Подготовка

На этапе подготовки необходимо тщательно определить круг заинтересованных специалистов. Это могут быть руководители отделов, ключевые менеджеры, технические эксперты, представители финансовой службы или любых других подразделений, чьи решения или ресурсы могут повлиять на проект. Для каждого стейкхолдера следует сформулировать четкие цели интервью, определить ключевые вопросы, направленные на выявление их видения, опасений, приоритетов и потенциальных препятствий. Важно заранее спланировать логистику, включая выбор места и времени проведения интервью, а также подготовку необходимых материалов (например, черновиков концепций, презентаций).

Исполнение

Проведение интервью должно осуществляться в формате структурированной беседы, где интервьюер не только задает заранее подготовленные вопросы, но и способен гибко реагировать на ответы, углубляясь в детали по мере необходимости. Важно создать атмосферу открытости и доверия, чтобы стейкхолдеры чувствовали себя комфортно, выражая свои истинные мнения и опасения. Рекомендуется использовать методы активного слушания, задавать уточняющие вопросы и фиксировать все важные моменты. Целью является не просто сбор информации, а понимание мотивации и логики мышления каждого участника.

Анализ результатов

После проведения всех интервью необходимо систематизировать и проанализировать полученные данные. Это включает выявление общих тенденций, расхождений во мнениях, ключевых рисков и возможностей. Особое внимание следует уделить тем аспектам, где мнения стейкхолдеров совпадают или, наоборот, кардинально расходятся, поскольку именно эти точки могут стать основой для дальнейшего обсуждения и принятия решений. Результаты анализа должны быть представлены в форме, удобной для дальнейшего использования, например, в виде сводных таблиц, диаграмм или отчетов.

Интервью со стейкхолдерами — основа любого проекта. Однако ручное фиксирование информации часто искажает суть беседы и упускает важные нюансы. Поэтому всё чаще применяется ИИ для автоматизированной записи, расшифровки и анализа этих критически важных встреч.

Технологии распознавания речи мгновенно преобразуют аудио в текстовые транскрипты с таймкодами. Затем большие языковые модели (LLM) анализируют их: выявляют ключевые ожидания, скрытые риски, области разногласий и консенсуса. Они помогают структурировать выводы, формировать базу знаний по каждому стейкхолдеру и даже определять их отношение к проекту.

При возникновении дополнительных вопросов к интервью, LLM синтезирует ответ, опираясь на накопленные данные, что значительно ускоряет принятие решений. Рекомендуется запрашивать у модели прямые цитаты или ссылки на исходный материал для достоверности.

История взаимодействий сохраняется, обеспечивая возможность повторного анализа. По мере накопления транскриптов возможна сегментация стейкхолдеров по различным критериям.

Эти данные позволяют LLM формировать сценарии для предварительного тестирования гипотез — например, оценки реакции на изменения в стратегии или новые функции. Также LLM могут адаптировать контент, формируя несколько версий одного сообщения, оптимизированных под восприятие разных групп стейкхолдеров.

"Представь, что ты — заинтересованный специалист [название/описание роли]. Перед тобой сводка основных опасений и ожиданий от специалистов твоей сферы относительно нашего проекта [название проекта/инициативы]. Исходя из этого, оцени следующие варианты [например, стратегий внедрения/ключевых функций продукта]. Укажи, какой из них кажется наиболее подходящим для решения выявленных проблем и почему, используя характерный для твоей профессиональной области стиль и лексику".

Эффективность данного метода напрямую зависит от качества подготовки, опыта интервьюера и готовности стейкхолдеров к открытому диалогу. Ключевым ресурсом является время – как интервьюера, так и участников. Для повышения эффективности рекомендуется использовать заранее разработанные гайды для интервью, чек-листы и шаблоны для фиксации ответов.

В контексте идеи цифрового продукта, интервью со стейкхолдерами могут помочь в валидации функционала, определении технических требований, оценке рисков внедрения и интеграции с существующими системами, а также в формировании стратегии запуска и продвижения продукта.

"МегаФон" активно развивает свои цифровые продукты и сервисы, а также оптимизирует внутренние процессы для повышения эффективности. В рамках одной из инициатив по внедрению новой CRM-системы (Customer Relationship Management) и автоматизации взаимодействия с клиентами, компания столкнулась с необходимостью согласовать видение и ожидания различных отделов: продаж, маркетинга, технической поддержки, IT-департамента и руководства.

Применение эксперимента:
"МегаФон" провел серию интервью с ключевыми заинтересованными специалистами из перечисленных департаментов. Целью было:

1. Выявить текущие болевые точки в процессе взаимодействия с клиентами, которые должна решить новая CRM.
2. Собрать требования и пожелания от каждого отдела к функционалу новой системы.
3. Оценить потенциальные риски и препятствия для внедрения с точки зрения каждого подразделения (например, вопросы интеграции, обучения персонала, изменения рабочих процессов).
4. Получить поддержку и вовлеченность руководителей и ключевых сотрудников для успешной миграции и адаптации к новой системе.

Результаты:
В результате этих интервью были выявлены критические различия в ожиданиях и приоритетах различных отделов. Например, отдел продаж делал акцент на удобстве ввода данных и быстром доступе к информации о клиентах, в то время как IT-департамент беспокоился о масштабируемости и безопасности, а маркетинговый отдел — о возможностях сегментации и персонализации предложений. Путем систематизации и анализа полученных данных, а также проведения последующих рабочих встреч, "МегаФону" удалось сформировать единое техническое задание, учитывающее интересы всех сторон, и разработать план внедрения, минимизирующий риски. Это позволило обеспечить более плавный переход на новую CRM-систему и повысить ее эффективность за счет учета всех критически важных требований и ожиданий внутренних стейкхолдеров.


Ссылки:
Agile-первопроходцы. Как мы трансформируем МегаФон -
https://habr.com/ru/specials/522514/