Как 5 этапов ресёрча превращают идею в прибыльный продукт, которым хотят пользоваться.

🔷 Преамбула

Если честно, тема исследований в продукте для меня долгое время была каким-то туманным лесом. Я больше 8 лет работаю продакт-менеджером: делал маркетплейсы, криптобиржи, iGaming-платформы и ещё пару больших проектов. Руководил командами до 30 человек. Прошёл через все стадии — от идеи до масштабирования, от операционки до продуктовой стратегии.

Первые годы в продакт-менеджменте меня прям резал один вопрос: как сделать продукт, который не просто работает, а реально закрывает потребность так, чтобы его хотелось купить и было в кайф пользоваться.

Я много думал об этом, особенно глядя на Apple. Для меня это номер один по UX: красивые, понятные продукты, где всё, что тебе нужно, всегда под рукой и работает так, как ожидаешь. Долго казалось, что у них там сидят гении, которым просто «везёт» делать идеальные вещи.

Оказалось, секрет куда более приземлённый — в системном research на каждом этапе. Я начал копать глубже и глубже в тему исследований, и каждый раз мне казалось, что я что-то упускаю и можно сделать лучше. Поэтому я постоянно искал способы прокачать исследования — тестировал подходы, перестраивал процессы, добавлял новые методы, чтобы получать максимально живые и полезные инсайты.

👉 Небольшой лирический оффтоп

Раньше я довольно часто писал статьи на продуктовые темы. Последние месяцы я писал преимущественно на тему Web3 и крипты и пришло время написать снова в тему моей основной профессии. Некоторые мои прошлые статьи по теме продакт менеджмента — возможно будет интересно глянуть:

В своём telegram-канале посты выходят чаще, но они короче и менее глубокие, чем тут, на Хабре. Если вам интересна тема — заглядывайте, там можно поймать больше контента в реальном времени.

Вернёмся к сегодняшней статье

Сегодня я хочу рассказать, как выглядит комплекс исследований, который я выстроил за годы практики, и который, на мой взгляд, максимально закрывает потребность бизнеса понимать пользователя, делать продукт ценным и удерживать его внимание.

🔷 Продуктовая разработка и место исследований

Если упростить, любой продукт рождается и взрослеет примерно в трёх больших этапах. Это как путь от сумасшедшей идеи в голове до вещи, которой пользуются тысячи людей.

👉 Этап первый — Ideation.

Этап, где рождаются идеи. Обычно он идёт после первичного исследования рынка и конкурентов: смотрим тренды, нащупываем ниши, ищем точки роста. Дальше идеи high-level проверяются на жизнеспособность — через быстрый анализ ценности для аудитории и драфтовую юнит-экономику, чтобы понять, есть ли шансы на прибыль.

👉 Этап второй — Discovery.

Если идея прошла фильтр, копаем глубже. Здесь уже полный набор количественных и качественных исследований, чтобы точнее понять потребности, сформировать концепт и проработать UX/UI под конкретные джобы. Цель — получить чёткую основу, на которой можно строить продукт.

👉 Этап третий — Delivery.

Запускаем разработку, доводим дизайн до финальной стадии. IT-команда кодит, тестирует, чинит баги. Главная цель — собрать рабочий MVP и выйти в Go Live без критичных косяков.

👉 Этап четвёртый — Growth & Improvement.

MVP вышел — теперь начинается настоящая проверка боем. Смотрим на продуктовые метрики (Retention, DAU/WAU, Conversion), следим за поведением пользователей, собираем обратную связь. Чиним баги, убираем нерабочие фичи, усиливаем то, что даёт ценность. Тут же поддержка пользователей и непрерывное улучшение. По сути, это цикл: запустили — посмотрели — улучшили — повторили.

На каждом из этих этапов исследования нужны, но их цель и инструменты будут разные: от быстрых проверок «а стоит ли?» до сложных тестов и метрик, которые подтверждают, что продукт действительно решает проблему.

🔷 Базовые исследования для каждой фазы продукта

Мы уже пробежались по основным фазам разработки продукта — от первой искры идеи до релиза и роста. Но одно дело знать этапы, и совсем другое — понимать, какие исследования реально помогут на каждом из них.

Исследования — это не просто «собрали пару мнений и пошли делать». Это постоянная проверка гипотез, поиск инсайтов и уточнение направления, чтобы не тратить месяцы на то, что никому не нужно.

Дальше пойдём по шагам: разберём базовые виды исследований, которые могут пригодиться в продуктовой работе, и заодно укажем, на каких фазах их лучше применять. Так будет проще понять, когда запускать опрос, а когда уже пора сидеть в интервью или копаться в аналитике.

👉 Этап 1. Исследование рынка и конкурентов

Начать стоит с market & competitor research. Цель — собрать максимально полную картину, что происходит в отрасли: какие тренды набирают обороты, какие продукты выходят, какие фичи уже стали «must-have», а какие могут стать будущей киллер-фичей.

