topics: контекст использования

content:
ИНТЕРВЬЮ, КОТОРОЕ НЕ СЛИВАЕТСЯ В ЛИРИКУ

Чек-лист перед разговором:
— один фокус: какой decision вы хотите улучшить?
— 2–3 гипотезы, а не 20 вопросов
— респондент должен пережить реальный кейс, а не “вообще обычно”
— сценарий строим вокруг последнего эпизода: что случилось, что сделал, почему
— вопросы без подсказывания решения: не “почему не пользовались X?”, а “что мешало?”
— фиксируем три слоя: контекст, триггер, компромисс
— не добиваем человека уточнениями ради красоты цитаты
— в конце проверяем: что из услышанного факт, а что интерпретация

Самая частая ошибка — собирать мнения вместо наблюдений.
Интервью нужно не для “идей”, а чтобы увидеть, как люди выбирают, тормозят и выкручиваются. 🧭


network: hypewave

cluster: growth-product

channel_slug: jtbd-notes

channel_name: JTBD Notes

topics: контекст использования

format: text

content:
JOB STORIES ВЕРНУЛИСЬ. И ЭТО НЕ НОСТАЛЬГИЯ

Замечаем тренд: команды снова достают job story не как «упражнение по формулировке», а как рабочий инструмент для роста продукта.

Почему это всплыло сейчас:
— продуктам стало тесно в демографии, нужен контекст использования;
— интервью собирают больше триггеров и обходных путей, чем «предпочтений»;
— growth-команды ищут не абстрактные сегменты, а моменты, где меняется поведение.

Сильная job story короткая и приземлённая:
Когда я ___, я хочу ___, чтобы ___.

Но ценность не в шаблоне. Ценность в том, что он заставляет убрать красивости и ответить:
какая ситуация запускает потребность, какой прогресс человек пытается сделать, что мешает ему сейчас.

Хороший знак: если job story помогает найти триггер для эксперимента, а не просто украсить презентацию.
Плохой: если её собрали из головы и не проверили на интервью.


topics: контекст использования

content:
МЫ ИСКАЛИ «МОТИВАЦИЮ» И ПОПАЛИ МИМО

На одном из проектов мы честно пошли «искать мотивации» пользователей. Вопросы были правильные, люди отвечали охотно, а выводы получились… пустыми.

Проблема была в рамке: мы спрашивали про абстрактное «зачем вам это», а не про конкретный контекст, в котором человек вообще начинает действие. В ответ получали общие фразы: «хочу удобнее», «нужна экономия времени», «важно качество». Это не мотивации. Это социально приемлемые объяснения. 🙃

Провал случился, когда мы сравнили интервью с реальным поведением. Оказалось, триггер был не в «желании улучшить жизнь», а в одном раздражающем эпизоде: сломался привычный сценарий, сорвался дедлайн, пришлось срочно искать замену.

Вывод простой: мотивации не ищут напрямую. Их вытаскивают через ситуацию, напряжение, альтернативы и последствия бездействия. Не «почему вы это хотите?», а «что случилось прямо перед этим?» и «почему это стало важно именно тогда?».


topics: контекст использования

content:
СЕГМЕНТАЦИЯ, КОТОРАЯ НЕ ЛЖЁТ

Если делить аудиторию по возрасту, должности или размеру компании — вы получите удобные, но часто бесполезные группы.

Сегментация по задаче работает иначе:
1. Смотрим не «кто это», а «что человек пытается сделать».
2. Ищем разные контексты использования: когда запускает, что подталкивает, что мешает.
3. Сравниваем не ответы из анкеты, а реальные сценарии из интервью и наблюдений.
4. Отделяем разные job stories — у них часто разные триггеры, барьеры и критерии успеха.

Главный маркер: если у двух пользователей одинаковая роль, но разные причины выбора, это не один сегмент.
Если у них разная роль, но одна и та же попытка добиться прогресса — возможно, сегмент один.

Так сегментация перестаёт быть описанием рынка и становится инструментом для продукта. 🔎


topics: контекст использования

content:
НЕ ВСЕ «ГЛУБОКИЕ» ИНСАЙТЫ ОДИНАКОВО ПОЛЕЗНЫ

На одном проекте я три недели слушал интервью и честно выписывал все «боли», «мотивации» и «триггеры». На выходе — аккуратная карта из 20 инсайтов. Проблема: половина из них была просто красиво сформулированной общностью.

Полезным оказался только тот инсайт, который:
— объяснял, почему человек выбрал именно этот момент;
— менял сегмент или контекст использования;
— тянул за собой решение, а не просто эмоцию.

Например, не «людям важна экономия времени», а «в момент отчёта они перестают сравнивать инструменты и берут первый, который гарантированно не сломает привычный процесс» ⏱

С тех пор я проверяю любой инсайт одним вопросом: что он меняет в продукте завтра утром?
Если ничего — это не инсайт, а заметка.


topics: контекст использования

content:
НАИБОЛЬШИЕ ОШИБКИ В ИССЛЕДОВАНИЯХ — НЕ ТЕ, О КОТОРЫХ ПИШУТ В ЧЕК-ЛИСТАХ

Самая опасная ошибка — спрашивать не про поведение, а про мнение.
«Почему вам важно…», «Какой функционал нужен…», «Что бы вы выбрали…» — это не исследование, а генерация гипотез без контекста.

Разрыв шаблона такой:
плохой интервьюер звучит как продакт с идеей,
хороший — как человек, который пытается понять, что уже произошло.

Именно поэтому сильные инсайты появляются не из красивых ответов, а из конкретных эпизодов:
что случилось, в какой момент, что стало триггером, почему выбрали этот обходной путь, что было ставкой.

Если в данных нет ситуации использования — там почти всегда нет JTBD.
Есть только мнения, рационализации и вежливые фантазии.
🧠


topics: контекст использования

content:
ИНТЕРВЬЮ БЫВАЮТ ПЛОСКИМИ, ПОКА НЕ НАЧИНАЕШЬ СЛУШАТЬ ТИШИНУ

Горячая заметка с поля: самые полезные ответы люди дают не на вопрос «почему вы так сделали?», а сразу после паузы.
Когда респондент уже закончил «правильную» версию, у него часто прорывается настоящее: как искал обходной путь, что раздражало, где сорвался, почему вернулся.

Рабочий паттерн:
— просим вспомнить последний конкретный случай
— идём по таймлайну: что было до, во время, после
— ловим триггер, а не мнение
— на «почему» не давим, а переспрашиваем «что произошло потом?»
— отдельно фиксируем контекст: время, место, устройство, ограничения

Главная ошибка — интервью ради красивой формулировки.
Наша задача не собрать ответы, а увидеть поведение, которое человек сам обычно не считает важным 🔎

Если в разговоре нет деталей, значит, пока нет и инсайтов.


topics: контекст использования

content:
JOB STORY БЕЗ КОНТЕКСТА — ЭТО ПРОСТО КРАСИВАЯ ФОРМУЛА

Когда команда пишет job story, она часто фиксирует только «что хочет пользователь». Но без цифр это не проверяется.
Сильная job story отвечает ещё на два вопроса: **как часто** и **в какой момент**.

Например:
«Когда я закрываю 3–5 задач подряд и вижу, что просел фокус, хочу быстро понять, что забирает время, чтобы не потерять день».

Тут уже есть метрика:
— частота: 3–5 задач
— триггер: просел фокус
— outcome: не потерять день

Если этого нет, job story легко превращается в абстрактное пожелание.
Если это есть — можно искать сегмент, мерить повторяемость и смотреть, где боль реально влияет на поведение 📊

В работе с интервью я сначала ловлю не “идею”, а **масштаб ситуации**: сколько раз в неделю, сколько времени теряет, насколько критично.
Без этого JTBD остаётся красивым текстом. С этим — становится рабочей гипотезой.


topics: контекст использования

content:
ВСЕ ИЩУТ «ПОЧЕМУ», А НАХОДЯТ УДОБНУЮ ЛОЖЬ

Главная ошибка в поиске мотиваций — спрашивать про «почему ты это делаешь?» и принимать первый ответ за правду.

Люди редко формулируют мотивацию напрямую. Они рассказывают рационализацию: «чтобы сэкономить время», «потому что удобно», «так привычнее». Это не мотивация, а оправдание уже выбранного поведения.

Что работает лучше:
— разбирать последний конкретный случай
— искать триггер: что случилось прямо перед действием
— спрашивать, что человек пытался избежать или получить
— смотреть на контекст, а не на декларации

Мотивация почти всегда лежит в связке: напряжение → момент выбора → ожидаемый результат.
Если не восстановить эту цепочку, вы исследуете красивую версию реальности, а не поведение. 🔎


topics: контекст использования

content:
СЕГМЕНТАЦИЯ РАБОТАЕТ ТОЛЬКО ЕСЛИ У СЕГМЕНТА ЕСТЬ РАЗНАЯ РАБОТА

Однажды мы пытались резать пользователей по демографии, размеру компании и частоте входа. Выглядело аккуратно, но в интервью это не держалось: люди с одинаковым профилем приходили с разными мотивами, а похожие на бумаге сегменты вели себя по-разному.

Правило из опыта простое: если сегмент не меняет job, его можно выкинуть.
Сначала ищем различия в задаче:
— что человек пытается сделать;
— в каком контексте;
— что запускает поиск решения;
— по какому признаку он поймёт «получилось».

Если ответы совпадают, это не разные сегменты, а один и тот же job с разными декорациями 🎯

Сегментация по задачам полезна не потому, что она «умнее». А потому что она объясняет, почему один и тот же продукт нанимают по-разному.


topics: контекст использования

content:
ИНСАЙТЫ ПОЯВЛЯЮТСЯ НЕ ИЗ ОПРОСОВ, А ИЗ СРАВНЕНИЯ ДВУХ ЛОГИК

Есть два подхода.

1. Собрать «мнения» через анкету или общий опрос. Быстро, дешево, удобно для слайдов. Но чаще всего вы получаете усреднённые ответы без контекста: что человек делал, в какой момент, почему именно тогда, что стало триггером.

2. Пойти в глубинные интервью и сравнивать не ответы, а ситуации. Кто пытался решить задачу? В каком контексте? Что мешало? Что сработало у одной группы и не сработало у другой? Здесь появляются настоящие сегменты: не по возрасту, а по мотивации и обстоятельствам.

Качественный инсайт — это не «люди хотят быстрее». Это: «новички откладывают действие до момента, когда ошибка уже дорогая, а опытные начинают раньше, потому что боятся переделок» 🔍

Если нельзя описать, в какой ситуации родилось поведение, это ещё не инсайт. Это гипотеза в красивой упаковке.


topics: контекст использования

content:
7 ОШИБОК, КОТОРЫЕ ЛОМАЮТ ИССЛЕДОВАНИЕ

Чек-лист перед интервью, чтобы не собрать мусор вместо инсайтов:

1. Спрашиваете «почему?», когда человек еще не описал, что именно сделал.
2. Идете в гипотезы раньше контекста: сначала что произошло, потом зачем.
3. Сводите опыт к мнениям вместо последних реальных кейсов.
4. Путаете поведение и намерение: «хотел бы» — не равно «делал».
5. Задаете вопросы про продукт, а не про работу, которую человек решает.
6. Ищете «боль» любой ценой и не замечаете триггер, который запустил действие.
7. После интервью выписываете красивые цитаты, но не фиксируете паттерны.

Если в заметках нет контекста, триггера, альтернатив и компромиссов — это не исследование, а пересказ разговоров.

🧭 Хороший сигнал: вы можете объяснить, что человек пытался прогнать через свой процесс, а не просто что он думает о вашем продукте.


topics: контекст использования

content:
ИНТЕРВЬЮ СТАЛИ КОРОЧЕ

Замечаем тренд: сильные команды всё реже “копают биографию” пользователя и всё чаще идут прямо в контекст решения.

Не «расскажите о себе», а:
— что случилось прямо перед поиском решения;
— почему это стало проблемой именно сейчас;
— что уже пробовали и где сломалось;
— какой риск был бы самым неприятным, если ничего не делать.

Так интервью быстрее выходит на job-to-be-done, а не на общий фон.
И ещё один сдвиг: меньше вопросов “про мнение”, больше про последний конкретный эпизод. Это режет фантазии и даёт наблюдаемые паттерны.

Хороший знак в интервью: человек вспоминает детали, действия, ограничения и обходные пути.
Плохой — начинает объяснять, “как люди обычно делают”.

Если хотите найти триггеры и мотивацию, не ищите “отношение к продукту”. Ищите момент, когда выбор стал неизбежным.


topics: контекст использования

content:
МЫ ЗАПУСТИЛИ JOB STORY — И ОНА НЕ СПАСЛА ПРИОРИТИЗАЦИЮ

На созвоне всё выглядело аккуратно:
«Когда я... хочу... чтобы...».
Команда кивала. PMM радовался. Дизайн собирал сценарии.

Проблема появилась позже: каждая команда начала писать свою версию одной и той же “работы”.
У маркетинга это был триггер.
У продукта — фича.
У ресерча — мотивация.
У sales — возражение.

Вместо общего языка получили коллекцию красивых формулировок.
Job story не помогла, потому что мы использовали её как шаблон, а не как результат интервью.

Что было нужно на самом деле:
— понять контекст, в котором человек начинает действие
— отделить цель от решения
— проверить, где именно возникает напряжение

Job story полезна только после наблюдений.
Иначе это не инструмент исследования, а упаковка догадок. 😶


topics: контекст использования

content:
МОТИВАЦИИ НЕ ИЩУТ — ИХ ВЫТАСКИВАЮТ ИЗ КОНТЕКСТА

1. Спросите не «почему вы выбрали нас?», а «что происходило прямо перед этим». Мотивация часто сидит в триггере, а не в красивом объяснении задним числом.

2. Ищите цепочку: событие → напряжение → попытка справиться → выбор. Так видно, что человек «нанимает» продукт не ради функции, а чтобы снять конкретную боль.

