Глава 3. Аналитическое обоснование проектного решения

3.1. Постановка проблемы 3.2. Анализ рынка и конкурентной среды 3.3. Трендвочинг 3.4. PESTEL- и SWOT-анализ

Мы рассмотрели исторические и теоретические подходы к оценке удобства. На протяжении веков мастера и проектировщики стремились не только создавать удобные вещи интуитивно, но и находить способы объективной оценки своих решений. Постепенно появлялись методы измерения и проверки удобства.

Сегодня эти подходы особенно востребованы в сфере цифровых продуктов. Пользователь ежедневно взаимодействует с множеством сайтов и приложений. Если интерфейс вызывает у людей затруднения, часто это ведет к отказу от продукта. Поэтому разработчикам важно регулярно проверять удобство интерфейсов и вовремя выявлять проблемы.

Отсюда для нас вытекает прикладная задача: создать инструмент для быстрой оценки удобства без сложной инфраструктуры и значительных затрат. Такой инструмент должен давать понятные результаты для принятия проектных решений.

Проблематика

Рассмотрим типичные проблемы, с которыми сталкиваются продуктовые команды. Эти проблемы характерны прежде всего для небольших и средних команд, работающих над цифровыми сервисами, сайтами и приложениями. Сегодня они особенно актуальны, так как рынок цифровых продуктов стремительно развивается, а требования к качеству интерфейсов растут.

Предлагаемое решение

В ответ на указанные проблемы мы предлагаем концепцию платформы «КликБлик», которая основана на следующих принципах:

• Простое проведение тестов без специальной подготовки Наша платформа позволяет запускать исследования полностью онлайн. Участник получает задачу, проходит заданный сценарий, а система записывает экран, лицо и речь респондента.

• Быстрый доступ к реальным пользователям Платформа помогает оперативно находить участников под конкретный запрос. Это ускоряет процесс и избавляет исследователей от поиска респондентов вручную через соцсети, форумы и личные контакты.

• Автоматический анализ данных и наглядная визуализация «КликБлик» записывает сессию каждого пользователя, выделяет спорные моменты и собирает ключевые реакции участников. Система формирует визуальные отчёты, которые позволяют быстро увидеть проблемные места интерфейса и понять, какие экраны требуют доработки.

• Фокус на практической ценности данных По итогам каждого теста наша система формирует рекомендации, основанные на поведении пользователей. Команда получает не только записи тестов, но и ясное понимание того, что мешает людям выполнить задачу, и как можно улучшить интерфейс.

Критерии отбора конкурентов: • Позиционирование • Функциональные возможности • Визуальный стиль • Tone of voice • Каналы продвижения • Форматы контента • Целевая аудитория

Первым прямым конкурентом, анализ которого важен нам для понимания рынка, является сервис Maze. Это зарубежная платформа для проведения UX-исследований, которая позволяет тестировать прототипы и собирать обратную связь от пользователей.

Сильные стороны: • автоматические отчёты об удобстве продукта • выделение типичных паттернов поведения участников теста • нарезка лучших моментов из видеозаписи сессии • резюме по каждому сеансу • транскрипты основных моментов с краткими выводами ИИ и видеофрагментами • участники команды разработки могут комментировать каждую задачу и этап тестирования

Слабые стороны: • высокая стоимость — сервис рассчитан на компании, которые готовы выделять значительный бюджет на исследования • ограниченная доступность для небольших команд, стартапов и студий • высокий порог входа: командам без опыта в UX-исследованиях может быть сложно освоить сервис и встроить его в рабочий процесс

Наш прямой конкурент на российском рынке — Яндекс Взгляд. Это онлайн-платформа, которая позволяет создавать опросы и UX-тесты. Сервис ориентирован на широкий круг специалистов и предлагает инструменты для получения первичной обратной связи от целевой аудитории.

Сильные стороны: • простой и понятный конструктор тестов, который позволяет загружать скриншоты макетов и запускать исследования • низкий порог входа — сервис подходит новичкам и не требует специальных знаний для создания сценария • возможность таргетировать пользователей по возрасту, полу, интересам и региону • интеграция с экосистемой Яндекса, облегчающая привлечение респондентов

Слабые стороны: • в рамках одного теста можно протестировать только один сценарий, это ограничивает возможности исследователей • доступна только базовая статистика в отчётах: система не формирует автоматические выводы, не подсчитывает ошибочные клики и среднее время выполнения задач, не анализирует поведение пользователей с помощью ИИ • отсутствуют видеозапись и расшифровка сессий, поэтому сложно увидеть реальные действия участника и понять причины его ошибок

Еще один прямой конкурент — Lookback — онлайн-сервис для UX-исследований, который помогает исследовать поведение пользователей и проводить тестирования в реальном времени. Платформу используют для проведения интервью, usability-тестов и анализа пользовательских сессий.

