Кейсы
Seopapa
01.12.2025
ADPASS рекомендует материал к прочтению
Tiburon Research
Fastuna AI: как мы создавали ассистента Машу для маркетинговых исследований
Делимся историей создания ИИ-оптимизированных маркетинговых исследований и зовем CEO и CMO проектов тестить Автомодератора бесплатно.
В маркетинговых исследованиях давно прослеживается тренд на эффективность: как сэкономить ресурсы, получая при этом лучшее качество данных.
Задача амбициозная. Особенно для исследований, когда мы хотим услышать открытое, спонтанное мнение аудитории. Пару лет назад искусственный интеллект и генеративные модели сделали большой скачок в своем развитии. И мы с командой задумались: как искусственный интеллект может нам помочь?
Так и появилась Fastuna AI — инструмент с внедренным Автомодератором, который помогает снять с менеджера рутину по проведению интервью с аудиторией и обработке данных, освободив время для других задач внутри проекта.
Как мы его создавали и тестировали — в этом материале.
Идея, концепция, разработка
1 этап: воркшопы. Так как мы сами исследователи, к разработке продукта решили подойти привычными методами: услышать мнение аудитории. Все началось с серии встреч-воркшопов, на которые приглашались все желающие сотрудники — от руководителей проектов до разработчиков.
В ходе воркшопов мы обсуждали потребности клиентов, делились своим опытом и обсуждали функции, на которые хотелось бы сделать акцент.
Именно здесь красной нитью проходил вариант использования искусственного интеллекта в роли Автомодератора, который бы вел беседу с респондентами и анализировал собранные данные.
Почему? Всем, кто работает над своим продуктом, хочется услышать открытое мнение каждого потребителя — ведь именно для них мы работаем. Уже имеющиеся на российском рынке инструменты помогают на разных этапах исследовательской работы: написать гайд, расшифровать аудио-интервью. Но это отдельные инструменты под каждый этап, и на всех этапах нужен человек и его время — от общения с аудиторией до структурирования полученной информации.
2 этап: сбор команды. После воркшопов у нас образовалась группа самых заинтересованных: около пяти-шести человек. Это были разработчики, продакт-менеджеры, лид нашей разработки, который теперь занимается AI-направлением в компании.
В таком составе команда взяла в свои руки превращение идеи в оформленный продукт. Мы занялись изучением разных LLM-моделей, инструментов для работы с текстами, а также выстраиванием инфраструктуры будущей платформы. Благодаря этому родился образ нашего Автомодератора Маши, с которым и продолжили активно работать.
3 этап: обучение Автомодератора. Мы начинали с обучения Автомодератора вести интервью. Поскольку мы используем генеративные LLM-модели, обучение заключается в формулировке правильных запросов к ИИ для того, чтобы получать ожидаемый результат: наша Маша не должна вести себя непредсказуемым образом в ответ на разные реплики респондентов.
При этом Маша должна иметь достаточную свободу для того, чтобы самостоятельно принимать решения о том, в какой теме «копнуть глубже» и как именно. Так мы достигаем широкой палитры мнений и инсайтов.
А еще она должна воспроизводить «человеческое» отношение к респондентам: быть приветливой, эмпатичной, уметь переспрашивать и уточнять. Так, мы снимаем предвзятость аудитории к ИИ и позволяем свободно делиться своим мнением на любую тему.
И самое важное: мы учили ИИ не «галлюцинировать». Всем широко известны истории о том, как chatgpt убедительно ссылался на несуществующих авторов и в целом требовал большого фактчекинга своих ответов.
Пример диалога, в котором используется предыдущий опыт общения с пользователем
Так как Маша должна не просто общаться с аудиторией, но и структурировать полученную информацию, мы не могли себе позволить допустить таких вещей, подрывая доверие к результатам.
