Демократизация исследований: как найти баланс между доступностью и качеством

По материалам подкаста Nielsen Norman Group с Недом Дуайром, CEO и сооснователем Great Question

Пролог: термин, который раскалывает сообщество

В UX-индустрии мало что вызывает такие бурные споры, как словосочетание «демократизация исследований». Для одних это светлое будущее, где инсайты доступны всем, кто принимает решения о продукте. Для других — прямая угроза качеству, научной строгости и профессиональным стандартам.

Но что, если это ложная дихотомия? Что, если можно расширить доступ к исследованиям, не превращая их в хаос?

Именно об этом — разговор с Недом Дуайром, человеком, который превратил собственную боль от сложности исследований в бизнес-решение.

История одной боли

Стопка подарочных карт Amazon

2015 год. Нед Дуайр работает в GoDaddy и сталкивается с абсурдной ситуацией. Он знает, насколько важны пользовательские исследования. Он видит их ценность. Но никто вокруг их не проводит — слишком сложно, слишком много препятствий.

«Я очень хотел, чтобы кто-то просто заглянул мне через плечо и дал какие-то советы о том, как проводить исследования. Когда я оглядывался по компании, никто на самом деле не проводил исследования. Только я. И моим лучшим инструментом была стопка подарочных карт Amazon, которые я рассылал по пятницам. Это казалось таким архаичным. Ведь это был 2015-й, а не 1995-й — у нас должны были быть технологии, чтобы сделать это проще.»

Это не просто неудобство. Это системная проблема: исследования настолько ценны, что их отсутствие тормозит развитие продукта. Но они настолько сложны, что практически никто их не делает.

От боли к миссии

После GoDaddy Дуайр занялся консалтингом по ценообразованию для B2B SaaS-компаний. Работа была исследовательской насквозь — бесконечные интервью с клиентами и не-клиентами. И снова та же боль: рекрутинг — кошмар, синтез — кошмар, десяток разрозненных инструментов.

Решение созрело не сразу. Сначала нужно было понять: а что именно строить? Репозиторий исследований, чтобы конкурировать с Dovetail? Платформу рекрутинга, чтобы тягаться с Respondent?

50 глубинных интервью дали ответ: 90% исследований в B2B SaaS проводятся с существующими клиентами компании. Но ни один продукт не делал это по-настоящему удобным. Все инструменты были заточены под привлечение внешних участников.

«Я обнаружил прекрасную точку входа в этот голубой океан. И это запустило процесс. Пять лет спустя — вот мы здесь.»

Так появилась Great Question — единая платформа для рекрутинга (из собственной базы клиентов или через панели партнеров), проведения исследований любыми методами и хранения результатов в репозитории.

Что такое демократизация? И почему она пугает?

«Подождите, вы же не пытаетесь демократизировать исследования?»

Один из первых продакт-менеджеров, с которым Дуайр обсуждал свою идею, отреагировал с ужасом:

«Он сказал: “Погодите, вы же не пытаетесь демократизировать исследования?” И я такой: “О да, это отличное название, именно это!” А он: “Это плохо. Не делайте этого. Остановитесь, остановитесь, остановитесь.” Очень негативно. И я думаю, такие настроения были пять лет назад. Но сейчас ситуация сильно меняется.»

Почему такая реакция? Потому что «демократизация» воспринимается как опасность:

• Потеря контроля над качеством

• Размывание научной строгости

• Этические риски

• Обесценивание профессии исследователя

Но Дуайр предлагает другое определение.

Широкое определение демократизации

«Когда я говорю с людьми: “Вы против того, чтобы демократизировать доступ к инсайтам, произведенным UX-исследователем?” — почти никто не против. А дальше мы обсуждаем: готовы ли вы к тому, чтобы дизайнер проводил тест прототипа? Большинство поддерживает — это очень тактическая работа, её легко обучить, есть много гарантий. Готовы ли вы к тому, чтобы продакт-менеджер смотрел на фидбек клиентов? Да, конечно.»

Демократизация в его понимании — это спектр возможностей, а не бинарный выбор «всё или ничего».

