Сергей Щеглов – Фреймворк управления и анализа проектов DaShe (страница 15)

Сущность – общее название для социальных ролей, профессий, организаций, мероприятий, связанных с «облаком смыслов» продукта. Выявляются сущности следующим образом: для каждого слова или словосочетания из «облака смыслов» производится поиск веб-страниц в интернете. Первые (рекламные) страницы пропускаются, последующие просматриваются на предмет упоминания социальных ролей, профессий, организаций, мероприятий, связанных с соответствующим запросом. Все найденные сущности записываются с указанием количества страниц, на которых они были найдены.

Поиск продолжается до получения достаточного количества сущностей – 100 для простого и 1000 (да, тысяча, ведь задача операции – ничего не пропустить!) для сложного проекта.

4. Список сущностей ранжируется по упоминаемости.

Найденные сущности (например, «курьеры» и «туристы» – в случае проектирования велосипеда) сильно отличаются друг от друга по числу потенциальных пользователей. Однако и здесь оценки, сделанные на основе субъективного опыта разработчиков, могут оказаться неточными, поэтому применяется формальная метрика.

На первом шаге определяется (по числу страниц в выдаче по запросу) самое популярное из кратких названий продукта. После этого в качестве ранга сущности используется количество страниц, выдаваемых поисковой системой по запросу: {самое популярное название продукта} + {наименование сущности}.

Результат. Ранжированный по частоте упоминаемости в поисковых системах список сущностей, связанных с «облаком смыслов» разрабатываемого продукта.

NB. В случаях заказных разработок ЦА кажется точно известной – есть конкретный заказчик, способный сформулировать некие требования. Однако и здесь необходимо удостовериться, что формулируемые требования исходят от конечных потребителей продукта, а не искажены многочисленными посредниками. Для этого в дополнение к методу «Облако смыслов» применяется метод «Углубление в социальную сеть»: найденные сущности сверяются с выявленными реальными потребителями.

2.1.2. Кластеризация аудитории по осям нарратива

Список из тысячи сущностей успешно решает задачу «ничего не пропустить», однако работать с ним неудобно – сущностей слишком много, и они все разные. Поэтому список необходимо преобразовать в более компактную форму, и в ней за многочисленными профессиями и организациями проявятся конкретные живые люди.

Для перехода от сущности к человеку достаточно одного запроса в поисковой системе (например, «коммерческий директор интервью»), однако тысячи людей – столь же неудобный массив информации, как и тысячи сущностей. Все многообразие потенциальных потребителей нужно свести к нескольким собирательным образам (персонажам), а чтобы это сделать, необходимо расположить найденных индивидов в некоем пространстве координат и провести кластерный анализ.

Таким пространством координат в DaShe служат оси нарратива.

Нарративы – это способы рассуждения (мыслительные стереотипы: о чем человек думает, а о чем, напротив, не думает никогда) представителей выделенных сущностей, в которых проявляются их потребности и ожидания. Исходным материалом для выделения нарративов служат созданные этими людьми тексты (интервью, реплики на форумах, статьи и т. д.). Нарративный анализ позволяет не придумывать за других их мысли и ценности, а извлекать все это из собственных высказываний конкретных людей. В результате получается объективная картина – в какие области в нарративном пространстве координат попадает больше всего потребителей.

Анализ текстов аудитории производится путем выявления в них ценностных координат. Высказывания, из которых состоит текст, делятся на нейтральные («В 2008 году я окончил МГУ») и имеющие вложенный смысл, то есть эмоционально окрашенные («Я учился в одном из лучших вузов»). Имеющие смысл высказывания сортируются по порождающим их ценностям (в нашем примере – «социальный статус»). Как правило, такие ценности повторяются, и в конечном счете любой текст нужно свести к нескольким ценностным координатам и числу их упоминаний.

Поскольку общее количество ценностей в культуре ограничено, а сами они легко укладываются в иерархии (люблю икру → люблю поесть → люблю удовольствия), тысячи текстов разных авторов оказывается возможным свести к многомерному пространству с небольшим числом координат (осей нарратива), в котором расположены точки – отдельные пользовательские тексты. Наиболее плотные скопления точек (они строго формально выявляются кластерным анализом) сформируют основные нарративы аудитории – сочетания ценностей, полностью определяющие их повседневные рассуждения.

