.
16:06 Ну и, соответственно там, три типа баннеров: где сын - это, получается, что-то такой маленький взрослый, второй - где сын - это твой друг, товарищ, третий - сын, где сын является или дочь, является, по сути, предметом твоих мечтаний, и то, что ты такая типа надеждающая мама.
16:26 Потрясающая получилась, как кажется, было интересно, и во всяком случае, вот это любопытство - оно и привело в профессию, дальше потом пошло там С7, еще что-то, еще что-то.
16:37 И потом я попал на стажировку в другого мобильного оператора, и вот так вот получилось, покрутилось, покрутился и пришел сюда.
16:44 Если переместиться в практическую плоскость, давайте в нее приземлимся, какие виды исследований вы проводите в МТС?
16:53 Ну, то есть, у нас отдел маркетинговых и ЮИ-сследований.
16:56 То есть, у нас есть ответственность лаборатория, да, Икс-лаборатория, и есть отдел маркетинга.
17:01 И там отдел маркетинга, маркетинговых исследований, маркетинговых продуктовых исследований и х-лаборатория.
17:08 Да, мы стараемся, короче, мы обычно, когда презентуем себя другим командам, мы говорим: вот мы единое окно, у вас есть какой-то вопрос про поведение, про мнение, про пользователи.
17:19 Просто напишите этот вопрос нам в заявку.
17:22 Все, мы дальше разберемся, что с этим делать.
17:25 Потому что у нас действительно большая команда, у нас всего человек 15, наверное, в исследованиях сейчас.
17:32 И у всех очень разный опыт: кто-то там больше в количественнике, кто-то хорошо с рынками работает, кто-то хорошо делает аналитику.
17:41 Мы в лабе занимаемся непосредственно качественными исследованиями, интервью, юзабилити-тесты, модерируемые, немодерируемые какие-то небольшие опросы.
17:51 Все, что больше чуть связано, там с интерфейсом и, может быть, с пользовательскими потребностями, это мы берем себе.
17:59 В общем, все, что угодно, сделаем все, что угодно.
18:03 Ну, я бы добавил просто одну небольшую вещь: что не так важно, да, какой у нас инструментарий.
18:08 Важно, то, что мы делаем в компании, мы стараемся решать и давать - решать бизнес-задачи.
18:15 То есть, у продукта есть бизнес-задача, ему не хватает какой-то информации и для решения этой бизнес-задачи.
18:20 И мы ее эту информацию предоставляем, стараемся, всеми доступными методами.
18:26 Если говорить про взаимодействие вас и дизайнеров.
18:30 Дизайнеров интересует, как блин, с исследователями взаимодействовать, потому что зачастую у людей возникает такая история, что сделал какой-то макет, сам вроде как что-то там исследовал, но дизайнеры обычно знаешь, если говорить про поточную работу, когда быстро-быстро что-то нужно, либо у тебя уже есть база исследований, если ты в крутой компании, в большой действии какой-то наследие, оттуда можно что-то дернуть, понять, вообще будет работать или нет, на основе опираясь на предыдущий полученный опыт.
18:55 Или бывает альтернативная история, когда ты поставил задачу исследователю, а он преследователь не то, что нужно было, потому что, ну, типа, дизайнер смотрел.
19:03 Не так ее сформулировал.
19:04 Вот вопросы, собственно, два в одном: как взаимодействовать с исследователями, и как исследующим корректно поставить задачу, если ты дизайнер?
19:12 Кажется, что здесь постановка задачи когда ты дизайнер, она немножко возводит дизайнера выше, а исследователя ниже, как будто бы я дизайнер, я даю задачу исследователю.
19:22 Но мне кажется, что это как будто бы на равных историях.
19:24 Это какой-то диалог.
19:25 Не имел в виду ничего такого.
19:28 Вы постоянно дружите.
19:29 И приходит человек такой: вот такая-то у меня проблема, давай ее вместе решим.
19:33 Давай, да, давай, решим.
