Менеджмент цифрового продукта. От идеи до идеала

В своей книге «UX/UI-дизайн для создания идеального продукта» я описывал случай, когда для выбора типа навигации мы сначала использовали эвристики Нильсена, потом проводили юзабилити исследование, но только А/В-тест с глубоким анализом данных о пользовательском поведении смог дать статистически значимый ответ, к какому типу навигации люди быстрее приспособятся и впоследствии эффективнее применяют. Количественные исследования, такие как анализ данных систем аналитики, – более предпочтительный способ для принятия решений о развитии существующей функциональности, в то время как для решений о создании новых функций лучше всего использовать исследования качественные исследования, построенные на интервью и наблюдении.

Системы интересной аналитики, такие как Yandex Metrica и Google Analytics, дают мощнейшие инструменты для поиска откровений на основе статистических данных о поведении пользователей.

В частности, такие инструменты, как Web Visor в Yandex Metrica, позволяют непосредственно наблюдать за поведением пользователей в записи. Это дает возможность строить CJM, основываясь на данных, но без комментариев пользователей.

Ключевыми источниками откровений являются цепочки конверсий[54] и показатели времени, затрачиваемые на шаг (рис. 4.8).

Резкое падение конверсий или длительное время, проводимое на определенном шаге, может означать наличие проблем.

Рис. 4.8. Пример воронки конверсий

Температурные карты кликов и температурная карта прокрутки может показать, сколько пользователей докручивают до определенного места страницы и совершают целевое действие.

Демографические данные о пользователях позволяют сфокусироваться на развитии функциональности для определенных групп пользователей.

Показатели удержания пользователей, связанные с взаимодействием с определенными функциями, позволяют прогнозировать их востребованность.

Подробнее о продуктовых метриках см. в п. 4.3.1.1.

Проблемные интервью

Этот тип интервью применяется для инициатив, связанных со стратегическими целями компании в области удовлетворения новых потребностей. В этом случае команде нужно погрузиться – открыть для себя потребность клиентского сегмента.

Такие исследования на определение мотивации пользователей часто называют глубинными. Название связано с наблюдением, что респонденты часто, порой неосознанно отвечают поверхностно на прямые вопросы, и для того, чтобы докопаться до истины, нужно погрузиться глубже.

Например, когда меня на одном интервью спросили, даю ли я деньги в долг, я ответил, что нет. Но после уточняющих вопросов вроде: «Куда вы записываете сумму и дату долга?» – я неожиданно вспомнил, что незадолго до интервью давал в долг и делал запись об этом в приложении «Заметки».

Иногда люди отвечают на автомате, не слишком рассуждая в процессе, иногда отвечают исходя из образа красивой правды или чтобы показаться вежливым.

Глубинные интервью подразумевают прямой диалог с респондентом. Несмотря на наличие плана, в таком типе исследований подразумевается, что можно отклоняться от плана и заходить с разных сторон.

Многое о том, как проводить интервью для вскрытия пользовательской мотивации, можно прочитать в книге Роберта Фитцпатрика «Спроси маму».

Одна из главных мыслей книги – не подсказывать респонденту правильный ответ. Не задавать прямые и наводящие вопросы, а сделать так, чтобы респондент рассказывал сам, даже если ответ может нам не понравиться.

Осознание, что мы могли пойти по ложному следу, стоит гораздо дороже, так как позволит нам сэкономить ресурсы и направить на что-то более ценное.

Пожалуй, самые актуальные практики проведения глубинных интервью можно встретить в подходе «работы к выполнению» (jobs to be done, JTBD).