Сильные стороны: • можно подключаться к сессии прямо в ходе прохождения теста и наблюдать за участником в прямом эфире • есть встроенный групповой чат для обсуждения теста с командой • поддерживается тестирование не только десктопных, но и мобильных прототипов • можно загружать свои скринкасты исследований для последующего анализа в сервисе

Слабые стороны • интерфейс может показаться сложным при первом знакомстве, требуется время на освоение • отсутствует автоматическая аналитика: исследователю приходится самостоятельно интерпретировать данные и готовить выводы • основная аудитория — зарубежные компании, поэтому для российских команд могут возникнуть трудности при оплате и использовании платформы

Lyssna — онлайн-платформа для удалённых тестирований дизайн-идей и прототипов. Сервис позволяет оценить первые реакции пользователей на интерфейс, проверить логику навигации и точность взаимодействия с элементами на ранних этапах разработки.

Сильные стороны: • поддерживает следующие форматы UX-тестов: тест 5 секунд, сравнительный тест, тест первого клика и тест навигации • можно выбирать устройство для демонстрации прототипа: конкретную модель телефона, планшета или ноутбука • есть интеграция с популярными инструментами проектирования и командной работы: Figma, Miro, Notion и Slack • доступна совместная работа команды над результатами, комментарии и экспорт отчётов

Слабые стороны: • отсутствует возможность сохранения видеозаписей сессий и транскриптов • нет автоматизированных отчетов с ИИ • сервис ориентирован преимущественно на быстрые тесты и не очень подходит для глубокого анализа поведения пользователей

Помимо прямых конкурентов, на рынке существуют решения, которые частично закрывают задачи UX-исследований, но не специализируются на usability-тестировании интерфейсов.

Наши косвенные конкуренты — это инструменты для сбора обратной связи и работы с дизайном. К ним относятся сервисы онлайн-опросов и анкетирования, например, Яндекс Формы, Google Forms, SurveyMonkey и Anketolog. Они позволяют узнавать мнения пользователей, но не дают возможности наблюдать за их поведением в интерфейсе.

Также к косвенным конкурентам можно отнести инструменты проектирования, например, Figma, Sketch и Adobe XD. Эти платформы позволяют создавать интерактивные прототипы и запускать их для демонстрации пользователю. Исследователь может дать участнику задание, наблюдать за его действиями и фиксировать, где возникают затруднения. Таким образом, базовое юзабилити-тестирование можно провести без специализированных сервисов — хотя и без автоматического сбора метрик и аналитики.

В качестве потенциальных конкурентов можно выделить платформы, которые активно развиваются и расширяют функциональность в сторону исследований и аналитики:

• Miro — инструмент для совместной работы и визуализации, который уже используется для проведения простых UX-тестов: команды размещают прототипы на досках, собирают комментарии и отмечают проблемные места; • Notion — платформа для организации знаний и командной работы, которая внедряет ИИ-функции и может в будущем включать инструменты для UX-аналитики и сбора обратной связи; • ИИ-платформы: ChatGPT, Claude, Perplexity, которые уже применяются в исследовательских и дизайнерских процессах и потенциально могут автоматизировать анализ пользовательского опыта; • маркетинговые исследовательские платформы: Appinio, Pollfish, Toluna, которые при развитии UX-направлений могут начать предлагать usability-тесты наряду с опросами.

Выводы из анализа конкурентов

На основе проведённого анализа конкурентов мы выделили функции, которые важно реализовать в нашем сервисе:

• поддержка тестирования как десктопных, так и мобильных интерфейсов • система комментариев с привязкой ко времени видеозаписи сессии • автоматические ИИ-отчёты с резюме и подробным анализом • генерация саммари по каждой сессии с выделением паттернов поведения • группировка инсайтов для выявления повторяющихся проблем • категоризация макетов по итогам теста: экран требует серьезной доработки / требует небольших правок / экран готов

Оценка рынка

Глобальный рынок платформ для UX-тестирования демонстрирует стремительный рост на фоне ускоренной цифровизации и повышенного внимания бизнеса к клиентскому опыту. По данным исследовательской компании Grand View Research, сегмент usability-тестирования достиг $119,7 млн в 2024 г. и по прогнозу вырастет до $572 млн к 2030 г. Ожидаемый темп роста — около 32% в год.

Оценки объёма рынка различаются в зависимости от включаемых сегментов:

• Узкий сегмент инструментов для usability-тестирований в 2023 г. оценивался в $1,19 млрд с прогнозом роста до $7,36 млрд к 2032 г. • Широкий рынок ПО для UX-исследований, включающий опросы и аналитику, в 2024 г. оценивался в $27,86 млрд с прогнозом роста до $171,45 млрд к 2032 г.

Несмотря на различия в оценках, аналитики сходятся во мнении, что рынок стабильно растёт на 15–30% ежегодно.