19:36 Да, в этом плане, мне кажется, очень по-разному устроены в разных компаниях.
19:40 Мы можем рассказать, как вам ТС это работает.
19:42 У нас очень мощная комьюнити, дизайнеров в целом, и вот это наш огромный чат, и там постоянно что-то происходит, можно обсуждать какие-то отдельные кейсы.
19:52 У нас там есть своя папочка с исследованием, где можно что-то спросить.
19:56 И по сути, ну, мне так представляется, что дизайнер для нас часто это сильное связующее звено между нами и продуктом.
20:04 Поскольку мы работаем как внутреннее агентство, мы часто не можем быть прям внутри продукта, глубоко как-то понять его проблемы и.
20:12 дизайнер - это именно тот человек, который больше всего беспокоится за пользовательский опыт внутри продукта, он часто инициирует, он просит команду обратить внимание и подумать, над тем что может быть нам здесь стоит происследовать.
20:27 В общем, для нас взаимодействие с дизайнерами - это связка с продуктовой командой.
20:33 Потому что часто продукты решают более какие-то верхние уровневые задачи, бизнес-вижен, какой-то, там стратегию, и могут не задумываться о каких-то пользовательских сценариях.
20:44 И тут уже дизайнер приходит с
20:48 инициативой провести исследование.
20:50 Вопрос: а дизайнер к вам напрямую приходит?
20:52 Или это история про то, что дизайнер должен пойти к своему руководителю и сказать, что мне нужно поисследовать эту штуку?
20:59 У нас это работает, что дизайнер должен смотивировать команду прийти, поисследовать., да То есть, нам в нашей системе необходимо, чтобы продукт был включен в процесс.
21:10 То есть, мы не можем что-то поисследовать вдвоем с дизайнером, на коленках, и потом просто пульнуть в продукт и сказать: Вот, типа, делай так: мы в целом стараемся сделать так, чтобы вся команда участвовала в исследовании, чтобы они все были на этапе сценария, чтобы все были на всех интервью, посмотрели, там позадавали вопросы какие-то, дописали еще дополнительных вопросов.
21:31 Вот у Кирилл сейчас большой проект, там куча заинтересованных лиц, там приходится всех обязательно подтягивать, типа смотрите, вот мы тут планируем эти сценарии.
21:40 Может быть, у вас есть какие-то дополнения, может, вы хотите что-то еще происследовать?
21:44 То есть это большая работа по объединению команды в работе над этим исследованием, чтобы все заинтересованы и получили все, что хотят.
21:53 Что нужно сделать, чтобы поставить задачу для исследования корректно?
21:58 Как прийти, чтобы не отказали, и как прийти, чтобы это было необходимо?
22:03 То есть, как вот приходит к вам: я так понял, у вас в вашем случае, не дизайнер, а какой-то его руководитель, лид, например, директор.
22:10 Они вместе могут прийти.
22:12 То есть, в команде - типа, они такие: вот дизайнер такой, вот за ручку привел - или наоборот продукт приводит - дизайнер вместе - обычно - такой комбо, инициирует задачку.
22:25 Как правильно, то есть вопрос уже сложно, это подчинять корпоративным регламентам.
22:30 То есть, я про логику вещей.
22:33 Да, есть попробовать заход на логику вещей, то нужно взять и обязательно продукта, потому что он ответственен за развитие продукта и с него будет спрос.
22:42 То есть, если дизайнер придет отдельно что-то поисследует и скажет: Я поисследовал - это хорошо, но принимает решение, как делать, все-таки будет продуктолог, потому что с него спросят - с дизайнера не спросят.
22:53 Поэтому нужно взять продуктолога за руку и дизайнера за руку и дружно прийти к исследованию и рассказать, что случилось, да, какая ситуация.
23:00 Что в основном все исследование отталкивается от бизнес-задач, решения проблемы бизнеса и дизайнерские штуки, создание интерфейса - это по сути, создание диалога между пользователем и машиной - а куда эта машина едет, это решает продуктолог.