Такой ресёрч почти всегда идёт перед этапом Ideation — ведь идея должна родиться не в пустоте, а опираться на данные. Да, можно вытащить её «из головы» или из внутренних метрик продукта, но если мы говорим про абсолютно новую концепцию (а не улучшение существующего), то в идеале она появляется именно после анализа рынка и конкурентов. Это даёт понимание контекста и проверку, что мы вообще движемся в актуальном направлении.

📌 Что на выходе:

Сводная таблица по конкурентам.
Подсветка закономерностей (что делают все).
Выявление уникальных фич (что делает только один игрок).
Замеченные тренды и точки роста.

Результат этого этапа — уже готовый список гипотез: что можно внедрить, что протестировать, куда копать глубже.

👉 Этап 2. Количественные и качественные исследования

Когда гипотезы на руках, пора проверить их на реальной аудитории. Здесь в ход идут два подхода — quantitative и qualitative research.

Этот этап плотно применяется в Ideation — чтобы верифицировать идеи, родившиеся на основе анализа рынка и конкурентов. Мы можем запускать исследования специально для новой идеи или опираться на прошлые данные, если тема уже пересекалась с чем-то ранее исследованным.
В Discovery этот этап становится ещё глубже и детальнее, потому что здесь нам нужны максимально точные данные для финальной концепции продукта.

📌 Quantitative research — опросники (surveys), нацеленные на количественное подтверждение или опровержение гипотез.

Формат: преимущественно закрытые вопросы (высокая конверсия в ответы).
Цель: проверить, насколько гипотеза релевантна и какую долю аудитории она затрагивает.
Стандарт индустрии: 240–300 ответов для погрешности ~5% (по стандартной формуле расчёта выборки). Я писал отдельную статью на тему количественных исследований и погрешности выборки. Почитать можно тут.

📌 Qualitative research — глубинные интервью, чтобы докопаться до нюансов, которые нельзя вытащить в survey.

Формат: открытые вопросы, разбор сценариев, анализ «jobs-to-be-done», болей, потребностей, контекста.
Цель: копнуть глубже в то, что не удалось раскрыть в количественном исследовании.

📌 Источники респондентов:

Своя аудитория (если продукт уже живёт).
Купленные выборки через UserInterviews, Respondent.io, Pollfish (с фильтрацией по демографии, интересам и т.д.).

💡 Результат этапа: понимание, нужна ли идея или продукт пользователям, будут ли они им пользоваться, решает ли он их проблему и насколько это важно для них.

👉 Этап 3. Приоритизация и юнит-экономика

К этому моменту у нас уже есть:

Список идей, которые аудитории интересны.
Оценка объёма интереса (в процентах).
Сегментация по типам пользователей.

Дальше мы смотрим не только на «хотят / не хотят», но и на экономический потенциал. Здесь в ход идёт юнит-экономика — и именно данные исследований ложатся в её основу.

1. Использование данных исследований

Если планируем монетизацию на текущей аудитории, смотрим на исторические данные и поведение пользователей:

Потенциальная конверсия в оплату.
Возможная каннибализация существующих продуктов.

Если монетизация рассчитана на новую аудиторию, оцениваем каналы привлечения:

Органика — какие ключевые слова, объём поискового трафика, позиция конкурентов.
Платная реклама — прогнозируем CAC (Customer Acquisition Cost), CTR, CPM, CPA.

2. Построение revenue-модели

На основании этих данных прикидываем возможные источники дохода (revenue streams) по каждой идее:

Объём аудитории × потенциальная конверсия × средний чек (если сильно упростить).
Для платных каналов — минус CAC.
Для freemium или retention-моделей — учёт LTV и оттока.

3. Приоритизация

Оцениваем не только impact (потенциал дохода), но и effort (затраты ресурсов).

Определяем, какие команды будут задействованы.
Считаем суммарный фокус и время всех зависимых команд (Dependency Matrix).
Выбираем метод оценки: RICE, ICE или матрица Effort vs Impact.

После этого у нас есть чёткий приоритетный список, и можно двигаться к этапу Delivery.

👉 Этап 4. Прототип и юзабилити-тесты

Когда MVP готов, следующая цель — проверить, как он живёт в руках реальных пользователей. Это не просто "посмотрели и оценили" или "глянули метрики", а системная проверка: насколько продукт интуитивен, закрывает ли он обещанные задачи и не рождает ли новые боли. Здесь важно не гадать и не опираться только на цифры, а опираться на живое взаимодействие аудитории с продуктом.

Есть три основных формата, которые хорошо работают:

Наблюдение за поведением

Гоним тестовый трафик или приглашаем ограниченную группу пользователей, подключаем инструменты аналитики (Clarity, Hotjar и аналоги), записываем сессии и смотрим:

Куда кликают и в каком порядке
На каких шагах зависают или бросают путь
Какие элементы вызывают сомнения или путаницу

Такой формат даёт «чистую» картину поведения без вмешательства исследователя.

