Митап
Lamoda Tech
«UX-рисерч и точка?»
Lamoda Tech
«UX-рисерч и точка?»
27 августа 19:00
Москва, офис Lamoda
UX-исследователю все чаще предлагают оказаться на территории, которая раньше не считалась его зоной компетенций:
- делегируют ответственность за метрики
- включают в работу с дизайном и Figma
- погружают в техническую работу продукта
- предлагают самостоятельно навайбкодить инструменты, которые упростят работу
AI меняет не столько сами методы исследования, сколько границы профессии и объем ожиданий.
Исследователь должен быть мультифункциональным? Или узкая экспертиза остается главной ценностью, а остальное размывает роль и снижает качество исследований?
Приглашаем услышать личный опыт спикеров на границе этой дилеммы. Обсудим, каким набором навыков стоит вооружаться, чтобы сохранить себя как исследователя и не остаться позади.
Приглашаем услышать личный опыт спикеров на границе этой дилеммы. Обсудим, каким набором навыков стоит вооружаться, чтобы сохранить себя как исследователя и не остаться позади.
В перерывах между докладами вы сможете познакомиться с коллегами, сыграть партию в кикер или теннис, и конечно, подкрепиться пиццей и напитками.
Место встречи:
27 августа
19:00 - 23:00
В офисе Lamoda: г. Москва, ул. Крылатская, 15
Рассмотрим все заявки и ответим на почту. Если письмо не пришло — проверьте спам или напишите в телеграм @saigina.
Для гостей организуем трансфер от метро, все детали пришлем после подтверждения.
Для гостей организуем трансфер от метро, все детали пришлем после подтверждения.
Программа
18:00 – 19:05
Регистрация, сбор гостей
18:55 – 19:00
Открытие
19:00 – 19:30
Как не дать результатам исследований умереть: чат-бот вместо забытых ссылок на вики
Егор Стрельцов
UX-исследователь, Lamoda Tech
Исследователи сегодня живут с постоянной болью: как сделать так, чтобы результаты исследований оставались доступны бизнесу, а не хоронились в корпоративной вики, до которой у продакт-менеджеров физически не доходят руки.
Сама задача по поиску нужной информации из исследований зачастую требует больших усилий: продакту сложно разобраться в структуре вики самостоятельно, а исследователь не всегда готов быстро переключиться с текущих задач для ручного сбора. В итоге в продукте возникает соблазн пропустить важный шаг и уйти в решение без учета накопленных данных.
Расскажу, как решил эту проблему внутри Lamoda, выйдя за классические навыки исследователя, с помощью вайб-кодинга бота.
На митапе разберем, как войти в пайплайн разработки чат-бота с нуля через Claude Code и довести его до релиза в корпоративном мессенджере. Обсудим, как с помощью внутренней LLM-модели научить бота отдавать выжимку из нужных исследований продакт-менеджеру.
Вы узнаете:
Сама задача по поиску нужной информации из исследований зачастую требует больших усилий: продакту сложно разобраться в структуре вики самостоятельно, а исследователь не всегда готов быстро переключиться с текущих задач для ручного сбора. В итоге в продукте возникает соблазн пропустить важный шаг и уйти в решение без учета накопленных данных.
Расскажу, как решил эту проблему внутри Lamoda, выйдя за классические навыки исследователя, с помощью вайб-кодинга бота.
На митапе разберем, как войти в пайплайн разработки чат-бота с нуля через Claude Code и довести его до релиза в корпоративном мессенджере. Обсудим, как с помощью внутренней LLM-модели научить бота отдавать выжимку из нужных исследований продакт-менеджеру.
Вы узнаете:
- Как сократить время продакта на поиск нужной информации
- Как снять с исследователя нагрузку ручной сборки данных по запросу
- Как упростить продактам работу с результатами исследований, дать мотивацию часто и естественным путем использовать накопленные знания
19:30 – 20:00
Python и JavaScript для автоматизации работы исследователя
Анна Мингариева
Lead UX researcher, RWB
У исследователя много повторяющихся операционных задач: подготовка отчётных материалов, сбор данных из разных систем, однотипные действия в рабочих сервисах. Всё это отнимает время, которое могло бы уходить на сами исследования.
Разговоры об автоматизации сегодня обычно сводятся к LLM. Я предлагаю подход, в котором LLM помогает писать код, а сама автоматизация строится на скриптах:
Обработка выполняется локально, поэтому подход работает даже при строгих требованиях к конфиденциальности. Командам без таких ограничений скрипты сокращают расходы на генеративные модели и в ряде задач дают более точный, воспроизводимый результат.
