UX исследования и их виды в продуктах

Введение

Эта статья поможет дать системный ответ на насущные вопросы бизнеса: «Почему и Как исправить», «Сколько и Насколько сильно», «Как люди действуют в этой ситуации», «Что люди говорят».

Подход UX-исследования стоит использовать как перед запуском нового бизнеса/продукта, так и для анализа и улучшения существующего. Первому он поможет протестировать гипотезы и доработать их в соответствии с нуждами потенциальной аудитории. Второму — узнать проблемы пользователей и решить их через корректировку или добавление новых функций.

Команда тратит месяцы на редизайн интерфейса по всем канонам UX, но конверсия падает на 15%. Звучит знакомо? Проблема в том, что между логикой продуктовой команды и реальным поведением пользователей часто лежит пропасть.

UX исследования — единственный способ эту пропасть преодолеть. Но не абстрактные методики из учебников, а конкретные инструменты для решения бизнес-задач.

Начинать нужно не с "хотим увеличить конверсию", а с понимания истинных бизнес-целей. Часто клиент просит "приложение лояльности как у конкурентов", а реальная задача — увеличить частоту покупок на 20%.

Ключевой вопрос: как дизайн поможет принести бизнесу деньги?

Стандартная ошибка — анализировать только прямых конкурентов. При исследовании SaaS для управления проектами прямые конкуренты показывали сложные интерфейсы с множеством функций. Но анализ непрямых конкурентов (Trello, Excel) показал: большинство команд предпочитает простоту.

Правило: анализируй не только тех, кто делает как ты, но и тех, кто решает ту же задачу по-другому.

Главная ошибка — спрашивать мнения вместо изучения поведения. Опросы для финтех-приложения показывали потребность в "красивых графиках". Дневниковые исследования выявили правду: пользователи открывают приложение раз в неделю на 3-5 минут. Важны были push-уведомления и быстрый доступ к балансу.

Принцип: изучай что люди делают, а не что говорят.

Когда использовать: выход на новый рынок, принципиально новый продукт, непонятная проблемная область.

Методы:

Пример: Исследование B2B-маркетплейса показало, что процесс закупок включает цепочку из 4 человек. Главная боль — не покупка, а согласование и отслеживание статуса заказа.

Когда использовать: есть несколько вариантов решения, нужно выбрать лучший.

Методы:

Пример: Тест трех вариантов регистрации показал победу минимальной формы (12% конверсия против 4% у детальной). Причина: пользователи сначала сканируют всю форму, оценивая объем работы.

Когда использовать: нужно найти истинные причины проблем, а не симптомы.

Методы:

Пример: Падение retention SaaS-продукта с 85% до 78% оказалось связано с макроэкономикой. Средний бизнес оптимизировал расходы, а для малого бизнеса продукт заменял сотрудника.

Исследования отношения (что люди говорят):

Поведенческие исследования (что люди делают):

Качественные — генерируют данные через прямое наблюдение:

Количественные — собирают данные косвенно через инструменты:

Естественная среда — максимальная достоверность, минимальный контроль:

Сценарные исследования — контролируемые условия для фокуса на деталях:

Качественные естественные:

Качественные сценарные:

Количественные естественные:

Количественные сценарные:

Ответ на ключевой вопрос, в идеале, должен помочь выйти из зоны комфорта. Вопрос звучит так: «Какой метод пользовательского исследования когда использовать?» Для ответа на этот вопрос посмотрим на график методов через 3 измерения:

На графике мы распределили 20 самых популярных методов UX-исследований по этим измерениям.

Каждое измерение позволяет разграничить методы по вопросам, на которые они отвечают, и целям, для которых они больше всего подходят.

Три месяца исследований аудитории могут привести к избытку вопросов вместо ответов. Правило: если после месяца стало больше вопросов — начинай делать MVP.

Недельные споры о цвете кнопки с A/B тестами на 100 пользователях — пустая трата времени. Лучше быстро запустить и итерировать.

Исследования дают данные для решений, но не заменяют продуктовое мышление. Пользователи не всегда знают, чего хотят.

В 2025 году для UX-исследований в продукте активно используются как специализированные платформы, так и инструменты с возможностями искусственного интеллекта (AI).

AI-инструменты для анализа данных:

Платформы для тестирования и сбора обратной связи:

Системы управления знаниями и аналитики:

Ключевой тренд: Многие существующие UX-инструменты активно интегрируют AI-функции для автоматизации рутинных задач (например, транскрибация интервью в Dovetail) и выявления глубоких закономерностей в данных.

UX исследование успешно, только если удалось найти боль пользователя и придумать решение. Пользователи — не враги, которых нужно заставить пользоваться продуктом, а союзники.