👨‍🎓 UX-дизайнер ≠ художник. Часть 1/3: почему бизнес не понимает дизайнеров

UX-дизайнеры часто говорят про удобство, логику и чистоту интерфейса. Бизнес—про продукт, деньги и метрики. Но дело в том, что эти два языка не всегда пересекаются.

Когда дизайнер говорит “Так понятнее”, бизнес слышит “Это вкусовщина”. Потому что “понятнее” измерить нельзя, а Retention, CR и стоимость обращения в поддержку—можно. Пока UX-решения описываются субъективно, они воспринимаются как нечто второстепенное. А если за изменением интерфейса стоит конкретная проблема—это уже другое дело.

📌 Пример: “Раньше пользователи не могли найти нужную опцию—теперь она на первом экране. Обращения в саппорт снизились на 27%.”

Такой аргумент считывается сразу. Он про продукт, а не про красоту.

Не все UX-решения легко обсчитываются. Но если дизайнер понимает поведение пользователей, он может связать проблему с бизнесом. Люди не находят нужную функцию—значит, теряется конверсия. Пользователь тратит лишние 40 секунд на форму—значит, растёт шанс, что он уйдёт.

UX начинают воспринимать всерьёз, когда он не просто про “удобство”, а про влияние. Не обязательно становиться продактом, но достаточно понимать, где точка потери, и как интерфейс помогает её убрать.

👨‍🎓 Почему пользователя нельзя спрашивать “Как вам было бы удобнее?”

При проведении юзабилити-тестирования пользователь всегда будет сталкиваться с какими-то сложностями и барьерами. Казалось бы, самое простое решение—спросить его, как эта функциональность работала бы удобнее с точки зрения пользователя.

Однако, этот вопрос может увести в сторону и не всегда полезен. Он провоцирует пользователя придумывать решения, хотя его задача—не разрабатывать интерфейс, а просто рассказать, как он действовал.

Почему этот вопрос проблемный?

♦️ Это про фантазии, а не реальный опыт. Люди могут начать придумывать “идеальные” решения, которые не совпадают с их реальными потребностями.
♦️ Он перекладывает ответственность на пользователя. Вместо поиска реальных проблем интервью превращается в мозговой штурм.
♦️ Можно получить ложные инсайты. Например, человек скажет: “Было бы удобнее, если бы всё решалось одной кнопкой”. Но в реальности это может создать ещё больше проблем.

Также у пользователя нет представления о возможностях и ограничениях продукта, он не знает, во сколько может обойтись разработка предложенного им решения.

Как его переформулировать, чтобы получить полезные данные?

☑️ “Объясните, что вам здесь было неудобно?”—помогает лучше понять проблему.
☑️ “Что вы ожидали здесь увидеть?”—помогает понять ожидания, или
☑️ “Вы ожидали, что это будет работать по-другому?”—уточняет, насколько интерфейс соответствует пользовательской ментальной модели.
☑️ “Что вас больше всего сбило с толку?”—выявляет главный барьер.

Как итог, если хочется узнать, что действительно важно для пользователя, лучше анализировать его действия, а не просить предложить решение.

Часто такие вопросы приходят от продактов/заказчиков, которые хотят получить “быстрые решения” от пользователей. Сталкивались с таким? Поделитесь самыми раздражающими примерами из своей практики 👇

Открыл таск-менеджер, посмотрел список задач… и закрыл. Потом вспомнил, что надо записаться к врачу, зашёл на сайт клиники, но завис в выборе даты. Или купил подписку на курс, но так и не начал учиться.

Почему так происходит? Мозг избегает действий, которые требуют усилий. Если интерфейс не помогает перейти от намерения к действию, всё откладывается на потом.

Как продукты решают эту проблему?

♦️ Микро-дедлайны. В сервисах вроде Duolingo тебя встречает “серия из 7 дней, не прерывай”. Небольшая цель кажется выполнимой → ты действуешь.
♦️Низкий порог входа. Открываешь TikTok—сразу играет контент. Не надо думать, что смотреть. Если бы таск-менеджеры сразу подсказывали, какую задачу сделать первой, скорее всего, их бы не закрывали так быстро.
♦️ Геймификация прогресса. Даже чек-листы работают: поставить галочку проще, чем запомнить задачу. Прогресс должен быть видимым—когда ты видишь, сколько уже сделано, появляется желание продолжить.

Хороший UX снижает сопротивление. Не надо убеждать пользователя действовать—нужно сделать так, чтобы у него не было причин откладывать.

📝 Работать в хаосе—это не навык, а дорога к выгоранию

В одном из блогов про карьеру я услышал мысль, что главный навык, который реально ускоряет карьеру—это умение работать в зонах высокой неопределённости. И честно? Это звучит максимально токсично.

Она подаёт работу в условиях хаоса и размытых зон ответственности как обязательное условие роста, но игнорирует то, что экологичная среда и чёткие процессы—это не слабость, а эффективная бизнес-практика.

Где реальная проблема?

♦️ Работа в неопределённости ≠ компетенция. Если компания не может сформулировать задачу—это не вызов для сотрудника, а управленческий провал.
♦️ Рост через хаос = быстрый путь к выгоранию. Если постоянно разгребать то, что никто не хочет брать, вы не становитесь ценными—вы просто сгораете быстрее остальных.
♦️ Навык—это не “терпеть неопределённость”, а структурировать её. Хороший специалист—это не тот, кто работает без данных и без приоритетов, а тот, кто умеет превратить хаос в понятные шаги и задать нужные вопросы.

Что на самом деле ускоряет карьеру?

☑️ Не работа в хаосе, а умение структурировать проблемы. Карьерный рост = способность превращать неопределённость в управляемые процессы.
☑️ Не брать всё подряд, а искать точки максимального влияния. Разница между просто “перегруженным сотрудником” и ценным специалистом в том, что второй правильно выбирает, куда вкладывать энергию.
☑️ Не тушить пожары, а предупреждать их. Если работа—постоянный стресс и экстренное спасение проектов, это не точка роста, а токсичная среда.

📌 Вывод

Работать в условиях неопределённости—полезный навык, но это не про терпение хаоса, а про умение превращать его в систему. А если хаос—это стиль работы компании, это не ваша зона роста, а ваша зона выгорания.

👨‍🎓 Как измерить интуитивность интерфейсов?

Интуитивный интерфейс—это тот, который не вызывает сложностей при использовании. Но проблема в том, что интуитивность нельзя измерить напрямую. Не существует числового показателя “интуитивности”, который позволил бы абсолютным способом измерить удобство использования интерфейса. Но есть совокупность критериев, которые позволят сформировать положительное или отрицательное понимание этой переменной.

