AI для автоматизации продуктовых исследований

16+

Организатор:

ResearchOpsEducation

Интенсивный практический тренинг для тех, кто хочет автоматизировать исследовательские процессы, отдав рутинные задачи на откуп автоматизированным системам, позволяющим делать работу в десятки раз быстрее с тем же качеством.

Этот тренинг разработан для продуктовых исследователей, которые хотят понять, как можно автоматизировать качественные и количественные UX исследования.

База тренинга: лучшие российские и международные курсы по ИИ, а также личный опыт использования сервисов с ИИ на протяжении 3 лет.

Цели тренинга

Показать возможности ИИ для подготовки, проведения и анализа исследований.
Научить качественному промпт-инжинирингу на практических примерах.
Научиться автоматизировать часть работ по исследованиям.

Кому полезно

UX и CX специалистам
Продуктовым исследователям
Руководителям AI-экспертизы в компаниях
Дизайнерам интерфейсов и продуктов

Тренинг подойдет специалистам любого уровня и с любым опытом в исследованиях.

Программа

День 1: Теория: Фундамент и безопасность

Блок 1: Экосистема AI-инструментов (1 час)

Обзор и демонстрация ключевых инструментов
Live-демо: ChatGPT vs Claude vs Perplexity для анализа данных
Сравнительная таблица: когда какой инструмент использовать

Блок 2: Мастерство промптов (1 час)

Анатомия эффективного промпта + шаблоны
Практика: пишем промпты для типовых задач исследователя
Разбор ошибок и оптимизация промптов участников

Блок 3: Безопасность и этика (1 час)

Анонимизация данных: инструменты и техники
GDPR/152-ФЗ compliance
Мини-практика: анонимизируем реальные данные

День 2: Глубинные интервью и качественный анализ

Блок 1: Подготовка и транскрибация (45 мин)

Настройка Otter.ai/Whisper для русского языка
Практика: транскрибируем и чистим интервью

Блок 2: AI-анализ интервью (1.5 часа)

Выявление паттернов и инсайтов через AI
Построение Customer Journey Map с помощью AI
Практика: анализируем 5 интервью, строим CJM

Блок 3: Синтез и презентация (45 мин)

Генерация репортов
Визуализация результатов в Gamma
Создаем первый AI-enhanced отчет

День 3: Количественные исследования и масштабирование

Блок 1: Опросы и AI (1 час)

Дизайн опросов для AI-обработки
Sentiment analysis и кластеризация ответов
Практика: анализируем 500+ ответов за 15 минут

Блок 2: Продвинутые техники (1 час)

Юзабилити-тестирование с AI-ассистентом
Конкурентный анализ через AI

Блок 3: Интеграция в рабочий процесс (1 час)

Построение AI-enhanced research pipeline
Автоматизация рутинных задач
Финальный проект: полный цикл исследования с AI

Что на выходе

После окончания тренинга вы сможете:

Автоматизировать рутинные задачи без потери качества (транскрипция, группировка данных).
Составлять идеальные запросы (промпты) для получения качественных результатов от ИИ.
Использовать различные сервисы ИИ в исследованиях.

ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ МАТЕРИАЛЫ

Библиотека безопасных промптов (100+):

25 промптов для выявления скрытых потребностей
20 промптов для конкурентного анализа
15 промптов для бенчмаркинга
20 промптов для анализа интервью
20 промптов для обработки опросов

Чек-листы:

Pre-flight checklist перед загрузкой данных
Валидация AI-результатов
Compliance проверка
Анонимизация персональных данных
Python скрипты для исследований

Спикер

Наталья Кумпан

Руководитель направления аналитики (UX) и автоматизации в банке

Короткое профессиональное био

Занимаюсь внедрением ИИ в исследования. Недавно стала руководителем направления аналитики (UX) и автоматизации в банке. Преподаю, консультирую, делаю проекты.

Окончила магистратуру по NLP. Там было всё: анализ текстов, машинное обучение, автоматическая генерация. Работала с компаниями в России и за рубежом.

Что конкретно делаю:

Автоматизирую исследовательские процессы. Например, если раньше вы вручную разбирали 1000 отзывов, теперь это делает программа за пару минут
Создаю ИИ-агентов, которые сами находят важное в данных
Помогаю компаниям быстрее получать инсайты из обратной связи
Настраиваю системы для работы с большими объемами данных

Последний интересный проект — создала инструмент с синтетическими респондентами для финтех-компании. Это когда ИИ генерирует ответы как настоящие люди, но основываясь на реальных данных. Получается быстро тестировать гипотезы.

В свободное время играю в теннис и читаю триллеры.