23:18 Окей, про софт и скиллы.
23:20 Если мы говорим, вот Катя упоминало замечательное ПО - собственно ка,кое-то для аналитики, для статистики, для исследований, что используется в этой сфере.
23:30 То есть, в принципе, если говорить про то, чему учат на курсе, на курсах на большинстве, да, это история про таблички, это история про опросники, это история, если про что-то супер большое, про биг дата.
23:45 Раньше была платформа, дай бы память, как называлась, Табло, что-то там АО, как-то так, штука, которая из ПДФ, из кучей всяких исследований, статистики из спредшего, могла вытащить кучу данных, а опять же, тебе в табличку их аккуратненько вывести.
23:59 Что вы используете сейчас на импортозамещенном рынке, скажем так.
24:05 Импорт заместиться очень сложно в этом году, если честно.
24:08 Ну, я бы сказала так: в целом, для того, чтобы проводить исследования, вот в базе, нужен только исследователь.
24:16 Если мы выходим на какой-то уровень, где нам нужно чуть автоматизировать процессы, например, сделать карточную сортировку можно и ручками.
24:26 То есть, мы так делали в литресе, тоже печатали просто карточки с книжками, пытались их сортировать на жанры.
24:32 Но, конечно, намного проще это сделать в каком-то электронном виде.
24:37 Например, мы обычно оптимул воркшоп используем для того, чтобы делать карточные сортировки.
24:42 Он незаменимый у нас, но вроде пока получается его иметь в доступе.
24:49 А, наверное, еще немодерируемые тесты тоже требуют ПО.
24:55 Когда нам нужно как-то на большом количестве проверить какую-то гипотезу, небольшую, а именно интерфейсную, то тут нам обычно на помощь приходит Юзбери.
25:06 С ним в этом году, вот у нас были некоторые проблемы.
25:10 Я знаю, что еще есть ребята.
25:14 Это российский аналог.
25:16 Их тоже можно, в принципе, использовать.
25:19 У них подписочная такая
25:22 Там можно создавать, подгружать прямо с фигмы, прототипы и потом получать хитмеп такой по небольшим сценариям, куда кликали больше, меньше, и таким образом, получать ответ на свой вопрос.
25:35 В принципе, мне кажется, что из такого активно используемого ПО это все.
25:41 У нас есть еще, конечно, ай-трекер со своим тоже ПО.
25:44 Мы его для пары проектов использовали, но это точно необходимость, какая-то, вот такая, мне кажется.
25:53 То есть, и в принципе, человек не должен этим особо как-то владеть, чтобы прийти к вам, хотя плюсиком это будет.
25:58 Это будет очень приятным плюсом, да, но освоить эти программы очень просто.
26:03 То есть, один раз сделать исследование на них с помощью какого-нибудь коллеги, который только что это делал, это вообще не проблема, абсолютно.
26:12 То, что я рассказывала про страшную программу СПС, это, скорее, такая, мне кажется, боль всех
26:18 студентов социальных факультетов, которых учат на этом СПС работать, хотя можно уже приходить там на питон какой-нибудь или на ар.
26:28 Но да, в общем, это наша такая закалка.
26:31 Мы всегда этим гордимся: типа, вот, я умею пользоваться из ПСС.
26:35 Но, ну да, окей, может быть, пару раз в жизни я его применяла.
26:38 В основном для диссертации, но для таких бизнес-задач это не нужная вещь.
26:45 Ну и что дополнение к этому я бы сказал про разные стартапы, которые появляются в России, и призваны как-то заменять или быть альтернативой, или заменой - это замечательный стартап нейрометрикс, который делает ай-трекинг по камере телефона или компьютера.
27:05 То есть, ты делаешь там что-то у себя в компьютере, например, заказываешь что-то в интернет-магазине, и он считывает движение глаз и дает тебе такой результат.
27:13 Мне кажется, уже хорошая тема.
27:17 Ну, то есть, в принципе, ай-трекеры - это хорошая штука.
