Напишите нам в Telegram
@coreboot
открыть меню
Меню для мобильной версии
@coreboot
Напишите нам в Telegram
закрыть меню
Рассказываем про процесс: гипотезы, сценарий, интервью и итоговый отчёт на 70+ страниц с рекомендациями по продукту, позиционированию и выходу на рынок.
кастдев для AI-стартапа.
как мы помогли команде AiPhi определить ключевой функционал до релиза
Исследование целевой аудитории
короткая справка
Если вы не хотите читать весь кейс, можете посмотреть информацию о проекте и результаты сразу
Проект:
AiPhi / aiphi.space
Это платформа AI-сотрудников, которые выполняют рабочие задачи по готовым сценариям.
AiPhi / aiphi.space
Это платформа AI-сотрудников, которые выполняют рабочие задачи по готовым сценариям.
Исследуемый сегмент:
Digital-специалисты и руководители в сегментах маркетинг, продажи, ecom, edtech
Digital-специалисты и руководители в сегментах маркетинг, продажи, ecom, edtech
Цель:
Проверить востребованность продукта и определить ключевой функционал до релиза.
Проверить востребованность продукта и определить ключевой функционал до релиза.
Что получилось:
Не можем показать результаты исследования, так как проект находится под NDA. Но можем рассказать о процессах:
Не можем показать результаты исследования, так как проект находится под NDA. Но можем рассказать о процессах:
- изучили текущие материалы по проекту и составили 22 гипотезы
- составили гибкий сценарий интервью
- провели 22 интервью по 4 выделенным сегментам
- проанализировали каждый сегмент отдельно и нашли общие паттерны через кросс-сегментарный анализ
- собрали данные в итоговый отчет на 70+ страниц, презентацию, CJM и карту персонажей
- провели две итоговые встречи с клиентом с подробным разбором результатов.
cтарт проекта
После нашей прошлой публикации о том, как мы провели кастдев для SaaS сервиса для маркетплейсов, к нам обратилась команда сервиса AiPhi. Платформа еще находилась в разработке, и перед нами поставили задачу определить ключевой функционал до релиза.
Главная особенность сервиса AiPhi заключается в том, что пользователю предлагаются преднастроенные роли (маркетолог, финансист, HR и т. д) и готовые бизнес-процессы (составление КП, анализ данных и т. д). Команда стартапа хотела определить, какие функции наиболее востребованы у аудитории, какие задачи ЦА решает с ИИ и как в целом работает с нейросетями. Это позволило бы не только доработать продукт, но и сделать маркетинг более эффективным.
Для такого запроса исследование предполагалось глобальное: команда AiPhi не планировала нишеваться, например, только на маркетинге, сервис должен был помогать всем специалистам, которые активно пользуются нейронкой: от бухгалтера до инженера, от помощника до руководителя.
По-хорошему, здесь напрашивалось несколько десятков интервью по совершенно разным направлениям. Однако были ограничения — сроки. Команда стартапа очень торопилась с релизом, и на всё-про-всё у нас было всего 4 недели (5-ая ушла на согласования).
Чтобы уложиться в срок, но при этом дать клиенту нужный материал, мы предложили сконцентрироваться на одном крупном сегменте — специалистах и руководителях digital-сферы. Это казалось наиболее очевидным решением, потому что наши коллеги по цеху очень активно используют нейронки в работе.
Клиент согласился с таким решением, но попросил расширить выборку: исследовать не только маркетологов, но и продажников digital-продуктов, специалистов в ecom (менеджеров маркетплейсов и интернет-магазинов), специалистов edtech. Плюс ко всему, среди них должны были быть как рядовые сотрудники, так и руководители. Мы предупредили клиента, что при такой широкой выборке данные по каждому направлению будут менее глубокими, но команде AiPhi было важнее увидеть картину в целом. Приняли решение провести по 5 интервью в каждом сегменте — итого 20.
Задачи выделили следующие:
- Выявить потребности и боли (одиночные и командные) в работе с нейросетями
- Выявить сценарии использования нейросетей (одиночные и командные), примеры пользовательского опыта
- Определить типичный набор ИИ-инструментов для одного респондента, их взаимосвязь
- Определить популярный набор интеграций с уже используемыми сервисами для работы
- Оценить понятность и привлекательность концепции AiPhi
- Определить критически важный функционал для MVP
- Собрать инсайты и смыслы для маркетинговой стратегии
Договор подписали. Время пошло.
