Эта статья — для продуктовых менеджеров, UX-исследователей, маркетологов и владельцев цифровых продуктов, которые регулярно собирают обратную связь от пользователей и ожидают, что UX-опросы помогут принять взвешенные решения. Чаще всего так и происходит. Но в какой-то момент команда сталкивается с ситуацией, когда опрос формально проведён, данные собраны, а ясности не появилось.
Эта статья о том, как перестать выбирать между UX-опросами и «классическими» исследовательскими методиками — и начать использовать их вместе в одном проекте осознанно и эффективно. На практике я регулярно сталкиваюсь с одной и той же задачей: есть продуктовая проблема, есть дедлайны, есть данные — но ощущение, что понимание пользователей все равно фрагментарное. UX-опросы дают быстрые сигналы, исследования — глубину, а собрать это в единую картину получается не у всех. В тексте я разберу, как именно комбинировать эти подходы так, чтобы они усиливали друг друга, а не создавали лишнюю сложность.
Выбор UX-метода редко воспринимается как зона риска — чаще как технический шаг перед «настоящей» работой. Эту статью я пишу для продуктовых менеджеров, UX-дизайнеров, маркетологов и исследователей, которые уже проводят исследования или только начинают выстраивать исследовательский процесс в команде и хотят получать из него не отчёты, а реальные инсайты для принятия решений.
Фраза «давайте просто спросим пользователей» всплывает почти в каждом проекте. Не потому, что бизнес не уважает исследования, а потому что со стороны они выглядят одинаково: вопросы, ответы, отчёт. Если результат всё равно будет в виде таблиц и выводов, зачем усложнять и тратить больше времени и денег? Я регулярно слышу этот аргумент в работе с клиентами Тестографа — от стартапов до крупных компаний.
Когда ко мне приходят клиенты с задачей «понять, что действительно важно пользователям», чаще всего они уже пробовали классические опросы с оценками по шкале от 1 до 5 или от 1 до 10. В результате — почти всё «важно», большинство функций получают 4–5 баллов, а команда по-прежнему не понимает, что развивать в первую очередь. В этой статье я разберу, что такое MaxDiff, как он работает и почему этот метод особенно полезен в UX-исследованиях. Материал будет полезен UX-исследователям, продуктовым менеджерам, аналитикам и маркетологам, которым необходимо обоснованно расставлять приоритеты в продукте, а не полагаться на интуицию.
В этой статье я хочу подробно разобрать различия между методом MaxDiff и классическими рейтинговыми шкалами в онлайн-опросах. На первый взгляд оба инструмента помогают измерить важность характеристик продукта, оценить предпочтения или определить приоритеты. Однако на практике они приводят к разным результатам — иногда настолько разным, что меняются сами управленческие решения.
Приоритизация продуктовых фич — одна из самых болезненных точек в работе любой продуктовой команды. Бэклог растёт быстрее, чем ресурсы, каждая идея кажется важной, а внутри компании всегда найдётся «громкий голос», который уверен, что именно его гипотеза должна попасть в ближайший релиз. В этой статье я расскажу, как использовать метод MaxDiff для выбора и объективной приоритизации фич продукта — на основе данных, а не интуиции.
В этой статье я хочу подробно разобрать, как метод MaxDiff помогает принимать взвешенные решения в UX-исследованиях интерфейса — от приоритизации элементов экрана до выбора ключевых пользовательских сценариев и определения наиболее критичных болей. За годы работы в Тестографе я видел десятки проектов, где команда долго спорила о том, «что важнее»: ускорить онбординг, переработать фильтры или упростить оплату. MaxDiff позволяет снять субъективность и перевести такие споры в плоскость измеряемых данных.