3. Слушайте язык усилия: «надоело», «не успевал», «боялся забыть», «слишком долго». Это не эмоции ради эмоций — это маркеры job-to-be-done.

4. Проверяйте, что мотивация стабильна во времени. Если она меняется от интервью к интервью, возможно, вы поймали оправдание, а не причину.

5. Не путайте мотивацию с желаемым образом себя. «Хочу быть продуктивным» — слишком широко. «Хочу закрыть задачу до встречи, чтобы не возвращаться к ней вечером» — уже исследуемо 🔍

Мотивации становятся полезными, когда вы привязываете их к ситуации, решению и последствиям. Без этого это просто красивые слова.


topics: контекст использования

content:
СЕГМЕНТАЦИЯ, КОТОРАЯ НАКОНЕЦ СРАБОТАЛА

Однажды мы пытались разделить пользователей по роли: менеджер, владелец, исполнитель. Картина была аккуратной, но в продуктовых решениях — пусто.

Перелом случился, когда мы пересобрали сегменты не по людям, а по задачам. Один и тот же человек оказывался в разных группах в зависимости от контекста: сегодня он «ищет быстрый способ согласовать», завтра — «хочет не потерять статус по задаче», послезавтра — «собирает аргументы для руководителя».

Это быстро вскрыло главное: частый триггер не профессия, а ситуация, где нужно снизить риск, сэкономить время или не выглядеть некомпетентным. Именно это и определяло поведение, а не должность.

После этого интервью стали точнее, а приоритизация — честнее. Мы перестали спрашивать «кто наш пользователь?» и начали спрашивать «какую задачу он пытается закрыть прямо сейчас?» 🔍


topics: контекст использования

content:
КАЧЕСТВЕННЫЙ ИНСАЙТ ЧАСТО НЕЛЬЗЯ «СОБРАТЬ» — ЕГО НУЖНО ПОЙМАТЬ В РАЗРЫВЕ

Самые полезные наблюдения редко звучат как аккуратная формула. Чаще это момент, когда человек сам себе противоречит: говорит «мне важно быстро», а потом полчаса объясняет, почему всё равно проверяет вручную. Именно в таких трещинах между словами и действиями прячется job, а не в прямом ответе на вопрос.

Плохая привычка — выравнивать интервью до понятной истории. Тогда остаётся «пользователям нужен удобный интерфейс» и исчезает контекст, триггер, страх, обходной путь.

Хороший инсайт обычно:
— не подтверждает ожидание,
— объясняет странное поведение,
— меняет сегментацию или приоритет.

Если после интервью всё стало слишком логично — скорее всего, вы уже потеряли главное. 🧩

Наша задача не «услышать мнение», а заметить, где реальное поведение не совпало с красивым объяснением.


topics: контекст использования

content:
ИССЛЕДОВАНИЯ ЛОМАЮТСЯ НЕ НА ИНТЕРВЬЮ, А ПОСЛЕ НЕГО

Горячее с поля: чаще всего команда теряет не «инсайт», а контекст, в котором он родился.

3 ошибки, которые вижу снова и снова:
1) Записали цитату, но не записали ситуацию. Потом фраза звучит умно, но ничего не объясняет.
2) Смешали жалобу, триггер и job. В итоге «пользователь хочет быстрее» становится псевдо-выводом.
3) Подменили наблюдение интерпретацией. «Им неудобно» — это не факт, пока не видно, что именно мешает и в каком сценарии.

Если после интервью у вас остались только красивые формулировки, а не связка
контекст → мотивация → поведение → последствия, исследование уже начало течь. 🧪

Хорошая заметка с поля звучит не как вывод, а как сцена.


topics: контекст использования

content:
ИНТЕРВЬЮ БЕЗ ЧИСЕЛ — ЭТО МНЕНИЯ. С ЧИСЛАМИ — УЖЕ СЕГМЕНТАЦИЯ

Если в интервью вы спрашиваете только «почему», вы получаете историю. Если добавляете «как часто», «сколько времени», «в какой момент», «что было до/после» — начинаете видеть паттерн.

Что я обычно фиксирую:
— частота: раз в день, раз в неделю, раз в квартал;
— триггер: что запускает поиск/действие;
— масштаб боли: насколько критично по 10-балльной шкале;
— цена промедления: что теряет человек, если ничего не делать;
— объём ручной работы: сколько шагов/инструментов/людей задействовано.

Важно: цифры в интервью — не про статистику, а про калибровку. Они помогают отличить редкую эмоцию от повторяющегося job-to-be-done. 📌

Формула простая: сначала событие, потом метрика, потом контекст.
Не «нравится ли», а «когда последний раз, как долго, сколько раз, что было на кону».


topics: контекст использования

content:
ВСЕ ПИШУТ JOB STORY КАК ФОРМУЛУ — И ТЕРЯЮТ СМЫСЛ

Главная ошибка — подменять job story сценарием интерфейса.

«Когда я в метро, хочу быстро оплатить заказ, чтобы не опоздать» — это не инсайт. Это уже почти решение, упакованное в красивую фразу.

Job story должна держаться на наблюдаемом контексте, триггере и мотивации:
- что произошло;
- почему человек вообще вспомнил про задачу;
- что для него было важно в этот момент.

Если в истории можно подставить любой продукт и она не развалится — она слишком общая.
Если в ней уже есть кнопка, фильтр или фича — вы описали дизайн, а не job.

Хорошая job story не звучит «умно». Она помогает команде увидеть реальную ситуацию и перестать придумывать поведение за пользователя. 🎯


topics: контекст использования

content:
МОТИВАЦИЮ НЕ ИЩУТ ВОПРОСОМ «ПОЧЕМУ»

За годы интервью у меня закрепилось простое правило: если человек сразу отвечает «ну, потому что удобно/быстро/дёшево», он ещё не дошёл до настоящего мотива.

Настоящий мотив почти всегда проявляется не в объяснении, а в сравнении:
что он пытался сделать до этого, в какой момент сорвался, что стало слишком дорогим — по времени, усилию, риску, стыду, вниманию.

Поэтому вместо «почему вы это сделали?» лучше работает связка:
1) «Что было триггером?»
2) «Что вы пробовали раньше?»
3) «Почему это не подошло?»
4) «Что вы надеялись получить в итоге?»

Мотивация — это не красивый тезис про потребность. Это следствие контекста.
Если не восстановить цепочку событий, можно легко принять оправдание за инсайт. 🔎


topics: контекст использования

content:
СЕГМЕНТИРУЙТЕ НЕ ПО ЛЮДЯМ, А ПО ПОВОДУ ДЕЙСТВИЯ

Есть два подхода к сегментации.

1) По демографии/ролям: «маркетологи», «фрилансеры», «малый бизнес».
Удобно для отчёта. Но плохо объясняет, зачем человек вообще пришёл.

2) По задаче: «нужно быстро сравнить», «надо снизить риск ошибки», «хочу сделать без обучения».
Это уже ближе к реальному выбору: один и тот же человек в разных ситуациях имеет разные jobs, pains и триггеры.

Что даёт сегментация по задачам:
— видны разные сценарии использования;
— проще найти, где продукт не попадает в контекст;
— легче собрать сообщения, UX-решения и приоритизировать фичи.

Главная ловушка — пытаться скрестить оба подхода и получить «женщины 25–34, которым важно экономить время». Это не сегмент, а фантазия 🙃

Сегмент работает, если по нему можно предсказать поведение: что человек пытается сделать, где тормозит и почему выбирает именно этот способ.


topics: контекст использования

content:
КАК ОТЛИЧИТЬ ИНСАЙТ ОТ ПЕРЕСКАЗА

Инсайт — это не «пользователи хотят быстрее». Это наблюдение, которое меняет решение.

Чек-лист качественного инсайта:
— есть конкретный контекст: когда, где, в какой задаче
— видно напряжение: что ломается, что мешает, что человек откладывает
— есть причина, а не только факт: почему он так делает
— инсайт опирается на поведение или цитату, а не на интерпретацию команды
— можно связать с решением: что поменяем в продукте, процессе, коммуникации
— инсайт помогает выбрать между альтернативами, а не просто «подтверждает» идею

Плохой знак: после инсайта всё равно можно сказать «ну да, очевидно». Хороший — когда появляется спор о приоритетах. Именно там и начинается работа 🔎


topics: контекст использования

content:
ИССЛЕДОВАНИЯ СТАЛИ БЫСТРЕЕ. И МЕНЕЕ ПОЛЕЗНЫМИ

Заметили тренд: команды всё чаще проводят «исследование» как ритуал на 30 минут между спринтами. 5 вопросов, 2 респондента, выводы в слайд — и уже есть уверенность, что «мы поняли пользователя» 📉

Типичная ошибка здесь не в инструментах. А в подмене наблюдения объяснением.
Когда исследователь заранее знает, что хочет услышать, он собирает подтверждение гипотезы, а не контекст выбора.

Что ломается чаще всего:
— спрашивают мнение вместо поведения
— выносят инсайты без частоты и условий
— смешивают сегменты в одну «среднюю» персону
— забывают про триггер: что вообще запустило поиск решения

Хорошее исследование не делает выводы красивыми. Оно делает их неудобно точными.
Если после интервью у вас нет ни одного сомнения — скорее всего, вы плохо копали.


topics: контекст использования

content:
Я ПРОВЕЛ 12 ИНТЕРВЬЮ И ПОНЯЛ, ЧТО НИЧЕГО НЕ ПОНЯЛ

На первом проекте я честно «исследовал пользователей».
Спрашивал: «Что вам важно?», «Почему вы выбрали нас?», «Какой функционал нужен?»
Ответы были аккуратные, логичные и почти бесполезные.

Проблема была не в респондентах.
Я собирал мнения вместо контекста использования.
Люди рассказывали, как им *кажется* правильным действовать, а не как они реально справляются с задачей.

Перелом случился, когда я перестал искать инсайты в ответах и начал искать их в эпизодах:
— что случилось прямо перед выбором
— что мешало раньше
— почему решили действовать именно тогда
— что пытались обойти, а не «какую фичу хотели» 🧭

После этого интервью стали меньше про вкусы и больше про job story.
Именно там всплывают настоящие триггеры, боли и сегменты.
Не в «нравится/не нравится», а в «что было на кону и почему это важно сейчас».


topics: контекст использования

content:
JOB STORY — ЭТО НЕ ФОРМУЛА, А ПРОВЕРКА ЛОГИКИ ПОВЕДЕНИЯ

1) Начинается не с функции, а с контекста:
«Когда я …» — в какой момент человек вообще вспоминает о задаче?

2) Потом — напряжение:
«…я хочу …» — что он пытается продвинуть, упростить, избежать?

3) И только затем — ожидаемый результат:
«…чтобы …» — какой прогресс для него считается успехом?

Job story полезна тем, что вытаскивает из головы продуктовые фантазии и возвращает к наблюдаемому поведению. Не «пользователь хочет удобный дашборд», а «когда отчёт нужен перед встречей, человек хочет быстро понять, что изменилось, чтобы не листать данные вручную».

4) Хорошая job story всегда привязана к триггеру.
Если триггера нет — это не job, а абстрактное пожелание.

5) Проверка простая:
если после фразы можно спросить «в какой ситуации?», значит вы ещё не добрались до сути. 🔎


topics: контекст использования

content:
МОТИВАЦИЯ РЕДКО ЖИВЁТ В ОТВЕТЕ НА ВОПРОС

На одном из интервью я долго пытался «вытащить мотивацию» напрямую:
— Почему вы выбрали этот сервис?
— Что было важно?
— Что вас убедило?

В ответ — вежливые, но пустые формулировки: «удобно», «понятно», «доверяю».

Перелом случился, когда я перестал спрашивать про мотив и начал разбирать контекст:
- что стало триггером;
- что человек пытался сохранить;
- что было под риском, если он ничего не сделает.

И вот там мотивы начали проявляться сами. Не как красивые слова, а как защита времени, снижение стыда, желание не выглядеть некомпетентным, стремление не сорвать процесс. 🧭

Вывод для меня простой: мотивацию лучше не «выявлять», а реконструировать по следам решения.
Смотреть не на декларации, а на то, что человек пытался удержать в своей ситуации.


topics: контекст использования

content:
СЕГМЕНТАЦИЯ, КОТОРАЯ ЛОМАЕТ ПРИВЫЧНЫЙ ПОДХОД

Мы часто делим пользователей по тому, кто они: новички, профи, SMB, enterprise, мужчины 25–34. А потом удивляемся, почему одинаковый сегмент ведёт себя по-разному.

Разрыв шаблона в том, что сегментировать нужно не людей, а контекст, в котором они нанимают продукт. Один и тот же человек может «нанимать» сервис для трёх разных задач: быстро закрыть вопрос, не ошибиться, сэкономить время. И это уже три разных сегмента.

Если смотреть только на демографию, вы смешиваете разные jobs в одну корзину. Если смотреть на задачи, всплывают настоящие различия: триггер, критерии выбора, страхи, момент отказа.

Полезный вопрос для интервью:
«В какой момент вы поняли, что нужен именно этот способ решения?»
Он вытаскивает не мнение, а ситуацию 📌

Хорошая сегментация — это не список типов людей. Это карта разных причин, по которым один и тот же продукт берут в руки.


topics: контекст использования

content:
ИНСАЙТЫ КАК ГОРЯЧИЕ ПАТРОНЫ: ПОЛЕ СТРЕЛЯЕТ, ЕСЛИ ИХ НЕ СОБИРАТЬ В МОМЕНТ

На интервью качественный инсайт часто выглядит не как «вау-открытие», а как тихая фраза, после которой меняется весь разбор.

Например:
«Я не сравниваю сервисы — я сначала проверяю, не стыдно ли будет отправить это коллеге».
Это не про фичу. Это про социальный риск в контексте использования.

Хороший инсайт всегда привязан к:
— ситуации,
— триггеру,
— альтернативе,
— цене ошибки.

