Цифровая экосистема для интегратора образовательных услуг «Просвещение»
Содержание кейса
О клиенте
«Просвещение» — одна из крупнейших компаний России с почти вековой историей. Начиная как издательство учебной литературы, она выросла в интегратор образовательных услуг.
В 2017 году была проведена трансформация издательства в группу компаний, которая сегодня не только издаёт учебную литературу, но и участвует в процессах повышения квалификации учителей, развития дистанционного обучения, информационной поддержки родителей. Также «Просвещение» занимается строительством школ и оборудованием классов.
О проекте
По мере роста и развития компании её состав увеличивался: издательство «Бином», корпорация «Российский учебник» и другие компании встали в один ряд с брендом «Просвещение». При этом в сознании потребителей «Просвещение» до сих пор остаётся лишь издательством учебной литературы. Такое восприятие сужает образ компании, целевые клиенты не понимают всю ширину задач, которые может решить «Просвещение».
Сейчас портфель компании насчитывает более 50 сайтов. Контент ресурсов дублировался, из-за этого пользователи не понимали, где им брать информацию, заказывать книги или обучение. Не было уделено внимание адаптации под мобильные устройства. Разработчики не справлялись, а клиент тратил большие средства на поддержку разрозненных продуктов.
Задача
К нам обратились с задачей разобраться в существующих сайтах и предложить решение, которое сможет показать группу компаний «Просвещение» как экосистему, интегратор образовательных услуг.
Нам предстояло решить проблему дублирования контента, показать все направления деятельности и их взаимосвязь. Как результат — сократить затраты на поддержку большого количества ресурсов и повысить конверсию в продажи за счёт простых и понятных сценариев работы с сайтами.
Цели на старте проекта
- Формирование имиджа группы компаний, как системного интегратора образовательных решений (от бренда «издательства» к «образовательной экосистеме»).
- Представление зонтичного бренда группы компаний (издательские бренды, оснащение, обучение, Edtech), объединение издательских суббрендов (Просвещение, Дрофа, Вентана граф, Бином Лаборатория знаний и др.).
- Повышение конверсии в покупку за счёт представления полного каталога продуктов, разработки CJM и улучшения UX.
- Сокращение затрат на поддержку (50 разрозненных продуктов).
Этапы работы над проектом
Над проектом наша команда работала 5 месяцев. За это время собрали требования заказчика, поговорили с его клиентами и оформили всё в техническое задание для команды разработки. Но обо всём по порядку.
1. Бизнес-анализ
Первое, что сделали, — познакомились с бизнесом. Провели 8 интервью с разными подразделениями, чтобы понять боли и задачи, которые будем решать. Помимо информации о проблемах в процессах, определили пожелания к будущему сервису, чтобы итоговый результат соответствовал ожиданиям.
Полученную информацию превратили в пользовательские истории* (User Story), которые описали на карточках в Notion.
Пользовательская история* содержит в себе информацию о том, кто является посетителем сайта, что ему нужно (цель) и зачем ему это нужно (причина). Инструмент позволяет зафиксировать требования, а на этапе планирования помогает определить приоритеты и принять решение, какой функционал включить в первый релиз, а какой оставить для следующих обновлений.
Карточки с историями собирали в группы. Постепенно сформировались информационные блоки, которые стали основой для разделов нового сайта. Описывали информацию в Notion. Платформа позволяет создавать карточки, которые гибко можно подстроить под свой контент, а потом управлять их миниатюрами. Последнее было особенно важно, так как постоянно поступала новая информация и новые данные могли кардинально изменить взгляд на уже созданную карточку и её место в структуре.
Интервью помогли точечно вычленить боли, с которыми нужно работать. Проблемы текущего процесса и требования для будущего сайта оформили в пользовательские истории. Страница в Notion насчитывала более 100 историй и 18 разделов.
2. Исследования продуктов
Веб-аналитика
Вторым этапом изучили доступную информацию о том, как сейчас работают сайты. Веб-аналитика дала возможность с небольшими затратами получить большое количество полезной информации. У нас получилось 48 страниц инсайтов.
Проанализировали навигацию между ресурсами и пользовательские пути, нашли точки разрыва сценариев и UX-ошибки. На основе полученных данных построили карту сайтов, которая показала, как на данный момент пользователи взаимодействуют с разными ресурсами.
