Когда опрос не поможет: ошибка, которую часто совершают в исследованиях

Иногда заказчик приносит задачу, и уже с первых слов понятно: нужен разговор. Настоящий. С людьми. Но потом следует сакраментальное:
«А давайте сделаем опрос! Быстро, недорого, 1000 респондентов — и всё узнаем».

И тут внутри исследователя что-то грустно щёлкает. Потому что это классический случай, когда количественные методы пытаются заставить делать то, для чего они не созданы — искать инсайты.

Опросы отлично считают, но плохо чувствуют.

Их сила — в измерении уже известных вещей: сколько, как часто, у кого.
А вот когда речь идёт о том, почему люди так делают, почему выбирают именно этот бренд или почему перестали покупать ваш продукт — нужен не калькулятор, а разговор.


Типичная ошибка выглядит так:
исследователь добавляет в анкету пару открытых вопросов — вроде «расскажите, что вам нравится» или «почему вы перестали покупать».

Казалось бы, логично: ведь просим рассказать — значит, расскажут!

Но не всё так просто. Контекст количественного опроса не располагает к откровенности.

Человека поймали в момент между маршруткой и кофе, он отвечает с телефона, на бегу. У него нет мотивации вдумываться.

Максимум, на что он способен — выбрать вариант «скорее доволен» и, если уж совсем прижали, настрочить три буквы вроде «вкус» или «цена».

А мы потом, с серьёзным видом, собираем это в вордклауд и говорим:
«Посмотрите, какие инсайты!»

(Спойлер: нет, не инсайты).

Если нужно понять мотивацию, чувства, контекст использования —
нужны качественные методы: фокус-группы, глубинные интервью, этнография, контекстуальные наблюдения.

Во-первых, там человек разговаривает, а не заполняет.
Во-вторых, исследователь может задать уточняющий вопрос: «А почему именно так?», «Что вы имеете в виду под “неудобно”?».
И вот тогда рождаются настоящие открытия.

Например, неожиданным выводом после серии глубинных интервью о бытовой технике для заказчика стал факт, что люди выбирают пылесос не по мощности и фильтрам, как принято считать, а по длине шнура — «чтобы дотянуться до коридора и не выдернуть из розетки».

Мелочь? Да, но именно такие детали потом превращаются в конкурентное преимущество бренда.

Главное правило:
если вы хотите понять, как думает человек — нужно слушать, а не считать.

Количество — это про масштаб. Качество — про смысл.
И хорошо бы, чтобы эти два метода дружили, но каждый занимался своим делом.

📊 Для маркетологов и исследователей вывод простой:
если перед вами задача «понять мотивацию» —
не идите с анкетой туда, где нужен диалог.

Опрос может подтвердить гипотезу, но не родить её.

А вот качественное исследование — наоборот: даст смысл, из которого потом можно сделать отличную количественную модель.

(И да, если респондент написал в открытом вопросе «всё норм» — это не инсайт, а просто его способ вежливо закончить разговор 😉)


P.S. Фото снято в бельгийском городе Брюгге (да-да, где так хорошо залечь на дно) летом 2022 года. Считаю его одним из самых удачных снимков той поездки.

P.S.S. В последние несколько дней был набег спамеров на комментарии, причем без возможности удаления, и я случайно "убил" все старые комментарии к постам, но зато вроде как удалось получить полный контроль над этим процессом. Можете ли вы оставить комментарий к посту, видна ли эта опция для вас сейчас?


#research
#qual

Моно против универсума, а заодно рекомендация классного мини-сериала

Сегодняшний мир создан под лозунг “всё-в-одном”.
Смартфон и звонит, и снимает, и музыку играет, и шаги считает, и флюорограмму вот-вот научится делать.

Кажется, что универсальность — вершина прогресса. Но, возможно, именно она лишает нас настоящего погружения.

Попробуйте вспомнить, когда вы в последний раз снимали на фотоаппарат, а не на телефон. Не спешили выкладывать, не проверяли уведомления, не отвлекались на сообщения — просто ловили момент. С камерой ты внутри кадра, со смартфоном — между кадром и миром уведомлений.

То же самое с музыкой. Старый iPod или плеер давал роскошь слушать альбом от начала до конца, без соблазна перескочить на TikTok через 30 секунд.

Или электронная книга без браузера (не говоря уж про обычные бумажные книги) — это чтение как медитация, а не как битва за внимание между “ещё страницей” и “ещё уведомлением”.

Наверное, поэтому наши родители были такими сосредоточенными.

Им физически некуда было “сбежать” из момента: из бумажной книги не выйти в интернет, с советского ТВ не вызвать Smart TV-меню (даже если очень хотелось посмотреть стендапчик).

Моно-устройства будто тренируют фокус.
Они возвращают осознанность — то самое состояние, где ты не разрываешься между “снять, отправить, лайкнуть”, а просто живёшь и наблюдаешь.

Если хочется прочувствовать, о чём это — посмотрите сериал «Убивать осознанно» (Murder Mindfully, Netflix, 2024). Я про него уже писал летом, но сейчас с радостью еще раз порекомендую.

Создатели сериала взяли классическую криминалку про адвоката мафии и превратили её в сериал-семинар по психогигиене с кучей практических советов.

Бьорн Димель, измотанный юрист, идёт на курс осознанности по настоянию жены — и внезапно учится убивать… но осознанно.

Черный юмор, криминальная интрига и психологическо-философские инсайты — всё в одном флаконе.

Главная мысль сериала звучит так:

«Стресс — это искажённое понимание свободы.
Свобода не значит делать, что хочешь.
Когда усвоишь, что не обязан делать то, чего не хочешь, — вот тогда свобода».

Эта фраза могла бы быть слоганом любого курса по борьбе со стрессом.

Кстати, Гёттингенский университет в 2023 году показал: после шести недель практики осознанности уровень кортизола (гормона стресса) у участников упал на 22 %.
А исследование Лондонской школы экономики (Mogilner & Etkin, 2022) доказало: два свободных “неприкасаемых” часа в день поднимают индекс счастья так же, как прибавка примерно на 14 000 € в год.

Осознанность, оказывается, эффективнее денег.

💡 Вывод для исследователей:
В поведении потребителей “меньше функций” часто означает “больше смысла”.

Люди ищут не набор возможностей, а состояние — спокойствия, контроля, внимания.

И в этом смысле старый плеер может быть ближе к “идеальному UX”, чем последний iPhone.


Когда вы тестируете новый продукт, попробуйте задать себе вопрос:
он помогает пользователю сфокусироваться или отвлекает его ещё больше?

Может, настоящие инновации — это не новые функции, а новые способы ничего не смешивать между собой.

И, как в вышеупомянутом сериале, учиться жить осознанно.

P.S. Фото снято на центральной пешеходной улице Шанхая в 2023 году.

#занимательно_о_флагах
#редакция_рекомендует

Маркетинговые исследования без бюджета. Часть 1 — поговорите с людьми

Большинство исследований стоят дорого. Как и все сейчас, впрочем.

Полноценный исследовательский проект через агентство — от миллиона рублей. Для крупного бизнеса это рабочая статья расходов, для микробизнеса — месячная выручка.

Но ведь стартапам и локальным брендам так же нужны данные: кто их клиент, почему выбирает их, где теряется доверие.

Хорошая новость: всё это можно узнать и без бюджета вообще, используя ряд несложных методов.

Первый инструмент — глубинные интервью.


🔴 Где взять респондентов
Начните с собственной клиентской базы — там уже есть всё нужное:
- постоянные клиенты — покажут, что работает;
- разовые — подскажут, где отваливаются;
- потенциальные — расскажут, чего им не хватило.

Чтобы выводы были устойчивыми, важно охватить разные сегменты — не только по опыту взаимодействия, но и по соц-демо: мужчины и женщины, клиенты с детьми и без, жители центра и окраин, пользователи онлайн и оффлайн-каналов.

На каждый сегмент нужно хотя бы 3–4 интервью. Уже при 10–15 интервью начнут повторяться одни и те же темы — значит, вы нащупали закономерности.


🔴 Как представиться

Просто и по-человечески: -)

«Мы хотим сделать продукт лучше и собираем обратную связь. Нам важно услышать ваш опыт — честно и без рекламы».

Люди охотно делятся мнением, если чувствуют, что их действительно слушают.
Добавьте небольшой стимул — скидку, промокод или символический подарок. Это не взятка, а уважение к времени респондента.


🔴 Как вести интервью
Интервью длится 15–30 минут. Лучше по видеосвязи или лично, чтобы видеть реакцию.
Главное — разговор, а не анкетирование. Не бойтесь отходить от сценария, если человек рассказывает что-то важное.

Примерный гайд:
- Разогрев: «Как вы впервые о нас узнали?»
- Проблемы: «Что показалось неудобным?»
- Путь клиента: «Как проходила покупка?»
- Оценка: «Что понравилось, а что стоило бы улучшить?»
- Лояльность: «Порекомендовали бы вы нас знакомым? - Почему?»
- Идеи: «Если бы вы были на нашем месте, что бы добавили?»


🔴 Несколько профессиональных советов

1. Создайте доверие — начинайте разговор с нейтральных тем, дайте понять, что человека не будут «проверять».

2. Если тема чувствительная (например, цена), люди часто стесняются признать, что «дорого», используйте проективный приём:

«Как вы думаете, большинству клиентов цена кажется высокой или нормальной?»

