UX Research with AI on Discovery Phase

Вивчення користувацького досвіду на фазі Discovery зі ШІ

Мета курсу

Навчити UX-дослідниць / UX-дослідників, продуктових дизайнерок / дизайнерів та продакт-менеджерок / продакт-менеджерів використовувати штучний інтелект для радикального прискорення та поглиблення етапу Product Discovery. Курс показує, як за допомогою ШІ автоматизувати рутинний аналіз даних, знаходити приховані інсайти в гігабайтах інтерв'ю та тестувати гіпотези без зайвих витрат бюджету.

Курс розроблений для

UX Researchers (Middle/Senior), які хочуть масштабувати свої дослідження та обробляти якісні дані в 5 разів швидше.
Product Designerок / Product Designerів, які самостійно закривають етап Discovery на проєктах.
Product Managerок / Product Managerів та Business Analystок / Business Analystів, які прагнуть валідувати продуктові гіпотези з мінімальним бюджетом та тайм-ту-маркет (TTM).

Формат навчання

Живі онлайн-лекції
Практичні кейси, воркшопи, інтерактивні сесії
Домашні завдання після кожної лекції та персональний зворотний зв'язок від тренерки / тренера

Що ви отримаєте на курсі?

🔗 Переглянути переваги

Проблема, яку вирішує курс

Дослідження «для галочки»: Через стислі дедлайни етап Discovery часто скорочують, і продукт створюється на основі припущень. ШІ дозволяє провести глибокий базовий ресерч за лічені дні замість тижнів.
«Потопання» в якісних даних: Розшифровка та аналіз годин інтерв'ю (інтерв'ю-транскриптів) забирають купу сил. Курс навчає передавати цю рутину ШІ, який за хвилини витягує з тексту ключові болі та інсайти.
Брак бюджету на рекрутинг користувачів: На ранніх етапах важко знайти респонденток / респондентів. Ми навчимо використовувати «синтетичних користувачок / користувачів» (AI Personas) для первинного тестування ідей та запитань перед виходом на реальну аудиторію.

Програма

Заняття 1: AI як асистент дослідника. Методологія та етика

Еволюція Product Discovery: як ШІ змінює роботу з даними.
Огляд ШІ-інструментів для дослідника (Claude, ChatGPT, Consensus, Perplexity).
Етичні рамки та безпека: як завантажувати дані користувачів без порушення GDPR та NDA.

Заняття 2: Автоматизація Desk Research та аналізу ринку

Швидкий збір та аналіз трендів у ніші за допомогою ШІ.
Конкурентний аналіз: автоматичне виявлення сильних та слабких сторін конкурентів на основі відкритих даних та відгуків.
Промпти для структурування хаотичної інформації про ринок.

Заняття 3: Проектування дослідження та генерація гіпотез

Створення Research Plan за допомогою ШІ (цілі, метрики, вибір методів).
Формулювання та скоринг продуктових гіпотез (ICE/RICE фреймворки за підтримки LLM).
Генерація скриптів для глибинних інтерв'ю (CustDev) та опитувань.

Заняття 4: Робота з синтетичними користувачами (AI Personas)

Створення ультра-деталізованих персон на основі реальних ринкових звітів.
Проведення «симуляційних інтерв'ю» з AI-персонами для валідації екстремальних сценаріїв.
Обмеження синтетичних даних: де ШІ допомагає, а де може злукавити (галюцинації).

Заняття 5: Автоматизація аналізу якісних досліджень (Qualitative Analysis)

Швидка транскрипція та кодування аудіо/відео інтерв'ю за допомогою AI.
Автоматичне тегування та пошук патернів (Thematic Analysis) у Claude / ChatGPT.
Створення карт емпатії (Empathy Maps) на основі цитат реальних користувачів.

Заняття 6: Кількісні дані та AI-аналітика без знання SQL

Аналіз великих масивів даних (результати опитувань, аналітика продукту) через Advanced Data Analysis у ChatGPT.
Візуалізація та пошук аномалій у поведінці користувачів.
Перетворення сухих цифр на зрозумілі бізнес-інсайти.

Заняття 7: Синтез результатів: CJM та Jobs-to-be-Done

Побудова автоматизованих Customer Journey Maps (CJM) на основі аналізу інтерв'ю.
Виділення ключових Jobs-to-be-Done (JTBD) та сценаріїв використання продукту.
Створення User Story Mapping за допомогою ШІ-інструментів (наприклад, Miro AI / Relume).

Заняття 8: Презентація інсайтів стейкхолдерам (Insight Delivery)

Як пакувати результати дослідження так, щоб їх читали: від лонгрідів до ШІ-дашбордів.
Створення переконливих звітів та презентацій за допомогою ШІ.
Фінальний захист Discovery-кейсів студентами та зворотний зв'язок.

Поширені запитання

Які головні проблеми досліджень вирішує цей курс?

Курс допомагає уникнути досліджень «для галочки» через стислі дедлайни, дозволяючи провести глибокий аналіз за лічені дні за допомогою ШІ. Він також вирішує проблему «потопання» в якісних даних, автоматизуючи розшифровку годин інтерв'ю, та навчає тестувати ідеї на «синтетичних користувачах» (AI Personas) без витрат на рекрутинг.

Для кого створено програму та які інструменти вивчаються?

Програма розроблена для UX-дослідників, продуктових дизайнерів, продакт-менеджерів та бізнес-аналітиків. Ви опануєте інструменти Claude, ChatGPT, Consensus і Perplexity. На практиці ви навчитеся автоматизувати Desk Research, будувати CJM, формувати гіпотези та аналізувати кількісні дані без знання SQL.

У якому форматі проходить навчання та скільки часу займає?

Курс триває 4 тижні та складається з 8 інтенсивних занять. Навчання проходить у форматі живих онлайн-лекцій з максимальним фокусом на практику: студенти розбирають практичні кейси, беруть участь у воркшопах та інтерактивних сесіях. Протягом усього навчання учасники отримують підтримку в закритому чаті.

Що я отримаю у підсумку та як приєднатися до групи?

На фінальному занятті ви навчитеся пакувати інсайти у переконливі звіти та ШІ-дашборди, після чого відбудеться захист ваших Discovery-кейсів. Щоб прискорити етап Product Discovery і масштабувати свої дослідження, достатньо натиснути кнопку «Подати заявку» на цій сторінці та заповнити коротку форму.