Проектирую сложные
системы. Просто.

Я собирааю данные, комбинируя качественные и количественные методы. Сначала анализирую продуктовые метрики: воронки, точки оттока, время выполнения задач, затем дополняю их качественными инсайтами через CustDev, интервью и юзабилити-тесты.

На основе этого формулирую гипотезы через JTBD и Job Stories, чтобы они были привязаны к реальным задачам пользователей.

Эффективность гипотез оцениваю через заранее определённые метрики: A/B-тесты, изменение ключевых показателей, конверсию, время выполнения задачи, количество ошибок, а также CSI/CSAT.

Сравниваю результаты с baseline и принимаю решение о масштабировании или доработке решения.

В условиях неопределённости я опираюсь на комбинацию продуктовой логики, качественных инсайтов и быстрых проверок гипотез.

Если данных недостаточно или они противоречивы, сначала формулирую несколько возможных гипотез через JTBD и опыт пользователей, затем уточняю их через быстрые качественные методы: интервью, прототипирование и юзабилити-тесты.

Далее принимаю решение на основе наименьшего риска для пользователя и бизнеса — выбираю вариант, который проще и быстрее проверить.

После внедрения обязательно закладываю метрики и проверяю результат через аналитику или A/B-тест, чтобы подтвердить или скорректировать решение.

В одном из B2B-проектов я использовал JTBD при переработке сценария работы с заявками в CRM.

Интервью показали, что пользователям важна не сама функция изменения статуса, а возможность быстро понимать текущее состояние клиента и не терять контекст работы.

Это изменило подход к проектированию: вместо добавления новых функций мы упростили user flow, объединили ключевые действия в одном экране и переработали структуру карточки клиента.

В результате сократилось время выполнения основных операций и снизилось количество ошибок.

В одном из проектов для B2B CRM я работал над модулем обработки заявок.

По данным аналитики и обратной связи пользователей выявили, что основной сценарий занимает слишком много времени и сопровождается ошибками из-за разрозненного интерфейса.

Я переработал структуру карточки заявки, объединил ключевые действия в единый контекстный сценарий и упростил user flow на основе CJM и результатов CustDev.

После внедрения решения время обработки заявки сократилось примерно на 25–30%, снизилось количество ошибок и уменьшилось число обращений в поддержку по этому сценарию.

Использую AI как инструмент для ускорения исследований, проектирования и подготовки материалов.

ChatGPT помогает в формулировке и структурировании гипотез, JTBD, Job Stories, сценариев, UX-текстов и анализе результатов интервью.

Codex OpenAI, AI Studio и VSCode использую для создания интерактивных прототипов, презентаций и продуктов на React, TypeScript и Tailwind.

Gemini Google и NotebookLM применяю для генерации UX-решений, альтернативных флоу и быстрого прототипирования идей.

Google Flow Pro Nana Banana использую для визуальных концептов, а Kimi — для подготовки презентаций PowerPoint.

В своих проектах я участвовал в проектировании AI-сценариев для B2B и ERP-интерфейсов — в основном это были сценарии помощи пользователю, генерации контента и упрощения сложных процессов через AI-assisted UX.

Мой вклад включал исследование пользовательских сценариев и выявление точек, где AI действительно снижает нагрузку пользователя.

Также я проектировал AI-flow и состояния интерфейса, формировал JTBD и Job Stories для AI-функций, создавал и тестировал прототипы AI-взаимодействий.

Дополнительно прорабатывал UX для edge cases, ошибок и уровня доверия к AI-ответам.

В работе использовал CustDev, CJM, JTBD, сценарное моделирование, быстрые прототипы и юзабилити-тестирование.

В такой ситуации сначала уточняю причины несогласия: бизнес-ограничения, метрики, риски или различие в понимании проблемы.

Сопоставляю это с пользовательскими данными и целями продукта, чтобы понять, где именно расхождение — в решении или в постановке задачи.

Далее либо аргументированно отстаиваю решение через исследования, CJM, метрики и результаты тестов, либо предлагаю альтернативы и компромиссные варианты.

Если данных недостаточно, быстро проверяю гипотезу через прототипирование или тестирование и возвращаюсь к обсуждению уже с фактами.

Чаще всего при построении Service Blueprint мне приходилось работать с backstage processes и support processes, так как именно они сильнее всего влияют на стабильность пользовательского сценария в B2B/ERP-системах.

Основная сложность возникала в синхронизации внутренних процессов между разными отделами — когда пользователь ожидает мгновенное действие, а внутри системы запрос проходит через несколько сервисов или этапов согласования.

В таких случаях важно было выявить точки задержек и потери информации, согласовать SLA и зоны ответственности между командами, упростить сценарии и снизить зависимость пользователя от внутренних процессов.

Также я делал системные статусы и обратную связь более прозрачными для пользователя.

В одном из ERP-проектов такой анализ помог сократить количество ручных согласований и упростить сценарий обработки заявок.

Да, регулярно. В продуктовых и B2B/ERP-проектах мне часто приходилось формализовывать входящие требования в виде функциональных спецификаций и UX-документации для разработки.

Обычно я структурировал бизнес-требования и пользовательские сценарии, описывал user flow, edge cases и состояния интерфейсов.

Формировал acceptance criteria совместно с PM и разработкой, документировал поведение компонентов и логику взаимодействий.

Также участвовал в проработке API и системных ограничений вместе с аналитиками и инженерами.

Для этого использовал Figma, Jira, Confluence, User Stories, Job Stories и схемы сценариев.

В одном из B2B-проектов я участвовал в исследовании эффективности коммуникационной кампании внутри CRM-платформы, связанной с внедрением нового функционала для менеджеров и операторов.

Для определения целевых сегментов использовались анализ ролей пользователей, поведенческие данные, глубина использования функций и сегментация по уровню вовлечённости.

После сегментации для каждой группы были адаптированы коммуникационные сценарии и интерфейсные подсказки.

Эффективность оценивали через open rate, CTR, adoption rate нового функционала, изменение частоты использования ключевых сценариев, CSI/CSAT и снижение количества обращений в поддержку.

Такой подход помог повысить вовлечённость пользователей и точнее адаптировать коммуникацию под разные сегменты.