Так человек сможет честно высказаться, не теряя лица.

3. Избегайте подталкивающих вопросов. Вместо «Вам понравилось?» — «Что запомнилось?»

4. Следите за невербальными реакциями: паузы, смех, уход от темы — повод уточнить «Похоже, тут есть нюанс — расскажите подробнее?»

5. И не поправляйте респондента — в интервью важно не «как на самом деле», а как он это воспринимает.


🔴 Как фиксировать интервью

Запишите разговор на аудио (с разрешения респондента) — так вы не будете отвлекаться на заметки во время разговора.

Затем загрузите файл в любой ИИ-транскрибатор — например, Whisper Bot в Telegram или Gladia, Notta.ai.

Через пару минут у вас будет текст, где легко искать повторы и точные цитаты.


🔴 Как анализировать
Создайте простую таблицу:
- строки — респонденты,
- столбцы — темы (цены, ассортимент, удобство, эмоции, доверие).

Отмечайте ключевые цитаты. Уже через 10 интервью начнут проявляться паттерны.

Например, если у всех родителей с детьми звучит «неудобно забирать заказ вечером» — вот готовая гипотеза для улучшения.

Попробуйте этот метод, и вы удивитесь результатам, которые вы получите - очень быстро и практически бесплатно.

P.S. Фото снято в индийской Калькутте в мае 2025 года.

P.S.S. А вот тут можно почитать про разновидность интервью - контекстуальные интервью.

#research
#qual

Контрольные вопросы: тайное оружие исследователя против мусорных анкет

Когда исследователи проводят холл-тесты, они используют тест треугольника: дают респонденту попробовать три образца, два из которых одинаковые, и смотрят — кто действительно чувствует разницу, а кто - нет. Подробно про это писал вот тут.

В количественных анкетах работает тот же принцип. Только вместо вкусов — вопросы. И если респондент путается в ответах на базовые вещи, значит, анкета из категории «формально заполнил и забыл».

Что такое контрольные вопросы
Это специальные вопросы-ловушки, встроенные в анкету для проверки внимательности и последовательности ответов.

Например:
— В начале респондент пишет, что никогда не пользуется доставкой еды.
— А через 10 минут выбирает любимое приложение для доставки.
Или заявляет, что покупает кофе только в кофейнях, а потом утверждает, что готовит его дома каждое утро.

Наличие таких несостыковок — сигнал, что данные недостоверны. В качественных исследованиях можно уточнить, в количественных — уже нет. Поэтому их нужно отфильтровывать на уровне анкеты.


Как это работает на практике

В анкету закладывают 2–3 пары дублирующих вопросов с разными формулировками.

При анализе ответы сравниваются: если число несовпадений больше допустимого порога (например, 2 из 3), анкета выбраковывается.

Иногда добавляют «вопрос-капкан» вроде «Вы когда-нибудь пользовались брендом „Люминос-7“?» — несуществующим. Если человек отвечает «да», можно быть уверенным, что анкету он проходит на автопилоте.


Зачем всё это нужно
Даже при выборке в тысячу человек 10–15% анкет оказываются мусором — из-за спешки, невнимательности, случайных кликов. Контрольные вопросы — способ отсечь этот шум и сохранить чистоту данных.

Можно сказать, что они — вкусовые рецепторы количественных исследований. Без них данные кажутся целыми, но внутри — «искажённый вкус».


Лайфхаки от исследователя

— Ставьте контрольные вопросы на разном удалении — не подряд. Тогда вероятность «угадывания» падает.

— Меняйте формулировку, но сохраняйте смысл — это помогает проверить не память, а осознанность.

— Не злоупотребляйте — 2–3 контрольных блока на анкету в 20–25 вопросов достаточно.

— И никогда не рассказывайте респондентам, какие вопросы контрольные — иначе получите тест по внимательности, а не исследование 😉


Вывод
Хороший исследователь — как сомелье на дегустации: доверяет, но перепроверяет. Контрольные вопросы — наш способ убедиться, что данные действительно «выдержанные».

#research
#quant

P.S. Фото сделано на британском острове Мэн, одна из фишек которого - такие вот декоративные маленькие дверки в дверных порогах.

Как быстро отобрать лучшие локации и не разориться на полевых исследованиях

Один из самых частых исследовательских запросов — «Как понять, где открывать точку?». Магазин, склад, кофейня, студия — не важно. Важно другое: ошибки здесь стоят дорого - миллионы рублей и потерянное время.

Чтобы не тестировать десятки адресов «на глаз», рекомендую очень удобный инструмент, которым часто пользуюсь сам — экспресс-отчёты smb.bestplace.pro.

Если вы регулярно выбираете помещения, то это реально must-have. Стоимость — 280 рублей за адрес при покупке пакета.

Что умеют отчёты? Давайте разберём на примере двух питерских адресов - в престижной части Васильевского острова и в типичном спальном районе Парголово.

⸻

Что внутри отчёта — и почему это действительно полезно

Экспресс-отчёт — это концентрат той информации, ради которой обычно делают мини-полевые обходы, обзвоны и долгий поиск по куче сервисов. Но здесь всё собрано в одном месте и визуализировано так, что сравнение локаций занимает минуты, а не дни.


Основные блоки:

1. Трафики — пешеходный и автомобильный
Данные строятся на реальных замерах и модельных алгоритмах.
Например, по адресу Кораблестроителей, 30 пешеходный поток — 227 человек/час, что ниже среднего по району. Автомобильного трафика почти нет. Это важный сигнал для бизнеса с импульсным спросом.

Для контраста: в Парголово пешеходный поток — 279 человек/час, то есть выше, но всё равно невысокий. Оба адреса «тихие», но с небольшими нюансами.


2. Население и доходы
Отчёт показывает домохозяйства в радиусе 5 и 10 минут пешком. Это даёт понимание «ближнего круга».
На Кораблестроителей — 1 376 домохозяйств и высокий средний доход (87 930 ₽).
В Парголово — 3 662 домохозяйства, но доход ниже (59 951 ₽).
Так быстро становится ясно, где плотность, а где платёжеспособность.


3. Конкуренты и тепловая карта конкуренции
Карты показывают, где бизнесов много, а где пусто.
У Кораблестроителей — два конкурента рядом.
В Парголово — ни одного.
Отчёт сразу подсвечивает «синие зоны» — благоприятные места для открытия.


4. Инфраструктура и точки притяжения
От школ и спортплощадок до аптек, детских клубов и центров. Эти объекты генерируют устойчивый трафик.
У Кораблестроителей инфраструктура плотнее, у Парголово — больше локальных сервисов для жителей.


5. Аренда и продажа коммерции
Собраны все объявления за 6 месяцев в радиусе 1 км.
На основе реальных данных формируется медианная ставка по каждому типу помещения.
Плюс — список актуальных предложений в 300 метрах. Не нужно рыться в десятке сайтов.

⸻

Откуда берутся данные — и почему этому можно доверять

Экспресс-отчёт — это аккуратная сборка из разных источников:

• Реальные замеры трафика и модельные алгоритмы.
• Статистика домохозяйств, доходы, данные застройщиков.
• Карты 2ГИС, Яндекс.Карты и инфраструктурные базы.
• Коммерческая недвижимость: Авито, ЦИАН, Домклик, Яндекс.Недвижимость.


Это не «угадайка», а комбинированная аналитика из нескольких независимых слоёв данных.

⸻

Важно: это не заменяет полевую социологию — но экономит бюджет

Экспресс-отчёты идеально подходят для предварительного отбора.
Можно взять 10–20 адресов, собрать отчёты — и уже вечером понять, куда ехать на замеры трафика, где делать опрос жителей, а где даже не стоит тратить время.

Полевые исследования всё равно нужны — но только там, где локация уже прошла скрининг.
Экономия — десятки часов и очень ощутимые деньги.

#tools
#research

«Все врут».

Доктор Хаус говорил это про пациентов.
Рисечеры - про респондентов. 😉

Не потому, что люди сознательно хотят нас обмануть - просто между тем, что мы рассказываем, и тем, что мы делаем, пролегает пропасть размером примерно как между оригинальной песней Битлз и тем, как вам ее напели по телефону -).

Чтобы увидеть правду, а не прилизанную презентационную версию, существует метод, который обнажает реальное поведение людей.

Shadowing - то есть наблюдение в естественной среде.
Говоря по-русски, это когда исследователь идет за человеком «хвостом» (ну или тенью), но так, чтобы не мешать. 😅


Зачем это вообще нужно

В интервью люди — олимпийские чемпионы рациональности.
- «Я всегда читаю состав».
-«Всегда пользуюсь техникой по инструкции».
-«Выключаю мультиварку строго в нужный момент».

А в реальности?

Мультиварку выключают локтем, упаковку открывают зубами, кот таскает крышку, ребёнок отвлекает, таймер сбивается, и в итоге человек делает всё по-своему.

Shadowing — это доступ к этой честной, хаотичной, нелинейной картине.

Но стоп. Главный вопрос:

Кто же пустит исследователя в дом, когда там с утра все бегают в трусах и орут друг на друга?

Справедливо.
Но социологи давно придумали форматы, в которых это работает.


Как shadowing проводят на практике

1. Мягкая подводка

Мы честно проговариваем:
«Мы не проверяем порядок. Нам важны настоящие действия».

