Навчити UX-дослідників, продуктових дизайнерів та продакт-менеджерів використовувати штучний інтелект для радикального прискорення та поглиблення етапу Product Discovery. Курс показує, як за допомогою ШІ автоматизувати рутинний аналіз даних, знаходити приховані інсайти в гігабайтах інтерв'ю та тестувати гіпотези без зайвих витрат бюджету.
UX/UX Researchers (Middle/Senior), які хочуть масштабувати свої дослідження та обробляти якісні дані в 5 разів швидше.
Product Designers, які самостійно закривають етап Discovery на проектах.
Product Managers & Business Analysts, які прагнуть валідувати продуктові гіпотези з мінімальним бюджетом та тайм-ту-маркет (TTM).
Дослідження «для галочки»: Через стислі дедлайни етап Discovery часто скорочують, і продукт створюється на основі припущень. ШІ дозволяє провести глибокий базовий ресерч за лічені дні замість тижнів.
«Потопання» в якісних даних: Розшифровка та аналіз годин інтерв'ю (інтерв'ю-транскрипти) забирають купу сил. Курс вчить віддавати цю рутину ШІ, який за хвилини витягує з тексту ключові болі та інсайти.
Брак бюджету на рекрутинг користувачів: На ранніх етапах важко знайти респондентів. Ми навчимо використовувати «синтетичних користувачів» (AI Personas) для первинного тестування ідей та запитань перед виходом на реальну аудиторію.
Еволюція Product Discovery: як ШІ змінює роботу з даними.
Огляд ШІ-інструментів для дослідника (Claude, ChatGPT, Consensus, Perplexity).
Етичні рамки та безпека: як завантажувати дані користувачів без порушення GDPR та NDA.
Швидкий збір та аналіз трендів у ніші за допомогою ШІ.
Конкурентний аналіз: автоматичне виявлення сильних та слабких сторін конкурентів на основі відкритих даних та відгуків.
Промпти для структурування хаотичної інформації про ринок.
Створення Research Plan за допомогою ШІ (цілі, метрики, вибір методів).
Формулювання та скоринг продуктових гіпотез (ICE/RICE фреймворки за підтримки LLM).
Генерація скриптів для глибинних інтерв'ю (CustDev) та опитувань.
Створення ультра-деталізованих персон на основі реальних ринкових звітів.
Проведення «симуляційних інтерв'ю» з AI-персонами для валідації екстремальних сценаріїв.
Обмеження синтетичних даних: де ШІ допомагає, а де може злукавити (галюцинації).
Швидка транскрипція та кодування аудіо/відео інтерв'ю за допомогою AI.
Автоматичне тегування та пошук патернів (Thematic Analysis) у Claude / ChatGPT.
Створення карт емпатії (Empathy Maps) на основі цитат реальних користувачів.
Аналіз великих масивів даних (результати опитувань, аналітика продукту) через Advanced Data Analysis у ChatGPT.
Візуалізація та пошук аномалій у поведінці користувачів.
Перетворення сухих цифр на зрозумілі бізнес-інсайти.
Побудова автоматизованих Customer Journey Maps (CJM) на основі аналізу інтерв'ю.
Виділення ключових Jobs-to-be-Done (JTBD) та сценаріїв використання продукту.
Створення User Story Mapping за допомогою ШІ-інструментів (наприклад, Miro AI / Relume).
Як пакувати результати дослідження так, щоб їх читали: від лонгрідів до ШІ-дашбордів.
Створення переконливих звітів та презентацій за допомогою ШІ.
Фінальний захист Discovery-кейсів студентами та зворотний зв'язок.