Эта статья — для UX-исследователей, продакт-менеджеров, аналитиков и маркетологов, которые работают со структурой сайтов, каталогов, сервисов и личных кабинетов. Если вы принимаете решения о навигации, категориях или логике группировки контента — карточная сортировка наверняка уже есть в вашем инструментарии.
Проблема начинается не на этапе сбора данных, а в момент их интерпретации. Карточная сортировка даёт богатый, но неоднозначный материал: участники объединяют карточки по-разному, создают нестандартные группы, расходятся во мнениях. И здесь возникает соблазн «немного помочь» результатам — округлить проценты, проигнорировать слабые связи, объединить кластеры «потому что так логичнее» или «потому что у нас уже так устроен каталог».
Так появляется «ручной подгон» — ситуация, когда структура продукта формально опирается на исследование, но фактически отражает ожидания команды. Итог — запутанная навигация, категории с низкой предсказуемостью и повторные доработки через несколько месяцев.
В этой статье я разберу, как анализировать результаты карточной сортировки без субъективных корректировок. Поговорим о подготовке данных, построении матрицы сходства, кластерном анализе, статистических порогах, индексе согласованности и о том, как автоматизация помогает исключить человеческий фактор. Отдельно рассмотрим типовые ошибки и способы отделить данные от интерпретации.
В практике я регулярно вижу одну и ту же ситуацию: исследование проведено корректно, респонденты дали осмысленные группировки, данные собраны аккуратно — но итоговая структура всё равно оказывается «такой, как хотела команда изначально». Это и есть ручной подгон.
Типичные сценарии
1. Подтверждение гипотезы.
Если у команды уже есть предварительная архитектура, карточная сортировка иногда превращается в инструмент её «легализации». Когда данные совпадают — их цитируют. Когда расходятся — объясняют «непониманием пользователей».
2. Давление сроков.
Кластерный анализ требует времени: нужно проверить устойчивость решений, протестировать разные уровни объединения. Проще провести границу «на глаз» и двигаться дальше.
3. «Нам так логичнее».
Экспертная логика команды часто отличается от пользовательской. Особенно это заметно в B2B, финтехе и сложных сервисах. И вместо того чтобы признать расхождение, данные начинают интерпретировать в пользу привычной модели.
Типовые ошибки интерпретации
Когнитивные искажения в анализе
Аналитика карточной сортировки подвержена тем же искажениям, что и любые данные:
Самое опасное в том, что исследование формально проведено, а значит команда чувствует себя защищённой: «мы же опирались на данные». Но структура, полученная через подгон, часто приводит к ухудшению навигации и дополнительным затратам на редизайн.
Объективность начинается не в момент построения дендрограммы, а ещё до анализа.
Проверка качества данных
Перед расчётами я всегда отвечаю на три вопроса:
Например:
Не смешаны ли разные аудитории?
Иногда противоречивость результатов объясняется не шумом, а разными сценариями использования.
Открытая и закрытая сортировка
Подход к анализу зависит от формата:
Метрики схожи, но логика интерпретации отличается.
Формирование матрицы сходства (Similarity Matrix)
Базовый шаг — построение матрицы сходства: таблицы, где каждая пара карточек получает процент совместного размещения в одной группе.
Если 60% участников положили «Доставка» и «Оплата» вместе — коэффициент сходства равен 0,6.
Именно эта матрица становится фундаментом для кластерного анализа.
Заранее определённые критерии
Одна из главных ошибок — определять «хорошую структуру» после просмотра результатов.
Критерии нужно зафиксировать заранее:
Когда критерии заданы до анализа, вероятность подгона резко снижается.
Матрица сходства и коэффициенты близости
Матрица сходства показывает, насколько стабильно участники объединяют карточки.
Расчёт прост:
Например:
Важно не трактовать проценты изолированно. Иногда карточка имеет несколько умеренных связей — это сигнал о её неоднозначности, а не повод «приклеить» её к самому сильному кластеру.
Кластерный анализ
На основе матрицы сходства строится иерархическая кластеризация.
Результат визуализируется в виде дендрограммы — древовидной схемы объединения карточек. Чем ниже объединяются элементы, тем выше их сходство.
