Цель курса — подготовить слушателей к самостоятельному исследованию поведения пользователей цифровых продуктов и сервисов. Выпускники смогут определять исследовательскую проблему, выбирать качественные и количественные методы, проектировать выборку, собирать поведенческие данные и оценивать их достоверность.
Полученная компетенция позволит интерпретировать мотивы, сценарии и метрики взаимодействия, сегментировать аудиторию и переводить результаты анализа в аргументированные рекомендации для продуктовых, проектных и управленческих решений.
Освоить методологию поведенческих исследований, систематизировать представления о психологии решений и когнитивном восприятии, расширить понимание качественных и количественных подходов. Закрепить принципы построения выборки, подготовки инструментария и этичной работы с данными.
Отработать анализ пользовательских сценариев, сегментов и метрик вовлечённости, развить навыки статистической интерпретации результатов и научиться применять доказательные выводы при подготовке рекомендаций для команд.
Слушатели будут знать понятийный аппарат поведенческих исследований, психологические и когнитивные механизмы принятия решений, принципы человеко-компьютерного взаимодействия и классификации пользовательских мотивов. Теоретическая база включает конструкции качественного, количественного и смешанного дизайна, правила формирования выборки и нормы исследовательской этики.
Также рассматриваются структура исследовательской документации, типы источников данных, модели пользовательских путей, системы поведенческих метрик и принципы статистической интерпретации результатов.
Слушатели смогут анализировать запрос команды, формулировать вопросы и гипотезы, планировать дизайн исследования, подбирать выборку и применять интервью, наблюдение, опросы и анализ цифровых следов. Они научатся контролировать качество сбора данных, оценивать ограничения и документировать ход работы.
Практическая подготовка позволит составлять карты пользовательских путей, выделять поведенческие сегменты, рассчитывать и сопоставлять метрики, оформлять аналитические отчёты, сопровождать обсуждение выводов и обосновывать рекомендации для продукта.