Как Discovery перестроил работу продуктовых исследований в Сбере
В Сбере есть внутренняя платформа Discovery, которую используют продуктовые команды для исследований, аналитики и работы с гипотезами. Часть её возможностей не найти даже в зрелых зарубежных инструментах.
Разбираем, какие технологии есть внутри Discovery, как ими пользуются команды и почему это даёт заметное преимущество в скорости и качестве продуктовых решений.
***
Мы уже рассказывали про Discovery — внутреннюю платформу Сбера для продуктовых исследований. Это множество сервисов для разных задач: качественных и количественных исследований, анализа интервью, работы с инсайтами и выводами из исследований и с ИИ-помощником. Discovery покрывает весь путь целиком: от генерации идеи → через приоритизацию и исследование → к анализу и передаче результата в реализацию.
Разберём несколько сервисов Discovery, которыми команды пользуются каждый день, а также измеримые преимущества в скорости и качестве решений, которые они дают.
Сервис для качественных исследований и работы с инсайтами
Фича: умная транскрибация и хайлайты интервью
Самая трудоёмкая часть качественных исследований — анализ интервью и формулирование выводов. Появление функциональности работы с хайлайтами сильно изменило этот этап.
Интервью размечаются по ключевым инсайтам и гипотезам. Да, на разметку уходит дополнительное время, но дальше это полностью окупается. Формулирование выводов по одной гипотезе занимает всего несколько минут, потому что все главные инсайты уже собраны и структурированы.
ИИ в Discovery помогает не только с транскрибацией интервью, но и с проверкой выводов.
Можно быстро найти нужную цитату, сверить свои выводы и проверить, все ли важные моменты учтены, сопоставив их с результатами анализа от ИИ.
ИИ здесь не заменяет эксперта, а снимает рутину и помогает быстрее собрать целостную картину.
Фича: генерация гайдов
Команда научила ИИ-помощников создавать исследования на основе контекста о продукте. Если система знает, над чем работает команда, кто целевая аудитория и какие гипотезы нужно проверить, она может сама собрать основу исследования. Например, сформировать гайд для глубинного интервью — с корректными вопросами, логикой прохождения, таймингом и акцентами, на которые стоит обратить внимание.
У исследователя появляется готовый, методологически корректный документ, который можно сразу брать в работу.
Фича: совместная работа над исследованием
Команда собирает дизайн исследования: гипотезы, опросники, целевые аудитории и ключевые вопросы. Если что-то нужно изменить или обсудить, любой участник продуктовой команды может подключиться к работе в инструменте.
За счёт этого команды экономят время на согласованиях и всегда работают с одной актуальной версией исследования.
Фича: быстрый доступ к прошлым исследованиям
Одна из самых болезненных задач в больших компаниях — работа с историей исследований. Часто прошлые проекты превращаются в архив отчётов, к которым сложно вернуться: непонятно, что именно проверяли, как формулировали вопросы и почему пришли к тем или иным выводам.
В Discovery история исследований устроена иначе.
Если нужно быстро поделиться результатами или вернуться к старому проекту, это занимает буквально пару минут. Сразу видна вся картина исследования: с кем мы разговаривали, какие вопросы задавали и к каким итогам пришли. Можно добраться до мельчайших нюансов каждого конкретного интервью и выводов из отчёта.
Это особенно важно в длинных проектах и при передаче исследований другим командам, когда нужно показать не только финальные выводы, но и весь путь, который к ним привёл.
Фича: подбор респондентов без потери конверсии
Помимо внешних исследований, в Сбере есть и внутренние опросы. Для B2E-исследований сотрудники банка — непростая аудитория: у людей много рабочих коммуникаций, и дополнительные письма часто раздражают, из-за чего падает отклик. С появлением в Discovery модуля подбора респондентов эта проблема стала решаться проще. Можно выбрать нужный профиль, роль, должность, сегмент и отправить персональное приглашение на участие в исследовании.
