Как провести полноценный пользовательский ресерч всего с тремя инструментами

Не смотря на то, что я пробую много ИИ-инструментов, в моем регулярном воркфлоу инструментов не так много. Одна из основных моих рабочих задач как продакта - это общение с пользователями в поиске инсайтов по разрабатываемым продуктам. И данный процесс я стараюсь максимально оптимизировать.

Помогает мне в этом всего 3 инструмента, которые я использую для разных целей. На самом деле, обойтись можно даже двумя, но сегодня немного расскажу про свой воркфлоу.

Делаем транскрипты
Здесь вы можете использовать любой транскрибатор. У себя я писал про Macwhisper (платный) и Vibe (бесплатный). Вариантов куча и зависит от того, что удобнее вам, +, как писал выше, можно даже не иметь отдельного транскрибатора: вы можете сделать транскрипт в NotebookLM (о нем ниже). Основная цель здесь - преобразовать записи интервью в текст. В разных приложениях доступны разные модели транскрибации, если у вас доступен Parakeet v3 - используйте его, если нет - Whisper Large Turbo v3.

Индивидуальный анализ интервью
Здесь мой выбор - Google AI Studio. Работаю я в нем по следующему принципу:
- температуру ставим 0;
- проектируем системный промпт для анализа по методу SGR;
- модели достаточно будет даже Gemini Flash, т.к. мы используем SGR, это быстрее и экологичнее (меньше греем сервера, бережем окружающую среду);
- при дизайне системного промпта создаем себе ассистента, который в начале у нас спросит контекст по проекту и цели интервью, после чего задаст дополнительные вопросы для его понимания и только затем приступит к анализу транскрипта;
- стараемся держать контекст ниже 50к токенов для большей точности;
- в результате анализа я люблю просить LLM выписать мне заданные вопросы и ответы пользователя на них, добавляя цитаты там, где возникает сильная эмоция, после - задаем доп вопросы;
- максимум 3 интервью в контексте, но оптимально не более 2, после - чистим контекст;
- результаты анализа сохраняем в индивидуальные гугл-доки;

Групповой анализ интервью
Здесь у нас две опции. Первая - мы можем взять гугл-доки из предыдущего пункта и пульнуть их в AI Studio, но это работает хорошо только в том случае, если вы сами проводили интервью и уверены в их содержании. Но зачастую мне нужно найти какие-то общие патерны и инсайты с сылками на источники. Поэтому для группового анализа я предпочитаю использовать второй вариант - NotebookLM. Закидываем туда наши транскрипты или аудио (для русского языка я рекомендую все-таки транскрипты, т.к. точность для него не такая классная). После - задаем интересующие нас вопросы.

Какие задачи можно решить таким образом:
- создание обобщенного UJM;
- группировка пользовательских персон;
- поиск повторяющихся инсайтов;
- кластеризация потребностей или болей;
- вытаскивание конкретных цитат;
- формирование работ по JTBD;
- и много чего еще…

Отдельный плюс NotebookLM в том, что такой тетрадкой можно поделиться с командой, например, дизайнерами и инженерами, QA, чтобы они задали свои вопросы по транскриптам.

Такое сочетание позволяет мне копать в глубину с помощью AI Studio и в ширину - с NotebookLM. При этом стоит это максимально дешево, на малых объемах хватает бесплатных лимитов, на больших - вам нужна только подписка Google AI и транскрибатор по желанию.

Небольшой ремайндер: если хотите узнать больше про конкретные вокфлоу, инструменты, промпты и кейсы применения AI - еще можете залететь на оба моих буткемпа. Окно продаж закрываем завтра, следующие потоки пока не знаю, когда будут, т.к. не уверен, смогу ли выделить на это ресурс в ближайшие 3-4 месяца.