27:20 Когда-то было дико запредельно дорого и было никому не доступно, и стоило запредельных денег.
27:25 Сейчас есть веб-сервисы, которые просто используются для ай-трекинга, веб-камеру, любого ноутбука и делают это достаточно неплохо.
27:34 То есть, истории с типовыми картами, куда человек смотрит, истории со сбором аналитики, какой-то с бигдата, да, с вот этими вещами - это очень круто, но если приземляться в то, с чего люди начинают, что бы вы порекомендовали слушателям, которые хотят позаниматься исследованиями, с чего начать, какие фреймворки, методологии, чтобы получить, потому что рынок сейчас очень требует людей, которые
28:02 мне кажется, в каждой из областей вообще профессиональной деятельности, если мы пройти, говорим про диджитал, человек должен как-то в той или иной мере исследовать - с чего начать.
28:13 Я бы сказала, что то, что нужно сделать вначале, чтобы, допустим, прийти на младшего исследователя или на стажерскую позицию надо просто научиться проводить юзабилити-тесты.
28:26 Это не очень просто, хотя звучит легко, просто всего лишь один метод, который и так все вроде бы знают, там нужно попросить человека что-то поделать, посмотреть, как он это делает, и, в общем-то, все.
28:37 Но наша душа человеческая так устроена, что мы так постоянно стараемся подсказывать, помогать другому человеку, что выдерживать паузы, выдерживать и внимательно наблюдать за поведением - это реально скилл, который тренируется со временем.
28:55 И мне кажется, что если освоить юзабилити исследования, то это залог успеха - на самом деле, такая база.
29:05 Да, сразу вспоминается анекдот: когда девочка спрашивает у мальчика: Хочешь ли ты на мне жениться?
29:12 Он отвечает: нет, не увиливай ты.
29:17 Поэтому да кажется, как будто бы начать стоит с беседы.
29:22 Ии, искусственный интеллект.
29:24 Нейросети, приляпываете ли вы их как-то к свои исследования?
29:28 Используете ли вы их в своей повседневной деятельности?
29:30 И вообще, какой потенциал для исследователей - да, наверное, так правильно сказать, для отрасли исследований представляют из себя нейронки.
29:39 В общем, я предлагаю разделить этот вопрос на две части.
29:43 Первый будет про то, как мы используем сами чат-пти, другие нейронки, если что-то есть еще из такого активного в исследованиях.
29:54 И вторая часть - это как мы можем исследовать пользовательский опыт, взаимодействия с искусственным интеллектом.
30:00 Мне кажется, обе части очень интересные.
30:03 Но вот если про первую говорить, то мы недавно как раз на статусе - таком у нас есть еженедельный звонок - мы обсуждали, что бы нам такое интересненькое придумать, кто использует, как я видела, что многие ребята из сообщества они делают, допустим, гайд к интервью с помощью чат-дп, засовывают туда какую-то тематику, какой-то основной вопрос, просят расписать все вопросы.
30:28 Но спустя, по-моему, две недели я увидела, что все стали писать, что это полная ерунда, и так не надо делать.
30:34 И это, ну, типа, пожалуйста, никто и так не делайте.
30:37 Потому что оказывается, что вопросы, которые он пишет, они кажутся вроде подходящими, но когда ты начинаешь вести интервью, ты понимаешь, что они какие-то не очень натуральные, что ли.
30:48 Мы вообще в целом, когда составляем гайды, мы обычно тематики накидываем, и дальше идет разговор - вот как в подкасте тоже.
30:55 А с чат-гипти получается как-то криво, что ли, как-то немного не натурально.
31:02 Я не знаю, какие-то еще у нас есть методы, что мы используем с помощью чат--жпти?
31:07 У нас есть задумка, это лучше, есть идея.
31:12 Идея следующая: нужно скормить чат-джипти или аналогу все отчеты, где так или иначе описан пользовательский опыт.
