- Почему возник интерес к синтетическим респондентам
- Классическое исследование: ограничения и ресурсоёмкость
- Теоретическая база: кто такие синтетические респонденты
- Практический кейс: проверка кредитного продукта
- Подход к построению исследования
- Как создавались синтетические респонденты
- Симуляция интервью
- Сравнение синтетических и реальных респондентов
- Плюсы и минусы подхода
- Практические рекомендации
В рамках секции форума был представлен практический кейс о том, как синтетические респонденты могут использоваться в UX-исследованиях и проверке продуктовых гипотез. Опыт поделился Тимур Голотин, ведущий продуктовый дизайнер «Точка Банк». Его выступление стало подробным разбором эксперимента, в котором он протестировал, насколько эффективно современные модели способны заменять или дополнять работу с живыми пользователями при создании финансовых продуктов.
Основное внимание было уделено тому, как синтетические респонденты помогают ускорять исследования, экономить ресурсы и проводить первичную проверку гипотез до общения с реальными пользователями.
Почему возник интерес к синтетическим респондентам
Тема синтетических пользователей начала стремительно набирать популярность в 2024 году, в том числе благодаря исследованиям, указывающим на высокую степень совпадения ответов моделей с поведением реальных людей — до 85%. Однако, как отметил спикер, подобные проценты всегда зависят от контекста страны, аудитории и самого продукта.
Для «Точка Банк» актуальность вопроса была связана с тем, что команда регулярно проводит исследования и юзабилити-тестирования при запуске кредитных и инвестиционных сервисов. Это требует значительных временных и финансовых затрат.
Сегмент B2B, в котором работает банк, усложняет рекрутинг: предприниматели часто заняты, пропускают интервью и стоят дороже в подборе. Всё это делает поиск более быстрых альтернатив особенно актуальным.
Классическое исследование: ограничения и ресурсоёмкость
Тимур отметил, что стандартный цикл юзабилити-тестирования в финансовом секторе занимает около четырёх недель даже при сложившихся процессах и распределении задач в команде. Это время уходит на:
- рекрутинг;
- подготовку прототипов и сценариев;
- проведение интервью с респондентами;
- анализ и структурирование выводов.
Кроме того, существует фактор отказов: предприниматели часто не успевают выйти на связь, что задерживает проект.
Рынки, связанные с кредитами, инвестициями и любыми финансовыми рисками, дополнительно усложняют поиск релевантной аудитории. Именно эти обстоятельства стали причиной проверки применимости синтетических респондентов в реальной работе продуктового дизайнера.
Теоретическая база: кто такие синтетические респонденты
Синтетические респонденты — это цифровые пользователи, чьи профили формируются языковыми моделями на основе данных, содержащихся в них самих или загружаемых вручную. Они имитируют мышление и принимают решения, характерные для живых людей. Ценность подхода заключается в том, что моделирование поведения можно выполнить без участия реальных респондентов — тем самым экономя время и ресурсы.
Однако ключевой вопрос заключается в применимости этой технологии к конкретному продукту и конкретной аудитории. Именно это Тимур решил проверить на собственном кейсе.
Практический кейс: проверка кредитного продукта
Исследование, проведённое Тимуром, касалось нового кредитного продукта. Необходимо было выяснить, какие барьеры возникают при оформлении кредита и как пользователи воспринимают различные механики расчёта стоимости — например, отображение комиссии или ставки.
Команда предполагала, что высокая ключевая ставка (30–40%) приводит к закрытию приложения на ранних этапах. Проверка через синтетиков должна была показать, как альтернативный способ отображения стоимости влияет на поведение пользователей.
Подход к построению исследования
Исследование строилось максимально близко к сценариям с живыми пользователями. Для подготовки использовались:
- гипотезы;
- прототипы интерфейса;
- вопросы для интервью;
- набор критериев для созданных респондентов.
Ключевым условием было погружение синтетика в контекст. Ошибка многих команд, знакомых с техникой поверхностно, заключается в том, что они показывают модели один экран и ждут полноценного поведения.
В исследовании использовались «думающие» модели, в первую очередь GPT-O3, которые способны не просто генерировать ответы, но и демонстрировать ход рассуждений. Это повышало предсказуемость результатов.