Тестирование по конкретным задачам (task-based tests)

Приглашаем респондента и даём ему чёткие сценарии:

«Найди квартиру за $800 в Касабланке»
«Создай вишлист и добавь туда два варианта»

Смотрим, как он решает каждую задачу: какие шаги предпринимает, насколько быстро справляется, где спотыкается. Этот формат особенно полезен, когда мы хотим проверить, как продукт справляется с конкретными «джобами» из Job-to-be-Done.

Совместная сессия с комментарием вслух (think-aloud protocol)

Пользователь работает с продуктом и параллельно вслух описывает, что делает и что думает:

Почему он кликнул именно сюда
Что он ожидает увидеть
Что его смущает или радует

Такой подход даёт не только поведенческие данные, но и когнитивный контекст — мы понимаем, что именно происходило в голове пользователя в момент взаимодействия.

📌 Что мы получаем на выходе

Картина реального пользовательского опыта (UX)
Список конкретных проблем в интерфейсе и логике
Понимание, где MVP уже решает заявленные задачи, а где «сыпется»
Идеи для улучшений и новые гипотезы

Часто в ходе таких тестов мы находим «скрытые» джобы, о которых изначально даже не думали. Эти инсайты напрямую влияют на приоритеты в бэклоге и качество следующей итерации продукта.

👉 Этап 5. Запуск и пост-анализ

После релиза работа над продуктом только начинается — теперь мы переходим в режим постоянного мониторинга и обратной связи.

📌 Настройка и автоматизация аналитики

Сразу после запуска подключаем и конфигурируем инструменты: GA4, Hotjar, Clarity, Power BI, Amplitude, Mixpanel — в зависимости от продукта.
Строим дашборды и воронки: от первого захода до целевого действия, с разбивкой по источникам трафика, сегментам и устройствам.
Настраиваем когортный анализ для отслеживания удержания (retention) и поведения разных групп пользователей со временем.

Мониторинг поведения и аномалий

Используем Hotjar / Clarity для записи сессий, тепловых карт и выявления проблемных мест в UX.
Следим за аномалиями в метриках (резкие падения конверсии, всплески отказов, увеличение времени на шаге) и реагируем оперативно.
Выстраиваем алерты в BI/аналитике, чтобы команда сразу знала о критичных изменениях.

Саппорт как источник инсайтов

Анализируем обращения в поддержку: жалобы, вопросы, частые непонимания.
Классифицируем обращения по темам, чтобы выявлять системные проблемы.

Регулярный, рекуррентный анализ

Планируем еженедельные/ежемесячные ревью метрик.
Смотрим, как изменения (новые фичи, A/B-тесты) влияют на продукт.
Выявляем точки роста и зоны риска, чтобы не допускать «дропов» в ключевых показателях.

Итеративное улучшение

Все инсайты и цифры возвращаются в воронку исследований.
На основе данных формируются новые гипотезы и задачи для следующей итерации.

Итог: это не разовый анализ, а постоянный цикл улучшений, который делает продукт живым и устойчивым, предотвращая выгорание метрик и повышая ценность для пользователя.

🔷 Итог

Когда смотришь на продуктовую разработку с высоты лет опыта, становится очевидно: исследования — это не отдельная «галочка» в процессе, а сквозная ткань, которая прошивает продукт от первой идеи до зрелого решения. Они определяют, в какую сторону мы двигаемся, помогают не терять связь с реальным пользователем и превращают субъективные догадки в объективные данные.

Я пришёл к этому не сразу. Первые годы я, как и многие, больше полагался на экспертизу команды, здравый смысл и аналитику «по ходу дела». Но чем больше я погружался в тему, тем яснее становилось: без системного цикла ресёрча продукт рискует либо не попасть в потребность, либо застрять на стадии «работает, но не цепляет».

Выстроив для себя этот комплекс — от анализа рынка и конкурентов до пост-релизного итеративного улучшения, — я увидел, что исследования работают не как разрозненные активности, а как замкнутая система обратной связи. Она не только снижает риск провалов, но и ускоряет рост — потому что каждая новая гипотеза и фича проверяются быстро и адресно, а улучшения опираются на реальные данные, а не на чуйку.

И всё же я не считаю этот подход чем-то окончательным. Продукты, рынки, технологии и сами пользователи меняются слишком быстро, чтобы можно было сказать «всё, нашёл идеальный рецепт». Я постоянно добавляю новые методы, тестирую инструменты, перестраиваю этапы, чтобы система оставалась живой и адаптивной.

Тема эта, на мой взгляд, фундаментальна для любого продакт-менеджера. Даже сильная идея без ресёрча часто превращается в «выстрел в темноту». А вот системная работа с данными и инсайтами повышает шансы не просто попасть в цель, а построить продукт, который будет расти и удерживать аудиторию годами.

💎 А как у вас это устроено?

Вы делаете исследования точечно или выстроили целостный цикл?

Какие методы и подходы оказались самыми эффективными именно для вас?

Буду рад обсудить в комментах, обменяться опытом и, возможно, найти новые идеи для улучшения своего подхода.

Мои соц сети 💥

Подписывайся, если что 🗿