Никто не предлагает давать интерну-продакту неограниченный доступ к любым методологиям, любым аудиториям, в любое время. Это безумие.

Но многие готовы, чтобы интерн проводил определенные типы исследований после определенного обучения, с определенными участниками, и результаты шли определенным людям.

«Это отличается для каждой организации. Если вы делаете игровое приложение для детей — там много рисков. Протоколы согласия, вопросы предвзятости. Нельзя просто позволить кому угодно проводить такие исследования. Если вы — финансовый сервис или медицинское приложение, у вас есть FINRA и HIPAA, нормативная база. Но если вы ранний стартап — возможно, вы более открыты, потому что хотите быть ближе к деталям.»

Хартия демократизации: от неписаных правил к четкой структуре

Что это такое?

Хартия демократизации (democratization charter) — это документ на понятном языке, который определяет подход организации к проведению исследований.

Она отвечает на вопросы:

• Кто может проводить какие исследования?

• Какими методами можно пользоваться?

• С какими аудиториями можно работать?

• В каких контекстах это допустимо?

• Что можно делать с результатами?

«Часто это просто запись того, что негласно уже существует. Ваше понимание, вероятно, отличается от понимания вашего коллеги — будь вы исследователем или продакт-менеджером на другой стороне. Это про то, чтобы наконец записать это в явном виде.»

Примеры из практики

Крупный финансовый институт:

• Рекрутинг только через централизованную функцию или инструмент (например, research CRM)

• Настройки допустимости участников (не контактировать тех, кому нельзя, не перегружать одних и тех же людей)

• Обязательное обучение для работы с определенными аудиториями

• Тренинг по предвзятости

Booking.com: Создали отдельную программу для не-исследователей, где они могут собирать customer feedback, но не могут называть это research.

«Я думаю, даже просто это именование прекрасно — оно не создает барьер и при этом дает полномочия людям собирать фидбек, но при этом различает то, что высокоаналитично и произведено обученным исследователем, от того, что делает продакт-менеджер в свободное время.»

Зачем это нужно?

Хартия создает пространство для разговора. Когда вы её публикуете, некоторые будут против. Они скажут: «Нет, я считаю, что должен иметь право делать это».

И тогда начинается переговоры. Либо вы их убеждаете, либо находите компромисс, либо кто-то остается недовольным — но по крайней мере есть явное обсуждение.

«И я думаю, когда это идет от исследователей, которые понимают гораздо больше рисков, это создает возможность для них обучить остальную организацию об этих рисках.»

Это не просто «нет». Это «нет, но вот почему, и вот что вы можете делать».

Суровая правда: rogue research уже происходит

Огромный аппетит к исследованиям

Дуайр не питает иллюзий:

«Есть огромный аппетит к UX-исследованиям и всем видам исследований во всех департаментах — у продакт-менеджеров, маркетологов, дизайнеров. И эта потребность либо удовлетворяется исследовательской командой, либо они получают это сами. Rogue research — это реальность в большинстве организаций.»

Каждая команда пытается ответить на миллион вопросов каждый месяц, чтобы двигать свой проект вперед. Они будут:

• Опираться на исследования, произведенные исследователями

• Полагаться на интуицию

• Слушать мнение самого высокооплачиваемого человека (HiPPO — Highest Paid Person’s Opinion)

• Или проводить собственные исследования

Но собственные исследования будут редкими, бесструктурными, с наводящими вопросами. Это парень из паба, которого спросили: «Что думаешь об этой идее?»

Не запрет, а направление

«Я думаю, люди, которые категорически против демократизации… Если у меня есть возможность с ними поговорить, обычно оказывается, что они не против. Я начинаю с оптимизма, потому что думаю, что в подавляющем большинстве случаев есть что-то, что можно демократизировать.»

Дуайр предлагает метафору: быть тем, кто создает дорожную карту, а не тем, кто строит ворота.

«Я думаю, так вы можете привлечь больше людей в палатку, чтобы они чувствовали себя поддержанными и наделенными полномочиями, а не получали указание, что им не разрешен доступ к тому, что за этой дверью.»

AI в исследованиях: угроза или мультипликатор?