Если этого нет, у вас не инсайт, а красивая интерпретация. ⚠

Полевой маркер простой: инсайт должен помогать по-другому формулировать job, сегмент, вопрос в интервью или гипотезу продукта. Если после него ничего не меняется — значит, он пока не работает.


topics: контекст использования

content:
ЦИФРЫ ВРУТ, ЕСЛИ НЕ ЗНАЕШЬ, ЧТО ОНИ МЕРЯЮТ

В growth-исследованиях главная ошибка — смотреть на метрику как на факт, а не как на следствие контекста.

Например, вырос activation rate. Хорошо? Не всегда. Возможно, вы просто убрали самый “шумный” сегмент, и теперь он доходит до шага регистрации чаще. Или retention упал не потому, что продукт стал хуже, а потому что пришли новые пользователи с другим job-to-be-done.

Что обычно ломает выводы:
— один график на весь рынок, без сегментации
— сравнение до/после без понимания триггера
— поиск причин в цифрах без интервью
— выводы по конверсии, когда менялся контекст использования

Метрика отвечает на “что произошло”. Исследование — на “с кем, когда и почему”. Если этого второго слоя нет, growth-решения превращаются в красивую статистику 📉


topics: контекст использования

content:
ВСЕ ЗАДАЮТ ВОПРОСЫ. И ПОЧЕМУ-ТО ПОЛУЧАЮТ МУСОР

Главная ошибка в интервью — относиться к нему как к опросу мнений.
Вместо того чтобы понять контекст, люди спрашивают: «Что вам важно?», «Какая функция нужна?», «Почему вы выбрали нас?».
Проблема не в вопросах. Проблема в том, что они вырывают пользователя из реальной ситуации.

JTBD-интервью работает иначе:
не «что вы хотите», а «что происходило в последний раз, когда вы столкнулись с этой задачей?».

Тогда появляются не красивые формулировки, а наблюдаемое:
что запустило поиск, кто был рядом, что мешало, какой был дедлайн, почему выбрали именно этот обходной путь.

Инсайт — это не мнение.
Инсайт — это повторяющийся паттерн поведения в конкретном контексте 🔍

Если в интервью нет последнего реального эпизода, это не исследование. Это разговор о фантазиях.


topics: контекст использования

content:
JOB STORY НЕ ДОЛЖЕН ЗВУЧАТЬ КАК ПЕРЕПИСАННЫЙ PITCH

Правило из опыта: если job story можно показать в слайде без контекста, значит она слишком гладкая.

Хорошая job story всегда цепляется за ситуацию:
«Когда я тороплюсь закрыть задачу между созвонами, хочу быстро увидеть, что уже готово, чтобы не терять нить».

Плохая — описывает абстрактное желание:
«Когда я пользуюсь продуктом, хочу удобный интерфейс, чтобы было лучше».

Проверка простая:
- есть ли конкретный триггер?
- понятно ли, что человек делает прямо перед этим?
- можно ли представить напряжение в моменте?

Если нет контекста, нет и работы. Есть только красивое “хочу”. 🔍

И ещё: job story — не место для ваших догадок о мотивации. Сначала наблюдение, потом формулировка.


topics: контекст использования

content:
МОТИВАЦИИ ИЩУТ ПО-РАЗНОМУ — И ЭТО МЕНЯЕТ ВЫВОДЫ

Есть два рабочих подхода.

1) Идти от поведения: что человек пытался сделать, в какой момент, что помешало, что сработало.
Так быстрее находишь реальный контекст и триггер. Мотивация тут не «что он хочет вообще», а зачем он сделал этот шаг сейчас.

2) Идти от смысла: какую задачу человек считает важной, чего избегает, что для него будет «хорошим исходом».
Это помогает увидеть глубинный драйв, но без проверки на действия легко уехать в красивую теорию.

Лучший результат — не выбирать один метод, а связывать их.
Сначала событие и поведение, потом — интерпретация. Тогда мотивация не висит в воздухе, а привязана к наблюдаемому решению. 🔎

Если вопрос звучит слишком абстрактно, ответ почти всегда будет таким же.


topics: контекст использования

content:
СЕГМЕНТАЦИЯ, КОТОРАЯ НЕ ВРЁТ

Чек-лист, чтобы разделить пользователей по реальным задачам, а не по демографии:

— Назовите конкретный момент, когда человек вспоминает о продукте. Не «регулярно пользуется», а «когда нужно срочно…»
— Зафиксируйте триггер: что запускает поиск решения?
— Выпишите цель в формате действия, а не свойства: «собрать отчёт», «согласовать», «не забыть»
— Отделите основную работу от сопутствующей. Иногда покупают не инструмент, а снижение риска или экономию времени
— Проверьте контекст: где, с кем, под давлением чего задача возникает
— Сравните, какой альтернативой закрывают job сейчас: Excel, чат, ручной обход, «ничего»
— Ищите различия в мотивации, а не в словах. Одна и та же фраза может скрывать разные jobs
— Подтвердите сегмент интервью, а не опросом: важно не «сколько», а «почему так»

Если сегмент не меняет job, pain или триггер — это не сегмент. Это косметика 🧭


topics: контекст использования

content:
КАЧЕСТВЕННЫЕ ИНСАЙТЫ СТАЛИ РЕЖЕ, НО ДОРОЖЕ

Замечаю тренд: у команд меньше запросов на «соберите мнение пользователей», и больше — на «помогите понять, что на самом деле происходит в контексте использования».

Это хороший сдвиг. Потому что сильный инсайт почти никогда не выглядит как яркая фраза из интервью. Он появляется, когда видишь повторяющийся паттерн:
— один и тот же триггер запускает разные сценарии,
— люди обходят продукт не потому, что он плохой, а потому что в моменте он не вписывается в задачу,
— важное решение принимается не на уровне «нравится / не нравится», а на уровне риска, привычки и цены ошибки.

Качество инсайта теперь определяется не «вау-цитатой», а тем, насколько он помогает принять решение: что менять, для кого и в каком контексте. 🔎

Если инсайт нельзя привязать к конкретному job story — это пока не инсайт, а гипотеза в красивой упаковке.


topics: контекст использования

content:
МЫ ПРИШЛИ ЗА ИНСАЙТАМИ, А УШЛИ С УВЕРЕННОСТЬЮ, КОТОРОЙ НЕ БЫЛО

На одном проекте команда хотела понять, почему пользователи «не видят ценность» в новой функции. Провели 12 интервью. В конце — красивая таблица болей, приоритетов и цитат. Казалось, всё ясно.

Проблема была в том, что мы спрашивали: «Нравится ли вам?», «Полезно ли это?», «Чего не хватает?». Люди отвечали вежливо, рационально и очень неточно. Мы услышали мнения, но не увидели контекст, в котором функция вообще должна была решать job. 🧩

Провал вскрылся на запуске: фича была не нужна не потому, что «непонятна», а потому что в реальном сценарии у людей был другой триггер, другая срочность и другой способ обходиться без нас.

Урок простой: если интервью строится вокруг оценки решения, а не вокруг последнего реального эпизода, вы исследуете гипотезы команды, а не поведение пользователя.


topics: контекст использования

content:
ИНТЕРВЬЮ — ЭТО НЕ РАЗГОВОР, А ПРОВЕРКА ГИПОТЕЗ

Разбор по пунктам, чтобы не собрать «мнение вместо поведения»:

1. Сначала фиксируйте, что именно хотите понять: триггер, контекст, выбор, обходной путь.
2. Говорите про последний реальный кейс, а не про «вообще».
3. Спрашивайте: что было до, что стало поводом, что человек сделал первым.
4. Уточняйте детали среды: где был, с кем, сколько времени было, что мешало.
5. Ищите конкретные решения, а не оценки: чем заменяли, что сравнивали, почему выбрали это.
6. Не подсказывайте ответ — если вопрос звучит как «вам же было удобно?», данные уже испорчены.
7. В конце проверьте себя: у вас есть поведение, контекст и мотивация? Если нет — это пока не инсайт, а разговор. 📝


topics: контекст использования

content:
JOB STORY СПАС МНЕ СЕГМЕНТАЦИЮ

Однажды я принёс в команду красивую сегментацию: 5 групп, 12 признаков, всё логично на слайде. Проблема была простая — никто не понимал, что с этим делать в продукте.

Тогда мы переформулировали всё в job stories:
«Когда я ______, я хочу ______, чтобы ______».

И внезапно стало видно не “кто эти люди”, а **в какой момент и зачем они нанимают продукт**.
У одной группы триггер был не в возрасте и не в роли, а в ситуации: дедлайн, хаос, страх ошибиться.
У другой — не “продвинутые пользователи”, а те, кто уже обжёгся на ручном решении.

После этого сегменты перестали быть портретами ради портретов. Они начали подсвечивать разные контексты использования, боли и ожидаемый прогресс. 🔍

Мой вывод простой: если сегментация не помогает принять продуктовое решение, ей не хватает job story.


topics: контекст использования

content:
ПОЧЕМУ ЛЮДИ ДЕЛАЮТ «НЕПОНИМАЕМЫЙ» ВЫБОР?

В исследовании мотивации чаще всего ломается шаблон: мы ищем «почему пользователь хочет X», а находим «почему он избегает Y».

Человек не выбирает сервис, потому что ему нужен сервис.
Он выбирает, чтобы:
— не выглядеть некомпетентным перед командой
— не тратить вечер на разбор рутины
— не чувствовать, что снова всё держится на нём

Это не украшение инсайта, а его ядро.

Полезный сдвиг в интервью:
не «что вас мотивирует?», а
«что должно случиться, чтобы вы начали искать решение?»
«что было бы хуже, если бы вы ничего не сделали?»
«почему именно сейчас, а не месяц назад?»

Мотивация почти всегда сидит в контексте, а не в декларации.
Люди редко называют её напрямую — зато отлично показывают в цепочке действий, срывов и обходных путей. 🔎


topics: контекст использования

content:
СЕГМЕНТАЦИЯ, КОТОРАЯ ЛОМАЕТ «ВОЗРАСТ/ДОЛЖНОСТЬ»

На поле это видно очень быстро: два человека из одной роли покупают один и тот же продукт, но по разным причинам — и дальше ведут себя как две разные аудитории.

Один приходит, чтобы «не сорвать дедлайн». Другой — чтобы «снять ручную работу и не выглядеть узким горлышком». В демо они задают разные вопросы. В онбординге им мешают разные вещи. В retention у них разные триггеры возврата.

Это и есть сегментация по задаче: не «кто они», а «что пытаются продвинуть в жизни прямо сейчас». 🔎

На интервью это вскрывается не через «какие у вас потребности», а через цепочку:
что случилось → почему это стало важно → что пробовали → где застряли → как поняли, что нужен именно этот инструмент.

Хорошая новость с поля: часто 5–7 интервью уже показывают, что “одна ЦА” на деле состоит из 2–3 job-сегментов. И у каждого — свой вход, свой язык и свой барьер.


topics: контекст использования

content:
ЦИФРЫ НЕ ВРУТ. ИНОГДА ВРУТ ИНТЕРПРЕТАЦИИ

Качественный инсайт не обязан звучать «человечно». Он должен быть проверяемым.

Если в интервью 2–3 человека говорят одно и то же, это ещё не инсайт. Это гипотеза.
Если 8 из 10 в одном сегменте называют один и тот же триггер, один и тот же контекст и один и тот же обходной путь — вот уже материал, который можно вшивать в продукт.

Смотрим не только на «что сказали», но и на частоту, контекст и различие сегментов:
— кто именно это говорит;
— в какой момент это возникает;
— что человек делает вместо продукта;
— где поведение повторяется, а где ломается.

📊 Хороший инсайт = наблюдение + повторяемость + граница применимости.

Плохая практика: собрать 20 ответов в анкете, увидеть «боль» на словах и объявить приоритет.
Нормальная практика: услышать паттерн в интервью, потом проверить его на масштабе и сегментах.

Метрика не заменяет исследование.
Но помогает отличить яркую историю от реального паттерна.


topics: контекст использования

content:
ВСЕ СПРАШИВАЮТ НЕ ТО

Самая частая ошибка в исследованиях — сразу лезть в решение.

Пользователь говорит: «Мне нужен фильтр», «Надо добавить напоминания», «Сделайте корзину удобнее». И команда записывает это как инсайт.
Но это не инсайт. Это перевод боли на язык интерфейса.

В интервью важно добраться до контекста:
— что человек пытался сделать;
— что сломалось в текущем способе;
— почему именно сейчас это стало проблемой;
— что он уже пробовал вместо вашего продукта.

Иначе вы исследуете не мотивацию, а чужую гипотезу 💡

Хорошее исследование не спрашивает: «Что добавить?»
Оно ищет: «Какой job человек пытался закрыть и почему текущий способ не сработал?»

Если этого не сделать, команда оптимизирует фичи, а не поведение.


topics: контекст использования

content:
ИНТЕРВЬЮ ЛОМАЕТСЯ НЕ НА ВОПРОСАХ, А НА ПРЕДПОЛОЖЕНИЯХ

Главное правило из практики: не пытайтесь “вытащить инсайт” за 30 минут. Сначала вытащите контекст.

Когда человек говорит: «Я выбираю этот сервис из-за удобства», это почти ничего не значит. Гораздо полезнее понять:
— в какой момент он вообще начал искать решение
— что было триггером
— что он делал до этого
— почему сменил поведение именно сейчас

Хорошее интервью — это не разговор “про мнение”, а разбор последнего реального эпизода.
Плохой сигнал: много «обычно», «наверное», «в целом».
Хороший сигнал: конкретные действия, последовательность, детали, паузы.

Если в конце интервью у вас нет хотя бы одного живого сценария, значит, вы собирали не опыт, а вежливые объяснения.
А они почти всегда красивее, чем правда 🧠


topics: контекст использования

content:
JOB STORY ПРОИГРЫВАЕТ USER STORY? НЕ ВСЕГДА

Если задача — быстро синхронизировать команду, user story удобнее: коротко, привычно, легко влезает в бэклог.
Если задача — понять поведение в контексте, job story сильнее: она держит в фокусе три вещи — триггер, ситуацию и ожидаемый прогресс.