Но — важно: напряжение никуда не уходит сразу.
Ему нужно время, чтобы раствориться.

Именно поэтому первые 10–15 минут — самые «театральные», по сути бесполезные.

Задача исследователя — не ускорять, не вмешиваться и спокойно дождаться момента, когда человек перестанет контролировать каждый жест.


2. Дать время «забыть» о вас

Это ключевой лайфхак.
Первые минуты играется роль.
Потом респондент втягивается в процесс, эмоции и задачи дня.
И вот где-то посреди движения «пошёл за ножом и проверяет уведомления» наступает честный режим.


3. Наблюдаем за задачей, а не за жизнью

Мы не «живём вместе день».
Мы смотрим короткий эпизод:
• завтрак,
• распаковка заказа,
• настройка устройства,
• сбор ребёнка.

10 минут подобного наблюдения — лучше часового разговора.


4. Shadowing вне дома

Отлично работает:
• на парковке,
•в офисной кухне,
• в ПВЗ,
• в спортзале.

Везде, где потребляется нужный нам продукт или услуга.


5. «Тёплый вход»

Через знакомых доверия всегда больше. И человек быстрее «размораживается». Поэтому данный метод требует хорошей работы рекрутеров, которые заранее предупредят респондента о вас и о том, что вы будете делать.


6. Shadowing «по пути»

Магазин — это подарок для исследователя, практически исследовательская лаборатория. Человек сам показывает свое привычное поведение, проговаривая, почему выбирает тот или иной бренд. Поэтому так популярны интервью у полки или визиты в магазин с сопровождением.


7. Mobile shadowing

Респондент остается дома, а исследователь подключается через видеозвонок.


Как помочь человеку расслабиться

Полевые нюансы:
— принять его темп;
— не задавать вопросы в начале;
— минимальная коммуникация, без давящего внимания;
— предупреждаем о видеозаписи, но не акцентируемся на ней.


Подводные нюансы
• первые минуты — чистое ролевое поведение;
• важное может произойти всего за секунду;
• вмешиваться нельзя — даже если человек мучается с чем-то;
• самые сильные инсайты — в микрожестах.

Что это даёт бизнесу
• честные сценарии использования;
• понимание барьеров и нелогичных привычек;
• инсайты, которые не достать интервью;
• контекст, который решает половину UX.


Маркетологи уверены, что их потребители пользуются продуктами «как задумано». Но методология Shadowing показывает: мы все живём в маленьком, но полезном хаосе.
И именно там — правда.


Резюмее
Не верьте словам - смотрите на реальные действия -).

Как тут не вспомнить цитату из моего любимого фильма:
- но это факт?
- нет, не факт. Это гораздо больше, чем факт. Так оно и было на самом деле.

#research
#qual

P.S. Фото сделано на соляном озере в Джибути. Примерно так же рисечеры добывают крупицы истины -)))).

Еще разок про ошибку выборки

Если вы где-то в отчёте по количественному исследованию видите рост важного для вас KPI в несколько процентов, не стоит сразу радоваться.
С этими социологическими цифрами все очень коварно: они могут отличаться — но одновременно это может ничего не значить.

Отсюда и разговор про статистическую значимость — единственный научный способ отделить суть от шума.


Откуда вообще берётся статистическая ошибка

Поскольку обычно невозможно опросить всех потребителей того или иного продукта, маркетологи опрашивают лишь часть - выборку, поэтому подобные методы используют т.н. выборочное наблюдение, которое основывается на законах математической статистики.

На статистическую ошибку (или, как ее еще иногда называют, "ошибку выборки"), влияют два фактора:

1. Размер выборки.
Чем выборка больше (то есть чем больше респондентов мы опросили), тем меньше ошибка, это понятно и логично. Но чтобы снизить ошибку выборки в два раза, нужно увеличить выборку в четыре раза.

То есть, если у вас было 400 респондентов и ошибка ±5%, а вы хотите примерно ±2,5% — нужно уже 1600 интервью.

И вот тут всегда приходится оценивать,
оправдано ли удвоение точности в четыре раза большими затратами? Иногда да, но чаще всего — это просто необоснованно дорого, а овес и так нынче дорог.

2. Дисперсия (разброс ответов).
Представьте тренировку в паделе: вы стоите у заднего стекла и отбиваете подачи.
Если мячики прилетают примерно в одну и ту же точку, предсказать следующую подачу легче.
Если же они скачут по площадке, как хотят, — никакая огромная выборка вас не спасёт, прогноз будет плавающим.

То же самое и с данными: чем выше согласованность ответов внутри группы, тем меньше коридор ошибки. Чем хаотичнее разброс, тем шире коридор неопределённости.


Как же это учитывать в анализе

Очень просто:

— Не смотрим на проценты в отрыве от ошибки.
Отличие в 3 процентных пункта при ошибке ±4% ничего не значит. Вообще. И как правило, это ровно то место, где презентации перестают быть презентациями и превращаются в гадание по кружочкам.

— Проверяем значимость.
Да, классические тесты — z, t и так далее. Не руками, конечно — для этого есть бесплатные инструменты (например, на нашем сайте). Но проверка должна быть обязательной, иначе легко перепутать значимое отличие со случайным статистическим шумом.

— Не переоцениваем маленькие, хотя и «значимые» отличия.
При больших выборках даже разница в 0,5 процентных пункта может стать значимой (например, если опрошено 5000 человек, а разброс ответов маленький). Но на практике подобное отличие практически незаметно для потребителей, поэтому не стоит переоценивать его вклад в лояльность или удовлетворенность.


И важный финальный штрих

Мы можем оценить статистическую ошибку,
но есть еще один тип ошибки, свойственный выборочному наблюдению — систематическая ошибка выборки.

Ее не поймать формулами, она связана с репрезентативностью выборки и правильностью ее построения: кого недобрали, кого переотобрали, кто не дошёл, кто соврал, кто по каким-то причинам отказался от участия. Именно это системное отклонение может существенно «тащить» результаты в сторону — и её надо держать в голове всегда.

(вот здесь про эти систематические ошибки пишу более подробно, а вот в этом посте рассказываю, как социологи учились их избегать).

Вот поэтому хороший исследователь никогда не смотрит только на цифры.

Он смотрит на контекст, на метод, на ограничения — и только потом на проценты.

P.S. На фото я, находясь в Долине курганов в Хакасии, высматриваю следующее лето, которого в ноябре особенно ждешь.

#research
#quant

Ошибка, которая заставляет нас полюбить результаты исследования - и делает их бесполезными

В исследованиях существует целый набор когнитивных ловушек, которые оказываются неожиданными именно потому, что выглядят естественно и правдоподобно.

Мы уже разбирали одну из таких — ошибку выжившего (когда инженеры пытались понять, какие части конструкции военных самолетов им усиливать, отталкиваясь от пробоин на машинах, которые вернулись из боя).

Но есть и другая, гораздо менее известная, но при этом не менее обманчивая.

Ошибка подтверждения.

Маленький бытовой пример:

Вы выбираете отель для отпуска. Из большого списка глаз выхватывает понравившееся название и фотографию. Сразу возникает предположение - «он, кажется, хороший».

Открываете отзывы — и взгляд моментально цепляется за первые два положительных комментария.

Они подтверждают то, что хотелось услышать.

А вот пара сообщений ниже, где пишут про сырость, неудобные подушки и плохую звукоизоляцию, внезапно становятся «не столь важными».

Не потому что вы сознательно их игнорируете — просто ожидания уже подсветили нужную сторону.

Это и есть ошибка подтверждения: внимание становится избирательным, даже когда вам кажется, что вы «просто изучаете информацию».


В профессиональных исследованиях механизм работает примерно так же.

В глубинных интервью люди нередко описывают своё поведение идеализированно — не потому что хотят приукрасить, а потому что так устроена саморефлексия.

Они уверены, что «внимательно читают условия», «рационально сравнивают варианты», «оценивают преимущества системно».

И если исследователь приходит к интервью с похожим ожиданием, он может непроизвольно усиливать те ответы, которые подтверждают знакомую картину, и ослаблять те, что не вписываются.

Это происходит незаметно. Именно поэтому это так опасно.

В количественных исследованиях данный эффект тоже может проявляться, но уже на этапе анализа.

Например, исследовательская команда уверена, что барьер — цена. Запускается опрос, приходят данные. И любые формулировки, где упомянута стоимость, начинают восприниматься как «главный вывод», даже если модели влияния показывают, что реальная причина отказов — сложность выбора, неясные условия или низкая доверенность бренда.

Гипотеза, с которой зашли в проект, аккуратно превращается в фильтр, через который читаются результаты.


Именно поэтому продуктовая команда или команда со стороны клиента не должна проводить интервью сама.

Но не из-за недостатка компетенций, а от того, что им объективно сложнее остаться нейтральными.

Они слишком хорошо знают продукт, слишком долго живут в рамках собственных гипотез и рабочих версий, и в интервью это проявляется мгновенно:

— уточнения идут туда, где хочется услышать подтверждение;
— неудобные темы «отпускаются» быстрее;
— знакомые объяснения принимаются без дополнительной проверки.

В итоге возникает эффект, который мы наблюдали неоднократно:
каждая фраза респондента начинает подстраиваться под внутреннюю картину команды, будто бы подтверждая её.