31:24 И спрашивать у этого чата: например,
31:37 Все, полкомпании увольняем.
31:42 Слава богу, у нас пока не получается.
31:44 Куча отчетов, от чат до ГП тебя спрашивает, ответку, где моя сотка,
31:50 за что списали, так и непонятно.
31:52 С остальными вопросами разобрались.
31:56 Ну да, была такая идея, потому что в целом есть, конечно, большой запрос на вот эту базу данных, в которой легко было бы ориентироваться в ответах.
32:04 И в этом плане, кажется, чат-двоизыковая модель, она, в общем-то, для этого и служит, чтобы быстро находить и формулировать какой-то ответ из кучи информации.
32:16 В общем, если накормить ее хорошей информацией, то может быть действительно можно получить хорошие ответы.
32:22 Но это пока гипотеза.
32:23 Узнаем через две недели.
32:28 А вторая часть исследований - вот именно про взаимодействие с искусственным интеллектом, это вообще офигенное, супер модерновое, классное направление, как мне кажется, потому что
32:40 раньше в психологии было такое направление - взаимодействие человек-компьютер.
32:44 Собственно, эргономика и ЮХ выросли из этого: как человеку удобнее будет пользоваться какими-то интерфейсами, как сделать удобный интерфейс для космонавтов, я не знаю, для управляющих Боингами.
32:57 И потом это все переросло в наши обычные пользовательские интерфейсы.
33:02 А сейчас у нас появляется не просто компьютер, но некоторая вещь, которую очень легко наделить какими-то человеческими свойствами.
33:13 То есть, искусственный интеллект, он даже так называется, интеллект,
33:17 почему-то у этого очень много коннотации, такой какой-то живой.
33:22 И мы, как люди, вкладываем очень много в него, каких-то характер, я не знаю, его особенностей, может быть, внешности и так далее.
33:31 Особенно при том, что сейчас искусственный интеллект с нами разговаривает через текст.
33:37 Это для нас привычный формат общения с другими людьми.
33:41 И если мы переписываемся сейчас в ГПТ буквально, или разговариваем вслух с Алисой о том, как мы проводим время, ну и не только с Алисой, и с другими тоже.
33:51 То у человека формируется очень много представлений о том, что это за такой объект, он насыщает его разными свойствами, и это тоже оказывает влияние на то, как он с ним взаимодействует.
34:03 Ну что ж, мы, в принципе, хорошо поговорили про познания, но про практическую плоскость, если все-таки закруглить, каких людей вы бы хотели видеть рядом с собой в команде.
34:12 Понятно, есть скилл-сет, базовый, да, то есть человек должен уметь общаться, должен уметь общаться с любым человеком, задавать вопросы, испытывать эмпатию, пользоваться софтом, вы его научите, в принципе, да, если он придет.
34:24 Но вот какие требования к исследователям?
34:27 Ищете ли вы ребят в их лабораторию себя, коллег?
34:31 Есть ли такая потребность в МТС сейчас?
34:33 У нас вообще регулярно есть программа стажировок.
34:37 Мы каждый год ее открываем и ищем ребята себе в команду.
34:41 Обычно берем либо выпускников - только свежих, либо с последних курсов, либо тех, кто только отучился, может быть, на каком-то курсе по Юиксу.
34:52 В целом, если есть базовое какое-то знание о том, как все устроено, то можно уже на нее подаваться.
34:59 А кого мы вообще хотим видеть рядом с собой.
35:03 Я вот подумала о том, что вообще работа исследователя довольно одинокая.
35:07 И мы все работаем над своими проектами по отдельности, и особенно после ковида нам часто не хватает вот этого ощущения комьюнити, ощущения какого-то
35:22 коллег, друзей по задачам, я не знаю, с одинаковыми вопросами, то, что можно обсудить.
35:28 И тут, как бы банально это ни звучало, очень хочется видеть тех, кто готов инициировать взаимодействие.
35:36 Потому что если его нет, нет, этой инициативы, то очень легко отвалиться и вот этим камешкам где-то в космосе полететь, себе отдельно существовать.