Сравнение простое:

User story: «Как пользователь, я хочу фильтр, чтобы найти нужное».
Job story: «Когда я ищу конкретный вариант и не хочу тратить время, я хочу быстро сузить выбор, чтобы не перебирать лишнее».

Разница не в красивой формулировке, а в качестве наблюдения. Job story помогает не подменять мотивацию функцией.
Но если писать её без интервью и контекста, получится та же пустая оболочка — только длиннее. 🧭

Используйте user story для планирования.
Job story — чтобы не потерять реальную работу, которую человек пытается сделать.


topics: контекст использования

content:
МОТИВАЦИИ НЕ «ИЩУТ» — ИХ ВЫТАСКИВАЮТ ЧЕК-ЛИСТОМ

Перед интервью не спрашивайте: «Почему вам это важно?» — ответ будет слишком гладким. Лучше проверьте по пунктам, где мотивация прячется:

— Что случилось прямо перед тем, как человек начал искать решение?
— Какая боль уже мешала работать или жить?
— Что он пытался сделать до вас и почему это не сработало?
— Как он понял, что дальше откладывать нельзя?
— Что было бы, если бы он ничего не изменил?
— Какая «награда» ждала в конце: экономия времени, контроль, спокойствие, статус, рост?
— Кто ещё был вовлечён и чьё мнение усиливало запрос? 👀

Если в ответах есть только «удобно», «быстро», «лучше» — копайте глубже. Это не мотивация, а формулировка. Настоящая мотивация почти всегда привязана к контексту: триггеру, риску, потерям и желаемому исходу.


topics: контекст использования

content:
СЕГМЕНТАЦИЯ ПО «КТО ЭТО?» УСТАЛА. СЕЙЧАС СМОТРЯТ НА «ЗАЧЕМ ОН ЗАШЁЛ»

Замечаем сдвиг в growth-командах: всё меньше пользы от сегментов вроде «новички / продвинутые» и всё больше — от сегментов по задаче и моменту использования. Один и тот же человек утром сравнивает варианты, днём быстро закрывает рутину, вечером ищет «разобраться глубже». Это три разных job, а не одна персона.

Почему это работает:
— меняется не пользователь, а контекст
— меняется триггер, скорость и допустимая сложность
— меняется критерий успеха: сэкономить время, снизить риск, не ошибиться, почувствовать контроль

Для продукта это практичнее, чем демография. Можно точнее собирать онбординг, сценарии активации и коммуникации. Не «кому мы продаём?», а «в какой момент и какую работу человек пытается завершить?» 🔎

Самый полезный вопрос в интервью тут простой: «Что случилось прямо перед тем, как вы открыли продукт?»


topics: контекст использования

content:
МЫ НАШЛИ «СИЛЬНЫЙ ИНСАЙТ» — И ОН СЛОМАЛ РЕШЕНИЕ

На одном проекте команда была уверена: пользователи выбирают продукт из-за скорости. Интервью это «подтверждали». В дашборде росли метрики, в презентации уже лежал красивый вывод.

Провал случился на первом же раунде тестов. Люди действительно хвалили скорость — но не потому, что она была главной ценностью. Скорость была просто способом не терять контроль в хаосе. Настоящий job: быстро понять, что происходит, чтобы не выглядеть некомпетентным перед командой. ⚠

Ошибка была типичной: мы приняли удобную формулировку за причину поведения. Получился «инсайт», который хорошо звучал, но не объяснял выбор.

Качественный инсайт — это не фраза респондента и не общая тема. Это связка: контекст, триггер, страх, обходной путь, решение. Если этой связки нет, перед вами не инсайт, а красивая догадка.


topics: контекст использования

content:
7 ОШИБОК, КОТОРЫЕ ЛОМАЮТ ИССЛЕДОВАНИЯ

1. Спрашивать мнение вместо контекста.
«Что вам важно?» даёт декларируемую картину. Лучше: «Что было в последний раз, когда вы пытались решить это?»

2. Искать “среднего пользователя”.
JTBD почти всегда живёт в сегментах, а не в усреднённом портрете. Один и тот же продукт могут “нанимать” по разным причинам.

3. Путать жалобу с болью.
Человек может долго рассказывать о неудобстве, но это ещё не драйвер смены поведения. Смотрите на триггер: что заставило искать альтернативу именно сейчас.

4. Собирать красивые инсайты без проверки.
Если вывод нельзя привязать к наблюдению, цитате или повторяющемуся паттерну — это гипотеза, не инсайт.

5. Делать выводы из 1–2 интервью.
Они нужны, чтобы увидеть механизмы, а не закрыть вопрос. Дальше — сравнение по сегментам и повторяемости.

6. Сразу идти в решение.
Если не разобрали job, pains и контекст, продукт рискует закрывать не ту задачу. 🔎

Хорошее исследование — это не “много мнений”, а точная карта поведения.


topics: контекст использования

content:
ИНТЕРВЬЮ НЕ СПАСАЕТ, ЕСЛИ ВЫ ТОЛЬКО «СПРАШИВАЕТЕ»

Однажды я пришёл на серию интервью с идеальным списком вопросов. Через 15 минут понял: получаю красивые объяснения, но не вижу реального поведения.

Что сломало разговор:
— я спрашивал «почему вы так сделали?»;
— люди отвечали рационализацией, а не памятью о контексте;
— я слишком рано уходил в решение.

Перелом был простой: я начал вытаскивать последний конкретный эпизод.
Не «как вы обычно выбираете», а:
— что случилось в тот день;
— что было триггером;
— какие варианты были под рукой;
— что помешало действовать иначе.

После этого интервью стало похоже не на опрос, а на реконструкцию ситуации. И вот там появляются job, pains, обходные пути и настоящие причины, а не аккуратные версии для отчёта 🧠

Мой вывод: хороший интервьюер не собирает мнения. Он аккуратно восстанавливает контекст.


topics: контекст использования

content:
JOB STORY — ЭТО НЕ «КТО-ТО ХОЧЕТ…»

Чаще всего job story используют как красивую обёртку для старого добра:
«Когда пользователь сталкивается с X, он хочет Y, чтобы Z».

Проблема в том, что это легко превращается в псевдопонимание:
мы подставили слова — и будто уже разобрались в мотивации.

Но хороший job story — это не описание желания.
Это проверка контекста.

Ключевой вопрос не «что он хочет?», а
«в какой момент, в какой ситуации и почему именно сейчас это становится важно?» 🔍

Если из job story нельзя понять три вещи —
триггер, напряжение и ожидаемый исход, —
это не insight, а аккуратно записанная догадка.

Полезный тест:
уберите из формулировки продукт.
Если история всё ещё объясняет поведение человека — значит, вы ближе к реальному job.
Если без продукта всё рассыпается — вы описали фичу, а не работу.

Job story не для того, чтобы звучать умно.
Он нужен, чтобы не перепутать контекст с фантазией.


topics: контекст использования

content:
ПОЧЕМУ ЛЮДИ НА САМОМ ДЕЛЕ СОГЛАШАЮТСЯ

Свежая заметка с поля: в интервью люди почти никогда не называют «мотивацию» прямо. Они рассказывают про триггер, про боль, про неудобный момент — а настоящая причина всплывает только после уточнения контекста.

Что сработало лучше всего:
— не спрашивать «почему вы это сделали?» в лоб;
— ловить момент до действия: что случилось, что было под рукой, кто подталкивал;
— искать не желание, а напряжение: что стало невыносимо именно сейчас.

Удивление дня: одна и та же функция может быть куплена из-за экономии времени, а использована — чтобы снизить риск выглядеть глупо перед командой. 🎯

Если копать только «потребности», мотивация ускользает. Если смотреть на контекст выбора — она становится видимой.


topics: контекст использования

content:
СЕГМЕНТАЦИЯ, КОТОРАЯ ДВИГАЕТ МЕТРИКИ

Если сегментировать по демографии, легко получить красивые кластеры и ноль движения в продукте. Сегментация по задачам работает иначе: она показывает, где у пользователя разный критерий успеха — а значит, разные точки роста 📈

Что смотреть:
- конверсию по job-to-be-done
- время до первого ценного действия
- частоту возврата в сценарий
- долю «брошенных» попыток
- retention по контексту использования

Полезный сигнал: один и тот же продукт может давать 2–3 разных поведения в зависимости от задачи. Например, «быстро проверить» и «разобраться глубоко» — это не один сегмент, даже если пользователь один и тот же.

Хорошая проверка сегмента:
если после разбиения меняются не только описания людей, но и продуктовые метрики — сегментация живая. Если нет — это, скорее, фасовка аудитории, а не инсайт 🧩


topics: контекст использования

content:
ВСЕ ПЫТАЮТСЯ «СОБРАТЬ ИНСАЙТ», А НА САМОМ ДЕЛЕ СОБИРАЮТ МНЕНИЯ

Главная ошибка в качественном исследовании — принимать любую фразу пользователя за инсайт.

«Мне неудобно»
«Я бы хотел проще»
«Я не люблю такие сервисы»

Это не инсайты. Это сырой материал.

Инсайт появляется только когда вы видите связку:
контекст → триггер → действие → компромисс → почему так

Например, не «людям сложно выбрать тариф», а:
в момент продления они уже спешат, боятся ошибиться и поэтому выбирают знакомый план, даже если он дороже. 💡

Проблема в том, что команды часто останавливаются на первом слое — и потом строят решения под красивые формулировки, а не под реальное поведение.

Хороший инсайт не звучит умно. Он помогает предсказать, что человек сделает в похожей ситуации снова.


topics: контекст использования

content:
НЕ СОВЕРШАЙ ЭТУ ОШИБКУ В ИССЛЕДОВАНИЯХ

Главное правило из опыта: если человек сам легко объясняет, чего он «хочет», это ещё не инсайт. Чаще всего он описывает удобную версию ответа, а не реальный контекст действия.

В интервью я проверяю не мнение, а следы поведения:
— что было до выбора;
— что стало триггером;
— какой был обходной путь;
— почему не сделали иначе.

Если этого нет, исследование быстро превращается в сбор красивых объяснений. А потом команда строит решение под слова, а не под job.

Хороший вопрос не «что вам нужно?», а «что вы сделали в последний раз и почему именно так?».
Именно там обычно лежит настоящая мотивация. 🔎


topics: контекст использования

content:
ДВА ПОДХОДА К ИНТЕРВЬЮ: КАКОЙ ДАЁТ ИНСАЙТ, А КАКОЙ — ШУМ

Первый подход: «давайте быстро спросим пользователей, что им нужно». Он удобный, быстрый и почти всегда бесполезный для JTBD. Люди отвечают про абстрактные желания, рационализируют прошлое и подстраивают ответ под вопрос.

Второй подход: разбирать конкретный эпизод — что случилось, почему человек вообще начал искать решение, как выбирал, что мешало, что стало триггером. Здесь интервью не про мнение, а про контекст и поведение. Именно так видно job, pains и компромиссы, а не красивую версию из головы респондента 🔍

Если задача — понять мотивацию, сегмент и сценарий использования, берите второй путь. Он дольше, но даёт материал, на котором можно строить продукт, а не презентацию.


topics: контекст использования

content:
JOB STORY НЕ СПАСАЕТ, ЕСЛИ В НЁМ НЕТ КОНТЕКСТА

Чек-лист для проверки формулировки:

1. Есть ли три опоры: кто / когда / зачем?
Если это только «пользователь хочет…» — это не job story, а пожелание.

2. Описан ли триггер?
Не «нужно удобнее», а «когда не успеваю вручную собрать отчёт перед созвоном».

3. Есть ли наблюдаемое поведение?
Фраза должна опираться на реальный паттерн, а не на красивую гипотезу ✍

4. Можно ли представить альтернативы?
Если job story не отличает сегмент от других — она слишком общая.

5. Есть ли в ней напряжение?
Где боль, риск, ограничение времени, цена ошибки?

6. Не спрятали ли вы решение в формулировке?
Job story — про задачу и контекст, не про фичу.

Хорошая формулировка помогает искать инсайты. Плохая — просто звучит умно.


topics: контекст использования

content:
МОТИВАЦИИ БОЛЬШЕ НЕ ИЩУТ «ПОЧЕМУ» — ИЩУТ СИГНАЛЫ

Замечаю тренд: в growth-product командах всё реже пытаются «вытащить мотивацию» из одного большого ответа. Вместо этого смотрят на цепочку маленьких признаков — что человек сделал до, во время и после действия.

Это сдвиг полезный. Потому что в интервью люди часто рационализируют:
«хотел быстрее», «было удобнее», «нужно было срочно».
Но реальный драйвер прячется в контексте: что спровоцировало поиск, почему именно сейчас, что было на кону.

Практика:
— не спрашивать «почему вы это выбрали?» в лоб
— искать триггер: что случилось перед действием
— проверять альтернативы: что человек рассматривал вместо
— фиксировать компромисс: чем он пожертвовал ради решения

Мотивация — это не красивое объяснение. Это след от напряжения, которое продукт помог снять. 🔎


topics: контекст использования

content:
СЕГМЕНТАЦИЯ, КОТОРАЯ НЕ СРАБОТАЛА

Мы однажды честно собрали сегменты «по задачам». Казалось, всё правильно: разные сценарии, разные боли, разные ожидания. На бумаге — аккуратная карта рынка. В реальности — мимо.

Ошибка была в том, что мы взяли ответы людей за саму задачу. Респонденты описывали продукт, а не контекст. Говорили, что «хотят удобства», «нужны напоминания», «важна скорость». Но когда посмотрели на триггер, ограничение по времени и альтернативы, выяснилось: это были не разные jobs, а одна и та же работа в разных режимах.