Это выглядит логично. И именно поэтому так коварно.


Что же должен делать исследователь, не желающий совершать подобных ошибок?

— в первую очередь, искать данные, которые опровергают гипотезу;
— сравнивать альтернативные объяснения;
— отделять слова от поведения;
— фиксировать аномалии, не списывая их как «лишний шум»;
— признавать, что иногда данных недостаточно для однозначного вывода.

Это не задротство академизм ради академизма. Это защита от собственных ожиданий. (которые, как известно, являются проблемой того, у кого они сформировались -))).


Резюме.

Если результаты исследования подозрительно хорошо совпадают с тем, что команда думала до него — это не победа интуиции. Это повод остановиться и перепроверить.

В исследованиях правдой чаще оказывается не то, что «укладывается», а то, что заставляет пересобрать картину заново.

P.S. Фото снято в совершенно шикарном здании под названием Royal Exhibition Building в австралийском Мельбурне, где проводилась Всемирная выставка 1880 года.

#research

«Откуда вы берёте респондентов на фокус-группы?»

Это - один из самых частых вопросов, который слышит исследовательское агентство. Иногда его задают с любопытством, иногда — с лёгким недоверием, как будто мы храним респондентов в секретном подвале между тестами юзабилити и печеньками.

Ответ всегда один: респондентов не “берут”, их ищут.

Руками, ночами, через чаты, форумы, мамские комьюнити и десятки маленьких локальных экосистем, которые обычному пользователю даже не видны.

И вот тут начинаются настоящие «секретики».

⸻

Пару лет назад мы делали один проект, где нужно было найти совсем молодых водителей: тех, кто только получил права и сразу купил первую машину, не имея при этом стажа.

На бумаге звучит прекрасно.

На практике же мы довольно быстро обнаружили, что этой аудитории почти нет: либо права есть, но машины ещё нет (дорого, блин, увы); либо машина есть, но её купили родители или родственники; либо человек ездит уже пару лет, а просто права получил только что.

И вот здесь важно заметить: если рекрутер вдруг присылает пачку идеальных кандидатов за вечер — это тревожный звонок.

Примерно как если вы заходите в самолет, и половина салона оказывается профессиональными хоккеистами.

Так не бывает -).

Вернее… бывает, но только когда кто-то в сговоре.

⸻

1. Рекрутёры — это партнёры, а не «поставщики человечков»

Хорошие рекрутеры знают город лучше таксистов, а аудитории — лучше маркетологов.

Они общаются, договариваются, фильтруют, убеждают.

И если вы к ним относитесь как к винтикам в механизме, а не как к партнёрам — рекрут просядет.

⸻

2. Главный закон рекрута

Респонденту должно быть проще прийти и получить вознаграждение, чем соврать.

Если путь к интервью похож на квест с подозрительными проверками и гайдом на 90 минут — человек либо отвалится, либо подстроится под критерии.
Не из вредности - просто из рациональности.

⸻

3. Рекрут ломается там, где квоты оторваны от реальности

Частая история: портрет аудитории придумали, но не проверили на существование. -)

И начинается драма— рекрутер бьётся, респонденты не подходят, сроки горят.

А дальше — классика жанра: сговор.

«Скажи, что ты такси брал через Uber — иначе не пройдём».

Это чуть ли не единственный способ выполнить нереалистично ТЗ.

Конечно, адекватные клиенты всегда прислушиваются и обычно можно убедить их в том, что набор с такими параметрами невозможен. Но такое взаимопонимание складывается не всегда.

⸻

4. Контроль скринера ≠ контроль рекрута

Можно проверять выписки с банковских счетов респондента, можно гонять его по скринеру — и всё равно не увидеть главного.

Настоящий контроль — это вопросы:
— а эта аудитория вообще существует в природе?
— а какой у неё реальный размер?
— а что рекрутеру пришлось сделать, чтобы её найти?

Если вы не обсуждаете эти вещи, то на самом деле вы не контролируете рекрут.

Вы просто смотрите на бумажку.

⸻

5. Ошибка начинается ещё до рекрута

Портреты ЦА часто придумывают «по ощущениям».

Не проверяют, не валидируют, не оценивают достижимость.

А потом удивляются: как так — рекрутер «не нашёл»?

Очень просто: он не находит то, чего нет.

⸻

6. Что должен делать исследователь

— задавать вопросы ещё на этапе квот: реально ли это?
— понимать, что дешёвый рекрут = дорогие последствия
— не требовать магии там, где нужна математика и честность

И самое важное:

Слушать тех, кто непосредственно ищет людей.
Они часто чувствуют рынок лучше, чем любые презентации.

⸻

Резюме

Хороший рекрут — это всегда тонкий баланс между мотивацией респондента и здравым смыслом требований.

И если вы хотите качественные данные в качественных исследованиях, начните с простого вопроса:

«А эта аудитория точно существует?»

#research
#quant

P.S. Кстати, примерно об этом же пишет Анастасия Черкашина в своем канале. Ее сегодняшний пост и побудил меня сделать публикацию у себя по этой же теме.

Социология пустыни, или Немного про экспертные методы

Алжир — моя 123-я страна.

Я вообще не большой фанат Африки, но, знаете, когда «все нормальные направления» закончились где-то на отметке 90, выбор становится очень простым: куда есть рейс за разумные деньги и где можно получить визу.

В Алжире, к счастью, всё очень цивильно — столица симпатичная, почти Париж (130 лет французского колониального стажа дают о себе знать), но главная красота начинается за её пределами.

Алжир — это прежде всего Сахара.
А Сахара — это прежде всего Тадрат.

Тадрарт — один из самых впечатляющих районов Центральной Сахары, почти на границе с Ливией и Нигером. Огромная каменная плита, изрезанная каньонами, арками, лабиринтами — и вокруг неё растянулись дюны…

У меня была давняя мечта: пройтись по настоящим большим дюнам. Не по тем европейским «песочницам» длиной в два прыжка, а по громадинам, которые надо штурмовать как холмы.
В Тадрарте она наконец сбылась.

И пока идёшь по этим песчаным хребтам, начинаешь замечать: дюны — это не просто «куча песка». У них есть формы, логика, причём довольно научная.

Вот самые базовые:
— барханы-полумесяцы появляются при стабильном ветре;
— гряды — когда поток меняется;
— звёздчатые дюны — когда ветров несколько, и каждый тянет рельеф в свою сторону.

Нормальный человек впадает от всего этого в эстетический восторг, а исследователь с профдеформацией начинает размышлять о методах исследований 🙈.

Мне пришла на ум ассоциация с экспертными методами - и действительно, пустыня может наглядно объяснить их разницу лучше любого учебника.

Потому что экспертные методы — это те же дюны: создаются одним «ветром» (знаниями специалистов), но формы у них совершенно разные.

Есть три главных экспертных инструмента, которые используют чаще всего.
И каждый — как своя форма дюны.

⸻

🔸 1. Экспертные интервью — классический бархан

Самый «очевидный» инструмент.
Сел с экспертом, проговорил 40–60 минут, разобрал отрасль по темам и слоям.

Работает отлично, если:
— нужно понять структуру рынка;
— выявить ключевые факторы поведения;
— собрать гипотезы для последующих этапов.

Но есть нюанс: интервью — это взгляд одного человека. Иногда — очень глубокий, но всё равно ограниченный направлением его «ветра».

⸻

🔸 2. Кросс-интервью — это уже гряда

Редкий, но крайне эффективный метод.
Ты берёшь выводы одного эксперта и приходишь к другому:
«Вот что сказал коллега. Что думаете?»
И так по цепочке.

Что это даёт:
— сразу видны противоречия;
— всплывают скрытые конфликты отрасли;
— формируется гораздо более объективная картина.

Это как дюны-гряды: одна логика сталкивается с другой, формируя сложный рельеф.

⸻

🔸 3. Метод Дельфи — звёздчатая дюна прогнозов

Любимец стратегов.
Суть простая: несколько волн анонимных опросов.
Эксперты не знают, кто что сказал, — они видят только средние выводы и корректируют своё мнение.
Волна за волной — и прогноз «сходится».

Когда применять:
— долгосрочное планирование;
— оценка рисков;
— выявление отраслевых трендов;
— поиск консенсуса там, где его «в природе» нет.

Это похоже на звёздчатую дюну: много направлений мысли — но итоговая форма получается удивительно чёткой.

⸻

Если бы меня спросили, какой метод самый недооценённый, я бы выбрал Дельфи.

Он позволяет сделать то, что в интервью практически невозможно: снять эффект громкого голоса и выйти на честный коллективный прогноз.

Вот так вот смотришь на огромные дюны и понимаешь: форма всегда рождается не сразу, а в результате многих итераций.
Как и хорошее экспертное исследование.

Рельеф всегда говорит больше, чем отдельная песчинка.
Главное — смотреть на всю картину. Видеть лес за деревьями, как выражается мой очень близкий друг -).

#research #quant

Экспертное интервью за ноль рублей: секрет, который упускают 99% бизнесов

Продолжая тему экспертных интервью, начатую в прошлом посте, хочу сделать важное дополнение, навеянное, опять же, недавней поездкой в алжирскую Сахару.

Представьте: вечер, темно вокруг, ветер гоняет песок, звёзды — как если бы кто-то рассыпал соль по чёрной крышке кастрюли, а я сижу у костра и думаю: ну почему так пусто?

