Опросы в UX нужны для сборa оценок и мнений от достаточно большого числа людей, когда вам важно:

• измерить, как часто встречается тот или иной ответ;
• отслеживать динамику во времени;
• привязать изменения в продукте к изменениям в оценках.

Лекция подчёркивает:

• опросы не заменяют качественные методы (интервью, наблюдение), а дополняют их;​
• их лучше проводить после поисковых исследований, когда вы уже понимаете, какие формулировки и шкалы имеют смысл.​

Хороший вопрос в опросе:

• задаёт один смысловой вопрос за раз (без двойных формулировок);
• понятен без доп. контекста и специализированной терминологии;
• не наводит на «правильный» ответ;
• даёт полный набор вариантов (или включает «другое» с возможностью дописать).​

Типичные ошибки:

• вопросы уровня «Нравится ли вам наш продукт?» без уточнения аспекта;
• размытые шкалы («часто / редко») без привязки к конкретной частоте;
• несколько смыслов в одном вопросе («насколько удобен и полезен…»)

• Лайкерт‑типы («полностью согласен → полностью не согласен»);
• шкалы частоты («никогда → несколько раз в день»);
• оценки по шкале 0–10 или 1–5.​

Важно:

• подписывать крайние значения (что значит 0 и что значит 10);
• не смешивать в одной шкале разные измерения (например, удобство и удовлетворённость).

Используются точечно:

• чтобы получить качественные комментарии к оценке («что именно вам не понравилось?»);
• для сбора идей и формулировок от пользователей.​

Лекция подчёркивает:

• открытые вопросы не должны доминировать, они усложняют заполнение и анализ, но дают важный контекст к числам.

• краткий вопрос о удовлетворённости:

«Насколько вы довольны X?»

• шкала чаще всего 1–5 или 1–7;
• используется для срезов после события (завершение задачи, контакт с поддержкой).

• вопрос: «С какой вероятностью вы порекомендуете наш продукт другу/коллеге?» по шкале 0–10;
• 9–10 — промоутеры, 0–6 — критики, 7–8 — нейтралы;
• метрика: %промоутеров − %критиков.​

Лекция отмечает ограничения:

• NPS чувствителен к формулировке, контексту и культуре;
• его лучше использовать как динамическую метрику, а не абсолютную «оценку продукта».

Перед запуском опроса нужно ответить на вопросы:​

• Цель: что именно хотим измерить (удовлетворённость, вероятность рекомендации, отношение к новой фиче…)?
• Кого спрашиваем: текущие пользователи, новая аудитория, люди после конкретного сценария?
• Когда спрашиваем: сразу после действия (in‑product), периодически по email, раз в спринт?
• Сколько ответов нужно: минимальный объём для того, чтобы отличить шум от тренда.

• in‑app / in‑product (после завершения задачи, на определённых экранах);
• email‑опросы по базе;
• лэндинги / поп‑апы на сайте.​

Важно:

• не перегружать пользователей опросами;
• давать понятный мотив: зачем вы спрашиваете и как используете ответы

Лекция очень явно вписывает опросы в общую методологию курса:​

• сначала поисковое исследование (интервью, наблюдение, дневники) → затем структурирование данных, выводы, сценарии → генерация идей, прототипы и тестирование → и только потом, когда вы знаете, что именно имеет смысл измерять и как формулировать, входят опросы и метрики мнения.

Опросы нужны:

• чтобы проверить гипотезы на большой группе (которые родились в качественных исследованиях);
• чтобы мониторить изменения во времени после релизов;
• чтобы связать аналитику поведения (что люди делают) с метриками отношения (как они это оценивают).