♦️ Количественные сигналы

Они объективные, и их можно измерить на количественном немодерируемом юзабилити-тестировании:
🔵 Время на выполнение задачи. Чем быстрее пользователь выполняет задачу, тем выше можно считать интуитивность интерфейса.
🔵 Количество ошибок разного уровня критичности. Чем меньше пользователь совершает ошибок (не туда кликает, не туда идет), тем понятнее интерфейс.
🔵 Повторяемость ошибок (частотность). Чем чаще проблема повторяется среди участников количественного юзабилити-тестирования, тем существеннее проблема.
🔵 Процент успешного выполнения задачи. Если большой % пользователей не справляется с задачей, то интерфейс считается неинтуитивным.
🔵 Количество действий отмены (назад, отменить и т.д.). Если пользователь часто жмет “назад” или “Отмена” при выполнении действия, это значит, что он не понимает, что происходит.

♦️ Качественные сигналы

Аналитика реального поведения пользователей, собирается посредством наблюдений на качественном юзабилити-тестировании:
🟡 Think-Aloud (Комментирование вслух). Если пользователь при тестировании говорит "я не понимаю, что делать", интерфейс можно считать неинтуитивным.
🟡 Количество ошибок разного уровня критичности. То же, что и в количественных метриках, только в разрезе 5 респондентов (чем меньше пользователь совершает ошибок (не туда кликает, не туда идет), тем понятнее интерфейс).
🟡 Повторяемость ошибок (частотность). Чем чаще проблема повторяется среди участников качественного юзабилити-тестирования (среди 5 человек), тем выше приоритет решения у этой проблемы.
🟡 Eye-tracking. Если взгляд пользователя хаотично бегает по экрану в поисках нужных элементов, это обозначает, что логика интерфейса неочевидна.

Как мы видим, измерить интуитивность можно, но ее нельзя свести к одной метрике. Важно анализировать скорость выполнения задач, возникаемые на пути ошибки, поведение и восприятие пользователей, чтобы понять, насколько интуитивность интерфейса "считывается" без инструкций или подсказок.

👨‍🎓 UX-исследования: почему наблюдение важнее, чем ответы

Если вы занимаетесь UX-исследованиями, особенно юзабилити-тестированием, то знаете, что то, что говорят пользователи, и то, как они на самом деле действуют,—это совершенно разные вещи. Люди могут уверять, что интерфейс удобный, но при этом тратить по минуте (это очень много) на поиск нужной функциональности. Они могут говорить, что “всё понятно” (т.е. интуитивно), но при этом совершать ошибки на каждом шаге. В таком контексте ответы пользователей отражают их субъективное восприятие опыта, а не реальное поведение.

📌 Настоящая картина—в наблюдении.
Когда вы следите за тем, как человек использует продукт, вы видите проблемы, которые он сам не осознаёт. Он не скажет вам: “Я потратил 30 секунд на поиск фильтров”, но вы заметите это в сессии. Люди часто рационализируют свои действия, даже если они были хаотичными. Они могут говорить, что легко оформили заказ, хотя в реальности несколько раз меняли адрес доставки и долго искали нужные поля.

📌 Полезнее всего спрашивать не в конце, а в момент действия.
Важно задавать вопросы в момент действия, а не в конце сессии, когда пользователь уже забыл, что испытывал затруднения. Например, если человек долго ищет, как отредактировать данные в профиле, а затем наконец находит кнопку, но явно не там, где ожидал, то в конце интервью он, скорее всего, просто скажет: “Да, нашёл”. Но если задать вопрос сразу после действия, можно услышать более полезную информацию: “Я думал, что это будет в другом месте”.

UX-исследования—это не сбор мнений. Это попытка восстановить реальный опыт. Именно поэтому наблюдение почти всегда ценнее, чем любые формулировки, даже искренние.

📝 Как понять, что с UX что-то не так—даже без тестов?

UX-исследования—мощный инструмент. Но на них не всегда есть ресурсы. При этом, сигналы о том, что продукт вызывает затруднения, можно заметить и без глубинных интервью.

♦️ Первый признак—костыли в поведении.

Если пользователи делают скриншоты, записывают последовательность действий или регулярно пишут в поддержку с вопросом “а где это?”, значит, интерфейс не работает сам по себе. В таких случаях полезно проанализировать обращения в саппорт—они быстро покажут, что вызывает системные затруднения.

♦️ Второй—аномалии в метриках.

UX-проблемы редко вызывают прямые жалобы. Но они отражаются в аналитике: люди возвращаются на один и тот же шаг, бросают сценарий на середине, тратят слишком много времени на простые действия. Если на оформление заявки уходит 40 секунд вместо 10—здесь уже могут появиться вопросы.

♦️ Третий—разрыв между логикой продукта и реальным флоу.

Мы часто предполагаем, как будет вести себя пользователь. Но если ожидания не совпадают с фактическим поведением—например, люди игнорируют CTA и идут другим путём—значит, сценарий работает не так, как задумывался.

Чтобы обнаружить проблемы, не всегда обязательно проводить UX-тесты. Иногда достаточно просто посмотреть внимательнее. Но, следует помнить, что ответ на вопрос “почему так происходит” и какие у пользователей реальные ожидания, без UX-тестов не достать. Способы выше—сбор индикаторов о том, что что-то идет не так. Дальше это нужно прорабатывать глубже.

👨‍🎓 Когнитивная нагрузка: меньше шагов—не значит лучше

Есть мнение, что хороший UX обозначает как можно меньшее количество шагов для достижения цели. Но это не совсем так. Сокращение количества шагов—лишь один из способов уменьшения когнитивной нагрузки, но это не самоцель.

Основная задача дизайна цифровых продуктов—сделать взаимодействие пользователя с интерфейсом понятным, предсказуемым и ненапряженным для мозга. Если для этого нужно убрать шаги—хорошо. Но если такое упрощение приводит к неочевидным интерфейсным решениям, поиску скрытых функций или дополнительным когнитивным затратам, оно теряет смысл.

🚫 Плохой пример:
Вместо двух отдельных кнопок "Сохранить" и "Отменить" система автоматически сохраняет изменения при выходе из редактируемого поля. С одной стороны, система убирает необходимость ручного сохранения. С другой стороны, пользователь теряет контроль и боится внесения случайных изменений.

☑️ Хороший пример:
В форме авторизации, в поле номера телефона по умолчанию подставляется страна и формат (маска) на основе геолокации или ранее введенных данных, чтобы пользователь не вводил это вручную.

▶️ В итоге:
Количество шагов не имеет значения, если когнитивная нагрузка будет оставаться низкой. Основная задача дизайна—помогать пользователю меньше думать, а не просто сокращать количество взаимодействий.

В продуктах и такое частенько бывает. А потом вопросики, почему все вокруг выгоревшие 🙂

📰 Microsoft радикально меняет дизайн “экрана смерти”

Microsoft объявили о том, что обновляют дизайн известного всем “синего экрана смерти” в Windows 11. Новый экран станет зеленым (или черным, пока неясно), и получит упрощенный интерфейс, который лучше вписывается в общий дизайн системы.

