01 Кейс 1
ИССЛЕДОВАНИЯ РИСКИ
Как правильно применять нейросети для исследований.
TG @butoblog
про сильные бренды и заметки исследователя
Управляю отделами исследований в Signal и ONY. Топ-3 в брендинге. Топ-1 в бренд-консалтинге. Делаем go-to-market исследования аудитории, рынка, сегментацию, usability, исследования культуры.
РАБОТАЕМ С:
Исследования нужны для сокращения рисков принятия плохих решений. Если риск ошибки не высокий — дорогие исследования не нужны.
Умение различать тип проблемы помогает выбрать подход работы с ИИ.
Исследователи risk-aversive. Они почти всегда скажут — надо ещё рисёрчить. Это их работа.
ВЕРДИКТ
В обоих кейсах глубокий рисёрч не нужен. Это будет прокрастинацией.
Стоимость провала низкая — надо быстро разбиться об реальность.
ВЕРДИКТ
В обоих случаях был способ снизить риск:
Перед каждой задачей — спросить: цена ошибки высокая или низкая? Решение обратимо?
Считать юнит-экономику, окупаемость проекта, оценивать основные допущения, стоимость провала и стоимость рисёрча.
Проверка факторов, которые вы не учли, сторонним интеллектом.
Когда понимаете, что решение серьёзное и вы плохо понимаете, как проводить такого типа исследования на таком типе рынка.
В нём подробнее, как собирать скиллы под свои задачи, делать кастомный дип-рисёрч, плюс практические гайды по рисёрчу, которые можно скормить ИИ-шке.
DCLB №01 · MAY 2026
автор · Виктор Буто · @butoblog
собрано вручную · 100% halftone · 0% AI slop