35:46 Особенно сейчас, правда, в удаленке это прям большая боль.
35:51 Поэтому, пожалуй, помимо какого-то набора
35:58 исследовательских скиллов, хочется еще инициативность во взаимодействии видеть.
36:04 Это, пожалуй, очень ценно для команды.
36:06 Это очень растит внутреннюю экспертизу.
36:10 Это мотивирует ребят делиться друг с другом своим опытом, помогать друг другу, и тем самым растить нашу помощь компании, и нашу помощь друг другу как специалистам супер!
36:22 То есть нужен чувак, который будет всех теребонькать и объединять.
36:31 Ну, или инициировать дополнительное какой-то обмен знаниями, потому что если у вас нет обмена знаниями, вы застаиваетесь.
36:38 А так получается какое-то постоянное переопыление, которое позволяет как раз наращивать экспертизу общую.
36:43 Да, вот у нас недавно книжный клуб образовался, просто по инициативе там даши нашей исследовательницы.
36:51 И мы теперь читаем вместе книжки, обсуждаем их.
36:53 И даже если это просто полчаса в неделю, офигенно, мы все встретимся, даже если в зуме или кто-то будет в оффлайне, это какой-то лишний повод.
37:03 Повидаться это просто прекрасно.
37:06 Ребят, чтобы слушатели не думали, что исследование - это либо что-то очень абстрактное, либо это что-то на очень серьезных щех - и про супер-какие-то мощные технологии, да, не совсем про гуманитарные науки, про статистические данные.
37:21 А может быть, расскажете ка,кие-то случаи из практики, может быть, была какая-то какие самые дикие исследования вам доводилось проводить, например?
37:29 У меня есть не дикие, у меня есть домашние.
37:32 Дело в том, что иногда МТС выходят на разные рынки технологичные, и в частности, они выходили на рынок животноводства.
37:40 И мы пытались ребятам, у которых есть куча коров, продать датчики, которые засовываются в корову, засовываются и в желудок, и дают информацию о том, как сейчас корова себя чувствует.
37:54 Корова с бензобаком такая.
37:56 Да, и мы заходили к руководителям ферм и беседовали с этими 60-летними мужичками о том, что вот есть датчик, есть мониторинг коров, вот как вы сейчас там молоко
38:08 изучаете, да, какие есть процессы на вашей фирме, и не рассказывали нам про коров.
38:13 Ну, Это не дикое такое.
38:15 Скорее, просто необычное.
38:16 То есть, короче, Алвоч, но для коров.
38:18 И в желудок - а не на руку.
38:21 А вторая, что мне представляется, очень такой на поверхности.
38:27 Это у нас был проект, по-моему, бь-хэппи - называется или антистресс.
38:31 Изучали, как люди справляются со стрессом, и это были совершенно удивительные интервью: как люди пытаются хоть как-то избавиться от этого стресса, кто-то там ломает двери у себя дома, кто-то там начинает бегать по 40 километров, кто-то приходит в машину, начинает орать.
38:51 Совершенно дичайшие эмоции вызывали каждое беседое, каждое соприкосновение с этим жизненным миром человека, у которого очень много стресса.
39:00 Как провести такое исследование и не сойти с ума?
39:03 Ну, так, надо быть подготовленным.
39:05 Мы все-таки психологи.
39:08 А я, кстати, еще вспомнила исследования со стримерами.
39:11 Это тоже, кстати, проект Кирилла.
39:14 Это было очень интересно.
39:15 У нас иногда бывают сложные такая Б2Б аудитория.
39:20 Даже сельхоз - это вообще нужно так погрузиться в эту тему, наладить контакт с этими дядиками, а бывает какая-то неожиданно вроде близкая, актуальная, веселая, что ли, озорная
39:35 Например, мы делали исследования для платформы стриминговой, чтобы улучшить ее пользовательский опыт.
39:42 Беседовали со стримерами о том, как они используют возможности разных других платформ.