Для типовых задач уже есть готовые библиотеки, поэтому рабочую автоматизацию можно собрать за вечер вайб-кодингом. На реальных кейсах разберём, как поставить задачу, выбрать библиотеку, написать и протестировать скрипт, какого минимума Python и JavaScript для этого достаточно и какие задачи всё же лучше передать разработчикам.
Разговоры об автоматизации сегодня обычно сводятся к LLM. Я предлагаю подход, в котором LLM помогает писать код, а сама автоматизация строится на скриптах:
- Python для самостоятельных программ, которые запускаются на компьютере исследователя,
- JavaScript для кода, который работает внутри сервисов, например в браузерных расширениях и плагинах.
Обработка выполняется локально, поэтому подход работает даже при строгих требованиях к конфиденциальности. Командам без таких ограничений скрипты сокращают расходы на генеративные модели и в ряде задач дают более точный, воспроизводимый результат.
Для типовых задач уже есть готовые библиотеки, поэтому рабочую автоматизацию можно собрать за вечер вайб-кодингом. На реальных кейсах разберём, как поставить задачу, выбрать библиотеку, написать и протестировать скрипт, какого минимума Python и JavaScript для этого достаточно и какие задачи всё же лучше передать разработчикам.
В современном мире микросервисов и API-first подхода интеграционное тестирование становится неотъемлемой частью процесса разработки. А значит, нужно задумываться об упрощении и автоматизации этого этапа для уменьшения времени выхода сервиса в эксплуатацию.
В этом докладе мы рассмотрим Gonkey — инструмент для автоматизированного тестирования API, написанный на языке Go и разработанный в Lamoda Tech. Вы узнаете:
В этом докладе мы рассмотрим Gonkey — инструмент для автоматизированного тестирования API, написанный на языке Go и разработанный в Lamoda Tech. Вы узнаете:
- Как и зачем появился Gonkey (и почему он так называется?)
- Как устроена архитектура Gonkey?
- О деталях реализации и почему framework написан на Golang?
- Как тестируются сложные интеграционые сценарии
Кирилл Поляков
Ведущий инженер по тестированию, Lamoda Tech
Go-разработчик Lamoda Tech
Паша Егорычев
Как мы автоматизировали интеграционное тестирование с Gonkey и не пожалели
20:00 – 20:20
Перерыв
20:20 – 20:50
Навык, который превращает исследования в решения
Михаил Хананашвили
HMX Research Lead, Atom
Хорошие исследования сами по себе ещё не гарантируют хороших продуктовых решений. Иногда то, что сильнее всего увеличивает влияние исследователя, находится вообще за пределами UXR: в проектировании, менеджменте, предпринимательстве, продажах и других смежных областях.
Разберём, какие из этих навыков действительно помогают решать продуктовые и бизнес-задачи, где они усиливают исследователя, а где начинают превращаться в чужую работу.
На реальных кейсах посмотрим, как смежные компетенции помогают находить новые точки ценности, организовывать сложные исследования, не терять накопленные знания и доносить результаты так, чтобы ими действительно пользовались.
Главный вопрос, с которым предлагаю уйти слушателю: какой навык стоит развивать именно мне, чтобы мои исследования чаще превращались в решения?
Разберём, какие из этих навыков действительно помогают решать продуктовые и бизнес-задачи, где они усиливают исследователя, а где начинают превращаться в чужую работу.
На реальных кейсах посмотрим, как смежные компетенции помогают находить новые точки ценности, организовывать сложные исследования, не терять накопленные знания и доносить результаты так, чтобы ими действительно пользовались.
Главный вопрос, с которым предлагаю уйти слушателю: какой навык стоит развивать именно мне, чтобы мои исследования чаще превращались в решения?
20:50-21:40
Продолжаем главный спор митапа: должен ли исследователь сегодня расширять компетенции, разбираться в метриках, дизайне и разработке, или сила в узкой экспертизе и умении грамотно делегировать всё остальное?
Будем искать ответы в открытой дискуссии:
Будем искать ответы в открытой дискуссии:
- Эксперты рынка поделятся своей позицией и кейсам на стыке мультифункциональности и узкой экспертизы.
- Участники митапа смогут задать вопросы в течение вечера, лучшие из них попадут в финальное обсуждение.
Нонна Луцкая
Елена Потешина
Старший исследователь цифровых продуктов, БКС Мир инвестиций
CX Lead с поведенческой экспертизой, финтех
Аналитик-исследователь, Mail
Head of Research, Лукоморье
UX-исследователь, Точка Банк
Эльвира Слободян
Виталий Болтаев
Алина Банщикова
Круглый стол с UX-исследователями
21:40 – 23:00
Afterparty
Ⓒ Lamoda Tech, 2025
Подписывайтесь
на наши соцсети
на наши соцсети
