Что такое JTBD и почему это важно в современном маркетинге

Jobs to Be Done (JTBD) — это маркетинговый фреймворк, который в 2003 году разработал профессор Гарвардской бизнес-школы Клейтон Кристенсен. Дословно переводится как «работа, которая должна быть сделана». Согласно концепции JTBD, потребители покупают товары и услуги не из-за их характеристик, а потому что они решают какую-то задачу или «делают работу».

Методология JTBD в маркетинге позволяет понять истинные мотивы клиентов и создать продукты, которые действительно решают их проблемы. В отличие от традиционной сегментации по демографии, подход jobs to be done фокусируется на контексте и ситуации, в которой находится клиент.

JTBD что это в маркетинге простыми словами: это метод, который помогает понять, на какую «работу» клиент нанимает ваш продукт. Например, человек покупает удобный компьютерный стул не просто потому, что ему нужна мебель, а чтобы стул сделал работу более приятной и комфортной.

Основы методологии JTBD

Ключевые принципы Jobs To Be Done

Методологии JTBD базируются на понимании того, что клиенты не покупают продукты — они покупают решения своих проблем. Существует два основных подхода:

• Jobs-as-Activities — рассматривает продукт как способ решения конкретной задачи
• Jobs-as-Progress — акцентирует внимание на результате, который человек получит

Jobs to be done продукт выбирается не по характеристикам, а по способности решить задачу клиента в определенной ситуации. Это фундаментальное отличие от традиционного продуктового маркетинга.

Job to be Done перевод и понимание

Job to be done перевод — «работа, которую нужно выполнить» — отражает суть методологии. Клиент не покупает товар, а «нанимает» его на выполнение определенной работы. Это помогает бизнесу понять неочевидных конкурентов и найти новые возможности для роста.

Практические аспекты применения JTBD

JTBD интервью: методы проведения

JTBD интервью — это ключевой инструмент для понимания мотивов клиентов. Главная цель — узнать, почему клиент «нанял продукт на работу». Для эффективного интервью необходимо понять четыре основных элемента:

• Желания — то, что клиент хочет получить в будущем
• Катализаторы — то, что повлияло на возникновение желаний
• Ограничения — барьеры на пути к осуществлению желаний
• Набор решений — варианты, которые могут решить задачу

Интервьюер должен фокусироваться на конкретных событиях из прошлого респондента, а не на абстрактных предпочтениях. Вопросы должны раскрывать контекст: «Когда вы впервые начали искать решение? Где вы были? Что заставило вас задуматься об этом?»

Job Stories: практическое применение

Job Stories — это формат описания потребностей клиента по структуре: «Когда [ситуация], я хочу [мотивация], чтобы [ожидаемый результат]». В отличие от User Stories, Job Stories фокусируются на контексте использования, а не на роли пользователя.

Пример Job Story: «Когда у меня есть всего 2 минуты, чтобы перекусить между встречами, я хочу съесть что-то простое и быстрое, чтобы продержаться до обеда и сохранить рабочее настроение».

JTBD пример из практики

JTBD пример успешного применения — компания Intercom и их карта пользователей. Первоначально они планировали улучшить географическую точность карты, но исследование показало, что пользователи применяли ее в основном для презентаций и публикаций в соцсетях. В результате компания сосредоточилась на визуальной привлекательности карты и возможности легко делиться ей.

CJM JTBD: интеграция подходов

Связь Customer Journey Map и Jobs To Be Done

CJM JTBD — это мощная комбинация инструментов для понимания клиента. Customer Journey Map описывает что делает и чувствует клиент на пути взаимодействия с продуктом, а Job Map показывает что именно хочет сделать пользователь, независимо от конкретного решения.

Основные различия между подходами:

Подход Jobs To be Done в стратегии

Подход jobs to be done помогает решать несколько ключевых бизнес-задач:

• Понимание потребностей покупателей — выяснить, почему, при каких обстоятельствах и что ждет клиент от продукта
• Запуск новых продуктов — разработать предложение под конкретные задачи клиентов
• Определение неочевидных конкурентов — понять, с кем реально конкурирует бизнес за внимание клиентов

Методология Jobs To Be Done в digital-продуктах

Методология jobs to be done успешно адаптируется для цифровых продуктов. Ключевое отличие — фокус на «извлечении первой мысли» о необходимости изменений в рабочем процессе или смене инструмента.

Как нейросети революционизируют JTBD-анализ

Автоматизация интервью с помощью ИИ

Современные нейросети для анализа целевой аудитории кардинально меняют подход к проведению JTBD-исследований. ИИ-инструменты позволяют автоматизировать несколько ключевых процессов:

• Моделирование респондентов: Создание виртуальных персонажей для быстрого тестирования гипотез. Процесс включает настройку двух чатов — интервьюера и респондента, которые проводят полноценное JTBD-интервью.
• Автоматическая транскрипция: Преобразование аудиозаписей интервью в текст с точностью до 95-98%. Системы вроде Aseed.ai могут сократить время анализа с 4 часов до 30 минут.

