Для меня потребности пользователей — это не то, что они формулируют напрямую, а то, что стоит за их словами и поведением. Моя задача как продакта — понять не только «что они хотят», но и «почему им это нужно». Поэтому я начинаю с исследования контекста, в котором живет пользователь, и стараюсь выявить реальные мотивы, барьеры и ожидания.

На первом этапе я формирую гипотезы о проблемах и целях пользователей. Для этого использую несколько источников данных: внутреннюю аналитику продукта, поддержку, продажи, отзывы и наблюдения за поведением в системе. Но цифры дают только симптом — чтобы понять причины, мне нужны живые разговоры.

Глубинные интервью и наблюдение

Основной инструмент — CustDev и проблемные интервью. Я выстраиваю разговор не вокруг продукта, а вокруг жизни и рутины человека. Прошу описать, как он решает задачу сейчас, что вызывает раздражение, почему он выбирает конкретное решение, что было бы идеальным результатом.

Я намеренно избегаю вопросов о «желаниях» — вместо этого фокусируюсь на конкретных историях:

• Когда в последний раз он сталкивался с этой ситуацией?
• Что он тогда сделал?
• Что сработало, а что нет?

Чем больше конкретики, тем лучше видно, где возникает неудобство. Часто из таких интервью вырастают неожиданные инсайты — потребности, о которых пользователи сами не задумывались.

Кроме того, я использую наблюдение и shadowing — смотрю, как люди реально пользуются продуктом или решают задачу без него. Этот метод особенно эффективен в B2B и сложных B2C-сценариях, где реальное поведение сильно отличается от декларируемого.

Анализ количественных данных

После качественного этапа я подключаю количественные инструменты — это помогает подтвердить или опровергнуть найденные паттерны.

• Продуктовая аналитика — анализ путей пользователей, drop-off точек, retention и conversion. Если, например, многие бросают процесс на одном экране, значит, именно там нарушено ожидание или неудобен сценарий.
• Сегментация — разделяю пользователей по целям, опыту, поведению и контексту использования, чтобы понимать, для кого важна конкретная потребность.
• Анализ запросов в поддержку — частотные слова, повторяющиеся проблемы, пожелания. Эти данные я связываю с метриками, чтобы определить, какие запросы действительно влияют на бизнес-результаты.

Формулирование и проверка гипотез о потребностях

На основании интервью и аналитики я формулирую гипотезы в формате Job Stories или JTBD (Jobs To Be Done). Мне важно описать ситуацию, мотивацию и ожидаемый результат: «Когда [контекст], я хочу [мотивация], чтобы [результат]».

Например: «Когда я готовлюсь к командировке, я хочу быстро найти отели рядом с клиентом, чтобы не тратить время на дорогу».

Такое описание помогает всей команде видеть суть потребности, а не фичу. После этого я проверяю гипотезу: действительно ли предложенное решение снимает боль и создает ценность.

Для проверки использую разные методы:

• Прототипы и тесты интерфейсов — проверяю, понятна ли пользователю суть решения и достигает ли он желаемого результата.
• Smoke-тесты и лендинги — если гипотеза касается нового направления, смотрю на конверсию интереса.
• A/B-тесты — измеряю поведенческие изменения после добавления новой функции, чтобы понять, решает ли она заявленную проблему.

Проверка мотивации и глубины потребности

Иногда важно не просто подтвердить, что пользователи сталкиваются с проблемой, а понять, насколько сильно она их беспокоит. Для этого я оцениваю силу боли по трем критериям:

1. Частота ситуации — как часто человек сталкивается с ней.
2. Интенсивность — насколько сильно это влияет на его жизнь или работу.
3. Осознанность — понимает ли он, что это проблема, и ищет ли решение.

Если человек часто сталкивается с проблемой, но не ищет решения, я понимаю, что барьер низкий, и ценность решения будет ограниченной. А если пользователь уже придумывает костыли, чтобы обойти боль, значит, потребность достаточно сильная, чтобы платить или менять привычки.

Проверка на этапе использования продукта

Даже после запуска я не считаю исследование завершенным. Я продолжаю проверять, решает ли продукт реальные потребности, через:

• NPS и CES (Customer Effort Score) — чтобы понять, насколько продукт упрощает жизнь пользователю.
• Behavioral analytics — смотрю, достигают ли пользователи ожидаемого результата и как быстро.
• Интервью после релиза — спрашиваю, что изменилось в их работе, какие задачи теперь решаются проще.

Я рассматриваю исследование потребностей как непрерывный процесс, а не этап до запуска. Пользователи и их контекст постоянно меняются, и моя задача — замечать эти сдвиги раньше, чем они отразятся на метриках.