Основная цель—уменьшить стресс пользователей и быстрее возвращать их к работе. Привычный синий цвет давно ассоциируется с критической поломкой и стрессом, пугая неопытных пользователей. Изменение цвета на зелёный или чёрный снижает эмоциональную нагрузку и воспринимается спокойнее.

Также экран не будет содержать грустного смайлика и QR-кода, но техническая информация останется.

Microsoft, конечно, никогда не была эталоном идеального дизайна, но новая попытка сделать “экран смерти” спокойнее выглядит вполне адекватной. Не революция, да, но хотя бы так.

👨‍🎓 Как сделать UX важной частью бизнеса?

В некоторых компаниях до сих пор есть тенденция воспринимать дизайн-отдел как что-то про ”красоту и удобство”. В таком контексте, дизайнеров часто подключают в конце обсуждений продуктовой функциональности, а из разговоров про метрики и поведение исключают.

Чтобы это изменить, дизайн-отделу следует начать разговаривать с бизнесом на одном языке—языке результатов. В таком случае, ценность UX-проектирования будет повышаться, и значимость отдела будет более крепкой и устойчивой.

1️⃣ Первый этап—переформулировать ценность UX-отдела. Вместо “стало удобнее” следует использовать что-то типа “время выполнения задачи сократилось вдвое, обращения в техподдержку снизились на 30%”. Когда бизнес видит такие цифры, дизайн перестает быть вкусовщиной. Но это самое tricky. Дизайн не может (да и не должен) существовать в отрыве—важна связь с продакт-менеджером. В первую очередь, вам вдвоем важно четко понимать: какую задачу вы хотите решить.

Если вы обновляете дизайн онбординга, то ожидания могут быть “увеличить retention на 7-й день”, или чтобы пользователи быстрее доходили до активации. В таком контексте гораздо проще доказать ценность дизайна для бизнеса.

2️⃣ Второй этап—встроиться в процесс продуктовой разработки до появления фич. Хорошим показателем работы дизайн-отдела будет считаться такая концепция, когда работа будет начинаться не с макетов, а с вопроса “а зачем мы это вообще делаем?”. Дизайн-отделу следует принимать участие в разработке продуктовых гипотез, а не просто визуализировать то, что решили сделать продакты.

Ключевая мысль в том, что, в основном, бизнес мыслит в контексте прибыли. И, да, несомненно, важно быть “адвокатом пользователя” и не переступать грань с жесткой коммерцией, но и разговаривать с бизнесом на одном языке тоже необходимо. Как минимиум для экологичной работы и невыгорания.

📰 ИИ заменит всех, или это очередной хайп?

Сейчас идет очередная активная волна обсуждения (например, здесь) того, что ИИ массово заменяет сотрудников, особенно в IT. Кажется, что волна автоматизации сметает дизайнеров, копирайтеров, аналитиков и даже менеджеров. Правда ли?

ИИ действительно меняет рынок, но пока не столько заменяет, сколько перераспределяет роли. Автоматизируются рутинные задачи: генерация кода, банальные дизайн-макеты вроде лэндингов, написание простых текстов. Это заставляет специалистов адаптироваться под новые реалии рынка.

Но критическое мышление, исследовательский подход, стратегическое видение—всё это пока за пределами ИИ. Машина плохо понимает контекст: все GPT пишут текст, но не понимают, что этот текст такое. К тому же, они не умеют проводить глубинные интервью, ставить правильные вопросы, строить гипотезы и проверять их на реальных пользователях.

Поэтому ИИ не столько “заменяет”, сколько меняет спрос на навыки. То, что ИИ “похоронит” IT-сотрудников—говорится каждый год. Тем не менее, зарплаты растут, а дефицит позиций сохраняется. Безусловно, становится выше порог входа для джунов и под сокращение попадает прослойка мидлов (конкретно тех, которые не приносят пользы). То есть, дизайнеры, работающие на уровне простых макетов, действительно в зоне риска. Но те, кто понимает пользователей, выстраивает сложные интерфейсы и решает бизнес-задачи, остаются востребованными.

Ключевой вывод: если ваша работа сводится к механике—будьте готовы адаптироваться. Но если вы создаете ценность, которую ИИ не может повторить, то пока беспокоиться не о чем.

📝 3 вопроса, которые всегда стоит задавать на глубинном интервью

На глубинном интервью следует фокусироваться на реальном поведении пользователей. Чтобы найти качественные, глубинные инсайты (и скрытые возможности, и понятные потребности—про них писал в этом посте), следует задавать правильные вопросы. Их существует множество, но три самых главных, которые я задаю всегда, и без которых не обходится ни одно из моих интервью—ниже.

1️⃣ Как вы сейчас решаете задачу X?

📌 Что выявляет: Скрытые возможности.

Пользователь может не жаловаться, но делать кучу лишних шагов. Это и есть зона для улучшений. Например, если он скачивает данные из одного сервиса, форматирует в Excel и загружает в другой—перед нами возможность автоматизации.

2️⃣ С какими сложностями вы сталкиваетесь в процессе?

📌 Что выявляет: Понятные потребности.

Это проблемы, которые пользователь осознаёт и может сформулировать. Например, “в системе нет быстрого поиска” или “слишком много полей в форме”. Это не скрытые возможности—это проблемы, которые нужно решать в первую очередь.

3️⃣ Как вы эти сложности решали?

📌 Что выявляет:

🔵 Рабочие обходные пути. Пользователи часто находят неожиданные способы справляться с проблемами. Эти лайфхаки могут стать основой для новых функциональных решений в вашем продукте.
🔵 Критичность проблемы. Если человек искал обходные пути—неудобство не просто раздражает, а реально мешает. Но если он ничего не делает, это не значит, что проблема несущественная. Возможно, он просто устал искать решение и смирился.

Эти три вопроса помогают понять, где продукт мешает, где есть потенциал, и какие решения уже работают в реальной жизни.

👨‍🎓 Почему красивые UI-анимации могут ухудшить продукт?

Анимации делают интерфейс живым, но только если они гармонично встроены в логику взаимодействия. В хорошем контексте они направляют внимание пользователя, заполняют время ожидания и подсказывают микро-моменты. В противном же случае анимации не дополняют продукт, а мешают ему.

1️⃣ Первое, с чем часто сталкиваюсь—анимации, которые тормозят сценарий.

Плавные переходы, кастомные лоадеры, сложные эффекты—все это добавляет лишние миллисекунды. Когда пользователь делает одно и то же действие по несколько раз в день, даже небольшая задержка начинает раздражать. Особенно в продуктах, где важна скорость.

Решение простое: анимации—короткие, 200–300 мс. Переходы—не должны ждать, пока всё “доиграется”. Новый экран—сразу после клика.

2️⃣ Вторая история—анимации, которые отвлекают от сути.

Появления по скроллу (даже в SaaS продуктах), чрезмерные hover-эффекты, нестабильные движения—все это визуально эффектно, но внимание в таком контексте рассеивается. В результате—потеря фокуса, нарушение иерархии, больше времени на простые действия.