Одним цветом залиты разделы отдельных сайтов для определённой целевой аудитории. Четыре цвета = четыре сайта. Зелёный фон — пятый сайт. Но он не дублирует контент, а перенаправляет на другие сайты, из-за чего у пользователей была путаница. Они не понимали, куда им нужно вернуться, чтобы найти нужную информацию. Такую ситуацию нам предстояло исправить.
Этап помог выявить целевые аудитории сайтов, их особенности поведения, целевые действия. Мы узнали основные паттерны поведения пользователей, выявили популярные действия и трудности, с которыми они сталкиваются. Эти данные лягут в основу нового продукта — ошибок избежим, хорошие решения сохраним.
Бенчмаркинг
Исследование направлено на поиск хороших решений среди прямых и косвенных конкурентов. Задача заключалась в том, чтобы понять, как транслируют своё позиционирование корпорации со сложной структурой. Цель — найти решения, которые уже используются другими компаниями и знакомы пользователям. Согласно закону Якоба, пользователи проводят большую часть времени на других сайтах, а значит, и от других ресурсов будут ожидать схожих подходов и решений.
Изучив способы навигации по продуктам у зарубежных и российских компаний, выявили тенденцию к созданию отдельных сайтов: для нужд компании (рассказ о себе, предложения о партнёрстве, информация инвесторам и ESG) и под запросы пользователей (покупка, обучение, полезные материалы для обучения и воспитания) под одним доменным именем. Такой подход позволяет разграничить большой объём информации и давать её адресатам точечно, не перегружая контентом. Так работают Ozon, X5 Group, Pearson и другие компании. Описали плюсы и минусы данного подхода и презентовали заказчику, как самый подходящий для него вариант.
3. Карты пользовательских путей (CJM)
Так как запуск нового сайта с каталогом продукции планировался на сентябрь, сделали упор на анализ пользовательского опыта в сегменте B2C: учителей и родителей.
Инструментом анализа стала карта пути пользователя (customer journey map). Она помогает понять, как мыслит целевая аудитория, какие мотивы к покупке являются определяющими, какие проблемы встречаются на пути. Инструмент наглядно показывает проблемные места на каждом шаге и помогает рассказать об этом всей команде проекта.
Ориентируясь на результаты веб-аналитики и беседы с бизнесом, выделили 4 целевых действия, которые совершают (или хотят совершить) пользователи на сайте:
- выбрать и приобрести бумажное пособие;
- выбрать и приобрести электронное пособие;
- найти рабочую программу;
- найти методическую помощь к уроку (вебинар).
Чтобы посмотреть, как пользователи идут к целям, и реализовать этот путь в новом продукте, провели 10 глубинных интервью. Для каждого сценария составили портреты, сгенерировали гипотезы, а после подготовили гайд глубинного интервью. Данные по целевой аудитории предоставил заказчик, и он же помог найти респондентов.

На интервью открылось много интересных моментов. Например, одна мама рассказала, что ищет учебник не только по характеристикам, но и по картинке «Смотрю внешний вид в основном. Есть линии, где есть цветочек, и ты понимаешь: если здесь есть цветочек, то значит это издание, которое нужно, потому что в издании следующего года не цветочек, а что-то другое».
А учителя рассказывали о трудностях при написании рабочей программы с нуля. Всю полученную информацию оформили в карты, написали рекомендации по улучшению пользовательского пути и передали клиенту.
Ценность этапа:
-
Получили 4 карты пути клиента (CJM). По одной на каждый сценарий. Данные будем использовать при выстраивании логики работы с ресурсом на этапе проектирования.
-
Изучили ментальные модели пользователей в разрезе сценария «Подбор учебника». Информация поможет в дальнейшем правильно расположить категории в каталоге товаров.
-
Выявили слабые места в коммуникации с бизнесом и предложили рекомендации по улучшению пользовательского пути.
4. Карточная сортировка
Проблема быстрого доступа к нужной информации была обозначена с самого начала. Особенно остро она проявлялась в сценарии поиска раздела «Рабочие программы».
Из пользовательских интервью мы узнали, что учителям один раз в год нужно составлять рабочую программу, по которой они будут работать. Нам рассказали, как они готовятся к написанию, где берут информацию и как её используют. В итоге к CJM составили User Flow.
