Comments 3
О, а вот и инфоцигане из клана продактов. Еще хуже чем маркетологи
Александр, спасибо за отзыв, в любом случае.
Очевидно, что мы ничего не продаем в данной статье, поэтому сравнение не очень корректно, на мой взгляд.
Писали статью с одной целью - дать дополнительную информацию или пищу для размышлений для всех кто проводит продуктовые качественные исследования. Считаем, что существующие на рынке рекомендации «делайте 50 интервью или делайте 10» не позволяют рационально выбрать какой-то метод для каждого конкретного случая исследований. На мой взгляд, мы такой метод сформулировали и описали в статье, попутно показав иные подходы.
Если будут содержательные комментарии, то смогу на них ответить более подробно.
P.S С Новым Годом !! Поставил лайк за внимание к нашей статье !
Сложно следить за мыслью из-за языка и перепрыгиваний с мысли на мысль. Структура статьи тоже не помогает.
Но самое критичное — есть критические ошибки в методологии!!! Вы находите проблему через интервью, а уже статистически подтверждаете или опровергаете наличие проблемы через данные. Пример из B2C: вы проводите 10 интервью и находите проблему Х. Вы рассчитываете sample size от популяции, проводите опрос (сэмпл должен состоять из случайных людей, при этом надо подтвердить, что это действительно репрезентативный сэмпл) и проводите опрос. Потом уже рассчитываете статистически значима ли проблема, которую вы пытаетесь подтвердить или нет. По вашему рассказу, скорее всего, вы про B2B компании говорите — это следует указать, чтобы не путаться.
В B2B же приходится применять творческий подход, так как достаточно решить проблему 1-й крупной компании за большие деньги, чтобы создать продукт и компанию с 1-м клиентом. Причём достаточно будет даже сильно сырого решения.
Однако, вы затронули классную тему - только осталось улучшить способ донесения мысли.
Давид, спасибо за содержательный комментарий и обратную связь! Очень ценно.
По структуре статьи – когда задумывали ее, не было задачи делать лонгрид и не планировали подобный объем, но, когда начали копать тему – появилось много находок и мы решили оставить полный объем, чтобы читатель мог сам выбрать полезный контент. Согласен, что некоторые блоки выглядят автономно и это, видимо, затрудняет понимание общего хода мысли.
Думаю, что следует каждый раздел статьи воспринимать как отдельный блок контента, в котором есть и начало, и конец, а связь с остальными разделами скорее «связь по теме».
Касательно самой методологии, хорошее дискавери исследование подразумевает наличие гипотезы о проблеме ДО самого исследования, а каждое интервью подтверждает/опровергает/уточняет гипотезу, либо дает информацию об иных проблемах. Если пойти делать интервью без гипотез, то тогда не получится сделать сценарий интервью и беседа получиться обо всем и не о чем, а также не получится собрать правильных квалифицированных респондентов заранее. К примеру, если мы хотим сделать консьерж сервис по медицине, то очевидно, что нужно изучать проблемы, возникающие вокруг медицины, а не спрашивать о доставке апельсинов или слушать о проблемах, связанных с автомобилем.
Замечу, что Теорема Баейса не требует обязательного расчета sample size - она применима и к единому наблюдению, а каждое наблюдение обновляет вероятность, в нашем случае наличия какой-то проблемы.
В реальных условиях продакты не могут позволить себе проводить даже 50 интервью, не говоря уже о трех сотнях – которые потребуются в b2c сегменте, где миллионы клиентов. Ровно поэтому мы и пытались сформулировать какой-то алгоритм действий (который описан в последнем разделе статьи), который позволяет делать промежуточные выводы даже на малых данных и дает дополнительную информацию, которая показывает жизнеспособность бизнес-модели новых продуктов или функций продуктов.
Еще раз спасибо за критический анализ и развернутый комментарий!
Как ускорить дискавери, тест гипотез на малых цифрах