Эти промпты помогают UX-исследователям использовать AI-инструменты на всех этапах работы с опросом — от проверки черновых вопросов на предвзятость до кодирования открытых ответов и создания отчётов для стейкхолдеров. Заменяйте [текст в скобках] данными вашего проекта перед вставкой в LLM.
Промпт 1: Проверить вопросы опроса на предвзятость и ясность
Я разрабатываю UX-опрос и прошу проверить следующие вопросы на качество.
Контекст опроса:
- Продукт: [название и описание продукта]
- Целевые респонденты: [кто они]
- Исследовательские вопросы, на которые должен ответить опрос: [список]
Вот черновые вопросы анкеты:
[Вставьте все вопросы с вариантами ответов]
Для каждого вопроса проверьте:
1. Является ли он подталкивающим или нагруженным? (Толкает ли к определённому ответу?)
2. Является ли он двойным? (Спрашивает ли о двух вещах одновременно?)
3. Исчерпывающие ли варианты ответа и взаимно ли они исключают друг друга?
4. Есть ли вариант «Не применимо» или «Не знаю» там, где он нужен?
5. Понятен ли язык на уровне шестого класса?
6. Измеряет ли вопрос то, что заявлено?
Для каждой найденной проблемы приведите исходный вопрос, объясните проблему и предложите исправленный вариант.Промпт 2: Закодировать открытые ответы опроса по темам
У меня есть [количество] открытых ответов из UX-опроса. Вопрос звучал так:
«[вставьте точный текст вопроса опроса]»
Вот ответы:
[Вставьте все ответы, по одному на строку, или прикрепите как CSV]
Пожалуйста:
1. Прочитайте все ответы и выделите основные темы (стремитесь к 5–12 темам, не больше)
2. Создайте кодбук: для каждой темы укажите название, описание и 2–3 примера ответов
3. Присвойте каждому ответу одну или несколько тем (ответ может относиться к нескольким темам)
4. Подсчитайте частоту каждой темы и ранжируйте от наиболее до наименее распространённой
5. Напишите нарративную сводку (3–5 абзацев) о том, что говорили респонденты, организованную по темам, с характерными цитатами
Отметьте ответы, которые кажутся двусмысленными, противоречивыми или потенциальным спамом.Промпт 3: Разработать опрос из исследовательских вопросов
Мне нужно создать UX-опрос для [название / тип продукта].
Контекст:
- Исследовательские вопросы: [список конкретных вопросов, на которые должен ответить опрос]
- Целевая аудитория: [кто будет проходить опрос]
- Способ распространения: [в продукте / email / панель]
- Целевое время прохождения: [5–10 минут]
- Стандартизированные инструменты для включения: [NPS / CSAT / SUS / CES / не нужны]
Создайте полный опрос, включая:
1. Вступительный текст (кто проводит, цель, примерное время, использование данных)
2. Скрининговые вопросы (если нужно отфильтровать определённые сегменты)
3. Основные вопросы, сгруппированные по темам, с типом вопроса и вариантами ответа для каждого
4. Вопросы стандартизированных инструментов в правильном формате
5. 1–2 открытых вопроса, размещённых стратегически
6. Заключительный / благодарственный текст
Для каждого вопроса укажите: исследовательский вопрос, которому он соответствует; тип вопроса (выбор одного варианта, множественный выбор, Ликерт, ранжирование, открытый); рекомендуется ли рандомизация вариантов ответа.
Общее количество вопросов не должно превышать 25.Промпт 4: Проанализировать результаты опроса и создать отчёт
Я провёл UX-опрос с участием [количество] респондентов. Вот данные:
[Вставьте или прикрепите датасет — столбцы должны включать названия вопросов и значения ответов]
Контекст опроса: [описание продукта, что послужило поводом для опроса, предыдущие данные опроса для сравнения, если есть]
Пожалуйста, подготовьте:
1. Для каждого закрытого вопроса: распределение ответов (количество и проценты), среднее значение (для шкал) и рекомендацию по визуализации
2. Кросс-табуляцию по [переменной сегментации, например, роль пользователя, тип устройства]: выявите статистически значимые различия между сегментами
3. Для каждого открытого вопроса: кодирование по темам с частотами (формат как в промпте 2)
4. Сводку ключевых находок: 5–7 наиболее важных инсайтов из данных
5. Для каждой находки — фрейм «Что / И что / Что теперь»
6. Рекомендуемые действия, приоритизированные по влиянию и реализуемости
Отметьте проблемы качества данных (низкий процент ответов на отдельные вопросы, подозрительные паттерны, сегменты с недостаточным числом респондентов для надёжного сравнения).