Уровень оптимизма: зашкаливает

«Я невероятно оптимистичен насчет AI в целом и конкретно насчет AI и возможностей в пользовательских исследованиях. Я оптимистичен насчет того, что это сделает с функцией исследований и research ops — с точки зрения количества рабочих мест, вовлеченности и повышения уровня их работы.»

Смелое заявление, учитывая панику в индустрии. Но у Дуайра есть аргументы.

История транскрибации: урок эволюции

5-6 лет назад:

• Человек: 85-90% точности

• AI: 75-80% точности

Сегодня:

• AI: 99%+ точности (особенно с глоссарием терминов)

• Человеческая транскрибация как профессия практически исчезла

«Эта же эволюция происходит в очень многих областях с AI. Можно предположить, что хотя есть определенные функции, которые сегодня должны выполнять люди — например, анализ интервью, не просто транскрипция, но реальный анализ и синтез одного интервью или серии интервью — сегодня AI хорош, он даст вам 80-85% точности, но человек все еще лучше. Но мы закроем этот разрыв.»

AI-модерация: новый класс методологий

Представьте опрос, который может задавать уточняющие вопросы. Который может поймать интересную нить и потянуть за нее, углубиться, понять «почему» вы ответили именно так.

Результат исследований Great Question:

• 125% увеличение количества выявленных тем по сравнению с традиционными опросами

«Это больше на спектре методологий — все еще ближе к опросу, чем к интервью с живым человеком. Но прогресс технологии в том, что она движется все больше в сторону улучшения работы UX-исследователя. Или, если говорить страшнее — угрожает работе…»

Новые проблемы = новые возможности для исследователей

Проблема 1: DDoS-атака на участников

«У нас есть миллион AI-агентов, и этот агент может провести тысячу интервью с клиентами за ночь одним нажатием кнопки. Это круто. Но есть риск перегрузить наших клиентов и участников. А стоило ли вообще проводить это исследование? Соответствует ли оно нашим стандартам? С кем вы это проводите?»

DDoS (Distributed Denial of Service) — термин из хакерской культуры. Тысячи серверов одновременно обращаются к одному, и тот падает от перегрузки.

То же самое может произойти с участниками исследований в эру AI.

Это превращается в проблему оркестрации и управления трафиком. Нужны люди с глубоким пониманием организационного контекста.

Проблема 2: Релевантность инсайтов

Мы можем провести анализ всех существующих интервью, всех данных, и немедленно разослать отчеты всем в компании.

Но мы также перегрузим руководителей. Они спросят: «Это вообще релевантно для меня? Мне это важно? Это контекстуально и своевременно?»

Снова — проблема оркестрации, фильтрации, сегментации и таргетинга. Новая проблема, созданная AI.

Модель Figma

Дилан Филд, основатель Figma, говорит:

«Figma опускает планку для того, кто может заниматься дизайном даже на очень базовом уровне, и поднимает потолок того, что возможно для лучших практиков.»

Дуайр видит ту же возможность в исследованиях:

«Если вы можете дать продакт-менеджеру — не дай бог — возможность провести conjoint analysis и получить нормальное приближение к результату, я думаю, это поможет ему понять ценность исследований. И тогда он скажет: “Представьте, что может произвести хорошо обученный исследователь с PhD!” И абсолютно точно мы захотим, чтобы такой человек проводил это для очень рисковых решений в организации, где у нас мало понимания проблемы — вроде смены бизнес-модели, ребрендинга или всех этих сложных задач.»

Оптимизм по поводу рынка труда

«Я на самом деле очень оптимистичен по поводу рынка труда в области research ops и исследований. Причина в нескольких вещах. Во-первых, AI вводит целую кучу новых проблем, которые раньше не были проблемами и которые нам нужно решать.»

AI не уничтожает работу. AI создает новый класс работы — более стратегической, более контекстуальной, более человеческой.

Практические советы: с чего начать?

1. Исследование зрелости организации

Проведите внутренний аудит:

А) Опрос зрелости исследований

• Какой уровень навыков у сотрудников?

• Насколько они осведомлены о методах, рисках, предвзятости?