Визуализация пути показала, что из-за большого количества ресурсов пользователь может начать поиск на одном сайте, а найти на другом. Часть учителей — люди с небольшим уровнем компьютерной грамотности (особенно в небольших городах и посёлках). Они не могут найти короткий путь к материалам и всегда идут по проверенному пути, даже если он длинный и затрагивает переходы между несколькими ресурсами.
Клиент подтверждал, что пользователи не могут найти материалы для написания рабочих программ и часто обращаются за помощью. Вынос ссылки на раздел (который, напомним, нужен один раз в году) в шапку сайта не помог.
Мы решили узнать, как устроены ментальные модели учителей. Цель — получить информацию, которая поможет пересобрать меню и навигацию так, чтобы пользователи могли легко находить нужные пособия.
В качестве метода исследования выбрали карточную сортировку. С её помощью планировали получить пул категорий, которыми оперируют пользователи для группировки обучающих продуктов и список материалов, которые в них входят.
Названия категорий помогут в наименовании разделов сайта. А совокупность продуктов покажет ментальные модели учителей — какие объекты они группируют и в какую группу входит рабочая программа.
Как проходит карточная сортировка. Участникам даётся набор карточек, на которых написаны названия материалов сайта, без каких-либо предварительных делений на группы. Под материалами в данном случае стоит понимать отдельные контентные единицы: книги, рабочие тетради, статьи, видео, инструменты, чек-листы — всё, за чем пользователи могут приходить на сайт. От участников требуется разложить карточки по группам, которые они сами посчитают нужным создать, и затем дать названия этим группам.
Данная работа была полностью нашей инициативой. Тем не менее мы заручились поддержкой клиента. Он помог подобрать список карточек и найти респондентов. Мы, в свою очередь, подготовили тест.
Так как исследование не было заложено в первоначальный план работ и время на него было ограничено общим дедлайном по проекту, разработали немодерируемый тест, в котором респонденты сами выполняют задание. Такие тесты способны на основе количественных данных дать оценку ситуации и понять, насколько она критична.
Перед запуском провели несколько тестовых сессий совместно с респондентами онлайн, чтобы выявить критичные моменты в организации исследования и исправить их. На встречах видели, насколько тяжело неподготовленным пользователям понять, как пользоваться сервисом для карточной сортировки. Респондентам было сложно разобраться с интерфейсом даже при наличии инструкции. Звучали вопросы: «Куда кликнуть, чтобы создать категорию?», «Как переместить карточку в категорию?».
После сбора обратной связи переписали инструкцию максимально подробно и запустили рассылку с исследованием. Спустя месяц нам удалось собрать 36 ответов и 137 (+1 наша) категорий, которые предложили респонденты.
Анализировали результаты с помощью двух бесплатных инструментов: SynCaps V3 и скрипта R, который публиковал у себя Серёжа Розум (UX-исследователь, социолог). Здесь встретились с новыми трудностями. SynCaps V3 не воспринимает кириллицу, поэтому файл с результатами, которые выгрузили из kartSoft, пришлось полностью переводить на английский язык. Со скриптом работать было проще — спасибо Серёже за подробную инструкцию и нашему опыту в программировании.
Результаты теста показали, что максимальное (80%) сходство в мышлении и группировке карточек наблюдалось у 16 респондентов. Это 44% из всех. Эти результаты и продолжили изучать дальше.
Отфильтровав данные по максимальному проценту совпадений, получили матрицу сходств, в которой убрали большой разброс значений и оставили только те, где респонденты были похожи в своих ментальных моделях.
Получили чёткое деление:
1. Материалы для родителя
2. Материалы для урока (учебник и дополнения к нему)
3. Электронные материалы
4. Остальное
Также использовали для визуализации данных дендрограмму. Она помогает более наглядно увидеть, какие карточки для респондентов оказались наиболее близки между собой.
Пример инсайта: электронные учебники находятся очень близко с аудиоприложениями к этим учебникам → возможно, их стоит показывать на одной странице. Сейчас эти сущности находятся на разных сайтах.
Также можно использовать сетевой граф — способ визуализации связей между сущностями. В нём каждая сущность отображается в виде точки, а связь между ними отображается как линия. Убрав 60% связей, мы видим группу электронных пособий. Также видно, как отдельно стоят объекты для работы и квалификации учителя.