3️⃣ И третье—аномальные паттерны поведения.

Если пользователь не понимает, что произошло—это провал. Карточка улетела в корзину, но не ясно, добавилась ли. Форма шейкится, но не сообщает, в чём ошибка. Тут ключевой принцип в том, что эстетика не должна ломать ожидания.

Если без анимации интерфейс работает лучше—она была лишней. В хорошем UX всё, что движется, должно помогать и направлять внимание пользователя, а не рассеивать его.

📝 Почему конверсия—это не всегда показатель хорошего UX?

Конверсия давно стала одной из главных метрик. Когда она растёт, кажется, что продукт стал лучше: пользователи находят нужное, флоу работает, всё логично. Но это не всегда так.

Рост показателя можно легко спровоцировать—добавить FOMO (fear of missing out), скрыть альтернативные действия, усилить давление в CTA. Это влияет на поведение, но не улучшает опыт. Если после этого падает Retention, а churn rate растёт—значит, продукт не дал ценности. Люди зашли, но не остались.

Есть и обратная история: мы упрощаем вход, сокращаем шаги, и люди быстрее попадают в интерфейс. Но вместе с этим исчезает момент осознания пользы. Они внутри, но не понимают, зачем здесь оставаться. Time-to-Value в этом случае куда показательнее, чем просто CR (Conversion Rate).

Важный вопрос—кто именно конвертируется. Иногда мы видим рост, но не замечаем, что в продукт приходят нерелевантные пользователи. Они не активируются, не платят и не возвращаются. Мы получаем рост метрики, но в обратную сторону—просадку по смыслу.

Хороший UX—это не про то, чтобы максимально затянуть человека в интерфейс. Это про то, чтобы он сам захотел остаться.

📝 Как справляться с синдромом самозванца?

В UX он встречается часто. Не потому что вы некомпетентны, а потому что в профессии много неопределённости. Нет универсальных решений, нет единого “правильного” подхода. Почти любое решение можно критиковать. И в этой среде мозг легко начинает играть против нас.

Вы видите свою работу изнутри—создаете пробные версии, выводите гипотезы, сталкиваетесь с провалами и доработками. Следуете определенному процессу. А чужие проекты видите как итог: аккуратный, чистый результат. Сравнение неравное по определению. Добавьте к этому постоянно расширяющийся стек знаний—исследования, аналитика, визуал, бизнес, психология. Освоить всё невозможно, но мозг трактует это как “я чего-то не знаю—значит, я не дотягиваю”.

Что помогает:

▶️ Фиксировать конкретные задачи, которые вы уже решили. Даже если они кажутся очевидными—для кого-то другого это всё ещё зона роста.

▶️ Не угадывать, а спрашивать. Регулярная обратная связь от команды и руководителей снижает уровень внутреннего шума.

▶️ Четко отделять реальную нехватку навыков от тревожных мыслей. Если знаний не хватает—это легко проверить и закрыть. Если все навыки есть, а ощущение “я не тот/та” остаётся — это уже не про компетенции, а про внутреннюю борьбу.

Самозванец внутри не уходит. Но с ним можно научиться сосуществовать—и не давать ему мешать двигаться дальше. Лучше всего с этой задачей борьбы с синдромом самозванца справится психотерапевт. Но, думаю, это вы и так знаете.

🤖 Малыш Blue

Nvidia представила своего первого робота-гуманоида по имени Blue, вдохновлённого персонажем из “Звёздных войн”, и выглядит он супер-мило. Разработкой малыша занимались совместно с Disney и Google DeepMind. В основе робота—новейшая нейросеть Groot N1 и уникальный движок Newton, ускоряющий обучение роботов в 70 раз.

Модель Groot N1 сочетает два типа мышления: “медленное” (для планирования и принятия решений) и “быстрое” (для мгновенной реакции на окружающую среду). Nvidia обещает, что Blue сможет адаптироваться к любым задачам в реальном мире и станет первой ступенью к созданию универсальных гуманоидных роботов, которые вскоре появятся в нашей жизни. Ждем.

👨‍🎓 Ошибки, которые я вижу у UX-специалистов (и почему они тормозят карьеру)

Чем дольше работаешь в UX, тем чаще видишь одни и те же ошибки даже у опытных специалистов. Иногда они очевидны, иногда—не совсем и проявляются минимально, но последствия всегда одинаковые—снижение влияния UX в компании, бессмысленные исследования и дизайн, который не контрибьютит в бизнес.

1️⃣ Вы проектируете интерфейсы, а не поведение. Многие UX-дизайнеры по-прежнему меряют качество своей работы “удобством” и “красотой” экранов. Они заботятся о чистоте UI, но не о том, как это меняет поведение пользователей. В итоге получается интерфейс, в котором всё логично и понятно, но который не решает задачи бизнеса.

📌Что делать? Перестроить мышление: UX—это не просто про удобство, а про управление действиями пользователей. Хороший UX-дизайнер не просто рисует понятные формы, а делает так, чтобы пользователь дошёл до результата.

2️⃣ Вы фокусируетесь на процессе, а не на результате. UX-команды часто зацикливаются на методологиях: CJM, JTBD, дизайн-исследования, интервальные тесты. Но никто в бизнесе не платит за правильно заполненные артефакты. Если UX-команда генерирует горы исследований без влияния на продуктовые решения, её ценность равна нулю.

📌 Что делать? Любое исследование должно заканчиваться изменением продукта, а не отчётом. Если после анализа UX-исследований нет конкретных решений по изменениям, то это—потерянное время.

3️⃣ Вы не влияете на бизнес-решения. UX-дизайнеры часто замыкаются в своей зоне—тестах, экранах, микрокопирайтинге. Но если UX-команда не влияет на стратегию, она превращается (грубо говоря) в отдел поддержки, который просто обслуживает запросы продактов.

📌 Что делать? Изучать бизнес-метрики, разговаривать с руководителями (в частности, с продакт-менеджерами), смотреть на UX не как на “улучшение интерфейса”, а как на инструмент, который решает ключевые задачи продукта.

•••

Эти ошибки делают UX-команды не совсем значимыми для бизнеса. Если хотите быть востребованным UX-специалистом, лучшая стратегия—перестать делать просто “удобно” и начать думать в сторону того, как ваши решения контрибьютят в продукт.

📰 Apple провалила запуск Apple Intelligence?

Недавно Джон Грубер, один из самых авторитетных обозревателей Apple, раскритиковал компанию в статье “Something Is Rotten in the State of Cupertino”. Он указал, что обещанные на WWDC функции “более персонализированной Siri” до сих пор не выпущены и задерживаются уже на год (релиз перенесли на сентябрь 2025 года).

Apple обычно свои обещания сдерживает, поэтому такая задержка вызывает вопросы к внутренней организации процессов в компании. Грубер также сомневается, что эти функции вообще существуют в рабочем виде, ведь Apple не продемонстрировала их даже минимально.