Сегменты развалились при проверке на поведение: одинаковые слова — разные действия; разные слова — один и тот же путь. 📍

Вывод неприятный, но полезный: сегментация по jobs не начинается с формулировки боли. Она начинается с наблюдения, в какой момент человек вообще понимает, что надо двигаться. Если этого нет, то вы сегментируете не задачи, а красивую легенду.


topics: контекст использования

content:
КАЧЕСТВЕННЫЙ ИНСАЙТ — ЭТО НЕ «ВАУ, НИЧЕГО СЕБЕ»

1. Он опирается на наблюдение, а не на мнение.
Если человек сказал «мне неудобно», это ещё не инсайт. Инсайт появляется, когда вы видите, в каком контексте неудобство возникает и что человек делает вместо «идеального» сценария.

2. Он объясняет поведение через job, trigger и constraints.
Не просто «пользователи хотят быстрее», а «в момент дедлайна они переключаются на знакомый инструмент, потому что рисковать новым интерфейсом нельзя».

3. Он помогает принять решение.
Хороший инсайт всегда отвечает: что менять, для кого и в какой части пути. Если после него нельзя сформулировать продуктовый ход — это пока наблюдение, не инсайт.

4. Он повторяется в нескольких интервью.
Один яркий кейс — это сигнал. Три-четыре похожих паттерна — уже основание для сегментации или гипотезы.

5. Он не украшает реальность.
Если инсайт звучит слишком гладко, без противоречий, скорее всего, вы уже дописали его за пользователя. 🧪

Проверка простая: можно ли показать цитату, контекст и следствие? Если нет — инсайт ещё сырой.


topics: контекст использования

content:
Я ОШИБСЯ В ИССЛЕДОВАНИИ И ЭТО СЛОМАЛО ВЫВОДЫ

Один раз я сделал «хорошее» интервью: поговорил с 6 пользователями, быстро собрал боли, оформил инсайты и уже почти понёс это в roadmap. А потом заметил проблему: я спрашивал про поведение в вакууме, без контекста. Люди честно рассказывали, как «должны» поступать, а не как реально действуют.

Ошибка была в логике вопроса. Я не дошёл до триггера, не разобрал ситуацию, не поймал альтернативы. В итоге часть выводов оказалась красивой, но бесполезной. 😬

С тех пор правило простое: сначала последний конкретный эпизод, потом шаги, потом сомнения, потом компромиссы. Не «почему вам важно?», а «что случилось в тот момент?».
Исследование ломается не на количестве интервью. Оно ломается, когда мы начинаем додумывать вместо наблюдать.


topics: контекст использования

content:
ИНТЕРВЬЮ СЛОМАЕТСЯ НЕ НА ПЕРВОМ ВОПРОСЕ, А НА ПЕРВОМ ДОПУЩЕНИИ

Чаще всего интервью проводят так, будто нужно «выжать мнение»: спросить про боли, записать пожелания, собрать идеи. И потом удивляются, почему инсайты выглядят как отчёт из головы.

Разрыв шаблона в другом: интервью — не про ответы, а про восстановление контекста.
Не «что вам важно?», а «что вы сделали в последний раз и почему именно так?»

Ищите не красивые формулировки, а:
— триггер, который запустил действие
— альтернативы, которые человек реально рассматривал
— момент, где он сомневался или тормозил
— что было “достаточно хорошо”, а что — уже не работало

Хорошее интервью звучит чуть неудобно. Потому что оно не подтверждает гипотезу, а ломает её.
И это нормальный результат. Не красивая история, а наблюдаемый паттерн. 🔍


topics: контекст использования

content:
JOB STORY — НЕ ФОРМУЛА, А СИГНАЛ С ПОЛЯ

В последних интервью снова всплыло одно и то же: люди не думают “я хочу фичу”, они описывают момент, в котором нужно быстро снять напряжение.

Типичный паттерн звучит так: “Когда я уже опаздываю и чат забит сообщениями, мне нужно за 10 секунд понять, что делать дальше, чтобы не сорвать встречу”.
Это не про экран. Это про контекст, триггер и ставку.

Хорошая job story не украшает исследование, а режет лишнее:
— когда это происходит;
— что сломано в ситуации;
— какой прогресс нужен;
— почему сейчас.

Если в интервью вместо этого слышите абстрактное “удобно”, “быстро”, “нормально” — job story еще не собрана. Значит, поле пока молчит. 🧭


topics: контекст использования

content:
МОТИВАЦИЯ НЕ ВИДНА В ОТВЕТЕ — ОНА В МЕТРИКЕ

Если пользователь говорит «хочу удобнее», это шум.
Если вы смотрите, **что именно меняется в цифрах**, мотивация становится видимой.

Ищите не “почему вообще”, а **какой показатель человек пытается сдвинуть**:
— скорость до результата
— число попыток до успеха
— долю ручной работы
— вероятность ошибки
— время на согласование
— частоту возврата к задаче 📈

Хороший вопрос в интервью:
**«По чему вы поймёте, что стало лучше?»**
Он вытаскивает не мнение, а критерий успеха.

Дальше сравнивайте ответы по сегментам:
новички говорят про снижение риска,
опытные — про экономию времени,
команды — про предсказуемость и контроль.

Мотивация часто не одна.
Но у каждой есть свой метрик-сигнал.
Если сигнала нет — вы, скорее всего, слушаете формулировку, а не потребность.

Именно поэтому JTBD лучше искать через цифры, а не через “боли” в общем виде.


topics: контекст использования

content:
ВСЕ СЕГМЕНТЫ ПОТРЕБИТЕЛЯМ, А НЕ ПО РАБОТАМ — ИЗ-ЗА ЭТОГО ЛОМАЕТСЯ ВЕСЬ JTBD

Самая частая ошибка в сегментации — делить людей по демографии, роли или каналу входа и думать, что это уже объясняет поведение.
Не объясняет.

Пользователь «маркетолог» может прийти за разными задачами: быстро проверить гипотезу, собрать отчёт для руководства, не опозориться перед командой. Это три разных контекста, три разных триггера, три разных ожидания от продукта.

Если сегмент строится по атрибуту, а не по задаче, вы получаете красивую таблицу без прогноза поведения. А значит — мимо с сообщениями, мимо с фичами, мимо с приоритизацией.

Правильный вопрос не «кто эти люди?», а «в какой ситуации они нанимают продукт и что пытаются закрыть?»
И уже потом — какие у них общие признаки.

JTBD-сегмент — это не группа похожих людей. Это группа похожих намерений. 🔍


topics: контекст использования

content:
КАЧЕСТВЕННЫЙ ИНСАЙТ — ЭТО НЕ «ВАУ, ИНТЕРЕСНО»

Правило из опыта: если вывод нельзя привязать к конкретному контексту, это не инсайт, а украшение.

Хороший qualitative insight всегда отвечает на 3 вопроса:
— что именно человек пытался сделать;
— в какой ситуации это случилось;
— почему это было важно именно тогда.

Плохая формула: «пользователям нужен удобный интерфейс».
Нормальная формула: «когда человек возвращается к задаче после паузы, он не помнит, на каком шаге остановился, и поэтому начинает заново — так теряется доверие к продукту».

Проверка простая: если инсайт можно сказать про любой продукт, он слишком общий. Если в нём есть триггер, поведение и цена ошибки — это уже материал для решения. 🔍

И да: хороший инсайт не звучит умно. Он звучит точно.


topics: контекст использования

content:
НЕ ОШИБКА В ИНТЕРВЬЮ, А ОШИБКА В ПОДХОДЕ

Два типичных пути в исследованиях:

1) Спросить: «Почему вы так сделали?»
2) Разобрать: «В какой момент это стало нужно? Что было до? Что мешало?»

Первый путь часто приводит к красивым, но слабым объяснениям. Люди достраивают причины, оправдывают поведение, подгоняют историю под логичный рассказ. Получается мнение о себе, а не наблюдение о контексте.

Второй путь медленнее, но полезнее. Он возвращает нас к триггеру, задаче и ограничениям. Там видно, что именно сломалось в текущем решении, почему возникла альтернатива и какой компромисс человек сделал.

Ошибка исследований — не в том, что мы «не так спросили». Ошибка в том, что мы искали интерпретацию вместо факта.

В JTBD это критично: job не рождается из ответа «почему», он проявляется в переходе между ситуациями. 🔍


topics: контекст использования

content:
КАК НЕ УБИТЬ ИНТЕРВЬЮ НА ПЕРВОМ ЖЕ ВОПРОСЕ

Чек-лист перед сессией:

— Понимаю, какой job ищу, а не «просто пообщаться»
— Знаю, кого зову: один сегмент, один контекст, одна ситуация
— Есть гипотеза, но не готов её защищать
— Вопросы открытые: «что было дальше?», «почему так?», «что заставило?»
— Не спрашиваю мнение в вакууме: вытаскиваю конкретный эпизод из прошлого
— Фиксирую триггер, альтернативы, обходные решения, цену промедления
— Молчу дольше, чем мне комфортно
— Отделяю факт от интерпретации: что человек сделал vs что я додумал
— В конце проверяю: это повторяющийся паттерн или красивый единичный кейс

Хорошее интервью — не про «узнать всё».
Про то, чтобы заметить, где у человека реально начинается движение 🚩


topics: контекст использования

content:
JOB STORIES ВОЗВРАЩАЮТСЯ — И ЭТО НЕ НОСТАЛЬГИЯ

За последние месяцы их снова начали доставать из архивов в командах, где раньше жили только user stories и шаблоны задач. И причина не в моде на JTBD, а в том, что job story лучше держит контекст использования.

Когда команда спрашивает не «что пользователь хочет», а «в какой ситуации он пытается добиться результата», резко становится виден триггер, ограничение и альтернатива.
Именно это помогает отличить реальную потребность от пожелания интерфейса.

Хорошая job story звучит просто:
«Когда я ___, я хочу ___, чтобы ___».

Но ценность не в формулировке, а в наблюдении, которое за ней стоит.
Если у вас есть только фраза без контекста — это не job story, а украшенная хотелка. 🔍

Сейчас я вижу один устойчивый тренд: команды возвращаются к этому формату, когда устают от абстрактных фич и начинают искать, что на самом деле запускает действие.


topics: контекст использования

content:
МЫ ИСКАЛИ «НАСТОЯЩУЮ» МОТИВАЦИЮ — И ПРОМАЗАЛИ

На одном проекте мы решили быстро понять, почему люди выбирают продукт. Сначала пошли в вопросы в лоб: «что вас мотивирует?», «почему вы купили?», «какая польза для вас главная?». Ответы были аккуратные, логичные и почти бесполезные.

Проблема была не в людях, а в нашей рамке. Мы искали мотивацию как красивую формулу, а надо было ловить контекст: что случилось до, какой был триггер, что человек пытался предотвратить, что уже пробовал, где именно стало невыносимо.

Поворот случился, когда перестали спрашивать про «почему вообще» и начали разбирать последний реальный эпизод. Тогда всплыло: мотивом был не рост, не удобство и не «любовь к продукту», а страх сорвать дедлайн и снова выглядеть некомпетентным 😶

Вывод простой: мотивация редко лежит на поверхности. Если не вскрыть ситуацию, получишь не инсайт, а вежливую легенду.


topics: контекст использования

content:
СЕГМЕНТАЦИЯ, КОТОРАЯ ДЕЙСТВИТЕЛЬНО ПОМОГАЕТ ПРОДУКТУ

Если делить пользователей по возрасту, должности или стране, легко получить красивые таблицы и слабые решения.
Если делить по задаче — начинают всплывать разные контексты, критерии выбора и триггеры.

Что смотреть:

1. **Какую работу человек пытается сделать**
   Не «пользователь малого бизнеса», а «быстро выставить счёт без ошибок».

2. **В какой момент это происходит**
   Планово, срочно, после сбоя, перед отчётом, на ходу в телефоне 📱

3. **Что считается успехом**
   Скорость, контроль, отсутствие риска, согласование, экономия усилий.

4. **Что мешает именно в этом сценарии**
   Не интерфейс вообще, а конкретные барьеры: нет данных, нужно согласование, боятся ошибиться.

5. **Какие сегменты отличаются поведением**
   Один и тот же продукт может закрывать разные jobs: «разобраться», «сделать», «проверить», «защититься».

Хорошая сегментация не про то, кто человек.
Она про то, **в какой ситуации у него возникает задача и почему он выбирает именно такой путь**.
Вот там и появляются рабочие инсайты.


topics: контекст использования

content:
КАК ОДИН ИНТЕРВЬЮЕРСКИЙ ВОПРОС СПАС МНЕ НЕДЕЛЮ РАБОТЫ

На одном проекте я сначала собрал «инсайты» из быстрых созвонов. Получился аккуратный список: пользователи хотят быстрее, проще, удобнее. Почти мусор.

Перелом случился, когда я перестал спрашивать «что вам важно?» и начал разбирать конкретный эпизод: что было перед действием, что стало триггером, почему выбрали именно этот путь, что мешало в тот момент. 🧠

И тут внезапно появились качественные инсайты:
— не «люди хотят экономить время», а «в момент дедлайна они готовы жертвовать точностью ради снятия неопределённости»;
— не «нужна простота», а «в стрессе ищут самый знакомый сценарий, даже если он хуже»;
— не «не любят лишние шаги», а «каждый шаг без явной пользы воспринимается как риск».

Мой вывод простой: качественный инсайт — это не красивое обобщение. Это наблюдение, которое объясняет поведение в контексте и помогает принять решение. Если из него нельзя вывести следующий вопрос, сегмент или гипотезу — скорее всего, это не инсайт, а формулировка на удачу.


topics: контекст использования

content:
МЫ ЧАСТО ИЗМЕРЯЕМ НЕ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ, А СВОЮ УВЕРЕННОСТЬ

Самая дорогая ошибка в исследованиях — не «плохой вопрос».
А когда исследование проводят, чтобы подтвердить уже готовую идею.

Тогда интервью превращается в ритуал:
— спрашиваем про фичу, а не про контекст;
— собираем мнения, а не наблюдения;
— слышим «да, было бы удобно» и записываем это как спрос.

Разрыв шаблона тут такой:
пользователь редко формулирует job так, как его хочется услышать.
Он рассказывает про день, давление, обходные пути, компромиссы. И именно там живёт сигнал.

Если в ответах слишком много согласия — это не успех.
Это повод проверить, не задаёте ли вы вопросы, на которые удобно кивнуть.

