Метрики UX — как измерить пользовательский опыт
"Подробный гид по UX-метрикам с разделением на отношенческие (CSAT, NPS, CSI, CES, SEQ, SUS, UMUX, SUM, SUPR-Q) и поведенческие (Task Success Rate, Time on Task, User Error Rate), с описанием области применения, интерпретации и ограничений каждой. Главный принцип: ни одна метрика не даёт полной картины — лучшая стратегия комбинировать поведенческие показатели с отношенческими, выбирая набор под конкретный исследовательский вопрос, а не название метрики"
Интервью: Исследователь + продакт - совместные процессы и инструменты в команде Контура
"Рассказывает команда Контур.Фокуса: продакты выходят в поля, исследователи — эксперты-партнёры, простые исследования демократизированы, сложные — за исследователями. AI уже в процессах (RAG, Perplexity, Claude, Python, Replit), но модерация и креативные задачи пока не доверяются — важен контекст и валидация"
ИИ: ИИ-аудиты юзабилити, или как я перестал бояться и полюбил deus ex machina
"Статья разбирает 9 страхов перед ИИ-аудитами юзабилити — большинство проблем решается настройкой данных, проверкой гипотез и чётким определением целей. Главный вывод: ИИ — не замена эксперта, а инструмент, убирающий рутину; доверять нужно процессу вокруг него, где человек ставит цели и принимает решения"
Мнение: Мобильная оптимизация интернет-магазина - чек-лист UX, который влияет на деньги
"Чек-лист мобильной оптимизации: проверяйте путь покупки (каталог → карточка → корзина → чекаут), а не внешний вид — чтобы покупатель быстро находил товар и оформлял заказ без трения. Ключевое: удобные фильтры, видимые доставка/возврат, минимальные поля в чекауте, понятные ошибки и отдельная аналитика мобильной воронки"
Основы: Когда пользователю нужна опора, а не скорость
"Паттерн «Кокос» — когда пользователю нужна уверенность, а не скорость: явные статусы, прозрачные подтверждения, возможность отмены, чек-боксы и понятные формулировки. Метрики: доля ошибок и понимание шагов — время выше, но отказы ниже, потому что уверенность важнее скорости"
Проектирование:
Архитектура продолжений - как в цифровой среде одни ходы становятся легче других
"После каждого действия в интерфейсе одни продолжения становятся легче других (следующий ролик легче остановки, реакция легче ответа) — и это не манипуляция, а то, как среда распределяет лёгкость ходов. Ключевой вопрос: какое продолжение самое лёгкое, и какую работу по различению (пауза, другой ответ) среда оставляет пользователю?"
Онбординг Duolingo: где заканчивается хороший UX и начинаются тёмные паттерны
"Сильная сторона — отложенная регистрация и работа с мотивацией; тёмные паттерны — nagging (повтор запросов после отказа), visual interference (неравный вес кнопок) и запрос контактов. Граница: поблагодарил бы пользователь за это решение, если бы понимал механику? За отложенную регистрацию — да, за повторный запрос после «нет» — нет"
Кейс:
О триангуляции в UX-исследованиях на одном примере
"Кейс триангуляции в Alfa Research Center: для редизайна сервиса чаевых «Нетмонет» сочетали юзабилити-тесты в «кафе», количественные тесты, айтрекер (заметность) и замер эмоций (Sense Machine) — чтобы понять, где проблема в «незаметности», а где в «непонятности». Триангуляция даёт объёмную картину, страхует от ошибок и помогает принимать решения, даже когда данные противоречат друг другу
"Подробный гид по UX-метрикам с разделением на отношенческие (CSAT, NPS, CSI, CES, SEQ, SUS, UMUX, SUM, SUPR-Q) и поведенческие (Task Success Rate, Time on Task, User Error Rate), с описанием области применения, интерпретации и ограничений каждой. Главный принцип: ни одна метрика не даёт полной картины — лучшая стратегия комбинировать поведенческие показатели с отношенческими, выбирая набор под конкретный исследовательский вопрос, а не название метрики"
Интервью: Исследователь + продакт - совместные процессы и инструменты в команде Контура
"Рассказывает команда Контур.Фокуса: продакты выходят в поля, исследователи — эксперты-партнёры, простые исследования демократизированы, сложные — за исследователями. AI уже в процессах (RAG, Perplexity, Claude, Python, Replit), но модерация и креативные задачи пока не доверяются — важен контекст и валидация"
ИИ: ИИ-аудиты юзабилити, или как я перестал бояться и полюбил deus ex machina
"Статья разбирает 9 страхов перед ИИ-аудитами юзабилити — большинство проблем решается настройкой данных, проверкой гипотез и чётким определением целей. Главный вывод: ИИ — не замена эксперта, а инструмент, убирающий рутину; доверять нужно процессу вокруг него, где человек ставит цели и принимает решения"
Мнение: Мобильная оптимизация интернет-магазина - чек-лист UX, который влияет на деньги
"Чек-лист мобильной оптимизации: проверяйте путь покупки (каталог → карточка → корзина → чекаут), а не внешний вид — чтобы покупатель быстро находил товар и оформлял заказ без трения. Ключевое: удобные фильтры, видимые доставка/возврат, минимальные поля в чекауте, понятные ошибки и отдельная аналитика мобильной воронки"
Основы: Когда пользователю нужна опора, а не скорость
"Паттерн «Кокос» — когда пользователю нужна уверенность, а не скорость: явные статусы, прозрачные подтверждения, возможность отмены, чек-боксы и понятные формулировки. Метрики: доля ошибок и понимание шагов — время выше, но отказы ниже, потому что уверенность важнее скорости"
Проектирование:
Архитектура продолжений - как в цифровой среде одни ходы становятся легче других
"После каждого действия в интерфейсе одни продолжения становятся легче других (следующий ролик легче остановки, реакция легче ответа) — и это не манипуляция, а то, как среда распределяет лёгкость ходов. Ключевой вопрос: какое продолжение самое лёгкое, и какую работу по различению (пауза, другой ответ) среда оставляет пользователю?"
Онбординг Duolingo: где заканчивается хороший UX и начинаются тёмные паттерны
"Сильная сторона — отложенная регистрация и работа с мотивацией; тёмные паттерны — nagging (повтор запросов после отказа), visual interference (неравный вес кнопок) и запрос контактов. Граница: поблагодарил бы пользователь за это решение, если бы понимал механику? За отложенную регистрацию — да, за повторный запрос после «нет» — нет"
Кейс:
О триангуляции в UX-исследованиях на одном примере
"Кейс триангуляции в Alfa Research Center: для редизайна сервиса чаевых «Нетмонет» сочетали юзабилити-тесты в «кафе», количественные тесты, айтрекер (заметность) и замер эмоций (Sense Machine) — чтобы понять, где проблема в «незаметности», а где в «непонятности». Триангуляция даёт объёмную картину, страхует от ошибок и помогает принимать решения, даже когда данные противоречат друг другу