Специализированные платформы с ИИ

Aseed.ai — передовая платформа для анализа глубинных интервью, которая автоматизирует процесс JTBD-анализа. Система предоставляет структурированные отчеты, включающие профиль респондента, цели, мотивации, боли, эмоции и рекомендации.

Ключевые возможности платформы:

• Объективный анализ данных интервью
• Сокращение времени обработки в разы
• Структурированные инсайты для быстрого принятия решений
• Интеграция с российскими и зарубежными ИИ-моделями

Сравнение российских и зарубежных ИИ-решений

Российские vs зарубежные ИИ для JTBD-анализа имеют свои особенности:

ChatGPT vs Claude для JTBD-анализа: ChatGPT лучше справляется с математическими вычислениями и структурированными задачами, в то время как Claude показывает превосходные результаты в анализе больших объемов текста и глубокой аналитике.

ROI от внедрения автоматизированного JTBD-анализа

Экономия времени и ресурсов

Внедрение ИИ в JTBD-процессы демонстрирует впечатляющие результаты экономии времени. С 30-40 часов до 2-3 часов — такое сокращение времени анализа достигается при использовании специализированных ИИ-платформ.

ROI автоматизации JTBD-анализа рассчитывается по формуле: (Экономия от автоматизации — Затраты на автоматизацию) / Затраты на автоматизацию × 100%. Исследования показывают, что организации могут сэкономить до 70% времени при помощи внедрения ИИ в JTBD-процессы.

Практические кейсы экономической эффективности

• Кейс 1: Компания БКС МИ Использование платформы ASEED для обработки данных JTBD-интервью в рамках редизайна раздела обучения в брокерском приложении показало сокращение времени анализа с 4 часов до 30 минут на каждое интервью.
• Кейс 2: Телемедицинская платформа Применение ИИ для быстрого User Research позволило за 20 минут на «респондента» получить портреты сегментов, Job Stories и первые продуктовые гипотезы, что заменило недели классических интервью.

Расчет окупаемости ИИ-инструментов

Для компании с 5 аналитиками, тратящими 50% времени на обработку интервью, экономия составляет:

• Количество сотрудников: 5
• Средняя стоимость часа: 1000 руб
• Количество часов в год: 1973
• Экономия времени: 50%
• Общая экономия: 4 932 500 руб в год

Современные техники JTBD с использованием ИИ

Fast User Research с искусственным интеллектом

Быстрое исследование пользователей с помощью нейросетей включает несколько этапов:

1. Создание виртуальных респондентов — настройка ИИ-персонажей с заданными характеристиками
2. Проведение симулированных интервью — использование JTBD-скриптов между ИИ-интервьюером и ИИ-респондентом
3. Автоматический анализ — обработка «стенограмм» через специализированные аналитические модели
4. Генерация инсайтов — получение Job Stories и продуктовых гипотез

Методы повышения точности ИИ-анализа

Практические лайфхаки для повышения точности:

• Использование стандартизированных гайдов вопросов
• Применение тематического кодирования
• Анонимизация и рандомизация данных
• Комбинирование нескольких ИИ-моделей для перекрестной проверки

Преодоление когнитивных искажений

ИИ-системы помогают бороться с основными когнитивными искажениями в JTBD-исследованиях:

• Подтверждающее искажение — ИИ анализирует данные без предвзятости
• Эффект якоря — объективная обработка всех интервью без привязки к первым результатам
• Эффект ореола — исключение влияния внешних факторов на анализ

Job To Be Done задача в современном контексте

Эволюция понимания клиентских потребностей

Job to be done задача в эпоху ИИ приобретает новые измерения. Современные инструменты позволяют выявлять скрытые паттерны в поведении клиентов, которые сложно обнаружить традиционными методами.

Трансформация исследовательского процесса:

• От субъективной интерпретации к объективному анализу
• От длительных циклов к быстрому получению инсайтов
• От ограниченной выборки к масштабируемым исследованиям

Интеграция JTBD с современными бизнес-процессами

• Автоматизация категорийного менеджмента: Внедрение JTBD с ИИ требует пересмотра организационной структуры — переход от продуктовой к сценарной логике управления.
• Синергия исследовательских подходов: Максимальную эффективность демонстрирует интеграция теоретических основ Кристенсена, контекстуального анализа и практических ИИ-инструментов.

Заключение

Будущее JTBD лежит в гармоничном сочетании классических принципов методологии Клейтона Кристенсена с возможностями искусственного интеллекта. Это позволяет бизнесу не только глубже понимать своих клиентов, но и быстрее адаптироваться к изменяющимся потребностям рынка.