подготовка: гипотезы и сценарий
Мы начали с погружения в проект: что это, как работает сервис, откуда возникла такая идея и почему, какие возможности планирует предоставить платформа, какими данными располагает сейчас.
На основе этой информации составили 22 гипотезы о целевом пользователе, его поведении и необходимых функциях. Затронули также сценарии работы, вопрос цены и ценности ИИ-инструментов.
Гипотезами мы «нарисовали» черновую картинку результата исследования, согласовали ее с командой AiPhi и далее перешли к сценарию интервью.
Сценариев составили два: для рядового сотрудника и для руководителя. Во втором случае добавлялся еще раздел вопросов о внедрении ИИ в отдел или в бизнес целиком, о внедрении командных инструментов, о работе с сотрудниками.
В сценарии мы поделили вопросы на:
- основные — те, которые закрывали ключевые гипотезы
- уточняющие — те, которые помогали раскрыть мысль
- дополнительные — те, которые помогали взглянуть на объект разговора с другой стороны
Например:
Основной: Какие задачи с ИИ вы делаете регулярно?
Уточняющий: Как вы последний раз работали с задачей N?
Дополнительный: Какие задачи вы делаете вручную, хотя хотелось бы автоматизировать?
Основной: Какие задачи с ИИ вы делаете регулярно?
Уточняющий: Как вы последний раз работали с задачей N?
Дополнительный: Какие задачи вы делаете вручную, хотя хотелось бы автоматизировать?
Важное уточнение: сценарий интервью — это канва для беседы. Во время разговора вопросы могут дополняться, потому что наша цель — не просто получить ответы на 20 вопросов, а докопаться до сути, увидеть то, что реально «болит» или бесит, и при этом не надоесть респонденту, чтобы он не закрылся.
Начинались сценарии всегда с установки контакта — зачем мы здесь собрались, как пройдет интервью и чем респондент может нам помочь. Тут мы заимствовали небольшой приём от психологов — дать человеку почувствовать, что он действительно может помочь. Это базовая потребность: быть полезным, влиять на что-то важное если вы не психопат. Когда респондент это ощущает, он отвечает более охотно.
Далее мы знакомимся и просим рассказать респондента о себе и своей работе. Это намеренно простой заход: на вопрос про себя и свою работу человек отвечает легко, без напряжения. Такой «разогрев» снимает формальность — респондент привыкает говорить, а мы успеваем настроиться на его темп и найти за что зацепиться, чтобы перейти к вопросам про нейронки и далее вести респондента по ключевым этапам интервью.
Вот такой объем вопросов был
Как мы писали еще в прошлом кейсе, вопросы в сценарии должны всегда опираться на реальный опыт респондента, а не на предположения. Потому что фантазия — это не то, что нам нужно.
Хотя в одном вопросе мы все-таки нарушили это правило. Так как клиенту важно было получить оценку идеи своей платформы, в конце интервью мы переходили к блоку презентации сервиса (без продаж, конечно же) и просили оценить что полезного они видят для себя в описании сервиса, а что их настораживает. Забегая вперед, эти данные в финальном отчете вынесли отдельно с пометкой, что нельзя на них полагаться целиком.
рекрутинг
Параллельно с подготовкой сценария мы запустили процесс рекрутинга: составили скрининг анкету, чтобы вытаскивать людей только по определенным критериям, и варианты откуда доставать респондентов.
Скрин анкеты
Здесь нам повезло.
Во-первых, у команды AiPhi было в запасе несколько человек, которые подходили для интервью. Во-вторых, в telegram-канале Корбут и коллеги (канал нашего co-founder'а и директора по развитию roadmap Александры Корбут) как раз был целый кладезь тех, кто нам нужен. Там разместили пост о поиске респондентов и анкету на участие. Откликов получилось почти 70 штук, правда, все сегменты закрыть не удалось. Но зато из тех, кто подошел, мы выбрали очень интересных участников.