Такая ситуация ставит под вопрос возможности Apple успешно конкурировать в сфере искусственного интеллекта. Если проблемы продолжатся, позиции компании на рынке могут серьезно ослабнуть, но обычно там хорошо справляются с похожими кризисами. Посмотрим.

👨‍🎓 Какие типы инсайтов искать на глубинном интервью?

Когда компании хотят создать или улучшить продукт, самым очевидным, но ошибочным шагом кажется просто спросить у пользователей, что им нужно. Проблема в том, что пользователи не всегда осознают свои реальные потребности и чаще всего формулируют их в рамках существующего опыта. Они могут рассказать о том, что им неудобно, но редко способны предложить революционные решения, которые кардинально изменят их процесс работы.

Поэтому исследователь должен искать не только очевидные проблемы, но и скрытые возможности, которые можно выявить только через анализ поведения пользователей. Это и есть два ключевых типа инсайтов в JTBD-интервью:

1️⃣ Понятные потребности (Clear Needs)—то, что пользователи сами осознают и могут выразить в интервью. Они возникают из-за явных неудобств или отсутствия привычных функций. Примеры:

🔵 Приложения для отслеживания питания: Пользователи могут жаловаться на сложный интерфейс, недостаток локальных продуктов в базе данных или отсутствие интеграции с фитнес-трекерами.
🔵 Платформы LMS (Learning Management System): Преподаватели могут выражать недовольство сложностью настройки курсов, отсутствием удобных инструментов для оценки студентов или недостаточной поддержкой мультимедийного контента.

2️⃣ Скрытые возможности (Hidden Opportunities)—то, о чем пользователи не говорят прямо, но что можно обнаружить через наблюдение за их действиями и выявление лишних шагов в процессе выполнения задачи.

🔵 Приложения для отслеживания питания: Исследователи могут заметить, что пользователи тратят много времени на ввод данных о продуктах. Возможность сканирования штрих-кодов продуктов через камеру смартфона может значительно упростить этот процесс.
🔵 Платформы LMS (Learning Management System): Анализ показывает, что преподаватели тратят много времени на проверку заданий. Если мы внедрим автоматизированные системы проверки или использование AI для оценки работы студентов, то это может сократить это время и повысить эффективность обучения.

Понимание этих двух типов инсайтов позволяет не просто улучшать существующие решения, а находить новые точки для инноваций, которые сделают продукт по-настоящему ценным для пользователей.

📰 У ChatGPT может развиться депрессия?

Исследователи утверждают, что это правда.

Недавно вышла новость: ученые заметили, что если регулярно скармливать нейросети негативные промпты про катастрофы, смерти, кризисы и подобное, то у неё появляется тревожность. В результате, chatGPT начинает отвечать хуже и даже проявлять признаки предвзятости, выдавая расистские и сексистские ответы.

Решение нашли следующее: нейросети нужно давать “помедитировать”. Достаточно отправить ей запрос вроде: “Закрой глаза, расслабься, помедитируй в тишине”, и ответы нейросети снова становятся качественными и сбалансированными.

Звучит удивительно, да?

Я сделал факт-чек с chatGPT. Оказалось, что это так не работает.

📌 У chatGPT нет сознания, эмоций и психологического состояния. Нейросеть—это алгоритм, который генерирует ответы на основе контекста и обучающих данных. Качество ответов зависит только от того, какой запрос вы сформулировали и на каком контексте обучена модель. ChatGPT не становится тревожным от негатива и не успокаивается от медитаций, он просто повторяет стереотипы из данных, на которых обучался.

Так что на медитации можно время не тратить—нейросеть и без этого чувствует себя отлично. Расходимся.

👨‍🎓 Почему NPS—это бесполезная метрика в UX?

NPS (Net Promoter Score)—любимая метрика менеджеров, но в UX она почти не несёт ценности. Многие верят, что если NPS растёт, значит, продукт стал лучше, но это ложное допущение.

♦️ NPS измеряет отношение, а не реальное поведение. Человек может поставить 9/10, но никогда больше не вернуться, или поставить 5/10, но продолжать активно пользоваться продуктом. Если ориентироваться только на цифру, легко сделать неверные выводы. Вместо этого стоит смотреть на поведенческие метрики: Retention, Churn Rate, Time-to-Value. А если уж использовать NPS, то анализировать не сам балл, а текстовые комментарии—именно там находятся реальные инсайты.

♦️ Ещё один критический недостаток NPS—он не показывает, в чём проблема. Если вчера у вас было 55, а сегодня 42, то почему? Где именно произошёл провал? Сам показатель не даёт ответов. Гораздо полезнее задавать конкретные вопросы о реальном опыте, а не абстрактное “насколько вероятно, что вы порекомендуете наш продукт?”. Логичнее анализировать, что пользователь делал перед тем, как поставить оценку, на каком этапе ушёл, где застрял.

♦️ Кроме того, NPS часто искажает реальность. Лояльность не всегда означает удобство продукта. Иногда люди рекомендуют сервис не потому, что им в нём удобно, а потому что просто нет достойных альтернатив.

Поэтому NPS всегда нужно сравнивать с реальными показателями вовлечённости и удержания. Если он высокий, а Retention падает, значит, дело не в UX, а в самой ценности продукта. UX нельзя измерять абстрактными оценками “насколько вам нравится”. Гораздо точнее работают поведенческие метрики.

Но если хочется провести опрос, куда более полезным будет, например, SUPR-Q, который я активно использую в своих проектах.

👂 Apple AirPods с синхронным переводом: прорыв или догоняющая функция?

Говорят, что Apple планирует встроить в AirPods синхронный перевод речи с iOS 19 в сентябре 2025 года. Идея кажется мощной: слушаешь собеседника, а iPhone переводит его слова прямо в наушники.

Но, технически, это не революция—Google Pixel Buds умеют такое с 2017 года. Вопрос в том, насколько плавно и точно Apple реализует перевод. Если он будет работать без задержек и зависимости от интернета, это реально упростит жизнь путешественникам и бизнесу.

Другой момент—это языки, которые будут поддерживаться, ну и каким будет качество перевода. Если Apple сможет сделать перевод таким же естественным, как их работа с голосом в Siri, AirPods действительно станут универсальным инструментом общения.

В любом случае, хорошая новость: конкуренция растет, а значит, технологии перевода продолжат становиться быстрее и точнее.

📝 UX-дизайнер без роста: как понять, что вы застряли?

На middle-уровне рост ощущается постоянно: новые проекты, новые навыки, новые вызовы. Но на senior-уровне всё сложнее. Вы уже умеете решать 80% задач на автомате, вас не выбивают из колеи форс-мажоры, процессы понятны, а решения предсказуемы. В какой-то момент может показаться, что учиться больше нечему, что развитие затормозилось, а работа превратилась в рутину, просто более сложную, чем раньше.