Для понимания ментальной модели учителей использовали облако названий категорий, которые предлагали сами преподаватели. Эти названия впоследствии можно использовать для нейминга внутри сайта. Данное облако собрано для карточки «Рабочая программа». Оно показывает, что данные материалы пользователи будут искать в разделах с названиями, похожими на «Для учителя».
В результате исследования получили следующие выводы:
-
Респонденты группируют раздел «Рабочие программы» вместе с материалами по учебно-методическому комплексу (УМК) и другими методическими документами/разработками.
-
Респонденты не группируют раздел «Рабочие программы» с самими учебниками.
Тем не менее полученные данные не были применены в дальнейшей работе, потому что тест провалился. Да, и такое бывает. И вот причины:
#1. Настройка респондентов на определенное мышление
Перед запуском теста дали название одной группе, чтобы респондентам было проще выполнять задание, то есть предоставили пользователям точку отсчёта, на которую они стали ориентироваться в процессе исследования. В карточной сортировке так делать нельзя, потому что это может влиять на реальные ментальные модели респондентов.

#2. Малая выборка
Нашей целевой аудиторией были учителя. Чтобы определить минимальное количество респондентов, смотрим генеральную совокупность — сколько всего учителей в России. Росстат на 2022 год показывает 1,225 млн человек. Далее берём доверительный интервал 95% (это стандарт) и погрешность в 10%. Получаем минимум 97 человек.
Зная то, что есть вероятность недобросовестного выполнения задания, количество человек лучше увеличить.
#3.Отсутствие качественной составляющей
Формат немодерируемого исследования не предполагает дополнительных вопросов, задав которые можно понять, почему пользователи так или иначе сгруппировали объекты. Можно построить гипотезы на количественных данных и дальше проверять их при помощи интервью, но это повлияло бы на процесс разработки, у которого был жёсткий дедлайн. Это показало, что нужно закладывать время на дополнительные вопросы до/после исследования, чтобы получить информацию, которая поможет понять мышление людей.
#4. Отсутствие удобного инструмента
То, насколько правильно респонденты поймут суть задания, влияет на качество полученных результатов. Особенно если тест занимает большое количество времени и требует внушительной когнитивной нагрузки. Мы усвоили урок и поняли, как подходить к выбору инструмента, какие критерии учитывать. Ни один респондент при этом не пострадал.
5. Документация для разработчиков
В процессе работы над проектом собирали информацию не только для себя, но и для команды разработчиков, которая писала БФТ (бизнес-функциональные требования). Информацию оформляли в два документа — матрицу функциональных требований и описание сценариев, которые будут выполнять пользователи на сайте.
6. Информационная архитектура
На финальном этапе собрали все данные и разработали концепцию сайта с верхнеуровневыми функциональными блоками и предложили заказчику решение:
- соединить сайты для сегмента B2C вместе на продуктовом сайте;
- создать отдельный корпоративный сайт для нужд компании: демонстрация позиционирования, продукты для B2B, необходимые разделы для инвесторов.
На этом этапе получили детально проработанную информационную архитектуру для нового сайта, где расписали предварительное наполнение, функции, цели и ключевые метрики каждого раздела. На основе этих данных проектировщик начнёт свою часть работы по созданию экранов сайта.
7. Прототип главной страницы
Макет наглядно показывает, как собранная аналитика влияет на интерфейс. Каждый блок, каждый элемент стоял на своём месте и имел для этого причины.
Предпроектная аналитика позволяет создавать продукты с учётом требований бизнеса, поведения пользователей и технических ограничений. Проще говоря — усидеть на трёх стульях и не упасть 🙂
Результат
В ходе работ мы погрузились в задачу заказчика, рассмотрели её с разных сторон и предложили решение, которое представляет группу компаний «Просвещение» как интегратора образовательных услуг.
-
Сайты с похожими целями и наполнением объединены в единый ресурс, где b2c-пользователь бесшовно сможет перемещаться между страницами и решать свои задачи.
-
Отдельный корпоративный сайт транслирует позиционирование компании, а также содержит B2B-продукты и разделы для инвесторов.
Таким образом, мы разграничили сценарии и развели задачи разных сегментов на разные сайты. Это поможет не перегружать один ресурс информацией и даст возможность демонстрировать пользователям релевантные предложения.
Над проектом работали



