Интервью с потребителями

Это качественный метод исследования, направленный на глубокое понимание задач, проблем, потребностей и потенциальных выгод целевой аудитории, а также на оценку их готовности платить за предлагаемые решения. Основная цель данного эксперимента — выявление неудовлетворенных потребностей рынка и получение инсайтов, которые позволят скорректировать или подтвердить гипотезы о ценностном предложении продукта или услуги.

Этапы проведения эксперимента
Подготовка

  1. Разработка сценария: создается детальный сценарий интервью, включающий вопросы, направленные на выявление задач, проблем, выгод потребителей, а также их готовности к оплате. Важно также включить вопросы для идентификации неудовлетворенных потребностей, связанных с текущими решениями или их отсутствием. Сценарий должен быть разработан после формирования шаблона ценностного предложения и определения ключевых задач, проблем и выгод потребителей.
  2. Идентификация респондентов: осуществляется поиск и предварительный отбор целевых респондентов. Для этого могут использоваться различные каналы, как онлайн, так и офлайн. Предварительный отбор с использованием коротких анкет позволяет отсеять нерелевантных кандидатов, экономя время исследователей и респондентов.
  3. Определение временных рамок: устанавливаются четкие временные рамки для проведения анализа результатов.

Исполнение

Роли и обязанности:
  • Интервьюер: задает вопросы по сценарию, углубляется в ответы, используя уточняющие вопросы (например, "Почему?"), и завершает беседу.
  • Помощник: фиксирует дословные высказывания респондента и описывает невербальные сигналы, которые могут указывать на скрытые эмоции или истинные мотивы. Запись интервью (с предварительного согласия респондента) также является ценным источником данных, но требует последующей транскрипции и анализа.

Количество интервью: рекомендуется провести от 15 до 20 интервью, чтобы собрать достаточный объем качественных данных для выявления паттернов.

Длительность: каждое интервью обычно длится 15–30 минут. Между интервью целесообразно делать 15-минутные паузы для оперативного обсуждения и корректировки сценария при необходимости.


Вспомогательные инструменты:
  • ИИ-помощники: используются для ускорения анализа интервью, извлечения инсайтов и подготовки сводок.
  • Диктофон: обеспечивает надежную аудиозапись интервью (при наличии согласия), служит резервным источником данных.
  • ИИ-транскрипция: преобразует аудиозапись в текст, упрощая дальнейший анализ и сводку высказываний.
  • ИИ-аватары: могут использоваться в удалённых интервью как цифровые фасилитаторы, особенно в пилотных или экспериментальных форматах.

Анализ результатов

  1. Оперативное обсуждение: сразу после каждого интервью проводится 15-минутное обсуждение между интервьюером и помощником. Цель — быстро зафиксировать ключевые впечатления, обсудить невербальные сигналы, оценить давление на респондента и решить, нужны ли корректировки в сценарии.
  2. Синтез обратной связи: проводится сводный анализ всех заметок. Метод сортировки по принципу сходства (affinity mapping) помогает классифицировать качественные данные: каждая заметка размещается на отдельном стикере, который затем группируется с другими стикерами по общим темам или категориям. Это позволяет выявить повторяющиеся задачи, проблемы и выгоды.
  3. Анализ ранжирования: если в сценарий были включены вопросы на ранжирование задач, проблем и выгод, производится анализ полученных ранжировок. Идеально, если 80% и более респондентов подтверждают ранжирование, заложенное в профиле целевого потребителя.
  4. Корректировка ценностного предложения: на основе всех собранных данных и проведенного анализа вносятся необходимые изменения в шаблон ценностного предложения продукта или услуги. Это критически важный шаг, так как тестирование должно непосредственно влиять на стратегию развития.
Использование ИИ во время интервью с клиентами
Ручная фиксация информации во время интервью может затруднять полноценное восприятие содержания беседы, в том числе невербальных сигналов, таких как мимика и эмоциональные реакции собеседника. В связи с этим всё чаще применяется искусственный интеллект для автоматизированной записи, расшифровки и анализа встреч.

Технологии распознавания речи позволяют преобразовывать аудиофайлы в текстовые транскрипты с таймкодами. Эти транскрипты обрабатываются с использованием больших языковых моделей (LLM), таких как ChatGPT или YandexGPT, что позволяет эффективно извлекать инсайты, структурировать выводы и формировать базу знаний.

При возникновении дополнительных вопросов к содержанию интервью возможно адресное обращение к языковой модели, которая синтезирует ответ на основе накопленных данных, снижая потребность в повторном просмотре записей. Для минимизации риска генерации недостоверной информации рекомендуется запрашивать у модели прямые цитаты или ссылки на конкретные фрагменты исходного материала.

История взаимодействий сохраняется, что обеспечивает возможность повторного анализа. По мере накопления транскриптов становится возможна сегментация аудитории и выделение ключевых пользовательских персон. Эти данные позволяют формировать сценарии для LLM и использовать их для предварительного тестирования гипотез — например, оценки вариантов слоганов, интерфейсных решений или функциональных приоритетов.