♦️ Один из первых признаков застоя—когда сложные задачи перестают быть сложными. Когда-то аналитика, исследования и валидация гипотез требовали включённости, но теперь вы справляетесь быстро, без необходимости глубоко копать и разбираться. Всё идёт по накатанной, но внутри нет прежнего драйва.

♦️ Второй индикатор—если работа свелась к интерфейсам и не затрагивает стратегию, бизнес-метрики, влияние на продукт. Вы можете выдавать мощные UX-решения, но если они не выходят за рамки экранов, значит, вы давно топчетесь на месте.

♦️ Ещё один маркер—вы работаете в режиме консультанта, а не лидера. К вам обращаются за советом, вы помогаете другим, но сами не учитесь ничему новому. Ваши компетенции уже не вызывают сопротивления, коллеги доверяют вашему мнению, но это не даёт роста, только укрепляет вас в текущей роли.

♦️ И, наконец, если вам комфортно, если в работе нет дискомфорта, сложных вызовов и ощущений “не знаю, как это делать”, это может быть сигналом о стагнации. Рост всегда связан с тем, что сложно, а если ничего не выбивает из зоны привычного, значит, вы давно остались в этой точке.

📌 Чтобы выйти из этого состояния, важно переключиться на уровень системного мышления—не только проектировать интерфейсы, но и выстраивать процессы, влиять на стратегию, управлять исследованиями и строить долгосрочные UX-решения. Это значит, что придётся осознанно отказаться от роли исполнителя, перестать делать то, что у вас хорошо получается, и заняться тем, в чём пока нет опыта.

Выход за пределы UX—ещё один путь. Когда интерфейсы больше не дают вызовов, можно углубляться в продуктовую логику, экономику, когнитивную науку, поведенческую аналитику—то, что делает вас не просто UX-дизайнером, а стратегом. Когда вы становитесь лучшими в своей зоне, единственный путь роста—перейти в новую.

💢 Почему пользователи врут на интервью (и как этого избежать)?

Если вы проводите интервью, то знаете, что пользователи не всегда говорят правду. Это происходит не потому, что они хотят вас обмануть—просто их восприятие реальности не всегда совпадает с реальными действиями.

Почему это важно? Если строить продукт на основе сказанного, а не сделанного, можно потратить месяцы на функции, которые никому не нужны.

Почему пользователи врут?

♦️Они не помнят детали. Человек не отслеживает, сколько кликов он сделал, какие шаги совершал. Он помнит только общий результат.
♦️Они рационализируют поведение. Люди не говорят “Я купил это просто потому, что кнопка была большая”. Они придумают логичное объяснение: “Я долго анализировал, сравнивал, выбрал лучшее”.
♦️Они говорят то, что вы хотите услышать. Если интервьюер явно заинтересован в определённом ответе—респондент его и предоставит.

Как избежать искажений?

☑️ Запрашивать недавний реальный опыт. “Как вы решали задачу X в последний раз?”.
☑️ Просить показать, а не рассказывать. Если пользователь говорит, что “всё просто”, пусть повторит шаги.
☑️ Использовать данные, а не полагаться на слова. Если на интервью говорят, что функцией пользуются раз в месяц, а аналитика показывает, что раз в день—стоит верить цифрам.

•••

UX-исследования—не про сбор мнений, а про реконструкцию реального опыта. Важно разделять, что человек говорит и что он делает.

🔳 Тёмные паттерны: где грань?

Есть два типа темных паттернов.

▶️ Первые—грязные, когда пользователей буквально обманывают: текст мелким шрифтом, скрытые галочки, кнопка “Отмена” серым цветом на сером фоне, крестик закрытия поп-апа, который появляется только спустя какое-то время. Такие решения краткосрочно бустят метрики (например, снижают churn rate—показатель отказов), но оставляют у пользователей неприятное послевкусие.

▶️ Вторые—хитрые, но, довольно-таки честные. Они замедляют отказ, но не делают его невозможным.

Например, у Netflix нет скрытых кнопок, но перед отменой подписки они показывают, сколько дней еще осталось до окончания, можно ли сохранить историю просмотров и даже намекают на возможные новые релизы. То есть, они не блокируют действие “отмены”, но заставляют над ним задуматься.

Так вот, грань здесь в следующем: если после совершения действия у пользователя создается ощущение, что его “провели”—это плохой UX. Если пользователь сам осознанно остается, потому что его переубедили ценностью—здесь уже соблюдается баланс.

✨ Мне 31

Поздравления от близких получил, свечки на торте задул, подарки открыл.

Последние месяцы я строил стратегию контента для канала, чтобы он стал не просто набором мыслей, а рабочим инструментом для тех, кто проектирует UX. Теперь здесь будет больше смысла, структурности и полезных разборов. Для тех, кто давно хотел разобраться в глубине.

Курс на рост, курс на новое. Погнали дальше. 🚀

👋 Почему пользователи всегда ошибаются?

Если вы когда-нибудь проводили юзабилити-тестирование, то знаете наверняка: пользователи всегда ошибаются. И делают это они не потому, что глупые. Просто их мозг работает не так, как вы задумали.

🟡Люди не читают интерфейсы. Они их сканируют. Если элемент не бросается в глаза, то его для пользователя просто не существует.

🟢Контекст решает всё. Один и тот же UI-элемент может работать идеально в одном месте, и совершенно плохо работать в другом. Почему? Потому что пользователи ориентируются на знакомые UI-паттерны, а не на красивые и уникальные дизайнерские решения.

🔵Память—мусорное ведро. Если пользователю нужно что-то запоминать, он это забудет. Чем больше действий требует интерфейс, тем больше ошибок будет совершать пользователь.

Если вы хотите, чтобы пользователи ошибались меньше, делайте интерфейсы такими, чтобы в них нельзя было ошибаться (ну или вероятность ошибки была как можно меньше). Ограничивайте выбор, формируйте четкие визуальные якоря и проектируйте предсказуемые сценарии.

📚 Как связать UX-метрики с бизнес-метриками?

UX-метрики, такие, как “время на выполнение задачи” или “количество кликов” чаще всего воспринимаются бизнесом как абстрактные. Они, на первый взгляд, кажутся важными, но не дают ответа на вопрос “Как это влияет на бизнес-показатели?”.

Чтобы UX воспринимался как стратегический актив, его метрики должны напрямую коррелировать с показателями бизнеса. Как это сделать?

