Гайд по автоматизации исследований

Автоматизировать, чтобы перестать тонуть в исследовательской рутине, а заодно стать более счастливым и ценным исследователем.
Артем Тинчурин
Основатель Tiburon Research
Мы живем в ускоряющемся мире. Чтобы лучше понять это, просто посмотрите на мир каких-нибудь пятнадцать лет назад. Только что был представлен первый iPhone. Еще не было Uber, Airbnb, Tesla, Zoom. Мир был невообразимо медленным!
В ответ на этот фундаментальный сдвиг бизнесы вынуждены изменять процессы, чтобы всё быстрее выпускать на рынок всё новые и всё более лучшие продукты.
В итоге мы оказываемся в ситуации, когда внутри одного и того же бизнеса множество независимых команд одновременно делают множество новых продуктов. Для исследователя это ситуация близкая к катастрофе.
90% решений о продуктах принимаются без проверки на реальных пользователях. Просто потому, что ничего не делать проще.
В этом гайде мы рассмотрим, что может сделать исследователь, чтобы с одной стороны не сойти с ума, а с другой — помочь бизнесу стать более эффективным.

Содержание

Одной автоматизации недостаточно

Внедрение DIY и автоматизация исследований рассматриваются в качестве адекватного ответа на описываемый вызов. DIY инструменты ускоряют процесс за счет исключения «лишнего звена» в виде исследовательского агентства, но еще больше увеличивают нагрузку на внутреннего исследователя. Автоматизация до сих пор касается в основном только этапа сбора данных, в то время как реальная производственная цепочка намного длиннее.
{Команда осознает, что у них есть исследовательская задача}
— Формулировка задачи командой
— Обсуждение и уточнение задачи
— Разработка дизайна исследования
— Выбор поставщика
— Разработка инструментария
— Сбор данных

— Анализ данных и подготовка отчета
— Обсуждение результатов исследования
{Команда принимает решение с учетом результатов исследования}
DIY и автоматизация работают только на небольшом участке этого пути (выделено цветом). Это важные кирпичики в здании эффективной системы исследований, но далеко не единственные. Наибольшие вызовы кроются, либо внутри продуктовых команд, либо на стыках между командами и исследователями.
Ниже рассмотрим другие важные кирпичики, которые помогают получить максимум от автоматизации.

01. Эффективная сортировка (TRIAGE)

Представьте, что произошла какая-либо катастрофа. Жертвы поступают в больницу непрерывным потоком. Жертв много, врачей мало. Что делать? Вводить «сортировку» пациентов. Сортировка — классификация и подбор лечения для пациентов в соответствии с приоритетом максимального увеличения числа выживших.
Исследователю нужно выстроить систему приоритезации запросов на исследования так, чтобы максимизировать процент решений, принимаемых с учетом мнения потребителей.
Обратите внимание, что здесь вы максимизируете не «качество помощи» в каждом отдельном случае, а совокупную пользу отдела исследований для бизнеса.
Тогда имеет смысл все запросы делить на два больших класса:
— Сложная задача. Высокая вовлеченность исследователя.
— Типовая задача. Участие исследователя следует минимизировать.
В результате грамотного внедрения автоматизации будет расти количество проектов именно второго типа. Что это за проекты?
Чтобы ответить на этот вопрос, можно оттолкнуться от классов бизнес-задач, в которых исследования полезны. Их всего несколько.
Задачи в выделенных жирным строках в подавляющем числе случаев относятся к классу типовых задач. Именно их и нужно автоматизировать в первую очередь. Но прежде их нужно стандартизировать.

02. Стандартизация

Логично предположить, что типовые задачи решаются типовым же образом. Для начала нужно составить полный список задач, который мы будем считать типовыми. Ожидаемо это всевозможные задачи тестирования.
Далее нужно определиться с тем, что именно следует стандартизировать внутри каждой задачи. Следующий список представляется необходимым и достаточным:
— Вид стимульного материала.
— Набор KPI, формулировки и последовательность вопросов.
— Размер выборки.
— Вид отчёта.
— Стандарты принятия решения.
Отдельно имеет смысл составить список стандартных ЦА. Это обеспечит сравнимость тестов между собой, позволит накопить базу норм (бенчмарков).
В результате стандартизации имеем фиксированный список типовых задач. Для каждой типовой задачи имеем фиксированный исследовательский протокол.
А как же гибкость? Ведь каждый проект уникален? Если вы действительно хотите максимизировать процент решений, принимаемых с опорой на данные исследований, гибкостью в типовых задачах придется пожертвовать. Именно это позволит снизить вовлеченность исследователя и повысить пропускную способность отдела исследований.
Максима этого этапа — над типичной задачей не нужно думать:
 — Понятно, что на входе.
 — Понятно, что на выходе.
 — Понятно, как делать.
 — Понятно, как использовать результаты (как принять решение).

03. Автоматизация

Стандартные исследовательские протоколы хорошо поддаются автоматизации. Не важно, какое техническое решение вы используете, результат должен быть примерно таким:
— Простой выбор задачи из фиксированного списка.
— Простой запуск (загрузить стимулы, выбрать ЦА).
— Полностью автоматический сбор данных.
— Полностью автоматическая обработка данных.
— Полностью автоматическая подготовка отчета.
Максима этого этапа — минимум ручной работы.
В идеале запуск проекта должен занимать 5 минут, а весь остальной процесс вплоть до получения отчета вообще не должен требовать участия человека.

