Понять, чего хотят клиенты, — самая сложная задача для любого бизнеса. Классический кастдев помогает найти инсайты, но он долгий, дорогой и часто дает слишком очевидные результаты. В итоге компании запускают продукты и кампании на догадках — и рискуют ошибиться.

Сегодня эту проблему решает AI: он умеет быстро анализировать массивы данных, выделять скрытые паттерны и угадывать боли клиентов еще до того, как они сами их сформулировали. О том, как это работает на практике, рассказала Мирослава Дмитриева, основатель и CEO онлайн-платформы Artefacto.

Любой продукт начинается с понимания аудитории. Но у классических исследований есть несколько проблем:

• Классический кастдев — это дорого. Нужно провести 15–20 глубинных интервью, которые обойдутся бизнесу в $10 000+ за рубежом и от 450 тысяч рублей в России.

• Очевидные инсайты. Многие компании получают очевидные инсайты («мы и так это знали») либо теряются в большом количестве неструктурированных данных.

• Ошибки на этапе анализа ЦА стоят дорого. Если поставить неверные гипотезы о клиентах, можно слить бюджеты на запуск.

• Инсайты не доходят до продукта и маркетинга. Компании могут узнавать инсайты, но проблема в том, что не всегда их берут в работу.

Главный вызов в том, чтобы найти способ проводить кастдев быстро, дешево и при этом глубоко — так, чтобы выявлять скрытые боли и мотивации клиентов, которые они сами еще не успели сформулировать.

Artefacto протестировала два сценария применения AI в кастдеве.

Когда вы выходите на новый рынок или запускаете продукт с нуля, у вас еще нет своей базы клиентов. Кажется, что единственный путь — тратить большие бюджеты на интервью и тесты «вслепую». Но AI позволяет быстро собрать первичную картину спроса почти без вложений.

Разберем подход на примере запуска продукта по фейс-фитнесу.

Цель этапа — понять, как вас ищут пользователи. Для этого можно выгрузить поисковых запросов в Google Trends и Яндекс.Вордстат, комментариев с форумов вроде Reddit и Quora, соцсетей и отзывов.

Пример сбора поисковых запросов для школы фейс-фитнеса:

Загрузите массив запросов в ChatGPT. Сгруппируйте и классифицируйте его по ключевым запросам. Когда вы проанализируете запросы, сможете понять, что именно волнует вашу аудиторию.

В случае с школой фейс-фитнеса анализ поисковых запросов показал, что пользователей из США волнуют не те же запросы, что в России. Топовые запросы касались «жира на лице» и «толстого лица».

На основе сегментов продумайте ключевые страхи и возражения ваших клиентов. Попробуйте сформулировать вопросы «словами клиента».

Инсайты можно указать на лендинге — например, показать результат до и после. Или подсветить, что занятия займут 5 минут в день.

На основе этих инсайтов сформируйте рекламные креативы. Сформулируйте сильный оффер — например, возврат, если не будет результата через 14 дней.

AI справляется с обработкой больших массивов данных: быстро группирует запросы, выделяет паттерны и сегменты. Но LLM не слышат нюансы человеческой речи — интонации, паузы, спонтанные фразы. А именно в этих деталях часто прячутся самые важные инсайты.

Кастдев позволяет заглянуть глубже. Люди нередко сами не знают, чего хотят на самом деле, пока интервьюер не начнет задавать правильные вопросы и раскапывать мотивации. Поэтому исследования по модели Job to be done раскрывают не только функциональные, но и эмоциональные и социальные задачи продукта.

Есть еще один момент: только живой кастдев способен выявить противоречия. На интервью респонденты могут говорить одно («я рисую каждый день»), а на деле оказывается совсем другое («краски лежат в подвале, я не открывал их месяцами»). Эти несостыковки важны для дизайна продукта и маркетинга, и AI в одиночку их не заметит.

Когда у компании уже есть подписчики, клиенты или комьюнити, кажется, что все о них и так известно. Но обычные данные о покупках и активности не раскрывают скрытые мотивации. Чтобы не строить гипотезы на глаз, кастдев можно усилить AI — он помогает структурировать большие массивы интервью и быстро находить инсайты.

Сформулируйте, какие гипотезы нужно проверить. Здесь удобно использовать методологию Job to be done, чтобы увидеть не только функциональные, но и социальные и эмоциональные задачи продукта.

Это поможет провести кастдевы максимально эффективно, достать инсайты и выявить противоречия.

Соберите данные: Zoom-записи, чаты комьюнити, отдельные интервью. Их можно транскрибировать и подготовить к анализу также через LLM.

Модели кластеризуют данные: выделяют сегменты, Jobs to be done, барьеры и триггеры покупки.

Встройте инсайты в лендинги, офферы, рекламные креативы, тарифы и продуктовые фичи.

AI не заменяет кастдев, но превращает его в более точный и быстрый инструмент. Он позволяет увидеть скрытые паттерны в огромных массивах данных, структурировать аудиторию и быстрее переходить от интервью к продуктовым решениям. А значит, и зарабатывать деньги.