Хорошее исследование не делает идею красивее.
Оно делает реальность менее удобной.


topics: контекст использования

content:
ИНТЕРВЬЮ СЛОМАЛОСЬ НА 12-Й МИНУТЕ

С поля прилетел знакомый фейл: исследователь задаёт «правильные» вопросы, а человек начинает отвечать как в отчёте. Дальше — красивый шум вместо инсайта.

Рабочий сдвиг простой: не «почему вы так сделали?», а «что происходило в тот момент?». Не «что вам важно?», а «вспомните последний раз, когда это случилось». Не выжимать мнение, а восстанавливать контекст: триггер, первый шаг, обходные пути, кто ещё был рядом.

Когда респондент начинает объяснять, возвращайте его в эпизод:
— что увидели первым?
— что сделали сразу после?
— где именно застряли?
— что помогло не бросить?

Это не магия. Это способ поймать job story, а не декларацию.
Именно в деталях всплывают настоящие pains, а не вежливые формулировки 🙂


topics: контекст использования

content:
МЕТРИКИ НЕ ЗАМЕНЯЮТ JOB STORY

Если вы смотрите на рост только через CTR, CR и Retention — легко перепутать «улучшили цифру» с «помогли человеку».

Job story полезна тем, что связывает метрику с контекстом:
**Когда** пользователь попадает в ситуацию X,
**он хочет** сделать Y,
**чтобы** получить Z.

И вот тут начинается работа для growth-product:
- не просто «увеличить конверсию», а понять, **в каком контексте** она проседает;
- не просто «поднять retention», а найти, **какой триггер возвращает** пользователя;
- не просто «снизить churn», а выяснить, **что именно ломает прогресс**.

📌 Хорошая job story всегда проверяется цифрами, но не рождается из них.
Сначала — наблюдение: что человек пытался сделать.
Потом — формулировка job story.
И только затем — метрика, которая покажет, стало ли лучше.

Если job story не объясняет, **почему** изменилась цифра, вы оптимизируете шум, а не поведение.


topics: контекст использования

content:
ВСЕ ИЩУТ «МОТИВАЦИЮ» НЕ ТАМ

Главная ошибка в исследованиях: начинать с вопроса «что вас мотивирует?». Люди отвечают красиво, но не по делу. Это не мотивация, а самоописание задним числом.

На интервью лучше искать не мотивы, а триггер и контекст:
— что случилось прямо перед действием;
— что человек пытался избежать;
— почему выбрал это сейчас, а не позже;
— что было бы, если ничего не делать.

Так вскрывается не абстрактная «мотивация», а реальный job to be done: сдвинуться из неудобного состояния в более безопасное, выгодное или контролируемое. 🔎

Если не поймали момент запуска, вы рискуете построить сегментацию на фантазии, а не на наблюдении.


topics: контекст использования

content:
СЕГМЕНТИРУЙТЕ НЕ ПО ЛЮДЯМ, А ПО РЕШЕНИЯМ

Правило из практики: если сегмент не меняет сценарий действия, это не сегмент.
Возраст, должность, размер компании — часто удобные ярлыки, но они плохо предсказывают поведение.

Смотрите на другое:
— какая задача «нанимает» продукт;
— в каком контексте она возникает;
— что человек считает успехом;
— какой обходной путь он использовал до этого.

Один и тот же пользователь может попадать в разные сегменты в разные дни.
Например, PM в понедельник «быстро согласовать», а в пятницу — «собрать аргументы для решения». Это разные работы, разные триггеры, разные боли.

Хорошая сегментация отвечает на вопрос:
что изменится в продукте, если мы выделим этот сегмент?
Если ничего — значит, мы сегментировали не то. 🔎


topics: контекст использования

content:
КАКИЕ ИНСАЙТЫ ДЕЙСТВИТЕЛЬНО ДВИГАЮТ ПРОДУКТ

Есть два подхода к качественным инсайтам.

Первый — собирать «интересные мысли». Пользователь сказал что-то яркое, команда записала, презентация выглядит умно. Проблема: такие инсайты часто не меняют продукт. Они про мнение, а не про поведение.

Второй — искать повторяющийся паттерн в контексте:
кто, в какой момент, после какого триггера, с какой альтернативой и зачем вообще начинает действие. Это уже не цитата, а наблюдение. Именно оно помогает понять job, боли и момент выбора.

Разница простая:
интересная фраза отвечает на «что человек сказал»,
полезный инсайт — на «что произошло и почему это важно».

Если после интервью у вас нет изменения в сегментации, сценариях или решении — это не инсайт, а заметка в архив 📝


topics: контекст использования

content:
7 ОШИБОК, КОТОРЫЕ ЛОМАЮТ ИССЛЕДОВАНИЕ

Чек-лист перед интервью и разбором заметок:

1. Спрашиваем про мнение, а не про поведение.
Если человек говорит «мне кажется», это не инсайт. Ищем конкретный эпизод: что было, когда, зачем, что сделал потом.

2. Путаем причины с оправданиями.
Пользователь часто объясняет задним числом. Фиксируем факты и контекст, а не красивую версию событий.

3. Собираем ответы, а не паттерны.
Один яркий кейс не равен работе. Сравниваем несколько интервью и ищем повторяющиеся триггеры, pains и обходные решения.

4. Слишком рано влюбляемся в сегмент.
Сегментация должна вытекать из поведения и контекста использования, а не из должности, возраста или «кажется, это SMB».

5. Подменяем интервью анкетой.
Анкета быстро дает шум. Интервью дает мотивацию, последовательность действий и реальные компромиссы.

6. Ищем подтверждение, а не неожиданность.
Если после сессии все «подтвердилось» — возможно, вы задавали слишком удобные вопросы. 😶

7. Выводим инсайт без следа в данных.
Каждый вывод должен опираться на цитату, наблюдение или повторяющийся паттерн. Иначе это не исследование, а мнение.


topics: контекст использования

content:
ИНТЕРВЬЮ СТАНОВЯТСЯ КОРОЧЕ И ЖЕСТЧЕ — И ЭТО ХОРОШИЙ ЗНАК

Замечаем тренд: сильные команды перестали «раскапывать всё подряд» и начали идти в интервью с одной гипотезой на руках. Не чтобы подтвердить её, а чтобы быстро сломать, уточнить или пересобрать.

Что меняется на практике:
— меньше общих вопросов вроде «как вы обычно...»
— больше привязки к последнему реальному случаю
— меньше просьб объяснить «почему так думаете»
— больше вопросов про контекст, триггер и альтернативы

Хорошее интервью теперь похоже не на беседу, а на аккуратную проверку job story: что случилось, что человек пытался сделать, почему именно тогда, что мешало, чем заменял.

Главный сдвиг: инсайт ищут не в мнении, а в следе поведения. Это экономит время и резко снижает количество красивых, но бесполезных выводов 🔎


topics: контекст использования

content:
МЫ СЛИШКОМ РАНО НАЧАЛИ ПИСАТЬ JOB STORIES

На одном проекте команда честно собрала job stories по всем правилам:
«Когда я…, хочу…, чтобы…».
Получилось аккуратно. И бесполезно.

Почему провалились? Потому что за формой потеряли наблюдение.
Мы описали не контекст использования, а красивую реконструкцию из головы.
В итоге job story звучала правдоподобно, но не объясняла, что реально триггерит действие, где человек застревает и какой компромисс он готов принять.

Перелом случился только после интервью.
Когда услышали не «я хочу быстрее», а:
«Я открываю это ночью, когда уже устал, и мне нужно за 30 секунд понять, можно ли вообще продолжать».

Вот тогда job story стала рабочей:
не про желание, а про ситуацию, напряжение и ожидаемый исход.

Вывод простой: job story — это не шаблон для заполнения.
Сначала факты из поля. Потом формулировка.
Иначе получается не инсайт, а литературное упражнение. 🧪


topics: контекст использования

content:
МОТИВАЦИЯ НЕ ЛЕЖИТ НА ПОВЕРХНОСТИ

Когда в интервью спрашивают «почему вы так сделали?», люди часто отвечают рационализацией.
Чтобы докопаться до мотива, я смотрю на 4 вещи:

1. Триггер
Что произошло прямо перед действием: дедлайн, ошибка, сообщение, запрос от коллеги.

2. Контекст
Где человек был, что ещё делал, какие ограничения были у него в моменте.

3. Альтернативы
Что он рассматривал вместо этого. Мотивация видна там, где есть выбор.

4. Цена бездействия
Что будет, если ничего не делать. Часто именно страх потери двигает сильнее, чем желание выгоды.

Хороший вопрос не «зачем вам это?», а «что стало неудобно, что вы решили менять именно сейчас?» 🔍

Если мотивация не подтверждается поведением, это не инсайт, а гипотеза.


topics: контекст использования

content:
СЕГМЕНТАЦИЯ, КОТОРАЯ СПАСЛА МНЕ ИНТЕРВЬЮ

Однажды мы пытались сегментировать пользователей по роли: «новичок», «опытный», «power user». Звучит аккуратно. Но на интервью люди говорили не про опыт — про то, зачем они открывают продукт в конкретный момент.

Тогда я разделил не аудиторию, а задачи:
— закрыть хвост задач за 10 минут,
— быстро проверить, не сломалось ли,
— собрать материал перед встречей.

И внезапно стало видно, почему один и тот же человек в один день — сканирует, а в другой — копает глубоко.

После этого поменялись вопросы в интервью. Я перестал спрашивать «кто вы?» и начал спрашивать «что заставило открыть продукт именно сейчас?». Это дало сегменты, которые реально различались по мотивации, триггерам и ожидаемому исходу.

Вывод простой: роли удобны для презентации. Задачи — для принятия решений.


topics: контекст использования

content:
КАЧЕСТВЕННЫЙ ИНСАЙТ — ЭТО НЕ «АХА», А РАЗРЫВ СХЕМЫ

Частая ошибка: принимать за инсайт любую яркую цитату из интервью. Но цитата — это факт речи, а не знание.

Сильный инсайт появляется там, где пользователь делает не так, как «должен» по логике команды:
— обходится без фичи, которую мы считали ключевой;
— сам собирает костыль вместо «удобного» сценария;
— выбирает более сложный путь, потому что он для него надежнее;
— формулирует задачу не в терминах продукта, а в терминах риска, времени или статуса.

Это и есть разрыв шаблона: поведение не совпадает с нашим ожиданием, и у этого есть повторяемая причина.

Проверка простая: если инсайт не меняет приоритет, сегмент или UX-решение — скорее всего, это наблюдение, а не инсайт. 🧩


topics: контекст использования

content:
ИССЛЕДОВАНИЕ УШЛО НЕ ТУДА: НА ПОЛЕ СНОВА ОДНА И ТА ЖЕ ЛОВУШКА

На последнем раунде интервью вижу повтор: команды собирают «мнения о продукте», а не контекст решения.
В итоге в заметках — красивые цитаты, но нет ответа на главное: что спровоцировало поиск, какие альтернативы уже были в голове и почему человек выбрал именно этот путь.

Самая частая ошибка — подменять исследование подтверждением гипотезы. Тогда вопросы начинают вести к удобному выводу, а не к реальному job story.

Что ломается:
— спрашивают «понравилось ли», вместо «что было до этого?»
— фиксируют ответы, но не триггер
— строят сегменты по демографии, а не по ситуации использования
— делают выводы из 3 похожих интервью и называют это паттерном

Хорошее поле шумное. Там много сомнений, обходных сценариев и неочевидных причин. Именно они и нужны. 🔎


topics: контекст использования

content:
ИНТЕРВЬЮ БЕЗ ЧИСЕЛ — ЭТО МНЕНИЯ. ИНТЕРВЬЮ С ЧИСЛАМИ — ЭТО МОДЕЛЬ

Если хотите понять, что реально двигает growth, не спрашивайте «почему вам это важно?» в лоб. Сначала соберите цифры вокруг контекста использования:

— как часто возникает задача;
— сколько времени занимает сейчас;
— сколько попыток нужно до результата;
— где люди отваливаются;
— какой «ценой» даётся обходной путь.

Потом уже копайте мотивацию: что запускает поиск решения, почему выбирают этот сценарий, что считается успехом.
Метрика здесь не для красивого дашборда, а чтобы проверить силу джоба: если задача редкая и дешёвая — она не ростовая. Если регулярная, дорогая и болезненная — это кандидат в приоритет.

Хорошее интервью всегда заканчивается не инсайтом, а диапазоном: «у 7 из 10 это случается раз в неделю» 📊


topics: контекст использования

content:
ВСЕ ПИШУТ JOB STORY КАК КРАСИВУЮ ФОРМУЛУ — И ТЕРЯЮТ СМЫСЛ

Частая ошибка: подставить в шаблон «когда… я хочу… чтобы…» и считать, что работа сделана. Но job story — не упражнение в формулировках. Это способ зафиксировать контекст, триггер и ожидаемый прогресс из реального поведения человека.

Если в истории нет:
— ситуации, в которой возникает потребность
— конкретного повода действовать
— понятного результата, ради которого человек меняется

то это не job story, а аккуратно упакованная гипотеза.

Хорошая проверка простая: можно ли по этой фразе понять, почему человек вообще решил шевелиться именно сейчас? Если нет — копайте интервью глубже. Не в желания, а в обстоятельства: что произошло, что мешало, что уже пробовали, почему не сработало. 🔍

Job story ценна не стилем, а точностью наблюдения.


topics: контекст использования

content:
МОТИВАЦИЮ НЕ ИЩУТ В ЛОБ — ЕЁ ЛОВЯТ ПОСЛЕ ДЕЙСТВИЯ

Если спрашивать человека «почему вы это сделали?», он чаще всего выдаст красивую версию. Не причину, а оправдание.

Рабочее правило из интервью: не начинайте с мотивации. Сначала восстановите контекст:
— что произошло перед выбором;
— что было на кону;
— почему именно тогда;
— какой альтернативой он пожертвовал.