1. Ищутся высказывания представителей целевой аудитории.

Для каждой из сущностей ЦА выявляются социальные роли физических лиц (владелец, директор, специалист и т. п.), соответствующие лицам, принимающим решения. Под высказыванием понимается любой текст, произнесенный или написанный такими физическими лицами. Для получения текстов могут (и должны) использоваться стандартные методы исследования пользователей (user research): анкетирование, интервью, фокус-группы, полевые исследования (включенное наблюдение с отчетом о разговорах в среде ЦА), переговоры (в случае заказных разработок) со стейкхолдерами и т. д.

Наиболее производительным является поиск уже созданных и размещенных в интернете текстов. Часть их находится поиском по ключевым словам, выводящим на личные высказывания конкретных людей (например, «интервью с выпускником МГУ», «экстремальный турист рассказывает», «помогите решить проблему»). Другая часть – ручной выборкой записей из социальных сетей и специализированных форумов. Единичным текстом считается высказывание одного человека в один момент времени (от форумной реплики на один абзац до интервью на нескольких экранах). Промежуточный результат – 1000 исходных текстов (по десять для представителей топ-50 сущностей, выделенных на предыдущем этапе; по два-три для следующих 100; по одному для всех оставшихся, если есть необходимость).

2. Выявляются ценностные координаты и кластеры в полученном пространстве.

Из текста выделяются все эмоционально окрашенные фразы (содержащие такие дескрипторы, как «необходимо», «важно», «ценно», «опасно», «никогда нельзя», «вывел для себя правило» и т. д.). Для дальнейшей работы фразы укорачиваются до нескольких слов, дающих полное представление о смысле цитаты. Цитате назначается «значимость» (1 – ценность просто упоминается, 2 – упоминается как важная, 3 – упоминается как самая важная). Цитаты сортируются по схожести общего смысла («важно поддерживать себя в форме», «главное – хорошо высыпаться» – это одна и та же координата «здоровье»). Группы схожих цитат сопоставляются с типовыми ценностями (безопасность, обеспеченность, здоровье, богатство, семья, социальный статус, удовольствия, эмоции и т. д.). Сумма значимостей цитат по одной ценности, поделенная на общую сумму значимостей, даст позицию на одной координате (от 0 до 1), а все позиции вместе – вектор в многомерном пространстве ценностных координат, представляющий собой метрику текста.

Промежуточный результат – массив цитат (несколько тысяч, их нужно сохранить в документации проекта для последующего повторного использования) с вектором (0..1) в пространстве ценностных координат.

3. Выявляются основные нарративы.

Если исходная выборка текстов была достаточно большой, их метрики распределятся в пространстве неравномерно: бóльшая часть текстов попадет в один или несколько кластеров с повторяющимися ценностными координатами и схожими позициями (например, «удовольствия 0,2..0,4 – социальный статус 0,6..0,8»). Средний вектор такого кластера в пространстве ценностных координат называется нарративом целевой аудитории. В документации проекта нарратив сокращенно записывается как вектор – список ценностей со значимостями в диапазоне (0..1).

Нарративы ранжируются по суммарному весу попавших в них сущностей (каждый текст имеет автора, каждый автор относится к какой-либо сущности, ранг сущностей определен на предыдущем этапе).

Результат. Ранжированный список основных нарративов (не более семи).

NB. Даже по самим ценностным координатам можно многое узнать об аудитории («удовольствия – статус» – это совсем другие люди, чем «здоровье – безопасность»); однако настоящая ценность данного этапа заключена в подборках цитат, отнесенных к каждому кластеру (речь идет о сотнях высказываний, многие из которых наверняка повторяются – и тем самым образуют «мемы», которые можно будет использовать в дальнейшем). Просто прочитав такую подборку, любой разработчик получит хорошее и объективное (одинаковое для всех) представление о целевой аудитории.

2.1.3. Формирование портретов персонажей

У каждого разработчика есть субъективное представление о том, кто может пользоваться продуктом (как правило, кто-то из личных знакомых этого разработчика). Если не заместить это представление достаточно ярким и конкретным образом, оно будет постоянно всплывать на всех этапах проектирования продукта и вносить искажения в оценки его потребительских свойств. Поэтому абсолютно необходимо формировать объективное и общее для всех разработчиков представление о пользователях – портреты персонажей.