39:48 И у нас была респондентка, которая занималась раскладами Таро, и в конце интервью она предложила сделать расклад для команды этого нашего стримингового сервиса о том, что им предстоит, какие проблемы им нужно решать, и в общем, что-то там про будущее было.
40:06 Да, и она была крайне проницательной.
40:08 Мне кажется, что это лучше, даже чем стратегическая сессия, получилась.
40:11 У нас просто не открывался этот сервис, и мы были вынуждены импровизировать.
40:17 И мы симпровизировали, такие, давайте нам расклад Таро сделать.
40:20 Ну, всю информацию мы уже получили, нужно еще дополнительно какой-то
40:26 И она разложила нам карты и сказала, что основной барьер этой команды - это взаимодействие внутри продукта.
40:36 И мы такие как же это круто!
40:38 Кто-то даже расплакался.
40:40 Слушайте, исследования.
40:41 На Таро это, конечно, очень мощно.
40:44 Но если говорить про реальную жизнь, если мы взаимодействуем с дизайнерами,, да как бы вот давайте вернемся к истории.
40:51 Взаимодействие с исследователем дизайнера, и какие-то, вот, может быть, случаи как раз и с взаимодействием непосредственно с дизайнером у вас в практике встречались.
41:00 Ну, да, есть недавнего, из недавнего мы как-то делали пари.
41:04 Ну, решили, что нам нужно пари.
41:06 К нам приходила дизайнерка с вопросом сдачи товара в трейд-ин.
41:11 А мы уже заранее проводили экспертную оценку по евристикам Нильсона и накопленному опыту: такие: ну, вот тут вот так-то, тут вот так-то.
41:18 Она такая: нет, нам нужно то, что нам скажут люди: то, что вы там со своей колокольней говорите, это одно.
41:26 А то, что люди скажут, это совершенно другое.
41:28 И сначала я возмутился тому, что флоу очень простой.
41:33 Ну там три экрана, на это не нужно тратить ни время, ни деньги.
41:38 Но она настояла, и мы заключили пари.
41:40 Если мы выигрываем, то она на всем комьюнити дизайнеров пишет очень простую фразу: Юзабилити-лаборатория провела экспертную оценку по эвристикам, а потом мы сделали тест, и их результаты получились очень схожи доверяете узобилите лаборатории.
41:56 Мы забились, провели исследования, и выяснилось, что мы проиграли.
42:00 А проиграли мы очень просто.
42:03 Мы позвали людей, и помимо того, что обнаружилось в экспертной оценке, люди вскрыли одну простую схему: что в регионах, когда ты получаешь в трейдин товар, некоторые продавцы могут не соблюдать регламент и идти не по стандартной процедуре, а по дополнительной какой-то процедуре, которая у них придумана для облегчения их работы.
42:29 И эту схему мы обнаружили, мы увидели ее, и это было ключевым, таким полезным элементом этого исследования.
42:37 Это, конечно, не сделать в экспертной оценке, когда сидишь просто с интерфейсом.
42:42 Смотри, куда оседают все ваши результаты?
42:45 То есть нужно ли каждый раз исследовать что-то заново, или вы все-таки вот это легоси исследовательское копите, рубрицируете и передаете?
42:53 Я как бы знаю, что вопрос риторический, я просто хочу послушать, как вы это делаете.
42:58 Есть надежда и вера, да, в то, что результаты оседают исключительно в головах продуктологов и дизайнеров и членов команды.
43:08 Потому что сейчас кажется, что вот эти
43:12 время и ресурсы потраченные на проведение исследования призваны как раз интенсифицировать этот процесс мышления, чтобы человек еще плюс 8 часов, столько для, например, 8 бесед, 8 изобилити-тестов, подумал о своем продукте и, возможно, увидел его с какой-то новой стороны, и у него появились новые мысли.
43:32 Кажется, вот ради этого все делается.
