Авторский курс персональных занятий с Джеем Томасом о UX-проектировании инновационных функций в цифровых продуктах на основе JTBD, Desired Outcomes и искусственного интеллекта. Научит эффективнее решать задачи, поможет избежать выгорания и структурирует процесс без хаоса и тревоги. Первая сессия—бесплатно

Занятия—персональные. Для объяснения этапов и их “склейки” в единый процесс будет использоваться единый кейс—приложение для отслеживания питания.

Понимать “работу” пользователя, которую он пытается выполнить

Понимать процесс UX-проектирования инновационных функций в цифровых продуктах и платформах

Понимать ключевые отличия прямой и латентной конкуренции и проводить конкурентный анализ

Определять сегменты, роли и ключевые задачи пользователей, необходимые для проведения UX-исследования

Работать с двуми типами инсайтов—понятными потребностями и скрытыми возможностями

Разбивать весь процесс задачи пользователя на базовые и дополнительные шаги в соответствии с Universal Job Map—Prepare, Define, Confirm, Execute, Monitor, Modify, Conclude.

Составлять сценарий глубинного JTBD-интервью для работы с живыми респондентами

Проводить рекрутинг аудитории и составлять скрининговые опросы

Составлять сценарий глубинного JTBD-интервью для работы с синтетическим AI-респондентом

Проводить синтетические JTBD-интервью с chatGPT

Составлять User Discovery Map—артефакт “сырых” находок по результатам исследования

Анализировать User Discovery Map и оборачивать инсайты в понятные для всей команды стейтменты—Key Job Story, Job Stories, Desired Outcomes и Feature Outcomes

Использовать различные методы генерации решений и приоритизировать получшившиеся результаты

Составлять карту сценариев, карту экранов и Feature Outcomes Map—артефакт, который фиксирует потребности пользователя в момент использования конкретных функций

Дизайнерам продуктов

Научитесь опираться на данные о поведении пользователей и повысите свою стоимость на рынке

Менеджерам продуктов

Научитесь сокращать стоимость ошибки для бизнеса и повысите свою значимость на рынке

Владельцам стартапов

Научитесь находить и устранять проблемы на ранних этапах для более быстрого запуска

UX-
исследователям

Освоите методику выявления критичных проблем в интерфейсе и усилите экспертность

Введение

Джеймс расскажет о себе, как устроен курс, что такое фреймворк “Думать как пользователь” и про свой процесс проектирования

Jobs-to-be-Done. Введение и теория

Джеймс расскажет о том, что такое JTBD в контексте цифровых продуктов, как этот подход меняет мышление и чем он может быть полезен. Разберем связь между JTBD и инновациями, что такое Disruptive Strategy, какие типы конкуренции (прямая и латентная) бывают, и почему это важно. Также разберем, чем JTBD отличается от метода персон и почему последние плохо применимы при разработке цифровых продуктов и платформ.

Проводим JTBD-интервью с живыми людьми

Разберем, как работают глубинные JTBD-интервью и как подготовиться к началу проведения: определить сегменты и роли пользователей, определить изучаемую задачу (вопрос на исследование), составить сценарий проведения интервью и провести рекрутинг аудитории. Разберем типы инсайтов (скрытые возможности и понятные потребности)—какую информацию искать на глубинных интервью. Разберем Universal Job Map—как разбивать любую задачу пользователя на основные (Prepare, Execute, Conclude) и дополнительные шаги (Define, Confirm, Monitor, Modify), какие вопросы задавать респонденту на каждом из шагов, а также как использовать эти принципы при составлении сценария исследования и анализа результатов интервью.

Проводим AI JTBD-интервью с синтетическим респондентом

Разберем, что такое нейросети, как они работают и что такое промпты (prompts). Разберем структуру синтетического интервью, последовательность действий и сетку необходимых промптов (prompts) для проведения синтетического глубинного JTBD-интервью с chatGPT или бесплатным аналогом—DeepSeek. Будет представлена структура из 20+ масштабируемых промптов (prompts). Для эффективной работы опыта с нейросетями не потребуется, но для практического проведения синтетического интервью вам потребуется доступ к платной версии chatGPT (в качестве альтернативы подойдет DeepSeek).

Проводим анализ JTBD-исследования

Сперва Джеймс расскажет о том, как составить User Discovery Map—артефакт, который фиксирует все найденные инсайты в сыром виде. Затем разберем четырехуровневую градацию JTBD—что такое Key Job Story, Job Stories, Desired Outcomes и Feature Outcomes. В конце, мы научимся анализировать составленный ранее артефакт—User Discovery Map, и формулировать инсайты в понятные для всей команды стейтменты по четырехуровневой градации JTBD. Для практики будет предоставлена готовая UDM-карта.

Составляем и детализируем продуктовое решение

Джеймс расскажет о том, как, последовательно, брать части UDM-карты и прорабатывать для них решения. Изучим, как правильно проводить конкурентный анализ в контексте найденных Desired Outcomes и Feature Outcomes. Разберем методы генерации решений и способы приоритизации идей—Джеймс предоставит excel-шаблоны для калькуляции результатов. Также мы затронем такие темы, как составление карты сценариев в виде flowchart и составление карты экранов. Разберем, как строить Feature Outcomes Map—артефакт, который проводит пользователя по готовой функции, которую мы придумали, с какими Feature Outcomes пользователь будет сталкиваться в процессе, и как составлять решения для них.

UX-проектировщик; создает команды UX-исследований, руководит командами дизайна, внедряет в компаниях Jobs to be Done. На протяжении 10 лет разрабатывает как сложные узкопрофильные админ-панели, так и функции, которыми пользуются многомиллионные аудитории.

В прошлом руководил командой развития пользовательского опыта в Домклик, и там же—руководил дизайн-системой. Приглашенный лектор в ВШЭ и Bang Bang Education. Обучался JTBD в Harvard Business School.

Работал с ONY, QIWI, Сбером, ЦИАН, Мегафон, Shell, МТС, Adidas и другими командами.