Раньше на подбор респондентов уходил почти целый рабочий день, а отклик через почту был низким. Теперь этот этап занимает гораздо меньше времени, а нужную выборку удаётся собрать быстрее и спокойнее.
Это снизило нагрузку на коммуникационные каналы и повысило конверсию участия в исследованиях.
Инструмент уровня мировых практик
Для части исследователей, Discovery стал не просто удобным внутренним инструментом, а заметным профессиональным апгрейдом.
Перед Сбером я работала исследователем в крупной американской IT-компании, и у нас не было такого удобного инструмента, как Discovery, где в одном месте собраны брифы, интервью, аналитика и отчёты. Здесь я чувствую себя передовым исследователем и на несколько шагов впереди коллег по профессии за рубежом.
Этот контраст важен: Discovery решает не локальные задачи конкретной команды, а системные проблемы, с которыми сталкиваются даже зрелые международные продуктовые команды.
Сервис для количественных исследований, быстрых проверок гипотез и масштабных опросов
Его применяют в ситуациях, когда важно быстро получить ответы от пользователей, проверить гипотезы на масштабе или принять решения, влияющие на продуктовую и стратегическую повестку.
Фича: гибкость сценариев
Базовую анкету здесь может собрать практически любой сотрудник без глубокого исследовательского бэкграунда. При этом инструмент позволяет реализовывать сложные методологические сценарии — с поддержкой команды.
Я особенно ценю гибкость и нативность. Функционал одинаково хорошо подходит и для быстрых проверок, и для стратегических исследований, где цена ошибки высокая.
Фича: экспресс обратная связь
Один из кейсов — сбор отзывов на выставке инноваций, где команда представляла новый банкомат с AI-функциональностью. Нужно было понять первое впечатление посетителей здесь и сейчас.
С помощью сервиса Discovery сделали короткую анкету, адаптировали дизайн, собрали множество ответов, чтобы зафиксировать ключевые инсайты.
Фича: проверка формулировок в критичных сценариях
Другой кейс — UX-задача выбора формулировки уведомления о комиссии при снятии наличных. Это одна из самых массовых операций в банкомате, где любая неоднозначность текста может вызывать раздражение у пользователей.
Исследование провели в формате классического монадического теста: каждый респондент видел только один вариант формулировки. В анкете использовали метод «5 секунд», а затем оценивали понятность экрана и собирали комментарии.
Результаты позволили доработать целевую формулировку с учётом реального восприятия пользователей, а не внутренних предположений команды.
Фича: масштабные исследования для стратегии
Одним из сложных кейсов стало исследование привычек использования наличных для обновления стратегии развития банкоматной сети. Нужно было оцифровать поведение разных сегментов — от массовой аудитории до самозанятых и ИП.
Особенностью проекта была сложность аудитории: самозанятые не самый простой сегмент для рекрутера. Но нам удалось с помощью сервиса сделать нужную выборку в сжатые сроки».
Полученные данные легли в основу сегментации и дальнейших продуктовых решений.
Вместо итогов: что меняется для продуктовых команд
Исследования перестают быть разрозненными: они больше не живут в личных таблицах и презентациях, а собираются в едином пространстве с сохранённым контекстом, логикой и историей решений. Это снижает потери знаний и позволяет опираться на накопленный опыт, а не на интуицию.
Порог входа в исследования заметно снижается. Там, где раньше требовались отдельные методологи и недели подготовки, команды быстрее запускают проверки гипотез и так же быстро понимают, есть ли в них смысл.
И главное — меняется скорость принятия решений. Когда автоматически расшифровываются интервью, структурируются инсайты, собираются отчёты, то исследования перестают тормозить продукт и становятся частью обычного рабочего ритма.
***
Если вам близок такой подход — работать с современными продуктами, данными, ИИ-инструментами и влиять на то, как в большой компании принимаются решения, — в Сбере для этого есть все возможности. Следите за актуальными вакансиями на нашем портале.