Интерфейс Fastuna AI
Интерфейс Fastuna AI
Как мы учили Автомодератора чувствовать
С самого начала и до сих пор мы внимательно следим за поведением Автомодератора. Позволив ИИ чувствовать определенную степень свободы (например, мы не фиксируем жестко сценарии поведения на все случаи жизни), были приятно удивлены: что, во-первых, Маша умеет обходить острые углы: например, аккуратно сливаться с вариантов пойти на свидание, если она не хочет. Во-вторых, она очень хорошо сочувствует: мы на самых первых этапах обучения попросили ее быть эмпатичной, не вкладывая в это понятие что-то конкретное.
Знакомство юзера с Машей в мобильной версии
Знакомство юзера с Машей в мобильной версии
У нас были кейсы, в которых неожиданным образом в ответах возникали личные истории: одна женщина в ходе разговора рассказала о том, что у нее проблемы в семье, хотя разговор шел о напитках. В ответ, Маша в силу своих технических возможностей, постаралась посочувствовать и поддержать респондентку как женщина женщину. Это помогло успешно продолжить интервью.
В другой раз девушка на этапе знакомства написала свое имя в уменьшительной форме. Автомодератор уловил тон беседы и начал к ней периодически обращаться: «да, моя дорогая», «я понимаю, моя дорогая». После этого девушка стала более искренне и открыто отвечать на вопросы. Человек не всегда поймет такое поведение в беседе с живым человеком, но с ИИ это настраивает и располагает.
Оставляем вам пару реальных ответов Маши, которые заставили улыбнуться нашу команду.
Почему Маша
После завершения технической разработки и обучения, у нас появился новый челлендж: создать такого ИИ-ассистента, с которым люди захотят общаться и делиться своими историями.
Мы старались ориентироваться на комфорт аудитории. Эффективнее всего было спросить у пользователей напрямую: «Кто лучше? С кем тебе будет комфортнее общаться, с женщиной или с мужчиной?». Большинством голосов была выбрана женщина.
Для выбора внешности было сгенерировано несколько вариантов, которые теперь представлены на платформе. Самый популярный вариант респондентов лёг в основу образа Маши. Но, при необходимости, можно выбрать другой, более подходящий аватар собеседника.
Возможные аватары
Что касается имени, оно не имеет никакого отношения к определенному человеку. Ее зовут Маша, а могут звать Петей. Если вдруг кто-то из клиентов не хочет ассоциировать Автомодератора с конкретным именем, они могут поменять его на платформе в 2 клика.
«Будь со мной зайчиком» или что сказали пользователи
На этапе полноценного запуска у нас были опасения, что к Маше будет доверие ниже, чем к обычному человеку: по закону мы обязаны сразу сообщать пользователям, что с ними общается искусственный интеллект.
Но после анализа транскриптов интервью сомнения были исчерпаны: люди открыто и подробно отвечают Маше, несмотря на то, что каждый мог бы подумать: «Пф, это даже не живой человек мне задал, я не буду париться».
В панели в целом много людей, которые не очень охотно отвечают на открытые вопросы в количественных исследованиях, где уже есть готовые варианты ответов, да и в жизни не каждый человек сможет ответить развернуто на все темы (кому-то просто скучно говорить 20 минут о повседневной категории).
Но даже если на основной вопрос кто-то ответил односложно, Маша задаст уточнение, и потом ещё одно уточнение, например. Таким образом, односложный ответ превращается в полезную развернутую фактуру.
Был один прекрасный диалог, в котором девушка при регистрации попросила называть ее императрицей. Это никак не влияет на качество данных, но людям добавляет какого-то энтузиазма: им приятнее становятся общаться с мыслью — «Да я разговариваю с ИИ, но зато он называет меня императрицей».
У нас с ней часто заигрывают: кто-то просит её нарисовать котика, пытаясь «прощупать» границы возможностей нас и нашего Автомодератора.
Бэд кейсы
Когда разрабатываешь ИТ-продукты и делаешь это в короткие сроки, то не всегда успеваешь осознать: это сейчас бэд кейс или крутое преимущество. Да и в целом, без провалов (больших и маленьких), не обходится ни один IT-продукт. Особенно когда технологии, которые лежат в основе, параллельно тоже постоянно развиваются и обновляются.