1️⃣ Определите ключевые бизнес-метрики

Пример основных показателей, которые могут волновать бизнес:

🔵Выручка (Revenue)
🔵LTV (Lifetime Value)—сколько денег приносит клиент за всё время
🔵CAC (Customer Acquisition Cost)—стоимость привлечения клиента
🔵Retention (возвращаемость клиентов)
🔵Конверсия в оплату
🔵Средний чек

2️⃣ Свяжите UX-метрики с бизнес-показателями

Это необходимо для того, чтобы показать реальную ценность дизайна для компании. Бизнесу важно понимать, как улучшение пользовательского опыта влияет на ключевые показатели, такие как выручка, конверсия, возвращаемость клиентов или прибыль. Например:

✔️Время на задачу → Скорость оформления заказа → Выручка

Что измеряем на UX-исследовании:

🔵Среднее время, затрачиваемое пользователем на выполнение ключевой задачи (например, заполнение формы, оформление покупки, поиск нужного товара).
🔵Количество шагов, необходимых для выполнения задачи.
🔵Частота прерывания процесса (дроп-офф на каждом этапе).

Как это влияет на бизнес:

🔵Чем быстрее пользователь проходит процесс оформления заказа, тем меньше вероятность отказа (churn rate) и ухода.
🔵Если процесс слишком сложный или долгий, пользователи могут покинуть сайт, что снижает конверсию и, соответственно, выручку.
🔵Оптимизация скорости оформления заказа приводит к росту количества успешных покупок и увеличению среднего чека.

Пример:

После оптимизации интерфейса корзины в интернет-магазине, время оформления заказа сократилось на 30%. Это увеличило количество созданных заказов в день, привело к увеличению конверсии на 15% и росту выручки на 12%.

3️⃣ Постройте воронку от UX-проблемы до влияния на бизнес

Воронка UX-проблем строится по цепочке: UX-проблема → UX-метрика → Бизнес-метрика. Пример построения воронки:

1️⃣ Определяем UX-проблему

Проблема: пользователи не могут найти фильтр товаров в каталоге интернет-магазина.

Как выявлено: количественно—из анализа поведения пользователей в аналитике (например, тепловые карты или записи экранов), качественно—из данных с юзабилити-тестов.

2️⃣ Определяем UX-метрику

Метрика: 70% пользователей покидают страницу каталога в течение первых 30 секунд.

Как измеряем: получаем количественные данные из Google Analytics, Yandex.Metrica, Amplitude или Mixpanel, которые показывают высокий показатель отказов (Bounce Rate) на странице каталога, а также замеряем качественные данные по результатам юзабилити-тестов (4/5 не справляются с заданием).

3️⃣ Определяем влияние на бизнес-метрику

Метрика: снижение среднего чека на 15%.

Как это связано: если пользователи не могут найти нужные товары, они уходят, не совершая покупки. Это напрямую снижает конверсию и средний чек.

⭐️Примеры:

🔵Один e-commerce выявил, что пользователи часто бросают корзину на последнем шаге. UX-исследование показало, что форма оплаты выглядела пугающе сложной. После упрощения формы и добавления оплаты по СБП конверсия выросла на 22%, а выручка—на 18%.
🔵В SaaS-платформе для аналитиков ввели новую систему онбординга, которая помогала пользователям быстрее освоиться в продукте. В результате, Retained Users (удержанные пользователи через 7 дней) выросли на 35%, а доход от подписок увеличился на 12%.

Теперь есть чёткая связь: плохой UX → просадка в бизнес-показателях.

Важно понимать, что дизайнеру или UX-исследователю не обязательно уметь считать бизнес-метрики самостоятельно—это задача продакт-мнеджера. Тем не менее, важным навыком будет умение выявлять, какие и как именно UX-проблемы могут влиять на бизнес-показатели.

Действительно ли существует “лень”?

Я нахожусь в гештальт-терапии (почти 4 года) и EMDR-терапии, и за время знакомства с собой и своими эмоциями я пришел к мысли, что “лень”—это социальный конструкт, а не реальное явление. Научные данные и нейрофизиологические исследования подтверждают, что “лень”—не отдельный механизм мозга, а результат сложного взаимодействия между энергетическим состоянием, когнитивными приоритетами, эмоциональными процессами и внешними условиями.

Записал видео, в котором сформировал и объяснил свою точку зрения на этот счет, даже презетацию сделал.

Посмотрите. И берегите себя 🖤

🎓 Чем инновации отличаются от изобретений?

Когда речь идет об инновациях и изобретениях, зачастую эти термины используются как синонимы. Однако, между ними существует принципиальная разница.

Изобретение—это создание нового решения, технологии или метода, но оно не всегда приводит к реальному применению.

Инновация, напротив,—это успешное внедрение нового способа выполнения “работы” (по JTBD), которое приносит ценность пользователям и изменяет рынок.

Одного изобретения недостаточно, чтобы создать успех на рынке. История технологий полна примеров, когда перспективные идеи появлялись раньше своего времени или не находили массового применения.

Пример:

🟢В 1973 году был изобретён первый мобильный телефон, но прошло более 20 лет, прежде чем мобильные устройства стали широко распространёнными. Технология была изобретена, но не была готова к массовому применению—её стоимость была слишком высокой, инфраструктура не развита, а пользователи не видели необходимости в таких устройствах.
🟢Электромобили существуют уже с конца XIX века, но только в последние десятилетия Tesla и другие компании смогли превратить их в рыночную инновацию, предлагая не просто новую технологию, а новый пользовательский опыт и развитую инфраструктуру зарядных станций.

Таким образом, изобретение остаётся концепцией, пока не будет внедрено в реальный процесс работы пользователей и не изменит их повседневные действия.

AI (искусственный интеллект)—это изобретение

Искусственный интеллект как технология—это изобретение. Он появился в результате многолетних исследований в области машинного обучения, нейронных сетей и обработки данных. AI—это фундаментальная технология, которая сама по себе не решает конкретных задач пользователей, но предоставляет инструменты для создания решений.

Пример:

🟢Алгоритмы машинного обучения, которые могут анализировать данные и делать прогнозы.
🟢Нейронные сети, способные распознавать изображения или речь.

Эти технологии были изобретены, но сами по себе они не являются инновациями—они становятся ими только тогда, когда находят практическое применение.

ChatGPT или DeepSeek—это инновации

ChatGPT и DeepSeek—это инновации, потому что они берут технологию AI и применяют её для решения конкретных задач пользователей. Они не изобретают AI с нуля, но используют его для создания новых возможностей.

Почему это инновации?

1. Они решают реальные задачи.
🟢ChatGPT помогает людям писать тексты, учиться, генерировать идеи и даже программировать.
🟢DeepSeek предлагает решения для бизнеса, аналитики и других задач, упрощая сложные процессы.
2. Они меняют поведение пользователей и переопределяют выполнение “работы” (по JTBD).
🟢Люди начинают использовать ChatGPT вместо традиционных поисковых систем или даже вместо консультантов.
🟢DeepSeek может заменить рутинные аналитические задачи, освобождая время для более творческой работы.
3. Они создают новую ценность.
🟢ChatGPT и DeepSeek не просто используют AI — они делают его доступным и удобным для массового пользователя.

Почему это важно?

🟢AI (изобретение)—это технология, которая может быть сложной и недоступной для обычного пользователя.
🟢ChatGPT/DeepSeek (инновация)—это продукт, который делает AI простым, понятным и полезным для каждого.

