Какой исследователь не мечтает облегчить себе работу?
Составить «словарик вопросов» для глубинного интервью. Изучить фреймворки для «задавания вопросов». На первый взгляд, это и правда, ускорит рабочий процесс.
Вот и Intercom придумали фреймворк про то, как правильно задавать вопросы в рамках JTBD - UUD (Useful, Usable, Desirable). Заявлено, что он позволяет выявить глубинную мотивацию пользователя на всех этапах. Правда, под глубинной мотивацией подразумеваются элементы работ – должна ли дрель для «дырок в стене» иметь удобную док-станцию или, скажем, сменные аккумуляторы.
Вы согласны с такой трактовкой глубинной мотивации?
Мы всегда думали, что глубинная мотивация в случае покупки дрели для «дырок в стенах» – это, например, преобразование пространства вокруг себя, желание почувствовать себя лучше в своем доме. Или ощутить себя мастером на все руки, который может все сделать сам.
Мы уже писали про абьюз фрейморка, когда исследователь пользуется им вместо мозгов 🧠. Писали и про изобретение велосипеда в рамках фреймворка TEDW.
Такие фреймворки низводят исследователя до уровня интервьюера в колл-центре – нужно просто зачитывать одно и то же, из раза в раз, на каждом интервью. Зачем думать самому?
А дальше, вероятно, такого исследователя заменит нейросеть. Уже сейчас подобное пробуют в смежных сферах: например, искусственный интеллект по имени «Люси» занял место психотерапевта. Раньше об этом только шутили, а теперь это будущее настало.
Как вам такая «темная демократизация исследований»?
Но дело не только в этом.
Настоящая беда в том, что фреймворки для задавания вопросов бесполезны чуть менее, чем полностью.
Хороший исследователь отталкивается не от вопросов. А от целей и задач исследования. И может задавать вопросы, которых нет в гайде, но которые нужны в контексте беседы. Чужой конспект тут не поможет. Нужно понимать принципы, по которым эти вопросы строятся и задаются.
Конечно, идея создать универсальный каталог вопросов очень привлекательна.
Она родилась из практики UX исследований, которые по сути своей поведенческие. И тут вопросы, действительно, могут быть стандартизованы, как, например, в случае немодерируемого UX теста.
Соблазнительно представить себе интервью как цифровой продукт, с метриками и оптимизацией процесса И тогда и фреймворк, и словарик – все будет в кассу.
Но интервью – это «отношенческий» метод. Вы не наблюдаете поведение человека «здесь и сейчас», вы разговариваете с ним. О его представлениях, об опыте. О том, как он соотносит себя с практикой пользования продуктом, и что он чувствует в этой связи.
Поэтому словариком и нейросетью живого исследователя заменить не получится. Проводя интервью, нужно думать и реагировать, докапываться в разговоре до сути. Только сценарием не обойтись. Исследователь - не машина по задаванию вопросов, а человек перед ним – не машина, чтобы отвечать на них.
Составить «словарик вопросов» для глубинного интервью. Изучить фреймворки для «задавания вопросов». На первый взгляд, это и правда, ускорит рабочий процесс.
Вот и Intercom придумали фреймворк про то, как правильно задавать вопросы в рамках JTBD - UUD (Useful, Usable, Desirable). Заявлено, что он позволяет выявить глубинную мотивацию пользователя на всех этапах. Правда, под глубинной мотивацией подразумеваются элементы работ – должна ли дрель для «дырок в стене» иметь удобную док-станцию или, скажем, сменные аккумуляторы.
Вы согласны с такой трактовкой глубинной мотивации?
Мы всегда думали, что глубинная мотивация в случае покупки дрели для «дырок в стенах» – это, например, преобразование пространства вокруг себя, желание почувствовать себя лучше в своем доме. Или ощутить себя мастером на все руки, который может все сделать сам.
Мы уже писали про абьюз фрейморка, когда исследователь пользуется им вместо мозгов 🧠. Писали и про изобретение велосипеда в рамках фреймворка TEDW.
Такие фреймворки низводят исследователя до уровня интервьюера в колл-центре – нужно просто зачитывать одно и то же, из раза в раз, на каждом интервью. Зачем думать самому?
А дальше, вероятно, такого исследователя заменит нейросеть. Уже сейчас подобное пробуют в смежных сферах: например, искусственный интеллект по имени «Люси» занял место психотерапевта. Раньше об этом только шутили, а теперь это будущее настало.
Как вам такая «темная демократизация исследований»?
Но дело не только в этом.
Настоящая беда в том, что фреймворки для задавания вопросов бесполезны чуть менее, чем полностью.
Хороший исследователь отталкивается не от вопросов. А от целей и задач исследования. И может задавать вопросы, которых нет в гайде, но которые нужны в контексте беседы. Чужой конспект тут не поможет. Нужно понимать принципы, по которым эти вопросы строятся и задаются.
Конечно, идея создать универсальный каталог вопросов очень привлекательна.
Она родилась из практики UX исследований, которые по сути своей поведенческие. И тут вопросы, действительно, могут быть стандартизованы, как, например, в случае немодерируемого UX теста.
Соблазнительно представить себе интервью как цифровой продукт, с метриками и оптимизацией процесса И тогда и фреймворк, и словарик – все будет в кассу.
Но интервью – это «отношенческий» метод. Вы не наблюдаете поведение человека «здесь и сейчас», вы разговариваете с ним. О его представлениях, об опыте. О том, как он соотносит себя с практикой пользования продуктом, и что он чувствует в этой связи.
Поэтому словариком и нейросетью живого исследователя заменить не получится. Проводя интервью, нужно думать и реагировать, докапываться в разговоре до сути. Только сценарием не обойтись. Исследователь - не машина по задаванию вопросов, а человек перед ним – не машина, чтобы отвечать на них.