Скрин поста
Недостающих респондентов добирали через аутрич, рекомендации знакомых и самих же респондентов — спрашивали, есть ли у них подходящие коллеги (метод “снежный ком”:)). Двух последних пришлось искать через профильные чаты, и здесь нужно быть осторожным: легко нарваться на тех, кто профессионально ходит на интервью ради гонорара. Мы дополнительно валидировали каждого кандидата на скрининге, и в нашем случае повезло, оба оказались по делу.
проведение интервью
В процессе набора респондентов мы уже начали проводить интервью. С нашей стороны в беседе всегда участвовали двое интервьюеров: один ведёт разговор, второй держит вектор и «дожимает» там, где первый мог что-то упустить. У такого подхода есть бонус: сразу после интервью можно вдвоём его отрефлексировать и зафиксировать полезные мысли и инсайты по горячим следам.
Первичный сценарий мы дорабатывали по ходу: если всплывала ценная тема, то добавляли новые вопросы; если какой-то вопрос раз за разом не давал ничего полезного — убирали.
Ещё мы для себя поняли важную вещь: респондент раскрывается лучше, если ему самому это полезно. Поэтому, где это было уместно и помогало углубить разговор, мы задавали вопросы «на подумать» или подсвечивали решения, до которых человек ещё не дошёл.
За две недели проведение интервью мы не раз получали фидбек, что было очень интересно, и благодарности за новые идеи. Приятно))
Отдельное наблюдение про формат вопросов. На прямой вопрос человек часто отвечал коротко или забывал важные детали. Зато ответы внезапно всплывали позже, когда он рассказывал о конкретных ситуациях или приводил примеры из практики. Заметив это, мы стали закладывать в сценарий повторный заход на ключевые вопросы, но уже в другом ракурсе — через примеры.
Каждое интервью занимало около 60 минут, несколько увеличились даже до полутора часов. Сразу после окончания мы траскрибировали беседы, и заносили ответы в табличку с ключевыми вопросами.
Скрин таблицы
Все записи интервью, транскрибации и анализ разговоров мы добавляли в облачное хранилище клиента. К этим данным у команды всегда есть доступ.
Всего мы провели 22 интервью. Вместо 5 плановых, в сегмент маркетинга вошло 7. Их мы добавили по собственной инициативе, потому что не хотели упустить интересный опыт, который увидели в скрининг-анкете.
анализ данных
После последнего интервью на руках было около 25 часов разговоров. Анализ мы построили в два основных захода: внутри каждого сегмента и между сегментами.
Первый этап — разбор каждого сегмента отдельно. По каждому из четырёх направлений (маркетинг, продажи, ecom, edtech) мы собрали отдельный портрет: как респонденты начали использовать ИИ, какой у них набор инструментов, как устроены типичные сценарии работы, какие задачи делегируют нейросетям, а какие принципиально нет, что вызывает боль и раздражение, как воспринимаются роли и шаблоны, есть ли командная работа. Внутри каждого сегмента отдельно смотрели на разницу между исполнителями и руководителями — они приходят в ИИ с разными задачами и разными критериями оценки результата.
Второй этап — кросс-сегментарный анализ. Здесь мы свели данные из всех сегментов в общий срез и выделили отдельные блоки:
- Опыт — частота использования, уровень владения, системность подхода
- Задачи — все задачи, которые респонденты решают с помощью ИИ, разложенные по категориям (например, создание контента, анализ данных, брейншторм) и по типу (операционные, повторяющиеся vs ситуативные, разовые).
- Боли — общие для всех сегментов и специфичные для каждой ниши. Отдельно — «скрытые» боли, которые сами респонденты не формулируют как проблему, но они вытекают из контекста разговоров.
- Сценарии и режимы работы с ИИ — какие устойчивые модели поведения встречаются у пользователей, и чем они различаются.
- Отношение к отдельным критериям — где есть устойчивый запрос, где нет потребности, где несформированная потребность (и это разные истории).
- Паттерны ценового поведения — кто и сколько готов платить, от чего это зависит, где проходят границы готовности.
- Поведение в бизнесе — кто и как принимает решение о внедрении нового ИИ-сервиса в компании, через какие сценарии это происходит.
