Исследование пользовательского опыта с использованием ИИ на этапе поиска

Цель курса

Обучить UX-исследователей, продуктовых дизайнеров и продуктовых менеджеров использовать искусственный интеллект для радикального ускорения и углубления этапа Product Discovery. Курс показывает, как с помощью ИИ автоматизировать рутинный анализ данных, находить скрытые инсайты в гигабайтах интервью и тестировать гипотезы без лишних затрат бюджета.

Курс разработан для

  • UX/UX-исследователи (среднего/старшего уровня), которые хотят расширить масштаб своих исследований и обрабатывать качественные данные в 5 раз быстрее.
  • Продукт-дизайнеры, которые самостоятельно проводят этап Discovery в проектах.
  • Продукт-менеджеры и бизнес-аналитики, стремящиеся проверять продуктовые гипотезы с минимальным бюджетом и сокращением времени вывода на рынок (TTM).

Формат обучения

  • Онлайн-лекции в режиме реального времени
  • Практические кейсы, мастер-классы, интерактивные сессии
  • Поддержка участников во время обучения в закрытом чате

Что получит выпускник курса?

🔗 Просмотреть преимущества

Проблема, которую решает курс

  • Исследование «для галочки»: из-за сжатых сроков этап Discovery часто сокращают, и продукт создается на основе предположений. ИИ позволяет провести глубокий базовый ресерч за считанные дни вместо недель.
  • «Утопание» в качественных данных: расшифровка и анализ часов интервью (интервью-транскрипты) отнимают кучу сил. Курс учит передавать эту рутину ИИ, который за минуты извлекает из текста ключевые проблемы и инсайты.
  • Нехватка бюджета на рекрутинг пользователей: На ранних этапах трудно найти респондентов. Мы научим использовать «синтетических пользователей» (AI Personas) для первичного тестирования идей и вопросов перед выходом на реальную аудиторию.

Программа

1
  • Эволюция Product Discovery: как ИИ меняет работу с данными.
  • Обзор AI-инструментов для исследователя (Claude, ChatGPT, Consensus, Perplexity).
  • Этические рамки и безопасность: как загружать пользовательские данные без нарушения GDPR и NDA.
2
  • Быстрый сбор и анализ трендов в нише с помощью ИИ.
  • Конкурентный анализ: автоматическое выявление сильных и слабых сторон конкурентов на основе открытых данных и отзывов.
  • Промпты для структурирования хаотичной рыночной информации.
3
  • Создание Research Plan с помощью ИИ (цели, метрики, выбор методов).
  • Формулирование и оценка продуктовых гипотез (фреймворки ICE/RICE с поддержкой LLM).
  • Генерация сценариев для глубинных интервью (CustDev) и опросов.
4
  • Создание ультрадетализированных персон на основе реальных рыночных отчётов.
  • Проведение «симуляционных интервью» с AI-персонами для валидации экстремальных сценариев.
  • Ограничения синтетических данных: где ИИ помогает, а где может вводить в заблуждение (галлюцинации).
5
  • Быстрая транскрибация и кодирование аудио/видеоинтервью с помощью AI.
  • Автоматическое тегирование и поиск паттернов (Thematic Analysis) в Claude / ChatGPT.
  • Создание карт эмпатии (Empathy Maps) на основе цитат реальных пользователей.
6
  • Анализ больших массивов данных (результаты опросов, продуктовая аналитика) через Advanced Data Analysis в ChatGPT.
  • Визуализация и поиск аномалий в поведении пользователей.
  • Преобразование сухих цифр в понятные бизнес-инсайты.
7
  • Построение автоматизированных Customer Journey Maps (CJM) на основе анализа интервью.
  • Выделение ключевых Jobs-to-be-Done (JTBD) и сценариев использования продукта.
  • Создание User Story Mapping с помощью AI-инструментов (например, Miro AI / Relume).
8
  • Как упаковывать результаты исследований так, чтобы их читали: от лонгридов до AI-дашбордов.
  • Создание убедительных отчётов и презентаций с помощью ИИ.
  • Финальная защита Discovery-кейсов студентами и обратная связь.
Курс
8 занятий
4 недели

Хотите узнавать о наших акциях, скидках и мероприятиях?