Написание UX-отчёта по исследованию

16+

Организатор:

ResearchOpsEducation

Тренинг для исследователей (UX, маркетинг, продукт), утонувших в рутине анализа. За 3 дня вы освоите работу с ИИ-копайлотом: от декомпозиции брифа и автоанализа сырых данных до генерации стратегических инсайтов и презентаций в Gamma/Tome. Уйдете с готовым AI-Research Kit и навыками превращать хаотичную информацию в убедительные, визуально безупречные отчеты за часы вместо недель.

Что вы получите

Навыки:

Декомпозиция задач для ИИ: умение ставить точные промпты под цели исследования.
Автоматизация рутины: транскрибация, тематизация, саммаризация интервью за минуты.
Глубокий анализ с ИИ: выявление скрытых связей, генерация гипотез и инсайтов.
Создание презентаций: генерация структуры и дизайна отчетов в Gamma/Tome за 5 минут.
ИИ-репетиция: отработка защиты отчета перед "искусственным скептиком".

Материалы:

Готовый AI-Research Kit: библиотека промптов для всех этапов работы.
Шаблоны: для автоанализа транскриптов, генерации выводов, визуализации данных.
Чек-листы:
"Как доработать AI-презентацию"
"Фильтрация ИИ-рекомендаций"
Видеозаписи ключевых практик.

Для кого тренинг

Профессии:

UX-исследователи
Маркетинговые аналитики
Продуктовые менеджеры
CX-менеджеры
UX-дизайнеры

Уровень:

Middle/Senior: участники, которые уже вели исследования и знакомы с болью ручного анализа.
Начинающие Team Lead’ы: те, кто хочет масштабировать работу команды через ИИ.

Требования:

Опыт проведения минимум 5 исследований (любого формата).
Базовое понимание ИИ-инструментов (ChatGPT или аналогов).

Не нужно:

Умение программировать.
Глубокие знания в области машинного обучения.

Программа

День 1
Ai-движок анализа: от хаоса к структуре

Цель дня: превратить гору сырых данных в кристально чистые, структурированные выводы и рекомендации с минимальными усилиями.

Модуль 1: Брифинг AI-копилота

Загружаем бриф в ИИ и просим его помочь декомпозировать цели, сформулировать исследовательские вопросы и предложить структуру будущего отчёта. Учимся ставить ИИ правильные задачи.
Практика: участники берут реальный или учебный бриф и с помощью ИИ формируют чёткий план исследования и скелет отчёта.

Модуль 2: Автоматизация аналитической рутины

Мгновенная транскрибация: загружаем аудио/видео и получаем текст за минуты.
Авто-саммаризация: учим ИИ делать краткое саммари по каждому интервью.
Авто-кодирование и тематизация: загружаем все транскрипты и просим ИИ найти ключевые темы, проблемы, цитаты и сгруппировать их.

Практика: Каждый участник "скармливает" ИИ 2-3 транскрипта и получает готовую таблицу с темами, проблемами и подтверждающими цитатами (материалы предоставляем, будем использовать ИИ-тулзы)

Модуль 3: От саммари к стратегическим инсайтам

Учимся задавать ИИ глубокие вопросы: "Какие неочевидные связи ты видишь между проблемой А и темой Б?", "Сгенерируй 5 гипотез на основе этих проблем".
Практика: работаем с результатами из Модуля 2. Учимся "дожимать" ИИ, чтобы получить не просто описание, а глубокие выводы. Формулируем ключевые инсайты.

День 2
Искусство влияния: от сухих фактов к убедительной истории

Цель дня: превратить структурированные данные в визуально безупречную и убедительную презентацию, которую будут слушать и по которой будут принимать решения.

Модуль 4: Генерация рекомендаций

Просим ИИ на основе выявленных проблем и инсайтов сгенерировать пул рекомендаций (тактических и стратегических). Учимся их фильтровать, обогащать и приоритизировать.
Практика: для 2-3 ключевых проблем участники вместе с ИИ генерируют и оценивают рекомендации.

Модуль 5: Презентация за 5 минут с Gamma/Tome

Берём структуру, выводы и рекомендации из Дня 1 и одной командой передаём их в AI-инструмент для генерации презентаций (Gamma, Tome и аналоги). Получаем готовую на 80% презентацию с дизайном, иконками и структурой.
Практика: каждый участник создает свою собственную AI-презентацию.

День 3

Модуль 6: Визуальный сторителлинг и человеческий фактор

Учимся дорабатывать AI-презентацию: где лучше вставить CJM, как правильно визуализировать данные, как расставить акценты, чтобы вести зрителя по истории. Учимся делать отчёт не просто информативным, а убедительным.
Практика: участники "докручивают" свои AI-презентации, добавляя сложные визуальные элементы и оттачивая повествование.

Модуль 7: Репетиция с AI-тренером

Готовимся к защите отчета. Учим ИИ:
1. Генерировать тезисы для выступления по слайдам.
2. Выступать в роли "скептического стейкхолдера" и задавать каверзные вопросы ("А почему вы уверены?", "Как это повлияет на выручку?").
Практика: участники в парах или мини-группах презентуют свои отчёты и отвечают на вопросы, сгенерированные ИИ.

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.