И тут случился один из важных инсайтов. Изначально мы — как и команда AiPhi — ожидали, что главные различия будут проходить между сегментами по задачам. На практике оказалось, что более значимое деление проходит в другой плоскости — «по роли в команде». Это сильно скорректировало финальный портрет целевого пользователя и логику дальнейших рекомендаций.
Мы также сверили итоги с теми 22 гипотезами, с которых начинали проект. Картина получилась такая:
- 13 гипотез подтвердились,
- 7 частично,
- 2 не подтвердились вовсе.
Для нас это здоровый расклад. Когда подтверждается всё подряд — это тревожный сигнал: либо гипотезы были слишком общими, либо исследование шло «под подтверждение». Когда не подтверждается почти ничего, значит, что команда плохо знает свой рынок.
Частично подтверждённые гипотезы дали самые ценные нюансы для финального отчёта: реальность всегда сложнее, чем гипотеза, и эти оговорки и стали материалом для рекомендаций.
Полученные данные мы собрали в большой итоговый отчёт для самостоятельного изучения и итоговую презентацию для финальной встречи, где вместе с клиентом обсудили:
- Результаты исследования по сегментам, карту персонажей и CJM
- Рекомендации по продукту — какой функционал критичен для MVP, что добавит ценности, что наоборот не стоит выносить в первую версию.
- Рекомендации по позиционированию — какие смыслы и формулировки работают, каких терминов лучше избегать (часть привычной для команды лексики у аудитории не считывается).
- Рекомендации по выходу на рынок — на какой сегмент опереться на старте, через какие каналы аудитория узнаёт о новых инструментах, что становится главным барьером перехода с текущего решения.
- Общие выводы и инсайты по исследованию
Отдельным документом к отчёту мы добавили краткий конкурентный анализ, чтобы рекомендации легли в рыночный контекст. Там тоже нашлась пара полезных мыслей)
После финальной встречи мы также провели еще и дополнительную – ответили на вопросы, которые появились после того, как команда переварила полученный объем данных уже самостоятельно. Обе встречи получились очень продуктивными.
А завершить кейс хотим отзывом Марии Филатовой, руководителя команды AiPhi:
Всем привет! Обратились с запросом проведения CustDev’а по новому запускаемому продукту. Для нас это платформа в сфере искусственного интеллекта, операционная система, объединяющая в себе и помощников для разных экспертов, то есть своя команда сотрудников, помощников для малого и среднего бизнеса.
У нас были ограничения по срокам, была достаточно сжатая временная ситуация, и нам нужно было максимально быстро и четко получить результат по нескольким категориям потенциальных бизнес-пользователей и проверить гипотезы, которые были в маркетинговой стратегии на входе.
Соответственно, обратились к девушкам, к агентствам. Что получили в результате работы с roadmap? Во-первых, это было всегда оперативное, максимально быстрое взаимодействие, любые ответы, вопросы, звонки, согласие на расширение объема задач, докидывание респондентов и более гибкие подходы под непосредственно нашу потребность, разъяснение, пояснение промежуточные результаты, где в ходе всего процесса CustDev мы на регулярной основе получали полную информацию и не дожидаясь финального отчета, финальной аналитики, могли уже использовать предварительные данные в своей деятельности, в своем маркетинге и доработке основываясь на данных, которые мы получили.
Мы точно будем рекомендовать агентство для тех, кому нужен маркетинг и CustDev. Работой остались довольны, достаточно оперативно все было, я повторюсь, организовано, что добавило дополнительных плюсов и для наших определенных ожиданий и для вообще эмоционального какого-то настроя и понимания. Половина материала было доуточнено еще раз, что тоже было приятно, да, нам дополнительно отвечали на наши вопросы, еще раз презентовали. Не оставляли в пути. Мы будем использовать полученные результаты. Для нас было важно понимать именно конкретный сценарий использования искусственного интеллекта в работе пользователей. Это было крайне важно, и мы нашли ответы на свои вопросы, что-то подтвердили, что-то опровергли, скорректировали, наверное, ниши, которые должны быть для нас фокусными. Поэтому результатом остались довольны, я буду рекомендовать. Поэтому большое спасибо, было приятно с вами поработать!