Большинство небольших компаний и команд работают с потребителем в режиме "похоже, что...", а не "мы точно знаем, почему они делают/не делают это". Даже те, кто уже запускает гипотезы и ретеншн-механики, часто пропускают базу: а что человек на самом деле думает, хочет, боится, решает на каждом этапе?

Что включает поведенческий анализ:

🖊 Паттерны - как человек действует, что для него привычно

🖊Барьеры - что мешает выбору или покупке

🖊Триггеры - что подталкивает к действию

🖊Типы решений - рациональные / импульсивные / эмоциональные

🖊Цепочки - как человек двигается от интереса к действию

Это основа всего: позиционирования, креатива, продуктовых изменений, email-цепочек, интерфейсов.

⚙️ Как это делать с ИИ: 3 сценария

ИИ здесь не просто ассистент. Он может заменить команду UX-аналитиков, если задать точку входа правильно.

1️⃣ Анализ пользовательских интервью или отзывов

Цель: понять барьеры, мотивации и логики поведения на основе настоящих цитат
Как: GPT или Claude + расшифровка

Промпт:

Ты — эксперт по поведенческой аналитике с опытом UX-исследований. Проанализируй текст интервью/отзывов, чтобы извлечь поведенческие сигналы. Выполни следующие шаги:



1. Прочитай весь текст внимательно, обращая внимание на эмоции, сомнения, мотивации, слова действия и контекст.

2. Выдели ключевые паттерны поведения — повторяющиеся сценарии действий, привычки, логики принятия решений.

3. Определи и классифицируй барьеры (что мешает совершить нужное действие) и триггеры (что стимулирует действие).

4. Для каждого паттерна составь таблицу:

| Цитата | Поведенческий инсайт | Категория (паттерн / барьер / триггер) |

5. На основе анализа предложи 3–5 поведенческих сегментов — опиши для каждого:  

- Кто этот человек  

- Как он себя ведёт  

- Что для него важно  

- Что его отталкивает  

- Ключевые слова или фразы



Формат исходного текста: >>

2️⃣ Построение customer journey с эмоциями

Цель: собрать путь пользователя: от первого касания до удержания
Как: GPT-4 / Claude, контекст — ваш продукт/сервис

Промпт:

Ты — CX-аналитик. Твоя задача — построить карту Customer Journey Map для продукта в категории [вставь сферу, например: онлайн-курсы / еда навынос / подписка на софт].



СТРУКТУРА РАБОТЫ:

1. Разбей путь пользователя на этапы:  

- Awareness (узнал)  

- Interest (заинтересовался)  

- Consideration (сравнивает/думает)  

- Action (действует/покупает)  

- Usage (использует)  

- Loyalty (повторяет/рекомендует)  



2. Для каждого этапа опиши:  

- Что делает пользователь? (поведенческие действия)  

- Что он чувствует? (эмоции, сомнения, страхи)  

- Что он думает? (мотивации, триггеры, ожидания)  

- Что может его остановить? (барьеры, friction points)  

- Что помогает двигаться дальше? (усилители, стимулы)



3. В конце:  

- Построй таблицу по этапам  

- Выведи 5+ UX/маркетинг-инсайтов, что улучшить  

- Предложи 3 гипотезы для тестирования (в продукте или коммуникации)

- ИИ уже способен понять психологию потребителя через текст, выявить тонкие поведенческие различия, построить карту принятия решений. Ваша задача дать ему правильный вектор мышления. Ну и не забудьте источники поиска указать, если нужны конкретные или нужно сегментировать по гео.

🧑‍💻 Почему рост — это про настройку, а не перезапуск

Когда метрики проседают, хочется “начать с нуля”. Новый лендинг, новая воронка, новая концепция. Но в 90% случаев рост приходит не от заново — а от точечно.

1️⃣ Перезапуск — это сброс всего, включая то, что уже работает. А настройка — это улучшение без потерь.

2️⃣ Маленькие правки = большой эффект: Новый заголовок, сокращённый шаг, другой CTA — это минуты внедрения и реальные +5–10% к результату.

3️⃣ Перезапуск = дорого, медленно, рискованно. Настройка = быстро, дёшево, с понятным A/B.

4️⃣ Рост — это ритм, а не революция: Чем быстрее ты можешь тестировать и докручивать, тем стабильнее и прогнозируемее масштаб.

Если система уже даёт результат — не ломай её. Настрой. Рост — это не пересборка. Это точная подгонка под то, что уже почти летит.

LLM часто уверенно «придумывают факты». Значит, для академического текста, аналитических и глубоких материалов, нужен контекст: поиск по научным базам, сопоставление источников, понятные ссылки, и только потом - генерация. Сделала подборочку. Ниже - два «агента» и набор инструментов, которые закрывают эту воронку: поиск → оценка источников → конспект/выводы → оформление.

1️⃣ Агентные помощники (пишут план, ищут статьи, ранжируют источники)

🛑 Resea AI. Агент под длинные академические тексты: заявлен «глубокий ресерч», рерайт и ревью, акцент на полноформатные работы. По сути, надстройка над LLM + пайплайн поиска и сводок.

🛑 Chirpz. Делает ровно то, что часто болит: находит, читает и ранжирует статьи под вашу тему, подтягивает метаданные и цитирования «там же, где вы пишете». Сейчас публичного прайсинга нет; выглядит как бесплатный запуск (на сайте нет страницы с ценами - проверяйте по факту при регистрации).

Оба - не «магические авторы», а сборщики и структурировщики доказательств. Писать и проверять всё равно вам.

2️⃣ Поиск и проверка фактов (академические источники, цитаты, связи)

🛑 Elicit. Классика для литературы: ищет по большой базе статей, делает сводки, извлекает данные из множества работ, показывает источники. У Elicit есть отраслевые страницы и кейсы; в онбординге заявлена аудитория «миллионы исследователей».

🛑 Semantic Scholar. Бесплатный AI-поиск по научным публикациям от AI2 (Allen Institute for AI): хорош как стартовая площадка и для отслеживания новых работ.

🛑Scite. «Умные цитаты»: показывает контекст цитирования (поддерживает/оспаривает/упоминает) - удобно быстро понять, как ссылались на работу.

🛑 Consensus. Поисковик с приоритетом научных публикаций и «evidence-based» ответами; удобен для быстрых справок и первичных ориентиров.

🛑 Perplexity Academic. Режим с фильтром «academic» — можно требовать источники из рецензируемых журналов/баз. Хорош как «вопрос-ответ» над корпусами.

3️⃣ Карты литературы и «птичий взгляд» на поле

🛑 Connected Papers. Визуальные графы близких работ - помогает понять кластеры и «куда смотреть дальше».

🛑 ResearchRabbit. Альтернатива для обзоров: графы цитирований/соавторств, мониторинг тем, уведомления.
https://www.researchrabbit.ai/

🛑 АlphaXiv. Обсуждения и чтение статей из arXiv с «социальным» слоем и лентой трендовых работ - удобно держать руку на пульсе по ИИ/математике/CS.

Коротко: что брать под задачу

- Быстрый «доказательный» ответ: Perplexity Academic / Consensus.

- Систематический обзор: Elicit + scite (контекст цитирований).

- Карта поля: Connected Papers / ResearchRabbit.

- Автосбор источников под черновик: Chirpz / Resea AI.

- Следить за новыми препринтами и обсуждениями: alphaXiv.