Мы только что увидели древние наскальные рисунки — сцены охоты, какие-то ритуалы, жирафов и слонов, живших здесь много тысяч лет назад, когда Сахара была не пустыней, а саванной. Место однозначно очень сильное и интересное с точки зрения туризма.

Но рассказали нам о нем примерно так же, как рассказывают соседу в лифте, что завтра похолодает. «ну вот… это оно… пойдём дальше»Быстренько показали, провели, махнули рукой — и вперёд.

Мы переночевали в палатке, утром пересели в машину, чтобы направиться обратно в цивилизацию — и всё.

Ни историй про туарегов. Ни деталей, как они кочуют, что едят, зачем завязывают шёлковый шарф именно так, а не иначе. Как живут в пустыне, добывают себе воду и еду. Ни одного объяснения, как читать эти древние надписи, что на них изображено, как отличить бытовую сцену от священной. Ни слова, как была тут устроена жизнь много тысяч лет назад…-(

Хотя элементарно можно было бы напечатать пару цветных карточек-схем — и это был бы уже совсем другой уровень. При том, что эти наскальные надписи очень хорошо изучены - в этом мы убедились в алжирском музее, который посетили спустя пару дней.

И что забавно — идеальный эксперт сидел у нашего гида Абдулы прямо перед глазами.
То есть я.

Не в смысле, что «я тут самый умный».

А в смысле: я видел десятки пустынь и сотни похожих мест, был в экспедициях, знаю, где путешественники начинают откровенно зевать, а где у них загораются глаза.

И если бы наш гид спросил:
мистер Илья, что можно улучшить, я бы с удовольствием рассказал.

Потому что люблю, когда делают хорошо. И знаю, как можно сделать лучше.

Но он не спросил. 🙈

И вот здесь - как обычно, важный исследовательский момент.

Эксперт — это не обязательно человек в костюме с дипломами.

Эксперт — это человек, который много раз проживал нужный опыт.

Если вы ведёте туры — спросите у тех, кто путешествует постоянно.

Если делаете сервис — поговорите с людьми, которые пользуются им каждый день.

Если открываете новый проект — найдите тех, кто уже набил свои шишки.

Это и есть экспертные интервью — только без официоза, без формальных гайдов. Честные, быстрые, житейские. И часто — самые полезные.

Они подсказывают не стратегию на сто страниц, а маленькие точные решения, которые делают продукт живым и отличающимся от продукта конкурентов.

Иногда лучший эксперт сидит рядом с вами в машине по дороге через пустыню. И его хлебом не корми, а дай кого-то поучить -))

Просто спросите. 😊

#research
#qual

Как понять, выстрелит ли реклама? Разбор практики тестов рекламы

«Ролик вышел отличным!», говорит креативная команда.
«Ролик не самый эффективный», расстраивает их исследователь.
И практика показывает: чаще всего именно исследователь оказывается ближе к реальной ситуации.

Любое крупное исследовательское агентство расскажет вам множество кейсов, когда внутри команды клиента есть полная уверенность, что рекламный ролик получился реально классным: красивые цвета, яркая драматургия, симпатичные актеры. Всё кажется готовым к эфиру.

А потом приходят результаты тестирования — и выясняется, что аудитория заметила красивый фон, но пропустила бренд. Или что герой вызывает стойкое недоверие. Или что ключевой смысл не считывается вовсе.

Это нормальная ситуация. Именно поэтому тестирование рекламы — обязательная часть профессионального процесса, а не необязательная проверка «для галочки».


Зачем вообще нужны тесты

Мы слишком хорошо знаем собственный продукт. Зрители — нет.
Поэтому они воспринимают рекламные ролики в условиях реальной жизни: с телефоном в руке, в транспорте, параллельно думая о других задачах.

Тестирование — это попытка увидеть ролик их глазами. Кстати, именно поэтому наиболее эффективно тестирование в т.н. "нативном" окружении (максимально приближенное к тому, как ролик будет увиден респондентом).


Что именно обычно оценивается:
- Понимание сюжета. Насколько ясен основной месседж.
- Эмоциональная реакция. Доверие, интерес, раздражение, равнодушие.
- Запоминаемость бренда. Чётко ли связывается рекламируемый продукт и сюжет.
- Убедительность. Насколько аргументы и визуальная подача работают на пользу продукта.
- Барьеры восприятия. Какие элементы мешают, сбивают фокус, вызывают отторжение.
- Поведенческое намерение. Возникает ли желание совершить действие после просмотра.


Статистика из практики нашего агентства:

- 60–70% роликов отправляются на корректировку.
Это не недостаток работы креативной команды — это нормальный этап развития креатива.
- Около 20% требуют существенных изменений. Пересматривают монтаж, хронометраж, последовательность сцен или полностью перезаписывают озвучку.
- Лишь 10–15% проходят тесты без правок. Как правило, это простые, прозрачные ролики с одним чётким сообщением.

Типичные находки тестирования:
- «сюжет красивый, но смысл не считывается»,
- «эмоции есть, но бренд не ассоциируется»,
- «второстепенные детали отвлекают от главного».


Как проходят тесты

1) Количественные методы:
Показываем ролик нескольким сотням респондентов и получаем статистику: внимание, эмоции, запоминание бренда, вероятность покупки. Это числовые данные, которые можно масштабировать и сравнивать.

2) Качественные методы (глубинные интервью и фокус-группы).
Они отвечают на вопрос «почему». Какие элементы воспринимаются неестественно, что вызывает недоверие, как люди интерпретируют шутку или конфликт в истории.

И здесь важно сделать акцент:

Фокус-группы не дают статистики.

Сколько бы ни хотелось «посчитать по людям в комнате», так делать нельзя.
Фокус-группа даёт понимание механизмов восприятия, но не говорит, какой процент аудитории будет думать так же. Более подробно на эту тему можно почитать здесь.

3) Нейрометрика.
Позволяет увидеть динамику внимания и эмоций буквально по секундам. Часто она помогает обнаружить провалы в восприятии, которые сами респонденты не могут сформулировать.


Что удаётся выяснить по итогам тестов:
- Какие сцены работают, а какие перегружают.
- На каких моментах внимание падает.
- Понимают ли люди смысл так, как предполагала команда.
- Вызывает ли персонаж доверие.
- Насколько сильным является эффект от просмотра с точки зрения покупательского поведения.
- Какова вероятность, что кампания изменит поведение аудитории.

По опыту: значительную часть рекламных неудач могли бы предотвратить заранее — всего одним корректно проведённым тестированием.


Главный вывод прост:

Если хочется уверенности, что ролик действительно сработает, тестирование — лучший инструмент.

P.S. Фото сделано в столице Алжира, на террасе Музея искусств с видом на Ботанический сад.

#research

Синтетические респонденты: правда и мифы

«Если можно смоделировать аудиторию, зачем вообще идти в поле и тратить на это миллионы?»

Этот вопрос звучит всё чаще. И это не фантазии про «цифровых людей», а технология синтетических респондентов на базе языковых моделей и массивов человеческих данных.


Что это вообще такое

Синтетический респондент — это не просто «человек, придуманный нейросетью». Это аватар из нескольких слоёв:

- демографический и поведенческий профиль,
- данные сегмента (покупки, медиа-потребление, результаты опросов),
- языковая модель, задающая стиль и логику ответа.

Комбинация этих слоёв отличает «виртуального потребителя» от обычного генератора текстов. Хорошие эксперименты строятся на GPT, калиброванном на статистике конкретной аудитории или панели.


Количественные исследования: синтетические выборки и проверка гипотез

Синтетические выборки сейчас (в реалиях конца 2025 года) используют для:

- пилотного прогона анкет,
- проверки гипотез перед полем,
- черновых оценок спроса.

Механика проста: профиль → вопросы → сотни смоделированных ответов. Но такие выборки не равны репрезентативным. Это аналитический симулятор, а не источник финальных цифр.

Показательный пример — европейское исследование ESRA 2025, где синтетические респонденты «играли» электорат. Модели систематически переоценивали вовлечённость (прогноз явки 80+% против реальных 40–50). LLM склонны реконструировать «нормативное поведение».

Есть и обратные примеры: британская The Times обучила модель на больших данных читательской панели, доведя совпадение ответов до 90+%. Но это стало возможным только благодаря доступу к массиву валидированных данных.


Качественные исследования: цифровые аватары и их границы

В качественных исследованиях синтетические респонденты используются как:

- тестовые собеседники для отработки гайда,
- быстрая реакция сегмента на концепцию,
- инструмент генерации гипотез.

Это не полноценные глубинки — это лишь симуляция, а не реальное поведение.

В ряде проектов LLM-аватары моделируют обсуждения в мини-группах. Профили задаются заранее. ИИ может развернуть дискуссию, но опытный модератор увидит ограничение: модель не проживает контекст, не формирует эмоциональных реакций. Она воспроизводит паттерны речи, а не мотивации.

Лучшие результаты даёт аватар, закреплённый в данных сегмента — поведении на сайте, истории покупок, прошлых интервью.


Что происходит в России

Крупные компании (например, Сбер со «Скуфом») создали первые аватары, обученные на внутренних данных. Появляются гибридные опросы, где часть информации дают реальные респонденты, а часть — их алгоритмические «тёзки».