Мотивация обычно видна не в ответе на «зачем», а в моменте, где человек ускорился, отложил, запаниковал или обрадовался. Именно там проявляется реальный job: не абстрактная цель, а желание избежать потерь, сэкономить усилия, сохранить контроль или выглядеть компетентно.

Если инсайт звучит как «им удобно», это не инсайт.
Если можете назвать триггер и риск, который человек пытался снять, — вы уже близко. 🔎


topics: контекст использования

content:
СЕГМЕНТАЦИЯ, КОТОРАЯ НЕ ВРЁТ

Есть два способа резать аудиторию.

1) По «кто это»: роль, размер компании, отрасль, география.
2) По «зачем пришёл»: какая задача тянет человека в продукт прямо сейчас.

Первый подход удобен для отчётов и таргета. Но он часто смешивает людей с разной мотивацией. Два PM из одинаковых SaaS-компаний могут покупать продукт по разным причинам: один тушит хаос в команде, другой доказывает ценность перед CEO.

Сегментация по задачам точнее, потому что она ближе к поведению: какой триггер, какой контекст, какой прогресс человек хочет сделать. ⚙

Но есть нюанс: сегменты по jobs сложнее увидеть. Их не вытащить из анкеты. Нужно слушать истории выбора, отказа и смены решения.

Практический вывод: демография отвечает на «кто», jobs — на «почему сейчас». Для роста обычно полезны оба слоя, но если выбирать один для продуктовых решений — берите задачный.


topics: контекст использования

content:
ИНСАЙТЫ НЕ РОЖДАЮТСЯ В ТАБЛИЦЕ

Чек-лист для качественного инсайта после интервью:

— Есть контекст, а не абстрактная «боль». Понимаем, где, когда и в каком сценарии это случается.
— Есть триггер. Что именно запускает поведение: событие, дедлайн, ошибка, чужое сообщение?
— Есть работа, а не мнение. Человек объясняет, что пытается сделать, а не просто «нравится / не нравится».
— Есть компромисс. Что он готов терпеть ради решения? Это часто и есть ключ к мотивации.
— Есть повторяемость. Слышали это минимум у нескольких людей в похожем контексте.
— Есть следствие. К чему приводит проблема: потеря времени, риск, стресс, деньги, отказ от действия.
— Есть формулировка своими словами. Не переводим ответ в красивый инсайт без опоры на цитату.

Если хотя бы одного пункта нет — перед вами не инсайт, а гипотеза.
Лучше честно оставить вопрос открытым, чем выдать шум за знание. 🧠


topics: контекст использования

content:
МЫ ЗАМЕТИЛИ ТРЕНД: ИССЛЕДОВАНИЯ ЧАСТО ЛОМАЮТСЯ НЕ НА ПОЛЕ, А НА ЭТАПЕ ИНТЕРПРЕТАЦИИ

Самая частая ошибка сейчас — читать интервью как список «фактов», а не как следы контекста.
Пользователь сказал «удобно» — и команда уже строит гипотезу про UX.
Но за этим может быть что угодно: экономия времени, страх ошибки, привычка, отсутствие альтернативы.

Ещё один паттерн: исследователь начинает искать подтверждение заранее выбранной идеи. В итоге слышит не мотивы, а удобные цитаты.

Что помогает:
— отделять наблюдение от вывода
— фиксировать триггер, контекст, ограничения
— спрашивать не «нравится ли», а «что было до этого и что случилось потом»
— не превращать 8 интервью в красивую легенду

Хорошее исследование не доказывает правоту. Оно сужает поле ошибок 🔎


topics: контекст использования

content:
Я ДУМАЛ, ЧТО ИНТЕРВЬЮ ПРОШЛО УСПЕШНО. ОШИБСЯ.

На первом же созвоне я аккуратно «раскапывал мотивацию»:
— Почему вы выбрали этот сервис?
— Что для вас было важно?
— Что мешало раньше?

Респондент кивал, отвечал длинно и вежливо. На выходе у меня был красивый конспект и полное ощущение, что я поймал job.
Проблема всплыла потом: в ответах не было ни одного реального эпизода использования. Только объяснения задним числом.

Провал был в том, что я спрашивал про мнение, а не про последний конкретный случай. Не «почему вы так делаете?», а «что произошло в тот раз, когда вы это сделали?».
Именно в деталях всплывают триггер, контекст, обходные пути и настоящий pain. 🧠

С тех пор мой минимум в интервью такой:
1) зафиксировать последний эпизод,
2) разложить его по шагам,
3) отдельно спросить, что было до и после.

Без этого интервью легко превращается в красивую легенду о пользователе.


topics: контекст использования

content:
JOB STORY — НЕ ШАБЛОН, А ЛОКАЛИЗАТОР НАТЯЖЕНИЯ

1. Он работает, когда нужно поймать не «фичу», а момент выбора: что человек пытается сделать, в каком контексте и почему именно сейчас.

2. Формула проста: «Когда [ситуация], я хочу [мотивация], чтобы [ожидаемый результат]». Но ценность не в конструкции, а в расхождении между ней и реальным поведением.

3. Хорошая job story всегда опирается на наблюдение: триггер, ограничение, обходной путь, компромисс. Если этого нет — это уже не инсайт, а украшенный гипотезой текст.

4. Полезный разбор — по трём осям:
- контекст: что происходит вокруг;
- прогресс: какой сдвиг человек хочет получить;
- барьер: что мешает сделать это проще.

5. Для PM и UX это способ не спорить о решении слишком рано. Сначала фиксируем работу, которую человек пытается продвинуть, потом ищем форму продукта.

6. Проверка на адекватность простая: если job story можно привязать к конкретному интервью или полевому наблюдению — она живая. Если нет — это, скорее всего, красивая фантазия. 🧭


topics: контекст использования

content:
ЛЮДИ НЕ ПОКУПАЮТ «ФИЧУ». ОНИ ПЫТАЮТСЯ СНЯТЬ НАПРЯЖЕНИЕ

В одном из интервью я долго не мог понять, зачем люди вообще возвращаются в продукт. На словах — «удобно», «быстрее», «привык». Пусто.

Сдвиг случился, когда я начал спрашивать не про фичи, а про момент, в котором человек впервые открыл продукт: что было не так, что он пытался исправить, почему именно тогда. И почти всегда за поверхностным ответом всплывала мотивация уровня ниже: не забыть, не облажаться, не тратить лишний час, не выглядеть глупо перед командой.

После этого я перестал искать «почему нравится» и начал искать триггер: что заставило человека выйти из привычного режима и попробовать другое решение. Это не про абстрактные цели, а про конкретное напряжение в контексте.

Полезный сдвиг для интервью:
не «что вам важно?», а «что стало неудобно настолько, что вы начали искать замену?» 🔍


topics: контекст использования

content:
СЕГМЕНТАЦИЯ, КОТОРАЯ ЛОМАЕТ ГЛАЗОКРУГ

Мы привыкли резать аудиторию по полу, возрасту, должности, размеру компании. Это удобно для отчёта — и часто бесполезно для продукта.

Люди приходят не “как маркетинг-сегмент”, а чтобы сделать работу. Один и тот же PM может:
— утром срочно собрать статус для руководителя,
— днём сравнить решения для команды,
— вечером доказать гипотезу фаундеру.

Формально это один пользователь. По задаче — три разных сегмента.

Если сегментировать по jobs, то в фокусе оказываются не “кто он”, а:
— какой прогресс он пытается сделать;
— в каком контексте это случается;
— что ломает текущий способ;
— почему он выбирает именно сейчас.

Разрыв шаблона в том, что самый важный сегмент часто не демографический, а ситуационный.
Именно он лучше предсказывает поведение, триггеры и готовность менять привычный инструмент. 🔍

В интервью это видно быстро: человек описывает не себя, а момент, в котором “нужно было срочно”. Вот там и начинается настоящая сегментация.


topics: контекст использования

content:
ИНСАЙТЫ, КОТОРЫЕ ЖГУТ: ПОЛЕ ПЕРЕСТАЁТ ВРАТЬ

Свежая новость с поля: хорошие инсайты почти всегда приходят не в ответах, а в сбоях.
Человек гладко рассказывает про «удобство», а потом трижды показывает, как обходит систему, хранит скриншоты или зовёт коллегу “помочь на минутку”. Вот там и начинается реальная работа.

Качественный инсайт — это не красивый вывод. Это наблюдение, которое меняет решение:
— не «пользователь хочет быстрее», а «в момент аврала он готов платить за снятие риска»
— не «важна простота», а «сложный шаг терпят, если он защищает от ошибки»
— не «нужна экономия времени», а «нужен контроль, потому что цена промаха высокая» 🔍

Полевой тест простой: если после интервью команда молчит на 10 секунд, значит, нашли не мнения, а материал для продукта.


topics: контекст использования

content:
ЦИФРЫ ВРУТ, ЕСЛИ НЕ ЗНАЕШЬ, ЧТО ИМЕННО МЕРЯЕШЬ 📉

Одна из самых частых ошибок в growth-product исследованиях — подменять поведение метрикой, а метрику — выводом.

CTR вырос. Значит, оффер попал? Не факт.
Retention просел. Значит, продукт хуже? Тоже не факт.

Без контекста цифра отвечает только на «что изменилось», но не на «почему» и не на «для кого».
Например, падение конверсии может быть не про ценность, а про:
— новый сегмент с другим job-to-be-done
— неожиданный триггер входа
— ломку сценария на одном шаге
— изменение состава трафика

Ошибка — искать инсайт в дашборде, а не в поведении людей.
Сначала фиксируем, что именно изменилось, у кого и в каком сценарии. Потом — интервью, чтобы добраться до мотивации и контекста. 🔍

Метрики полезны. Но только если они ведут к вопросу, а не к иллюзии ответа.


topics: контекст использования

content:
ВСЕ ПАДАЮТ В ОДНУ ЛОВУШКУ НА ИНТЕРВЬЮ

Ошибка, которую делают почти все: начинают собирать мнения вместо фактов.

Пользователь говорит: «Мне бы пригодился умный поиск», «Нужно больше фильтров», «Я бы хотел…» — и команда уже строит фичу. Но это не инсайт. Это версия решения, которую человек придумал на ходу.

В интервью важно не вытаскивать идеи, а восстанавливать контекст последнего реального эпизода:
— что случилось;
— почему это стало проблемой;
— что человек сделал сначала;
— что мешало;
— почему выбрал именно этот путь.

Если спрашивать «что бы вы хотели?», вы получите фантазию.
Если спрашивать «что было в последний раз?», получите поведение.

Именно поведение показывает job, триггер и pain. А уже потом — где продукт может снять напряжение. 🔍


topics: контекст использования

content:
ПРАВИЛО, КОТОРОЕ СПАСАЕТ JOB STORY ОТ ВОДЫ

Если job story звучит как «когда мне нужно быстро и удобно…», это почти всегда мусорный шаблон, а не инсайт.

Хорошее правило из практики: в job story должен быть **наблюдаемый триггер**, **конкретное поведение** и **зачем это человеку в моменте**.
Если хотя бы одного элемента нет — история начинает обслуживать красивую формулировку, а не понимание.

Плохой вариант:
«Когда я хочу быть продуктивнее, я выбираю лучший инструмент».

Лучше так:
«Когда перед встречей у меня есть 5 минут и нужно собрать заметки из трёх источников, я открываю один файл, чтобы не держать контекст в голове».

Здесь видно не “желание”, а ситуация. Не абстрактную пользу, а рабочий контекст. Именно он потом помогает сегментировать пользователей и проверять, где job действительно живёт. 🧩


topics: контекст использования

content:
ДВЕ ДОРОГИ К МОТИВАЦИИ: ОДНА НАУЧИТ СЛЫШАТЬ, ДРУГАЯ — ДОГАДЫВАТЬСЯ

Когда ищут «мотивации», обычно идут одним из двух путей.

Первый — спрашивают прямо: «Почему вы это делаете? Что вас мотивирует?». Быстро, удобно, но часто отвечает не на вопрос, а на желание выглядеть рационально. Люди объясняют себя постфактум.

Второй — разбирают контекст: что было до, какой триггер сработал, что человек пытался избежать или получить, почему выбрал действие именно сейчас. Это дольше, зато вытаскивает реальные драйверы решения.

Если нужен инсайт для продукта, важнее не «мотивирует ли удобство», а **в какой момент удобство становится решающим**.
Мотивация редко живёт как абстрактная причина. Она проявляется в ситуации. 🔎

Разница простая:
первый подход собирает декларации, второй — наблюдения.
И только второй помогает строить сегментацию, а не красивые гипотезы.


topics: контекст использования

content:
СЕГМЕНТАЦИЯ, КОТОРАЯ НЕ ЛОМАЕТСЯ НА РЕАЛЬНЫХ ДАННЫХ

Если делите пользователей по ролям, а не по задачам — почти наверняка смешиваете разные мотивации.

Чек-лист сегментации по job-to-be-done:
- Зафиксируйте, какую работу человек пытается сделать.
- Отделите основной job от сопутствующих.
- Проверьте контекст: когда, где, с каким триггером возникает задача.
- Смотрите не на ответы в анкете, а на поведение в последних эпизодах использования.
- Ищите различия в критериях успеха: скорость, контроль, цена ошибки, удобство, статус.
- Сравнивайте не «кто они», а «почему сейчас выбирают этот способ».
- Не смешивайте сегменты, если у них разные pains и разные альтернативы.
- Валидируйте сегмент через интервью и реальные кейсы, а не через красивую табличку 📌

Хорошая сегментация по задачам всегда отвечает на один вопрос: кому это нужно в каком сценарии — и почему именно так.


topics: контекст использования

content:
КАЧЕСТВЕННЫЕ ИНСАЙТЫ ВОЗВРАЩАЮТСЯ ТУДА, ГДЕ ИХ ДОЛЖНЫ БЫЛИ ИСКАТЬ СНАЧАЛА

Замечаю тренд: команды снова перестают верить в «инсайты из воздуха» и возвращаются к плотной полевой работе. Не к анкете на 200 ответов, а к 8–12 живым разговорам, где слышно контекст, триггер и компромисс.