Также LLM используются для адаптации контента под разные аудитории: на основе одного источника возможно формирование нескольких переформулированных версий, ориентированных на различные сегменты пользователей.
Пример универсального промпта к языковой модели
"Ты — представитель пользовательской персоны [название/описание]. Вот сводка высказываний пользователей этой группы. Исходя из них, представь, что ты — такой же пользователь, и оцени следующие варианты [например, слоганов]. Укажи, какой из них кажется наиболее релевантным и почему, используя характерный стиль и лексику данной аудитории."
Ресурсы и Эффективность
Стоимость
Интервью с потребителями относительно малозатратны, поскольку не требуют прямых выплат респондентам. Дистанционные интервью (например, по видеосвязи) обычно обходятся дешевле личных. Интервью в сегменте B2B могут быть более дорогостоящими из-за ограниченного доступа к целевой аудитории и высокой стоимости времени B2B-респондентов.
А Использование ИИ-аватаров клиента и респондента значительно снижает издержки, позволяя полностью автоматизировать процесс интервью и свести затраты к нулю.

Время подготовки
Подготовка к интервью может варьироваться от нескольких часов до нескольких недель в зависимости от сложности поиска респондентов и разработки сценария.

Время реализации
Само проведение интервью занимает относительно немного времени – 15-30 минут на каждое, плюс время на анализ.

Эффективность
Интервью с потребителями являются качественным методом, предоставляющим глубокие инсайты, но их доказательная сила считается относительно слабой, поскольку они базируются на словах респондентов, а не на их реальном поведении. Тем не менее, они позволяют сформировать и уточнить гипотезы для последующих, более надежных тестов.
Способ подтверждения гипотезы
Выполнение задач
Ключевые показатели, которые можно получить из интервью, включают:
  • Задачи потребителей: какие проблемы они пытаются решить или какие цели достичь.
  • Проблемы потребителей: с какими трудностями они сталкиваются при решении своих задач.
  • Выгоды потребителей: какие преимущества они ищут или ожидают от решения. Наиболее часто упоминаемые задачи, проблемы и выгоды, выявленные в ходе 15-20 интервью, как правило, обеспечивают точность до 80% в их релевантности для целевого сегмента.
Отзывы потребителей
Ценными являются также неожиданные инсайты – задачи, проблемы или выгоды, которые респонденты упоминают, но которые изначально не входили в профиль целевого потребителя.
Требования к проекту и специалистам
  • Целевой потребитель: наилучшие результаты достигаются при фокусировке на узкой, четко определенной целевой аудитории. Размытая аудитория приводит к неоднозначным и противоречивым результатам.
  • Сценарий: детальный сценарий критически важен для целенаправленного сбора информации и предотвращения хаотичной беседы. Он должен быть ориентирован на выявление рисков, связанных с проверяемой идеей.
  • Необходимые навыки: важны навыки составления сценария, отбора кандидатов, проведения интервью и обобщения результатов.
Ключевые аспекты
При проведении интервью важно:
  • Получать разрешение на запись.
  • Тщательно отбирать кандидатов.
  • Мыслить "как новичок", избегая предубеждений.
  • Больше слушать, чем говорить.
  • Собирать факты, а не мнения.
  • Задавать вопросы "почему" для выявления истинных мотивов.
  • Получать разрешение на дальнейшую связь и рекомендации других респондентов.
  • Спрашивать, какие еще вопросы следовало бы задать.
Чего следует избегать:
  • Говорить больше, чем слушать.
  • Подсказывать решение.
  • Думать о следующем вопросе, не слушая текущий ответ.
  • Невербально выражать согласие/несогласие.
  • Задавать закрытые вопросы ("да"/"нет").
  • Планировать интервью без пауз для обсуждения.
Кейс-пример:
"Klarna – Оптимизация процесса оформления заказа и платежей"
Klarna, шведская компания, специализирующаяся на платежных решениях "купи сейчас, заплати потом" (Buy Now, Pay Later – BNPL), постоянно стремится улучшить пользовательский опыт в процессе оформления заказа и осуществления платежей. Для этого они активно проводят пользовательские интервью и другие исследования. Цель таких интервью — понять, какие факторы влияют на решение покупателя о покупке, какие опасения у него возникают при оплате, и какие шаги в процессе оформления заказа вызывают затруднения.

Klarna регулярно взаимодействует с покупателями и продавцами (своими клиентами), чтобы выявить:
  • Болевые точки в процессе чекаута: это могут быть сложные формы, отсутствие предпочтительных способов оплаты, или недостаточная ясность в условиях рассрочки.
  • Мотивации к выбору BNPL: почему пользователи предпочитают платить позже, какие сценарии использования для них наиболее актуальны.
  • Ожидания от сервиса: что для них важно с точки зрения удобства, безопасности и прозрачности.
На основе этих интервью Klarna постоянно оптимизирует свой интерфейс, добавляет новые функции (например, различные варианты рассрочки) и улучшает коммуникацию с пользователями, чтобы сделать процесс оплаты максимально простым и безболезненным. Это помогает им снижать процент брошенных корзин и увеличивать конверсию для своих партнеров-магазинов.

Ссылки:

Статья "How Klarna became a FinTech Unicorn by disrupting the payments industry" на Medium (публикация на UX/Product):

https://medium.com/design-product-thinkers/how-klarna-became-a-fintech-unicorn-by-disrupting-the-payments-industry-7411624c8c7d
Видео по теме
ИИ кухня: Создаем бота-аватара для проведения маркетингового интервью
Основы интервью с пользователями и клиентами