Например, про длинные гайды: мы знаем, что в классических качественных исследованиях абсолютно нормально говорить с респондентами по 1–1,5 часа. Казалось бы, это может делать и Маша. Но формат общения с живым человеком незаменим: только человек может и отвлечься от темы, если это нужно, чтобы дать респонденту почувствовать себя комфортно и немного «выдохнуть», и правильно направлять разговор. Да и все-таки это более эмоциональное общение с личным контактом. Так мы решили остановиться на диалогах до 20–30 минут — это оптимальная продолжительность, чтобы максимально удержать внимание респондента.
Еще в начале мы работали как стартап — ежедневно нужно было накатывать новые и новые фичи, чтобы чинить то, что неожиданно сломалось и улучшать то, что работает не так, как нам бы хотелось. Поэтому иногда Маша «уходила на больничный» в неожиданный момент — сервис падал и отваливался в ходе быстрых изменений и улучшений. Теперь время обновлений на платформе ожидаемое и предсказуемое, мы лучше синхронизируемся в этих моментах с командой и клиентами, и сервис работает без сбоев.
Что дальше (и как протестировать Fastuna AI)
Маша — это прежде всего инструмент, и он не может заменить исследователя полностью. Ей все еще нужно прописывать задачи и составлять предварительный гайд интервью с респондентами. Но она хороший помощник и грамотно анализирует скрипты.
На данный момент, мы работаем в следующих направлениях:
-
Внедряем AI-решения в количественные проекты Fastuna, чтобы «усилить» их AI-частью с Автомодератором, где это необходимо. А также улучшаем отчеты по открытым вопросам.
-
Работаем над DIY-форматом. Такая возможность есть уже сейчас, но мы активно упрощаем взаимодействие с Машей у клиентов, у которых нет дополнительных навыков исследователя/программиста. Мы стремимся, чтобы любой мог прийти с хорошо сформулированной задачей, а искусственный интеллект ему выдал вариант её решения. Клиенту останется только согласовать этот вариант и «передать» Автомодератору для работы.
Пример отчета
Мы знаем, что на Sblogs много интересных проектов, которым нужно исследование: для тестирования идеи, нового продукта, упаковки или просто для исследования аудитории (о том, как бизнесу использовать исследования, писали тут).
Расскажите нам, чем вы занимаетесь и для вам чего нужно провести исследование, поделитесь в короткой форме. Проектам, которым Маша сможет помочь, мы предложим совместное исследование и расскажем о результатах здесь.
Лучшее в блогах
Вам понравится
АКАР
18.11.2025
Будущее соцсетей должно оставаться управляемым
![]()
Знаете ли Вы, что бабушки и дедушки в возрасте 65+ проводят в соцсетях лишь на 5 процентов меньше времени, чем студенты, а уделяют таким ресурсам внимания гораздо больше, чем, например, среднестатистический россиянин, кому немного за 40? Виктор Пинчук, заместитель генерального директора ведущей отечественной исследовательской компании Mediascope, рассказал об этом парадоксе на круглом столе «Социальные сети в России: стратегические вызовы и ориентиры», который прошел в конференц-зале экономического факультета РУДН имени П. Лумумбы 17 ноября.
Leadgen.market
15.11.2025
Помощь ясновидящей в сложных ситуациях: ТОП-8 сервисов для экстренных консультаций
Недавно одна близкая подруга поделилась со мной историей, которая зацепила сильнее, чем я ожидал. У неё в жизни всё посыпалось разом — работа, отношения, тревоги за родных. И вместо привычных советов друзей или похода к психологу она вдруг обратилась к ясновидящей онлайн. Её опыт показался мне настолько живым и откровенным, что я попросил её рассказать всё своими словами.
СберМаркетинг
12.11.2025
Неделя рекламы 
Новости 
How to 
Интервью и дискуссии 
Маркетинговые исследования 
Просто о сложном 
Энциклопедия обмана 
Проверено ADPASS 
Рекламные кампании