Как провести problem interviews: гайд по кастдеву для IT-продактов

Вот важная новость с фронта ИИ: sproshchaev 10 минут назад Как провести problem interviews: гайд по кастдеву для IT-продактов Средний 9 мин 259 Блог компании OTUS Карьера в IT-индустрии Управление проектами * Управление продуктом * Туториал Вы когда‑нибудь запускали фичу, которая никому не нужна? Многие продуктовые команды регулярно сталкиваются с тем, что значительная часть новых функций почти не используется после релиза. Меня зовут Сергей Прощаев, Tech Lead и руководитель направления Java/Kotlin разработки в FinTech & E-commerce, а также преподаю на курсах разработки и архитектуры в OTUS.

Я сам как-то попал в эту ловушку. Мы делали платформу для управления лояльностью, и один из крупных ритейлеров попросил «а давайте ещё виджет с персонализированными скидками». Сделали — красиво, с алгоритмами, на два спринта больше.

Технические детали

В итоге виджетом никто не пользовался. Клиент сказал: «Ну, я же просил просто кнопку "выгрузить отчёт"». С тех пор я твёрдо усвоил: сначала проверка гипотез через интервью, потом код.

Даже если очень хочется накидать архитектуру на салфетке. Типичный день продакт-менеджера, который не провёл кастдев до старта разработкиВажное уточнение. В этой статье под «кастдевом» я имею в виду problem interviews — пользовательские интервью для проверки проблем и гипотез на раннем этапе discovery.

Формально customer development (по Стиву Бланку) шире: он включает customer discovery, validation, creation и company building. Но здесь мы сфокусируемся именно на интервью — самом практичном и доступном инструменте для продуктовых команд. В статье конкретные 5 шагов, которые позволяют не слить бюджет на фичи, которые никому не нужны.

Отраслевые последствия

Исходные условия (для кого и когда это работает)Эта инструкция — для команд от 3 до 50 человек, которые разрабатывают цифровой продукт (b2b или b2c). У вас нет бюджета на дорогие исследования, но есть доступ к клиентам через CRM, чаты или личные контакты. Срок — одна-две недели на проверку гипотезы.

Если у вас госсектор или сверхчувствительные данные — см. раздел ограничений в конце. Почему опросов недостаточно для discoveryПомню, как один продакт из финтеха рассказывал: «Мы провели опрос среди 500 пользователей, 82% сказали, что им нужен тёмный режим.

Сделали — падение метрик в ночное время не изменилось». Между декларируемым поведением и реальными действиями часто есть разрыв. Опросы хороши для количественной проверки уже найденных паттернов, но плохо подходят для поиска реальных пользовательских проблем с нуля.

Событие, по словам экспертов, усилит конкуренцию в сфере ИИ.