Ключевой вопрос: где провести границу кластера?
Объективный подход предполагает:
Если структура «разваливается» при незначительном изменении порога — она неустойчива.
Статистические пороги и отсечение шума
Чтобы избежать произвольных решений, используются пороги:
Если кластер формируется на основе 25–30% совпадений — это повод задуматься, а не утверждать категорию.
Индекс согласованности участников
Иногда проблема не в анализе, а в неоднородности аудитории.
Если внутри выборки есть два разных поведенческих сегмента, общая матрица будет выглядеть «размытой». В таких случаях:
После разделения аудитории паттерны часто становятся гораздо более чёткими.
За годы работы я сформулировал несколько принципов, которые дисциплинируют команду.
1. Формулировать гипотезы до анализа
Не «смотреть, что получилось», а заранее зафиксировать ожидания и критерии.
2. Разделять этапы
Сбор данных → расчёты → интерпретация.
Не стоит обсуждать «красоту структуры» до завершения статистического анализа.
3. Документировать критерии решений
Если решение нельзя обосновать цифрами — это тревожный сигнал.
4. Проверять альтернативы
Иногда два решения статистически близки. В таких случаях лучше протестировать оба варианта через юзабилити-тестирование или tree testing, чем выбирать «на вкус».
Ручная обработка в таблицах увеличивает риск субъективных корректировок.
Автоматизированные инструменты позволяют:
Когда расчёты прозрачны и воспроизводимы, пространство для «ручного подгона» сокращается. Команда видит не просто структуру, а числовую логику её формирования.
Автоматизация не отменяет экспертной интерпретации, но чётко отделяет её от этапа анализа. Именно это разграничение и позволяет строить архитектуру продукта на основе данных, а не ожиданий.
Полностью исключить экспертное участие невозможно — да и не нужно. Карточная сортировка показывает пользовательские паттерны, но не отвечает на стратегические вопросы бизнеса. Важно другое: экспертная корректировка должна происходить после анализа, а не вместо него.
Сложные случаи: гибридные категории
Иногда карточка демонстрирует умеренную связь сразу с несколькими кластерами. Например:
или используется в разных сценариях.
В таких случаях допустимы решения:
Главное — зафиксировать, что исходные данные показывали неоднозначность, а не пытаться «укрепить» одну связь за счёт игнорирования других.
Корректное объединение кластеров
Бывает, что статистически получаются два устойчивых кластера, но с точки зрения бизнес-логики их разумно объединить. Это возможно, если:
При этом в отчёте важно явно указать:
Прозрачность здесь важнее идеальной математической чистоты.
Протокол обоснования изменений
Я рекомендую фиксировать для каждой корректировки:
Такой протокол дисциплинирует команду и снижает вероятность скрытого подгона.
Приведу пример из проекта по переработке структуры крупного каталога услуг.
Исходная ситуация
Команда была уверена, что услуги логично делятся на три крупных направления. Предварительная архитектура уже существовала, и карточная сортировка проводилась для её подтверждения.
После анализа матрицы сходства стало видно:
Если бы мы провели границу на уровне трёх кластеров, структура выглядела бы аккуратно — но это было бы искусственное объединение.
Конфликт ожиданий и данных
Команда аргументировала сохранение трёх разделов:
Мы проверили устойчивость кластеров при разных порогах — и распад третьего блока сохранялся. Более того, при сегментации аудитории стало ясно, что разные типы клиентов используют услуги по-разному.
Итоговое решение
Вместо трёх универсальных разделов была принята структура из четырёх категорий с возможностью альтернативной навигации.
Через несколько месяцев после внедрения:
Главный вывод: данные не подтвердили ожидания — и это сэкономило бюджеты на последующую переработку.
Карточная сортировка — мощный инструмент, но её ценность определяется не количеством участников, а качеством анализа. Ручной подгон возникает там, где:
Объективный подход строится на четырёх принципах:
Если структура не подтверждается цифрами — это не проблема исследования. Это сигнал, что пользовательская логика отличается от внутренней логики команды.
И именно ради этого карточная сортировка и проводится.