В разных проектах мы замечаем, что многие компании, кто проводит исследования, сталкиваются с одной проблемой: данные собраны, но ими трудно пользоваться. Интервью проведены, инсайты сформированы, таблицы и дашборды созданы — но у команды нет общей системы полученных данных.
Информация рассыпана по разным источникам: что-то в Notion, что-то в Excel, что-то в переписке. Нет единого хранилища, удобных и безопасных инструментов аналитики, прозрачных правил доступа и актуализации. В результате теряется не только знание, но и способность быстро быстро в нём находиться и принимать решения.
Делимся, какие подходы к систематизации и хранению информации работают лучше всего по опыту экспертов UXSSR.
Карты знаний (Knowledge Maps)
Это визуальные схемы, которые помогают связать между собой интервью, инсайты, гипотезы и выводы. Мы используем их для синтеза данных после глубинных интервью, обсуждения пользовательских сценариев и проектирования стратегий. Такой подход особенно полезен, когда нужно выстроить логические связи и показать команде, где пробелы в знаниях.
Плюсы:
- Помогают объединить разнородные данные
- Делают картину целостной и наглядной
Минусы:
- Требуют регулярного обновления
- Нужны навыки фасилитации и визуализации
Пример: После серии глубинных интервью для EdTech-сервиса мы визуализировали карту мотивов родителей и детей: ожидания от сервиса, барьеры при оплате, эмоциональные триггеры. Это помогло команде увидеть, что проблема не в UX, а в позиционировании — и перезапустить коммуникацию.
Централизованный репозиторий (Research Repository)
Это единое цифровое хранилище, где собираются все материалы исследований: брифы, скрипты, стенограммы, инсайты, презентации. Такой репозиторий особенно важен в проектах, где участвуют несколько команд, или при длительной работе с одним продуктом. Мы создаём структуру, чтобы любой участник проекта мог быстро найти нужные материалы и понять контекст без лишних вопросов.
Плюсы:
- Упрощает доступ к знаниям
- Сохраняет экспертизу при смене людей в команде
Минусы:
- Без модерации быстро теряет структуру
- Требует начальной настройки и дисциплины
Пример: В проекте с финтех-компанией, выходившей на рынок логистики в Европе, мы провели исследования сразу в трёх странах, с разными сегментами клиентов и партнёров. Чтобы не утонуть в разрозненных материалах и гипотезах, мы выстроили централизованный репозиторий: с тегами по сегментам, целям и этапам воронки. Это позволило быстро подключать новые команды — от продукта до маркетинга — и принимать решения на основе уже собранных данных.
Фреймворки анализа
Это аналитические модели, в которые переводятся данные из исследований, чтобы выявить поведенческие паттерны, барьеры, мотивации и точки роста. Мы применяем Jobs To Be Done, CJM, ABCDX, канвасы и др при создании новых продуктов, репозиционировании, улучшении клиентского пути. Эти фреймворки структурируют информацию и делают её понятной для всех — от дизайнеров до CEO.
Плюсы:
- Формализуют сложные инсайты
- Повышают убедительность аргументации
Минусы:
- Требуют адаптации под конкретную задачу
- Иногда используются формально, без глубокого смысла
Пример: Для сети ресторанов мы использовали ABCDX-фреймворк, чтобы сегментировать пользователей не по возрасту или доходу, а по их поведенческим паттернам в принятии решений — кто ищет новинки, акции, а кто скорость доставки. Это помогло пересобрать навигацию и сообщения на лендинге: конверсия выросла на 28%.
Дашборды
Это автоматизированные таблицы и визуализации, объединяющие исследовательские и продуктовые метрики. Мы используем их, чтобы отслеживать поведение пользователей, эффективность гипотез, уровень вовлечённости и фидбэк. Особенно полезны в продуктах, в которых важно видеть картину в реальном времени и отслеживать динамику по метрикам.
Плюсы:
- Позволяют быстро реагировать на изменения
- Интегрируются в повседневные процессы команды
Минусы:
- Не все показатели можно автоматизировать
- Без обсуждения могут превратиться в “мёртвые графики”
Пример: В e-commerce-проекте мы внедрили таблицу, где ежедневно обновлялись отзывы пользователей, NPS, отклики из чатов и клики по новым фичам. Команда стала разбирать это раз в неделю и быстрее ловить, что вызывает вопросы и раздражение. В итоге — быстрее приняли решение остановить неудачный функционал до запуска на весь рынок.
База инсайтов (Insight Bank)
Это структурированная база проверенных инсайтов, цитат пользователей, типовых сценариев и кейсов, собранных в процессе множества исследований. Мы формируем такие базы по 20 индустриям, чтобы использовать их при подготовке к новым проектам, генерации идей, а также при онбординге новых членов команды. Это помогает опираться на реальные знания, и стартоваь проекты не “с нуля”.
Плюсы:
- Повышает качество гипотез
- Сокращает время на подготовку решений
Минусы:
- Требует регулярного обновления и кураторства
- Может устаревать без пересмотра контекста
Пример: Для b2b-продукта мы создали базу цитат от клиентов: их задачи, фразы, боли. При запуске новой рекламной кампании команда взяла из неё 3 готовых месседжа — не нужно было начинать с нуля, “придумывать боль”. Это дало живую, попадающую отклюкающуюся у целевой аудитории коммуникацию и сэкономило недели на согласования креативов.
Все детали — по запросу. Примеры? Покажем. Фреймворки? Расскажем. Шутки про Excel — тоже есть. Пишите нам на welcome@uxssr.ru — давайте расти вместе и превращать хаос данных в рабочие знания.
Поделиться статьей