Синтетика используется для экономии времени, предварительных концепт-тестов или быстрой проверки формулировок. Никто не пытается заменить живых людей — и это трезвый подход.


Что дальше?

Синтетические респонденты уже стали:

- инструментом первичной аналитики,
- способом ускорить цикл гипотеза → проверка → доработка,
- методом снижения издержек на ранних стадиях.


Но они не решают главного:

- не видят бытовой контекст,
- не проживают опыт,
- не испытывают эмоций,
- не дают «шероховатостей» поведения, на которых держатся инсайты.

Поэтому синтетические респонденты — дополнение, а не альтернатива. Как статистический симулятор. Как ускоритель. Как способ не тратить полевую неделю на то, что можно отсеять за ночь.

Но окончательные выводы мы по-прежнему будем сверять по реакции живых людей.


Через пару лет в арсенале исследователей будет устоявшаяся формула:

ИИ — для гипотез. Люди — для истины.

И это - отличная комбинация.

#research
#ИИ

P.S. Фото сделано в российском павильоне на дубайской World Expo 2021 года.

Как соцопросы изменили ход жизни крупнейшей страны на планете

Индия — одна из моих самых любимых стран, куда хочется возвращаться снова. Там всё пульсирует, дышит, рушится и строится одновременно.

В этой бесконечно шумной и такой разноцветно-разноплановой стране социологические опросы однажды изменили политическую историю. Это не преувеличение и не красивая метафора — именно в Индии исследования общественного мнения впервые стали основой кампании, которая перевернула всю политическую карту страны.

⸻

1967 год. Партия Индийского Национального Конгресса, до этого казавшаяся несокрушимой, внезапно проигрывает выборы в девяти штатах. Появляются региональные коалиции, центробежные силы, непредсказуемость. Элиты теряются.

Индира Ганди — на тот момент молодая премьер-министр — делает ход, которого не ждали. Вместо переговоров с элитами она начинает в буквальном смысле слушать страну. Не в образе столицы и газетных колонок, не как "Большой Ух" из детского мультика, а в её настоящем масштабе — с деревнями, где нет дорог, и женщинами, которые впервые идут голосовать.

Команды интервьюеров отправляются вглубь страны — пешком. Они ночуют на земляных полах, пьют сладкий масала-чай с местными старостами, ждут, пока разрешат начать опрос. Задают вопросы вслух, медленно, с пояснениями. Иногда на хинди, иногда на диалектах, которые не входят ни в одну лингвистическую карту мира.

И именно там, на пыльных сельских дорожках, точнее, их отсутствии, где качество политики измеряют в мешках риса, становится ясно: у Индиры слабая поддержка среди городских элит, но зато у неё есть шанс стать настоящим голосом беднейшего большинства.

Так родился лозунг «Garibi Hatao!» — «Уничтожим бедность».

⸻

Опросы того времени выявили: половина сельских избирателей не ориентируется на местных лидеров. Решение о голосовании всё чаще принимается самостоятельно, особенно среди тех, кто не чувствует себя частью иерархии.

Тогда же стало понятно, насколько искажен был прежний взгляд на электорат: например, женщин почти не опрашивали — по умолчанию полагали, что они голосуют так же, как мужья. Это оказалось не просто ошибкой, а фатальным неверным допущением, непониманием того, как и чем живет половина электората. Женщины говорили о других вещах, задавали другие вопросы, оценивали кандидатов иначе.

Появились женщины-интервьюеры, новые протоколы общения, более мягкий и уважительный способ вхождения в диалог. И вместе с этим — более точные и живые данные.

⸻

Самой чувствительной темой, конечно, стала кастовость. Если интервьюер из высшей касты — ответы становились выверенными и социально желательными. Если из низшей — разговор вообще мог не состояться. Решением стало направлять в поля «своих» — представителей тех же общин, что и респонденты. Это не только снизило искажения, но и стало прецедентом: впервые кастовая чувствительность была учтена в полевой исследовательской методологии.

⸻

Индира выстраивала кампанию не на лозунгах, а на живых и актуальных социологических данных. Она проводила поездки по регионам, выступала перед сельским населением, усиливала команду лидерами из низших каст, адаптировала риторику под конкретные аудитории.

Всё это стало возможным, потому что данные подсветили то, что долго оставалось невидимым: внизу формируется новая политическая энергия. Она не оформлена в идеологию, но чувствуется как давление, как запрос на справедливость.

Результат оказался закономерным: на выборах 1971 года Индирa Ганди победила с разгромным счётом. И хотя сама политика после этого пошла по сложной траектории, именно этот момент — соединение исследовательской чувствительности с политической стратегией — стал поворотным.

⸻

Соцопросы здесь не были иллюстрацией к готовым выводам.
Они стали основой взгляда политика на кампанию и то, как и что нужно делать в стране.

P.S. Фото сделано во время моей поездки по Индии в феврале 2023 года, в городке Бодгайя, неподалеку от места, где к Будде, по легенде, снизошло просветление.

#research
#занимательно_о_флагах

И снова про Индию (небольшой оффтоп)

Я много раз говорил, что Индия - одна из моих самых любимых стран. И поскольку вслед за этим утверждением обычно следует вопрос - "почему", я наловчился на него отвечать -)).

Для меня основная фишка Индии - в ее многослойности. В отличие от подавляющего большинства стран, которые для туриста, чаще всего, однослойны, Индия - это целая вселенная смыслов, картинок, запахов, звуков...

Проблема в том, что Индия на туристическом рынке имеет крайне негативный имидж. Туристы, к сожалению, обычно едут не туда и смотрят не на то. Индия сразу бьет их в нос, глаза и уши своей разношерстностью, и это отпугивает подавляющее большинство от того, чтобы погрузиться в эту страну поглубже.

Ровно так было и у меня: первая поездка в Индию случилась под новый наступающий 2020-ый ковидный год. Мы прилетели в Дели в конце декабря, сразу поехали в Агру, где в окружении толп других туристов и местных попрошаек и обезьян побежали смотреть Тадж-Махал. А потом вечером ночевали в каком-то хорошем сетевом отеле, где плохо работало отопление, мы замерзли, переплевались и решили - в Индию ни ногой.

К счастью, уже после ковида у меня случилось переоткрытие Индии, когда я со своим другом прилетел туда вновь и по-настоящему полюбил эту страну.

Вопреки стереотипам, индусы очень чистоплотны и моются несколько раз в день, страна довольно безопасна, попрошайки на улицах - это цыгане, так как коренные индусы никогда не просят милостыню, и богатство страны вовсе не ограничивается чуждым ей по духу мусульманским Тадж-Махалом.

В Индии, конечно, подавляющая часть населения живет бедно, но есть и порядка 10% среднего класса - среднего по меркам нашей страны. В сумме это 150 млн человек (!), для которых есть вся соответствующая инфраструктура - хорошие дорогие отели, аэропорты, дорогие машины и рестораны, бутики и черта в ступе.

Формат телеграмм-канала не совсем подходит для трэвел-блога. Кто заинтересовался этой удивительной страной, приглашаю почитать мои статьи про нее на портале Туристер - там много красивых фотографий и ценной информации по маршрутам. Уверяю, что про большинство точек, описанных мной, вы даже и не слышали.

К чему, друзья, я это все пишу:

Во-первых, Индия - прекрасная дестинация для поездки на новогодние каникулы. Прямые недолгие рейсы из Москвы по разумной цене, дешевизна всего в стране, богатый выбор дестинаций - от культурно-исторических и религиозных до курортных. Хотите - смотрите, как кремируют покойников в древнем городе Варанаси, хотите - живите в самом что ни на есть лухари отеле в Мумбае.

Во-вторых, Индия - это отличная иллюстрация того, что первое впечатление о сложном предмете чаще всего ошибочное. Сегодняшний мир ориентирован на скорость и поверхностность, редко кто докапывается до глубины и добирается до сути, и это, увы, справедливо не только в отношении Индии. Так что мораль для исследователей в этом небольшом рассказе про Индию также присутствует.

Ну и в-третьих, соберетесь в Индию - не постесняйтесь спросить меня, что же там конкретно посмотреть. С радостью поделюсь опытом и маршрутами (ну и еще разок призываю посмотреть мои статьи про Индию на Туристере).

#занимательно_о_флагах

Немного про этнографию, или Зачем китайские чиновники слушали деревенские песни

Про фокус-группы слышали почти все. Про массовые опросы — тем более.
А вот слово «этнография» у многих вызывает либо лёгкую тоску, либо образ чего-то слишком научного, пыльного и антропологического.

И зря.

Потому что этнография — это метод, который позволяет увидеть реальную жизнь людей такой, как она есть, а не такой, какой она выглядит в анкетах. Это то, что происходит не на встрече с респондентом, а до и после неё. Это когда ты не просто спрашиваешь: «Как вы покупаете молоко?», а стоишь рядом и смотришь, как это реально происходит.

Основателем современной этнографии считается Бронислав Малиновский — поляк, который в начале XX века оказался на Тробрианских островах (сейчас это Папуа — Новая Гвинея) и остался там на два года. Жил с островитянами, ел с ними, смотрел, как они обмениваются браслетами в ритуальной системе «кула». И понял: чтобы что-то объяснить — надо сначала понять внутреннюю логику мира другого человека.