Как создавались синтетические респонденты
Создание синтетиков начиналось с формулирования задачи, на основе которой формировался промпт. На выходе получалась таблица с характеристиками «цифровых предпринимателей», аналогичная чек-листу для рекрутера. В процессе происходило уточнение параметров респондентов с учётом специфики кредитного продукта, например:
- тип бизнеса;
- оборот;
- опыт кредитования;
- отношение к займам;
- готовность брать кредит сейчас.
Некоторые параметры приходилось корректировать, поскольку модель предлагала данные, не связанные с исследованием (например, цифровую зрелость или умения работать в Microsoft Word).
Симуляция интервью
Запуск симуляции представлял собой передачу модели полноценного сценария интервью — аналогичного тому, который применяется для живых людей.
Особенно важен был принцип использования «проектов»: все артефакты исследования загружались в единую структуру, чтобы модель не «галлюцинировала» и опиралась только на предоставленные данные. Это позволило добиться высокой предсказуемости поведения синтетиков.
Ответы синтетиков в ряде случаев требовали настройки формата, так как могут быть излишне краткими или формальными.
Сравнение синтетических и реальных респондентов
При сравнении ответов живых предпринимателей и синтетиков обнаружилось, что моделям удаётся предсказать около 80% ключевых барьеров и проблем, возникающих в процессе взаимодействия с интерфейсами.
Некоторые результаты совпадали полностью — например, игнорирование всплывающих подсказок и иконок. Но были и отличия:
- синтетики не проявляют эмоций и не показывают раздражения;
- модели не всегда понимают интерактивность элементов (например, слайдеров);
- в визуальных интерфейсах синтетикам может требоваться дополнительная раскадровка.
При этом синтетики склонны усреднять ответы и демонстрировать «среднюю» реакцию, что делает невозможным выявление крайних кейсов или нестандартного поведения.
Плюсы и минусы подхода
Плюсы
- Скорость. Исследование, которое обычно занимает четыре недели, может быть выполнено за несколько дней, а при повторении процесса — за несколько часов.
- Экономия ресурсов. Нет необходимости рекрутировать предпринимателей и оплачивать их участие.
- Хорошая предсказательная способность. Модели способны выявлять большинство проблем, характерных для пользователей.
Минусы
- Усреднение ответов. Невозможно получить эмоциональные или резкие реакции.
- Зависимость от качества промпта. Итоговый результат напрямую связан с тем, насколько качественно сформулированы вводные.
- Сложности с интерактивными элементами интерфейса. Не все взаимодействия могут быть корректно интерпретированы.
- Колебания результатов. Процент совпадения с ответами живых пользователей варьируется в зависимости от контекста.
Практические рекомендации
По мнению Тимура, синтетические респонденты не могут полностью заменить живое исследование. Однако они:
- отлично подходят для подготовки к реальным интервью;
- помогают уточнить гипотезы;
- ускоряют ранние этапы разработки;
- уменьшают нагрузку на исследователей;
- позволяют снизить расходы на рекрутинг.
Главное условие — критическое мышление: все результаты должны проходить фильтр экспертизы и сравниваться с живыми пользователями.
Кейс «Точка Банк» показал, что синтетические респонденты действительно могут стать ценным инструментом в продуктовой работе — особенно в условиях высокой скорости принятия решений и ограничений B2B-сегмента.
Они позволяют проводить первые итерации тестирования быстрее, экономичнее и системнее, однако требуют аккуратной работы с промптами, контекстом и артефактами исследования.
Полная замена живых респондентов невозможна, но синтетические пользователи могут существенно ускорить путь от гипотезы к валидированному решению, став важной частью современного исследовательского процесса.
На нашем сайте доступны программы ближайших форумов, списки спикеров и другая информация о наших проектах.
#mda #marketing #анализданных #dataanaytics #interforum #interforums
71 день
11 февраля B2B PR+ Forum вновь соберет на одной площадке профессионалов сферы PR со всей России. Разберем практические инструменты продвижения сложных…
71 день
X Всероссийский PR+ Forum 2026 - одно из ключевых событий в области PR в России. На конференции Вас ждут презентации и кейсы российских и международных…