Б) Researcher Effort Score (концепция Педро Варгаса)

Спросите всех в организации: насколько сложно (по шкале от 1 до 10):

• Поговорить с клиентом

• Найти инсайты, произведенные исследователем

• Запросить новое исследование

• Получить доступ к репозиторию

«Эти две вещи вместе дадут вам понимание: у нас действительно зрелая исследовательская организация? Я сомневаюсь — немногие организации имеют это. Люди не знают о рисках, о тренинге по предвзятости. Но это выявляет области для улучшения. А если все в вашей организации говорят, что им очень сложно говорить с клиентами и находить инсайты — это создает карту того, как вам планировать следующий год-два работы.»

У вас появляется бенчмарк, с которым можно сравнивать прогресс.

2. Открытый диалог с практиками

Не изобретайте велосипед. Разговаривайте с теми, кто уже прошел этот путь. Изучайте успешные кейсы. Понимайте ограничения.

«Надеюсь, это вас вдохновит и заставит быть более открытыми к этому, понять ограничения и установить их для своей компании. Но также — понять неизбежность демократизации исследований. Она идет. Это волна, которая уже во многих местах. И она заразительна.»

3. Играйте в нападении, а не в защите

«Я вижу, как это приходит в компании. И если не исследовательские лидеры те, кто это продвигает, то это приходит от продуктового лидера или дизайн-лидера, или кого-то еще в организации. Поэтому важно подумать, где вы хотите находиться в этом разговоре — в нападении или в защите.»

Волна демократизации неизбежна. Вопрос не «если», а «как».

Будущее Great Question: инструменты для осмысленной демократизации

1. AI-модерация

Уже запущена. Позволяет проводить масштабные интервью с глубиной, недостижимой для обычных опросов.

2. Глобальный AI-поиск в репозитории

Возможность задавать вопросы всей базе знаний одновременно. По отзывам, это очень выгодно отличается от конкурентов.

3. Умный конструктор исследований (в разработке)

Самое захватывающее:

Шаг 1: Intake-форма Человек рассказывает, что он хочет узнать о клиентах.

Шаг 2: Проверка знаний Прежде чем дать настроить исследование, Great Question показывает: «Мы уже знаем об этом вот что» из репозитория.

«Потому что лучшее исследование — это отсутствие исследования. У нас уже есть ответы — давайте не будем копать глубже.»

Шаг 3: Стратегические вопросы Как исследователь, система спрашивает:

• Какую метрику вы пытаетесь двинуть?

• Как это связано с нашими большими целями?

Шаг 4: Создание исследования На основе ответов:

• Подбирается правильный размер выборки

• Выбираются нужные участники

• Учитываются правила инсентивов

• Находится правильная методология

• Соблюдаются правила управления данными

Шаг 5: Фильтр компетенций Если это не то, что должен делать продакт-менеджер — система отправляет запрос на одобрение исследователю.

«Это один из способов, которым мы помогаем не-исследователям все равно создавать высококачественные планы исследований. Или, в худшем случае, высококачественные запросы на исследования от исследовательской команды. Это сокращает rogue research.»

Эпилог: от страха к возможности

Демократизация исследований — это не угроза профессии. Это её эволюция.

Когда-то фотография угрожала художникам. Калькуляторы — математикам. Электронные таблицы — бухгалтерам. Но все эти профессии не исчезли. Они трансформировались. Они поднялись на новый уровень абстракции.

То же происходит с UX-исследованиями.

AI и инструменты демократизации не заменяют исследователей. Они освобождают их от рутины, чтобы те могли заниматься тем, что действительно требует человеческого интеллекта:

• Стратегическое мышление

• Контекстуальное понимание

• Этические суждения

• Обучение команд

• Решение сложных, неструктурированных проблем

Вопрос не в том, случится ли демократизация. Вопрос в том, кто будет её направлять.

Исследователи могут быть архитекторами этого будущего. Или могут наблюдать, как его строят другие.

«Я думаю, понимание неизбежности демократизации исследований — это важно. Она идет, эта волна уже во многих местах. И лучше быть тем, кто создает дорожную карту, чем тем, кто строит ворота.»