Именно Малиновский сказал ту самую фразу, которая теперь вписывается в любую хорошую исследовательскую презентацию:

«Задача этнографа — понять точку зрения туземца, его отношение к жизни, его видение мира»

С тех пор мы говорим «включённое наблюдение», «контекст», «жить среди пользователей», «поехать в поле» и так далее.
UX-исследования, этнография в продуктах, выездные сессии — всё это оттуда.

Но вот что любопытно.

Если отмотать историю сильно назад, окажется, что одни из первых системных этнографов жили в Древнем Китае.
И делали они это не ради науки, а ради… управления империей.

Да-да. Задолго до того, как Малиновский сел в лодку, китайских чиновников отправляли в деревни с похожей задачей: понять, как живут люди. И фиксировать всё. (как Шурик в "Кавказской пленнице", ага).

Они не называли это этнографией. Но то, что они делали, очень похоже на этот метод:

- они жили в полевых уездах годами,
- описывали праздники, ритуалы, обряды,
- составляли отчёты о нравах и обычаях — «фэн-су чжи»,
- сравнивали брачные нормы, обычаи похорон, структуру родства,
- записывали песни, которые поют крестьяне, потому что в них — правда о настроении народа,
- отмечали, как люди сеют рис, на кого молятся, кому жалуются, когда уходят в горы и зачем.

На бумаге это выглядело как отчёт губернатору. Но по сути — полевое наблюдение, полевые заметки, этнографическая работа.

Им нужно было понимать:
как община устроена, какие вызревают конфликты, что считается справедливым, на кого реально ориентируются жители — не по должности, а по влиянию.

Потому что от этого зависела управляемость.

Слишком жёсткий указ мог обрушить доверие. Слишком мягкий — утратить контроль. Поэтому наблюдать и понимать — было важнее, чем судить.

Некоторые из этих чиновников составляли карты племён, классифицировали диалекты, описывали «непонятные» ритуалы с почти академической точностью. Особенно, когда речь шла о пограничных народах — аборигенах Тайваня, кочевниках Севера, племенах Юго-Запада. Отчёты о них потом ложились на стол императора.

Альбомы с зарисовками, системы описания свадебных обрядов, ранние «портреты» локальных обществ — всё это задолго до того, как слово «fieldwork» стало частью западной науки.

Почему это важно? Потому что китайцы молодцы, ясное дело.

Потому что этнография — не про культуру, а про способ видеть.
Прошлое показывает: метод работает даже там, где нет термина.
Главное — выйти за границы своих представлений, оставить место для чужой логики, быть готовым наблюдать, а не объяснять.

И если уж чиновники древней империи могли вести себя как хорошие исследователи —мы точно можем. -))

С уважением к контексту. С готовностью не знать. С блокнотом — а не с гипотезой.

P.S. Фото сделано в китайском городе Фэнхуан летом 2023 года. Каждую ночь город погружается в такую вот средневековую атмосферу.

#research
#qual

Про метлы, дирижабли и самолеты, или Снова о фокус-группах

Какой же клиент не любит фокус-группы?!

Фокус-группы традиционно пользуются большой популярностью у заказчиков, особенно в ситуациях, когда требуется «найти инсайты» или получить основания для новых продуктовых решений. Коллективное обсуждение создаёт ощущение доступа к живому потребительскому мышлению и обещает быстрые ответы на сложные вопросы.

Однако здесь важно зафиксировать одно ограничение.

Фокус-группа по своей природе является инструментом ретроспективным. Она отражает уже прожитый опыт, но практически не работает как источник радикально новых идей.

Фокус-группу корректнее рассматривать как зеркало заднего вида: оно даёт детализированное представление о том, что происходило и происходит, но не показывает дорогу вперёд.

Потребители способны очень точно описывать свой текущий опыт: выявлять неудобства, формулировать ожидания, сравнивать альтернативы.

Но ожидать от фокус-группы прорывного креатива — методологическая ошибка.

Условно говоря, домохозяйки не могут изобрести пылесос, но весьма аргументированно формулируют запрос на «метлу полегче, удобнее и долговечнее».

Это не ограниченность, а нормальный когнитивный механизм.

Хорошей иллюстрацией этого эффекта служит история дирижаблестроения начала XX века.

В 1920–1930-е годы дирижабли воспринимались как наиболее перспективный вид воздушного транспорта. Они символизировали комфорт, статус и технологический прогресс: огромные размеры, плавный ход, просторные салоны, каюты, рестораны и возможность путешествовать без тряски и шума. В общественном воображении именно дирижабли были «будущим авиации».

Под эту логику начала формироваться и инфраструктура.

Наиболее известный пример — шпиль Эмпайр-стейт-билдинг в Нью-Йорке, который изначально проектировался как швартовочная мачта для дирижаблей.

Предполагалось, что пассажиры смогут выходить из летательного аппарата на верхних этажах небоскрёба и сразу попадать в городскую транспортную систему. Сам факт включения этой функции в проект одного из символов американского модернизма показывает, насколько устойчивым было представление о дирижаблях как о транспорте будущего.

В Великобритании апогеем этих ожиданий стал дирижабль R101 (не путать с роботом R2D2 из "Звездных войн") — флагман госпрограммы развития имперских воздушных линий. Он должен был обеспечить регулярное сообщение между метрополией и колониями, прежде всего с Индией.

R101 был инженерным чудом: около 240 метров в длину, пассажирские каюты повышенной комфортности, обеденный салон, продуманная внутренняя планировка. В процессе подготовки к эксплуатации его конструкция неоднократно дорабатывалась и утяжелялась, что в итоге привело к росту нагрузки и снижению запаса прочности. Почти как у Титаника, ага.

Но в 1930 году, в ходе первого коммерческого рейса, дирижабль потерпел катастрофу во Франции. Неблагоприятные погодные условия, избыточный вес и техническая сырость конструкции привели к потере подъёмной силы и последующему возгоранию. Гибель R101 стала не только трагедией, но и фактическим завершением британской программы дирижаблестроения.

Параллельно стало очевидно и общее ограничение технологии: высокая зависимость от погодных условий, сложная наземная инфраструктура, уязвимость при эксплуатации.

Дирижабли прекрасно соответствовали ожиданиям потребителей — «больше комфорта, пространства, солидности».

Самолёты, напротив, в тот период были шумными, тесными и некомфортными. С точки зрения пользовательского опыта они проигрывали дирижаблям практически по всем параметрам.

И если бы в тот момент провести фокус-группы с пассажирами дирижаблей, они сформулировали бы запросы на дальнейшее улучшение уже знакомого формата, а вот идея массовых перелётов на самолётах вряд ли была бы поддержана.

Именно здесь проявляется ключевое ограничение фокус-групп как инструмента генерации инноваций.

Потребители помогают улучшать метлу. А пылесос появляется там, где кто-то смотрит дальше зеркала заднего вида.

#qual

«Молодежь нынче не та!»

Фраза звучит так буднично, что её легко принять за безусловную данность — как питерский дождь в декабре, ага.

С поколенческими теориями сейчас примерно то же самое: зумеры, миллениалы, бумеры, альфа — мы произносим эти ярлыки так уверенно, будто вместе с годом рождения человеку автоматически выдали комплект ценностей, мотиваций и триггеров, упакованный в заводскую плёнку.

Но лично у меня тут сразу включается профессиональный скепсис, потому что удобство объяснения ещё не делает его корректным: слишком часто «теория поколений» подменяет анализ контекста красивой типологией, а живых людей — группировкой по буквам алфавита (со школы мы к этому привыкли: «ашки», «бэшки», «вэшки» — привет).

И если обратиться к европейской интеллектуальной традиции, выясняется, что ощущение «уникального нового поколения» вовсе не изобретение цифровой эпохи, а устойчивый культурный рефлекс, который повторяется столетиями и меняет лишь декорации.

У греческого поэта Гесиода (VIII век до н.э.) уже показана развернутая конструкция деградации: золотой век позади, нынешние люди «железные», дети не уважают родителей, порядок мира распадается — по логике это почти готовый нарратив про разрыв ценностей, просто без графиков и без слова «платформа».

Аристотель в «Риторике» описывает молодёжь спокойнее и, по нынешним меркам, почти эмпирически: юные самоуверенны, склонны переоценивать своё знание и хуже слышат опыт старших, что выглядит как фиксация поведенческих закономерностей, а не морализаторство.

Римляне, как водится, довели мысль до афоризма: у Горация каждое следующее поколение хуже предыдущего — формула идеальна для цитирования в любую эпоху.

Средневековье добавляет к этой схеме религиозную рамку: непослушание детей и утрата почтения к старшим трактуются как признаки общего морального упадка, а молодёжь становится не просто неудобной, а опасной для порядка.

Эпоха Просвещения, обещавшая рациональность и прогресс, по факту лишь переодела те же тревоги в новую лексику: вместо «греха» появляются «вредные книги», «дурной вкус» и «испорченный язык», но механика остаётся прежней.

Индустриальный XIX век ускоряет жизнь, меняет быт и досуг, и старшие снова читают эти изменения как моральную угрозу — потому что новое почти всегда выглядит подозрительно, особенно если его носители моложе тебя.

Самое важное, которое обычно теряется за яркими ярлыками, состоит в том, что наблюдаемая «разница поколений» чаще всего складывается из двух вполне земных эффектов — когортного и возрастного, — и оба они куда лучше объясняются контекстом, чем мифологией поколений.

