Highline Beta: представляем Candor — платформу для синтетических пользовательских исследований
Когда ChatGPT только появился, мы сделали то, что делали все.
Попросили его сыграть роль клиента. «Ты — product manager в mid-market SaaS-компании, тебе 38 лет. Я задам тебе несколько вопросов».
Поначалу это казалось потрясающим — минут на десять.
Потом стали появляться трещины. Ответы звучали правдоподобно, но оставались поверхностными. Модель усредняла всё, что знала о «product manager’ах», и выдавала это нам обратно. Никакой остроты. Никакой памяти. Никакого несогласия. Никакого живого человека за словами.
Мы решили подождать.
Модели становились лучше. Появились другие платформы для синтетических исследований, и мы тестировали их тоже. Некоторые работали действительно быстро. Большинство не давали качества, достаточного для принятия реальных решений. Несколько стоили удивительно дорого. И почти ни одна не делала того, что было для нас по-настоящему важно: строить персоны на основе реальных данных, а не придумывать их из произвольного промта.
Поэтому мы решили построить это сами. Мы назвали инструмент Candor.
Что такое Candor
Строить стало проще. Строить правильную вещь — нет.
Candor проводит problem discovery, concept testing, price testing и валидацию ценностного предложения на синтетических пользователях. Само интервью — не самая интересная часть. Многие инструменты умеют имитировать диалог. Важно то, что лежит в основе персоны.
Несколько принципиальных решений, которые мы заложили намеренно.
1. Основа в ваших данных, а не в промте. Загружайте ваши исследования, расшифровки интервью и отчёты. Candor извлекает сигналы, находит подтверждающие веб-материалы и строит аудиторию с нуля. Каждый атрибут персоны снабжён ссылкой на источник, который можно проверить.
2. Персоны, которые возражают. Реальные люди не соглашаются со всем, что вы говорите. Персоны в Candor придерживаются своих позиций, не соглашаются друг с другом и остаются в характере. Никакого дрейфа в духе «да, отличная мысль», типичного для обычных AI-моделей.
3. Память между сессиями. Проведите интервью с той же персоной на следующей неделе с новой концепцией — она помнит предыдущий разговор. Вы получаете лонгитюдный сигнал, а не сброс каждый раз.
4. Критик, который проверяет каждый ответ. Прежде чем ответ дойдёт до вас, отдельная модель сверяет его с предыдущими высказываниями персоны и с исходными данными. Если есть противоречие — оно фиксируется.
Где мы видим возможность
Синтетические исследования не заменяют разговоры с реальными клиентами. Они дополняют их.
Узким местом никогда не была сама методология исследования. Им всегда был объём исследований, которые команда может реально провести. Ваша команда может вести одно исследование одновременно. Продукту, бренду, ценообразованию и инновациям нужны десятки. Поэтому срочные исследования прыгают в очередь, большинство остальных не проводятся вовсе, и люди в итоге строят продукты на основе интуиции или ChatGPT-промта, который они тихо называют «исследованием».
Одна панельная сессия обходится в десятки тысяч долларов и занимает недели. Это означает, что вы тестируете только те вопросы, которые можете абсолютно обосновать. Всё остальное выходит непроверенным.
Candor создан для всего остального. Это сигнал, основанный на реальных данных, который можно получить в тот же день, когда вы задали вопрос — чтобы дорогое медленное исследование шло туда, где оно действительно нужно.
Сейчас Candor находится в разработке и принимает заявки в waitlist. Если ваш запрос на исследования превышает возможности команды, попробуйте Candor и сообщите, где он не справляется.
Присоединиться к waitlist можно на runcandor.com.