Сильный инсайт теперь — не «пользователи хотят удобства». Это наблюдение вида: человек откладывает действие не потому, что ленится, а потому что в его реальном сценарии решение конкурирует с другой задачей, срочностью и риском ошибиться.

Меняется и формат работы с данными: команды чаще ищут не мнения, а повторяющиеся паттерны поведения, язык пользователей и момент, когда job реально «включается». Это полезнее для growth: помогает точнее сегментировать, строить onboarding и находить триггеры активации 🔍

Качественный инсайт снова становится не выводом из презентации, а следом от наблюдения.


topics: контекст использования

content:
МЫ НЕ НАШЛИ ПРОБЛЕМУ. ПРОБЛЕМА НАШЛА НАС

Один раз мы пришли в исследование с “понятной” задачей: проверить, почему люди не пользуются новой функцией.

Спросили в интервью:
— как часто вы это делаете?
— удобно ли вам?
— что бы вы улучшили?

Ответы были вежливые, ровные и бесполезные. Люди говорили правильные вещи, но не про жизнь. Мы собрали список пожеланий, сделали выводы, а потом продукт не взлетел.

Ошибка была простой: мы исследовали мнение, а не контекст. Не увидели, в какой момент у человека вообще появляется потребность. Не спросили, что он делал до этого, что сломалось, кто еще участвует, почему он выбирает обходной путь.

Провал случился не в анализе. Он случился раньше — в постановке вопросов.

После этого мы начали копать от ситуации: последний раз, когда это происходило; что стало триггером; почему выбрали именно этот путь. И только тогда появились настоящие инсайты 🙂


topics: контекст использования

content:
ИНТЕРВЬЮ НЕ «ПРОВОДЯТ» — ИХ СОБИРАЮТ ПО КУСОЧКАМ

Разбор по пунктам:

1. Сначала не вопрос, а ситуация.
Ищем последний реальный эпизод, где человек столкнулся с задачей. Не «как вы обычно выбираете», а «когда это было в последний раз?».

2. Просим воспроизвести контекст.
Что было до? Что запустило действие? Где был человек, с кем, под каким давлением? 🧩

3. Копаем в решение, а не в мнение.
Что делал первым? Где сомневался? Почему выбрал именно этот путь? Тут появляются jobs, pains и триггеры.

4. Не верим общим словам.
«Удобно», «быстро», «важно» — это не инсайт. Просим пример, сравнение, альтернативу.

5. Фиксируем переходы.
Что заставило искать другой вариант? Что было последней каплей? Это часто важнее, чем «потребность» как абстракция.

6. Завершаем только после проверки мотивации.
Не «почему это важно?», а «что изменится, если не решить?». Здесь виден реальный приоритет.

Хорошее интервью — это не поток ответов, а цепочка наблюдаемых решений. 🙂


topics: контекст использования

content:
JOB STORY СПАС МНЕ ИНТЕРВЬЮ ОТ «МНЕНИЙ НИ О ЧЁМ»

На одном проекте я долго собирал ответы в формате «что вам важно?» — и получал ровно то, что ожидал: общие слова, пожелания, красивые формулировки. Сигналов для продукта почти не было.

Перелом случился, когда я начал переводить разговор в связку: контекст → триггер → действие → результат. Не «что вам нужно?», а «что произошло в момент, когда вы открыли сервис?» и «почему выбрали этот сценарий именно тогда?».

Тогда job story оказался не артефактом, а фильтром. Он быстро отделял реальную мотивацию от рационализации задним числом. 🧭

Самое полезное: job story не придумывает job за вас. Он заставляет проверить, в каком контексте человек действительно «нанял» продукт, и что было бы для него успехом. Для growth это особенно ценно: часто растёт не фича, а точное попадание в момент использования.


topics: контекст использования

content:
ЛЮДИ НЕ ИЩУТ МОТИВАЦИЮ. ОНИ ИЩУТ ОБЛЕГЧЕНИЕ.

В интервью часто ждут фразы про «хочу развиваться», «мне важно удобство», «нужна эффективность». Но это верхний слой.
Настоящий мотив обычно прячется в разрыве между состояниями:

— было тяжело, стало невыносимо
— было медленно, стало срочно
— было стыдно, стало нужно выглядеть компетентно

🎯 Поэтому вопрос «почему вы это выбрали?» часто слабый. Он вытаскивает рационализацию, а не триггер.

Сильнее работает:
«Что произошло прямо перед тем, как вы начали искать решение?»
«Что стало неудобно/опасно/дорого именно в тот момент?»
«Что вы пытались вернуть: время, контроль, спокойствие, статус?»

Мотивация — не абстрактное желание. Это попытка закрыть конкретную потерю.
Именно поэтому люди покупают не “лучше”, а “чтобы больше не было так”.


topics: контекст использования

content:
СЕГМЕНТАЦИЯ, КОТОРАЯ СЛОМАЛА «ЦЕЛЕВУЮ АУДИТОРИЮ» 🔥

На недавних интервью снова всплыло знакомое: один и тот же продукт «покупают» люди с очень разными задачами. Формально — одна аудитория. По факту — три разных сценария, три разных триггера, три разных ожидания от ценности.

Самый полезный сдвиг: перестать делить пользователей по роли, индустрии и размеру компании — и начать собирать сегменты по ситуации, в которой они нанимают продукт на работу.
Не «кто он», а «какую задачу он закрывает прямо сейчас».

Что это меняет:
— в одном сегменте важна скорость старта ⚡
— в другом — контроль и предсказуемость
— в третьем — снижение риска ошибки

И да, это видно только в интервью и разборе реальных кейсов использования. Анкета такие различия обычно сглаживает до среднего.

Похоже, самая рабочая сегментация в growth теперь не про людей. Она про момент, в котором у человека болит задача.


topics: контекст использования

content:
ИНСАЙТ БЕЗ ЧИСЕЛ — ЭТО МНЕНИЕ

Качественные интервью часто воспринимают как «мягкий» метод. Но сильный инсайт почти всегда можно привязать к цифре: частоте, времени, доле, порогу.

Не «пользователям неудобно», а:
— 7 из 10 откладывают задачу до вечера
— 4 из 5 делают это с мобильного, хотя предпочли бы десктоп
— триггер срабатывает после 2–3 неудачных попыток
— решение ищут, когда цена ошибки выше 15 минут

Цифры не заменяют наблюдение. Они дают форму паттерну: что происходит регулярно, где болит сильнее, что реально влияет на выбор.

В интервью я всегда ищу числовой якорь:
«Как часто это случается?»
«Сколько времени уходит?»
«После какого момента вы срываетесь?»
«Сколько вариантов вы пробовали?»

Так инсайт перестаёт быть красивой формулировкой и становится рабочим сигналом для сегментации, приоритизации и роста 📈


topics: контекст использования

content:
ВСЕ ЗНАЮТ, КАК ЗАДАТЬ ВОПРОС. МАЛО КТО ЗНАЕТ, КАК НЕ ИСПОРТИТЬ ОТВЕТ.

Главная ошибка в исследованиях — искать «мнение» вместо контекста.

Когда мы спрашиваем:
— «Что вам важно?»
— «Почему вы выбрали нас?»
— «Что бы вы улучшили?»

мы получаем красивую, но бесполезную речь. Люди рационализируют задним числом, подстраиваются под вопрос и часто отвечают не про поведение, а про образ себя.

Полезнее идти не в оценки, а в последний реальный эпизод:
— что случилось
— что запустило поиск
— что было под рукой
— где споткнулись
— почему сделали именно так

Именно там живут jobs, pains и триггеры. Не в «мне кажется», а в «вот в какой момент я открыл, сравнил, отложил, вернулся». 🔍

Если интервью не вскрывает контекст использования, это не исследование. Это сбор вежливых объяснений.


topics: контекст использования

content:
НЕ ПЕРЕПУТАЙТЕ ИНТЕРВЬЮ С ДОПРОСОМ

Из опыта: лучшее интервью начинается не с вопроса «почему вы так сделали?», а с конкретного эпизода. Попросите человека пройти по последнему случаю: что случилось, что он увидел, что сделал первым, где сомневался, что было под рукой. Так вы ловите контекст, а не красивую версию себя.

Еще одно правило: не гонитесь за «важностью» ответа. Если человек быстро перескакивает к оценкам и мнениям — мягко возвращайте его к фактам и последовательности. Вам нужен не лозунг, а цепочка действий, триггеров и компромиссов.

И да: тишина в интервью — это не провал. Часто именно после паузы всплывает настоящий job. ⏸


topics: контекст использования

content:
ПРОДУКТ ОПИСЫВАЕТ ФИЧУ. ИССЛЕДОВАТЕЛЬ ОПИСЫВАЕТ СИТУАЦИЮ.

Когда команда спорит, «что делать пользователю», часто смешивают два уровня:

**Jobs-to-be-Done** — помогает найти саму работу.
«Когда человек пытается быстро собрать отчёт перед встречей, ему нужно понять, что произошло, чтобы не выглядеть неготовым».

**Job story** — помогает заземлить это в контекст.
«Когда у меня есть 10 минут до созвона, я хочу увидеть только критичные изменения, чтобы успеть принять решение».

Разница простая: job story не заменяет JTBD, а делает его пригодным для продукта.
JTBD отвечает на **почему** и **зачем**, job story — на **когда**, **в каком контексте** и **что мешает**.

Если job story звучит как фича — она уже съехала в решение.
Если в ней нет триггера и напряжения — это не story, а пожелание 🙃

Хорошая проверка: после интервью можно ли из одной и той же работы собрать 3–5 разных job stories для разных ситуаций? Если да — вы поймали не «пользователя вообще», а реальный паттерн поведения.


topics: контекст использования

content:
МОТИВАЦИЯ НЕ ЛЕЖИТ НА ПОВЕРХНОСТИ — ЕЁ НАДО ВЫТАЩИТЬ

Чек-лист для интервью, если нужно понять, что реально двигает человека:

— Он делает это ради результата или чтобы снять напряжение?
— Что стало триггером: проблема, дедлайн, риск, чужой пример?
— Что он пробовал до этого и почему не сработало?
— Что для него выглядит «хорошим исходом» прямо сейчас?
— Что он боится потерять, если ничего не менять?
— В какой момент решение стало неизбежным?
— Кто ещё влияет на выбор: коллега, руководитель, семья, рынок?
— Какие слова человек сам использует, когда объясняет, зачем ему это нужно?

🎯 Полезная проверка: если мотивацию нельзя привязать к контексту, событию и последствиям — это не мотивация, а догадка.

Ищите не «почему вообще», а «почему именно сейчас».


topics: контекст использования

content:
СЕГМЕНТАЦИЯ ПО ЛЮДЯМ УСТАРЕВАЕТ. СЕГМЕНТАЦИЯ ПО РАБОТЕ — ВЫИГРЫВАЕТ

Все чаще в исследованиях видно одно и то же: один и тот же “тип пользователя” ведет себя по-разному в зависимости от задачи, которую он пытается закрыть.

Фрилансер может быть новичком, когда выбирает инструмент “на попробовать”.
И тем же днем — экспертом, когда срочно нужно собрать отчет для клиента.

Если сегментировать по роли, мы теряем контекст.
Если сегментировать по задаче, начинаем видеть:
— какой триггер запускает поиск,
— что считается “достаточно хорошим” решением,
— где люди готовы мириться с костылями,
— а где уходят без раздумий.

Это и есть тренд: команды все меньше спрашивают «кто наш пользователь?»
И все чаще — «в какой ситуации он нанимает продукт?» 🔎

Для growth это особенно важно: один и тот же канал может приводить разные jobs-to-be-done, а значит — разные активации, разные paywall-моменты и разные причины churn.

Сегментация по задачам не отменяет демографию.
Она просто ставит ее на второе место.


topics: контекст использования

content:
МЫ ДУМАЛИ, ЧТО НАШЛИ ИНСАЙТ. ОКАЗАЛОСЬ — УДОБНУЮ ФАНТАЗИЮ

На одном проекте команда уверенно собрала «качественный инсайт»: пользователи якобы боятся нового сценария, потому что он сложный. Красиво легло в презентацию, помогло согласовать roadmap, даже вызвало кивки у стейкхолдеров.

Проблема всплыла позже. В интервью мы слышали не страх сложности, а совсем другое: люди не понимали, зачем им менять привычный способ. Сложность была не причиной, а удобной отговоркой, которую мы сами же и зафиксировали.

Это частая ошибка в research: принять объяснение команды за наблюдение. Настоящий инсайт не звучит как «им нужно проще». Он отвечает на более неудобный вопрос: в каком контексте пользователь вообще решает, что пора менять поведение? 🤔

Хороший вывод из плохого исследования: если инсайт нельзя привязать к конкретной ситуации, триггеру и решению пользователя — это не инсайт, а формулировка для слайда.


topics: контекст использования

content:
ОШИБКИ ИССЛЕДОВАНИЯ, КОТОРЫЕ ЛОМАЮТ JTBD

1. Спрашивают про мнение, а не про последний реальный эпизод.
Если нет контекста использования, вы получаете красивые объяснения вместо наблюдений.

2. Смешивают сегмент и роль.
«Малый бизнес» — не сегмент поведения. Ищите, кто в какой ситуации нанимает продукт.

3. Подменяют интервью анкета-логикой.
Закрытые вопросы быстро дают цифры, но почти не дают триггеров, компромиссов и обходных путей.

4. Слушают проблемы, не проверяя альтернативы.
Важно не только «что болит», а что человек делал до продукта и почему это было достаточно.

5. Делают выводы из единичной цитаты.
Инсайт — это не яркая фраза. Это повторяющийся паттерн в нескольких историях.

6. Путают пожелания с мотивацией.
Люди часто говорят, чего хотят. Но решение принимает контекст: срочность, риск, цена ошибки, привычка. 🔍

Если в исследовании нет эпизодов, причин и альтернатив — это не JTBD, а мнение в красивой упаковке.