Когортный эффект означает, что люди, социализировавшиеся в разные исторические периоды — кризисы, реформы, технологические скачки, — действительно могут расходиться в установках и практиках, но это различие привязано к конкретному пережитому опыту, а не к магическому имени «Z» или «Y». И конечно, оно различается у людей из разных стран.

Возрастной эффект — это динамика жизненного цикла: в двадцать лет выше толерантность к риску и мобильность, в сорок — больше рациональности, обязательств и осторожности. Если не разделять эти эффекты, мы начинаем объяснять возрастные стадии «ценностями поколения», а когортные различия — биографией, написанной маркетинговыми клише.

Поэтому, когда в очередной раз хочется уверенно сказать «это потому что они зумеры», полезно сделать паузу и задать исследовательский вопрос: мы видим реальную когортную особенность, связанную с историческим опытом, или просто нормальную траекторию взросления, которую каждая эпоха заново перепаковывает в разговор про «не тех детей»?

История европейской мысли здесь работает как холодный душ: она напоминает, что спор о «новых поколениях» — не открытие, а повторяющийся сюжет. А значит, наш лучший инструмент — не ярлык, а метод: наблюдение, разложение причин на компоненты и проверка гипотез данными.

Потому что правда, как обычно, живёт не в буквах алфавита, а в поведении и контексте — и иногда ещё в том, как мы сами любим считать себя уникальными.

P.S. фото сделано в 2023 году в индийском Хайдарабаде.

Важнейшее качество исследователя, или Три года без лета

Так получилось, что со школы про войны мы знаем почти всё. А про катастрофы — почти ничего.

Например, подавляющее большинство моих знакомых никогда не слышали о таком феномене, как "Три года без лета". Вы тоже? Сейчас расскажу, но сначала небольшое отступление.

Одно из важнейших качеств исследователя — это открытость ко всему новому.

Не к технологиям — к смыслам. К несовпадающим данным, к чужому опыту, к неожиданному контексту. Чтобы уметь соединять то, что не лежит рядом, нужно постоянно расширять свой кругозор: уходить в смежные дисциплины, копаться в чужих архивах, ездить в страны, где всё устроено иначе.

Потому что иногда ключ к глобальной загадке может прятаться в очень неожиданном месте. Гусары, молчать!

—————————————————

Между 1816 и 1818 годами климат на значительной части планеты будто сошёл с ума. В Европе снег шёл в июне. В Северной Америке — заморозки в августе и нескончаемые дожди. Неурожай, голод, эпидемии, народные волнения, тысячи смертей. А на фоне всего этого — загадочное молчание: в архивах почти не осталось однозначных объяснений происходящего.

Только в XX веке гипотеза обрела очертания: годом ранее, весной 1815-го, в Индонезии буквально "взорвался" вулкан Тамбора — произошло одно из крупнейших извержений за всю историю человечества. Его выбросы подняли в стратосферу миллиарды тонн пепла, резко снизив прозрачность атмосферы, что и привело к снижению температуры на поверхности Земли.

Отличная гипотеза, но как ее проверить?

Научной метеорологии тогда ещё не существовало. Климатические модели без эмпирической опоры — гадание. Ледяные керны или кольца деревьев — слишком обобщённы. Значит, нужно искать данные. Любые. Желательно — ежедневные. Желательно — с разных точек планеты. Желательно — с фиксированным временем наблюдения и описанием условий.

Утопия, скажете вы? А вот и нет -).

В результате один источник всё-таки нашёлся, и он оказался почти идеальным.

Готов поспорить, что никогда не угадаете, что это, если заранее не знали. -)

Судовые журналы британского флота.

К началу XIX века Великобритания уже построила крупнейшую морскую империю своего времени. Её корабли были повсюду — в Атлантике, у берегов Африки, в Индийском океане, на подходах к Арктике. И каждый корабль ежедневно вёл детальный журнал: температура, ветер, давление, направление течений, наличие льда. Не по научной обязанности, а из необходимости — от точности этих записей зависела навигация, а значит, и жизнь.

В совокупности эти документы охватывали большую часть глобального океана — той самой зоны, откуда зарождаются основные климатические паттерны.

Полтора века спустя исследователи оцифровали эти журналы, и обнаружили в них ключ к разгадке. Например, историк Майкл Ченоуэт собрал данные из 227 судовых журналов за лето 1816 года — и по ним реконструировал глобальное распределение давления, температуры и шторма в тот период.

Оказалось, что климатическая аномалия действительно была масштабной. Извержение вулкана произвело не локальный, а самый настоящий глобальный эффект.

Любопытно, что судовые журналы англичан позволили увидеть неочевидный нюанс — в Арктике, вопреки ожиданиям, в 1816–1817 годах льдов стало меньше. Что указывает не просто на охлаждение, а на перестройку всей атмосферной циркуляции.

Мир действительно серьезно изменился. И доказательства оказались спрятаны в миллионах строчек тысяч капитанских почерков.

Этот пример очень хорошо показывает, как работает исследовательский openmindness.

Умение не искать ответы, а задавать вопрос «а где бы их могли не заметить». И не проходить мимо, если источник выглядит слишком старым, слишком практичным или слишком непримечательным.

Потому что в этом — весь исследовательский азарт: однажды открыть для себя, что самый надёжный погодный архив XIX века вёлся вовсе не в лаборатории, а на палубе фрегата, дрейфующего в тумане за тысячи миль от родных берегов.

P.S. Фото сделано на Камчатке летом 2022 года. Тем, кто там не был, искренне рекомендую найти возможность и посетить ее в новом году.

В каком году родился Иисус?

В канун католического Рождества сложно придумать более актуальный вопрос, не так ли? -)

Напрашивающийся ответ - раз современное летоисчисление идет от Рождества Христова, логично, что он родился в нулевом году.

Это логично и привычно. Где-то рядом в голове сразу возникает точка отсчёта, аккуратная ось времени и ощущение, что всё здесь давно посчитано и разложено по полочкам. Но именно здесь начинается одна из самых старых и наглядных ошибок измерения.

Иисус Христос родился вовсе не в 0 году.

Более того, нулевого года в принятой сегодня системе летоисчисления не существует в принципе. После 1 года до нашей эры сразу следует 1 год нашей эры — без переходного значения, без «нуля» между ними.

История появления этой шкалы вполне конкретна и даже немного прозаична. В VI веке монах Дионисий Малый (Dionysius Exiguus) получил от заказчика бриф задачу рассчитать новую систему отсчёта лет — «от Рождества Христова». Он опирался на доступные ему хроники, римские списки консулов и библейские тексты, аккуратно свёл их воедино и предложил ту самую шкалу Anno Domini, которой мы пользуемся до сих пор. Проблема лишь в том, что расчёт оказался неточным. Господа-аналитики, знакомое чувство, верно? Испанский стыд и все такое.

Современные историки сходятся во мнении, что Иисус родился примерно между 7 и 4 годами до н.э., во времена царя Ирода. Ошибка составила несколько лет — немного по историческим меркам, но концептуально важно другое.

В результате у нас появилась временная шкала, которая выглядит числовой, но не обладает полноценным нулём. А значит, привычные арифметические операции с ней работают не всегда так, как ожидает здравый смысл.

Например, между 5 годом до н.э. и 5 годом н.э. прошло не 10 лет, а 9. Числа есть — корректной математики нет.

И вот здесь начинается территория исследователя.

В социологии и маркетинговых исследованиях мы постоянно имеем дело со шкалами измерения, и одна из ключевых развилок проходит ровно по этой линии: есть ли у шкалы равные интервалы и существует ли в ней осмысленный ноль.

Если мы работаем с интервальными или относительными шкалами — возрастом, доходом, количеством покупок, временем в пути — то математический аппарат применим без оговорок. То же самое касается числовых шкал типа 1–5 или 1–10, если они изначально сконструированы как равномерные балльные, без плавающих вербальных якорей. В этом случае разница между 2 и 3 эквивалентна разнице между 4 и 5, а значит допустимы средние значения, корреляции, регрессионные модели и оценка вклада факторов.

Совсем другая история — порядковые шкалы. «Отлично / хорошо / удовлетворительно», «низкий / средний / высокий» задают лишь порядок, но не расстояние между значениями. Мы не знаем и не можем знать, насколько «хорошо» ближе к «отлично», чем к «удовлетворительно». Поэтому любые попытки считать по таким данным корреляции или строить регрессии — это методологическое насилие над шкалой, даже если цифры в Excel выглядят убедительно.

Максимум, что честно работает для порядковых шкал, — распределения, медианы, сравнение долей и непараметрические методы. Всё остальное — компромисс ради удобства презентации.

История с датой Рождества здесь удивительно показательна. Временная шкала есть, числа есть, но отсутствие нуля накладывает жёсткие ограничения на анализ. Точно так же и в исследованиях: прежде чем считать связи, «драйверы» и коэффициенты, исследователь обязан задать самый скучный и самый важный вопрос — какой именно шкалой мы измеряем реальность.

Очень часто именно в этом месте и прячется главная ошибка. Или главное открытие.

P.S. Фото сделано в церкви Сен Шанель в Париже в 2022 году. Одна из самых красивых готических церквей, где я был.

#занимательно_о_флагах