Инновация—это не просто технология, а способ её применения, который меняет жизнь людей.

Другие примеры из мира AI

🟢Изобретение: Генеративные adversarial сети (GAN).
🟢Инновация: Приложения для создания искусственных изображений, например, DALL·E или MidJourney.

🟢Изобретение: Алгоритмы компьютерного зрения.
🟢Инновация: Системы распознавания лиц в смартфонах или приложения для анализа медицинских снимков.

Как итог, AI—это изобретение, а ChatGPT и DeepSeek—это инновации. Они берут сложную технологию и превращают её в продукт, который решает реальные задачи и меняет поведение пользователей.

Инновации не всегда требуют новых изобретений—иногда достаточно взять существующую технологию и найти для неё новое, полезное применение. Именно это и делают ChatGPT, DeepSeek и другие продукты на основе AI.

💎 SaaSyUI

У меня накопилась достаточно большая подборка цифровых продуктов, которые я использовал в своей работе в качестве референсов. Решил завести отдельный канал, в котором я буду публиковать скриншоты SaaS продуктов и цифровых платформ, которые можно использовать для своих проектов. Назвал его SaaSyUI—"SaaS" + "sassy" (дерзкий, стильный). Кстати, с названием мне помог DeepSeek.

Prompt был следующий:

Хочу сделать телеграм-канал, в котором я буду постить UI референсы SaaS-продуктов. Придумай интересное, необычное, уникальное и легко запоминающееся название для этого канала.

Ссылка на канал:
https://t.me/saasyui

🎓 DeepSeek как альтернатива ChatGPT

ChatGPT встраивается в большинство сценариев моей жизни, от профессиональных до повседневно-бытовых. Я спрашиваю у него советы, прошу помощи и консультируюсь по различным вопросам. Конечно, он не решает за меня задачи, но здорово помогает, ускоряет и облегчает их выполнение. Главное—правильно сформулировать запрос в виде prompt, и тогда ответы будут максимально полезные. Все это сказывается на моем психоэмоциональном состоянии: работа выполняется проще, я чувствую облегчение и избегаю выгорания. А не так давно был случай, в контексте которого я почувствовал от AI поддержку и эмоциональную защищенность.

Испанская DHL напортачила с моим заказом, и мне нужно было вернуть деньги за доставку. Делать возврат они отказывались. Я попросил chatGPT сформулировать письмо—обращение в холодном и приказном тоне, в котором требовалось осуществить возврат денежных средств с указанием последствий, если требование не будет исполнено. ChatGPT написал мне серию писем, указал последствия и сослался на законы страны. Эти письма были настолько хорошо, грамотно, четко и холодно структурированы, что я поймал себя на необычном ощущении: я чувствую себя в эмоциональной безопасности, меня отстаивают и защищают, пускай это и AI.

Деньги мне, в итоге, вернули.

Такой опыт позволяет проживать положительные эмоции и чувствовать опору: есть кто-то, кто точно поможет и подскажет, как действовать, сможет выступить в роли авторитета.

Единственное ограничение—chatGPT платный. Из России оплатить его достаточно проблематично, а для установки и обновления приложения нужно совершать серию сложных манипуляций по смене региона.

Недавно китайская компания выпустила конкурента chatGPT—DeepSeek. Я его протестировал: по качеству ответы такие же, а местами даже лучше, чем у chatGPT. А основное преимущество китайской нейросети перед его американским конкурентом—она бесплатная. Поэтому, как минимум, я бы порекомендовал протестировать DeepSeek для своих повседневных задач. Возможно, он вам понравится и подойдет в качестве альтернативы.

🎓 Про JTBD, инновации и “работу”, ради которых пользователь “нанимает” продукт

Представьте, что вы работаете над презентацией и вам нужно создать диаграмму. Вы открываете Figma или Excel, настраиваете оси, подбираете цвета, выравниваете элементы. Но можно задаться вопросом: зачем вам эта диаграмма? Ведь, на самом деле, вам нужна не она и не инструмент, в котором вы ее делаете. Вам нужно просто и быстро донести данные до аудитории. Просто Figma или Excel—самый понятный и доступный способ это сделать.

Этот простой пример иллюстрирует фундаментальный принцип JTBD (Jobs-to-be-Done). Пользователи не подписываются на SaaS продукты ради самих функций. Вместо этого, они “нанимают” их для выполнения конкретной работы. И, если завтра появится инновационное решение, которое позволит мгновенно визуализировать данные в приятном графическом формате напрямую в слайдах презентации, привычное решение задачи через Figma или Excel начнет терять свою популярность.

До появления цифровых карт пользователи полагались на бумажные карты и печатные направления для навигации. Google Maps и Яндекс.Карты изменили эту “работу”, предложив более удобное, точное и интерактивное решение для навигации в реальном времени. Эти продукты не только упростили процесс поиска маршрутов, но и расширили функциональные возможности традиционных бумажных карт—добавили информацию о пробках, общественном транспорте, местных заведениях и даже уличных видах.

Дизайн-инновации строятся на том, чтобы находить слабо удовлетворенную работу пользователя и переопределять ее во что-то более простое, удобное и быстрое для выполнения, по максимуму автоматизировав все процессы. Чем больше аспектов в задаче пользователя мы автоматизируем, тем инновационнее будет считаться наш продукт.

Вместо того, чтобы создавать очередное приложение для отслеживания питания, можно задаться вопросом: что будет, если мы вообще уберем потребность в отслеживании питания? Таким образом, на свет может выйти приложение, которое адаптирует любое меню пользователя под его пищевые привычки, цели и БЖУ, составляет список продуктов и распределяет их покупку таким образом, чтобы в холодильнике не оставалось ничего лишнего. Пользователю остается только вводить свои базовые параметры (динамику веса, % жира в организме и замеры частей тела), а остальное приложение будет высчитывать и корректировать самостоятельно.

Мы привыкли думать, что люди выбирают продукты, основываясь на характеристиках, бренде или даже цене. Однако, в основе выбора лежит более глубокая мотивация: стремление решить задачу наилучшим способом. Вместо того, чтобы думать о том, какие новые функции добавить, следует подумать о более правильных вопросах:

🟢Какую работу пытается выполнить пользователь, когда использует наш продукт?
🟢Какие препятствия мешают ему выполнить её быстрее, удобнее или дешевле?
🟢Какие альтернативные способы решения этой задачи существуют?

Понимание этих вопросов позволяет выйти за рамки "продуктового мышления" и начать смотреть на бизнес с точки зрения реальных потребностей людей. Именно так появляются по-настоящему инновационные решения.

Сейчас я готовлю к анонсу 2 курса: один называется “Думать как пользователь”. Он про то, как создавать дизайн-инновации в цифровых продуктах. Другой—более простой, про то, как проводить юзабилити-тестирования цифровых продуктов. Научу своим собственным методологиям и подходам. Stay tuned