04. Обучение и процесс

Теперь вы можете очень быстро и с минимальными усилиями решить любую типовую задачу тестирования. Пора радоваться? Если ваша задача — минимизация собственных усилий, то пора.
Если же ваша амбиция — максимизировать пользу отдела исследований для всего бизнеса, то нужно налаживать процесс взаимодействия с продуктовыми (бренд-) командами. И это самая трудная часть задачи.
Сложность в том, что продуктовые команды не думают в терминах исследовательских задач и плохо умеют их узнавать в потоке своих бизнес-задач. Другая сложность — «окно внимания», которое нужно выделить для проведения исследования. В итоге, если исследования не являются обязательной частью процесса, оказывается проще принять решение на основании «шестого чувства», чем ввязываться в исследовательский проект.
Задача исследователя — минимизировать «окно внимания», которое требуется со стороны продуктовых (бренд-) команд для проведения стандартных исследований.
Сюда же входит не только время содержательной работы (поставить задачу, проанализировать результаты и принять решение), но время пассивного ожидания результатов (как долго мне нужно про это помнить, насколько мне нужно отложить бизнес-решение).
Для этого нужны следующие пункты: 1) Команды умеют узнавать стандартные исследовательские задачи; 2) Инициация типового проекта занимает минуты и не требует заполнения развернутого брифа; 3) Результаты готовы на следующий день; 4) Результаты понятны без долгих обсуждений, команда может быстро и самостоятельно принять решение на основании стандартного отчёта.
С чего начать общение с командами: 1) Объяснить разницу между стандартными и сложными задачами; 2) Заверить и показать на кейсах, что стандартные задачи решаются быстро; 3) Сделать общедоступным список поддерживаемых вами стандартных решений и потренировать «узнавание» правильного решения в конкретных бизнес-ситуациях; 4) Пройти с командой весь путь от постановки задачи до принятия решения на конкретном примере.
Пример идеального брифа на стандартный проект
Дорогой Исследователь,

У меня есть 5 вариантов названия для продукта ХХХ. Вот они: ХХХ, ХХХ, ХХХ, ХХХ, ХХХ. Наша стандартная целевая аудитория — ХХХ. Пожалуйста, проведи Name Test (стандартное узнаваемое в компании название). Результаты очень нужны завтра до конца дня. Спасибо!

Команда продукта ХХХ
В брифе есть вся информация, тут просто нечего обсуждать!
Наиболее смелые исследователи могут позволить командам самостоятельно запускать исследовательские проекты с использованием «витрины готовых решений» :).
Максима этого этапа — снизить барьер к использованию исследований командами. Задача исследователя — обучить и дать удобный процесс.

Заключение

Несколько советов

Советы ниже помогут, с одной стороны, не сойти с ума, а с другой — сделают бизнес более эффективным.

1. Думайте о бизнесе, а не о проекте. Это поможет вам расставить приоритеты, отказаться от некоторых задач и держать фокус на конкретной бизнес-задаче. Так, окупаемость исследовательских проектов увеличится, потому что они дадут бизнесу четкие выводы для принятия решений и выявят инсайты.
2. Стандартизируйте и автоматизируйте типовые задачи. Минимизируйте свое участие в них. Это освободит время для обдумывания и решения более сложных стратегических задач.
3. Не поддавайтесь на мольбы команд: «А давайте хотя бы раз сделаем по-другому?». Будьте тверды — если есть процедуры и стандартные протоколы, следуйте им. Никаких исключений.
Полезно помнить, что автоматизация — это не только технологии, но и стандартизация, процессы и обучение команды. Автоматизация всех этапов исследований не только ускоряет и упрощает процессы, но и значительно увеличивает количество решений, принимаемых на основе мнения людей. Как результат, бизнес стновится более эффективным и прибыльным, а команды приобретают больше уверенности в работе и это помогают бизнесу расти.
Рассылка про исследования: кейсы, аналитика, инструменты
Другие статьи

Он станет основным каналом общения исследователя и респондента. А “рассылка” по e-mail будет постепенно уходить в прошлое, так же как “квартирники”, “уличники” и “телефонники”.

На что обратить внимание при доработке телевизионных роликов для размещения в digital.

Бренд «Sибирская коллекция» выпустил рекламу «Не хочу готовить! И не буду!» с Лолитой. Мы узнали, что думает аудитория о таком манифесте.

Эти персонажи выглядят одновременно мило и неприятно. Мы узнали, что о такой рекламе думает массовая аудитория.

Видео вызвало неоднозначную реакцию у профессионального сообщества. Мы спросили обычных людей, чтобы добавить объективности.

Помогаем делать
Ресурсы
Решения
Панель
125315, г. Москва, Ленинградский проспект 68, стр. 2, 3 этаж
+7 (495) 648 78 20
client@tiburon-research.ru
Инструменты
© Tiburon Research, 2009
Error get alias
Error get alias