Применение ИИ в качественных исследованиях

Интенсивный практический тренинг для тех, кто недавно в качественных исследованиях и хочет использовать искусственный интеллект для проведения исследований, автоматизации рутинных задач, проверке себя и выбранного метода, помощи в обработке полученных результатов

ИТ и интернет 16+

Этот тренинг разработан для начинающих исследователей и тех, кто хочет лучше понимать свою целевую аудиторию и принципы качественных методов исследования. Подойдет для исследователей, аналитиков, маркетинга, РО и РМ.

Я знаю, что значит “только начинать” свою карьеру в исследованиях, и сколько вопросов у вас будет. Абсолютно нормально чего-то не знать, в чем-то не разбираться. Даже если вы никогда раньше “своими руками” не картировали джобы и не планировали многоэтапных исследований – все равно приходите =) Мы вместе разберемся, как сделать из Искусственного интеллекта помощника в работе и в обучении.

Цели тренинга

Показать возможности ИИ для подготовки, проведения и анализа исследований.
Научиться использовать ИИ-как-помощника и наставника
Научить AI-based мышлению на практических примерах.

Бонус: мы будем работать с гипотетической бизнес-задачей, основанной на реальных событиях и разберем все стадии исследования. А еще покажу, как быстро создать отчет =)

Кому полезно

UX и CX специалистам
исследователям
продакт оунерам и менеджерам
аналитикам
дизайнерам интерфейсов и продуктов
маркетологам

Тренинг подойдет специалистам любого уровня и с любым опытом в исследованиях. Но ориентирован на тех, кто только начинает свой путь в исследованиях.

Программа

Подготовка к первому дню работы (да да, у нас будет домашняя работа до старта курса, это даст вам возможность подготовить вопросы заранее, и заранее настроить впн для доступа к платформам)

Изучение возможностей ИИ по краткому гайду: популярные платформы и чем они отличаются
“У меня не открывается” – решения для преодоления барьеров с ИИ
Изучение бизнес-задачи и формулирования вопросов заказчику
Бонус: домашка в домашке. Будем тренировать пытливость и ИИ-насмотренность с первого дня. Найдем и покажем друг другу платформы, которых нет в этом курсе

День 1

Мифы и ограничения использования ИИ в исследованиях.
Что такое AI-based мышление
Погруженный обзор ИИ-инструментов
Решение бизнес-задачи. С чего начинать и куда надо прийти
Изучение методов качественного исследования для решения бизнес-задачи и выбор наиболее подходящих
Планирование этапов исследования и подготовка к старту работ
Бонус: домашка. Соберем максимально полную информацию о предмете исследования до старта этого самого исследования

День 2. “Поля”

Изучим, как транскрибировать с наименьшими усилиями
Разберем с ИИ “хорошие” и “плохие” интервью
Научимся структурировать информацию чтобы находить инсайты, а заодно научим ИИ не галлюцинировать, а выдавать только факты
Подберем формат отчета, научимся выделять блоки информации, интересные для разных стейкхолдеров
Сделаем предварительные выводы по исследованию и научим ИИ крайней степени скептицизма – чтобы почелленжить наши выводы
Бонус: домашка. Попробуем добыть UX-инсайты, опираясь на транскрипты интервью и скринфлоу, собранные на домашке первого дня

День 3. Выводы и отчет

Перепроверим выводы еще раз, опираясь на всю изученную информацию
Соберем с ИИ подробный отчет по исследованию
Почелленджим основную цель нашего исследования – отвечаем ли мы на вопросы бизнеса, помогаем ли мы бизнесу достичь цели, или просто даем ранее неизвестную информацию
Обогатим наше исследование примерами от конкурентов и мировыми практиками
Создадим отчет для презентации с ИИ
Бонус: научимся презентовать наши результаты так, чтобы аудитория слушала и внимала

Бонусы на протяжении всех трех дней: готовьте список ваших вопросов на протяжении всего курса, то, на что не успеем ответить за три дня – отвечу после завершения.

Что на выходе

После окончания тренинга вы сможете:

Использовать ИИ не просто для решения исследовательских задач, а для поиска ответов на вопросы бизнеса
Автоматизировать рутинные задачи без потери качества (транскрипция, группировка данных).
Внедрять ИИ в полный цикл исследования: от постановки гипотезы до презентации выводов.
Использовать различные сервисы ИИ в исследованиях.
Ежедневно развивать пытливость ума и насмотренность в работе и в жизни