43:34 А тогда мы сохраняем отчеты в конфлюенс: там можно зайти, можно вбить поиск, там какой тебе нужен тег.
43:42 И ты читаешь все исследования, которые были.
43:44 Но гораздо проще спросить у человека: что мол: а было ли у вас что-то похожее на и вот какой-то такой промп исследователю.
43:51 И он, соответственно, найдет: Да, у нас есть такие люди, вот это вот такие у нас исследования есть, мы это все проводили, пыр-пыр.
43:59 Хочется преодолеть вот это отчуждение - типа ты туда разместил что-то, человек там что-то нашел, что-то там понял.
44:07 Нет, вопрос задал, потом это вылилось в дискуссию, в беседу, и вообще изучение, этап изучения вот этих вот отчетов он пропал, то есть время потрачено не зря, время потрачено на новые мысли.
44:20 Катя Кирилл, наверное, последний вопрос, чтобы это имело супер какую-то интересную практическую штуку: вот как именно про исследование.
44:29 Вы говорите про юзабилити тесты.
44:31 Вопрос: а как его провести?
44:32 Вот методология от вас может быть, какие-то лайфхаки.
44:35 Как организовать, чтобы оно прошло?
44:38 Есть очень простые три элемента.
44:41 Первое - вам нужен человек, который этим пользуется.
44:46 Второе - вам нужно то, чем он пользуется, и третье - вам нужно молчать и не добавлять своего.
44:57 Просто не добавлять ничего своего.
44:59 То есть, он спрашивает что-нибудь, и вы говорите: а вы как думаете?
45:02 Да, я могу дополнить.
45:03 Я просто мы, как исследователи, очень редко сами участвуем в исследованиях.
45:08 То есть, обычно блок стоит, что нельзя приглашать исследовательные исследования.
45:12 Но по случайным обстоятельствам я еще занимаюсь психотерапевтической практикой, и меня позвали как психотерапевта для одного сервиса
45:23 побыть респондентом.
45:26 И я обалдела от того, как мало мне дают сказать.
45:32 Я поняла, что это огромный бич, когда тебе задают вопрос и очень сильно переживают, зато справишься ли ты с этим ответом?
45:41 Я думаю, что нужно чуть больше доверять своим респондентам давать им время подумать, давать им немного потревожиться, правильно ли они делают, ничего страшного не произойдет.
45:52 В общем, молчание - действительно ключевой элемент способности к тому, чтобы именно провести исследование.
46:00 Потом еще нужно его анализировать, но это отдельная история.
46:03 Ребят, посоветуйте что-нибудь начинающим - помимо канала уикс, что можно использовать для того, чтобы вырасти, подчеркнуть идею - вообще понять, что исследование - это про что.
46:16 Я еще с третьего курса использую сайт Нильсон Норман Групп.
46:20 Там очень много коротких статей.
46:22 Мне кажется, все про этот сайт знают.
46:26 его ограничение - единственное - это то, что он на английском.
46:29 В остальном там можно найти ответ - почти на любой вопрос про пользовательские исследования.
46:35 И помимо того, что Катя сказала, можно добавить еще два канала, которые я бесконечно люблю.
46:40 Первый - это пост-пост-ресерч, а второе, что принесет такое, как минимум любопытство - разовьет вас - это цифровой геноцид.
46:49 Есть такой канал про УИК.
46:53 Подписывайтесь - он хороший.
46:55 Катя, Кирилл, спасибо огромное, что пришли.
46:58 Достаточно интересная история получилась, нетривиальная.
47:00 То есть мы не стандартно про методологии фреймворки, а прямо прям человеческий живой классный диалог.
47:07 Слушайте, могу порекомендовать, если есть вопросы для Кати Кила.
47:11 Оставить их реплайм к этому выпуску в наших социальных сетях.
47:14 Всем добра, любит творческих успехов.
47:17 С вами были Павел Яриц, Катя Садовская и Кирилл Панов из Юкслаборатории МТС.
Комментарии
Войдите, чтобы оставить комментарий.