• формулировка

Discovery

Обоснование выбора ЦА для поиска проблемы

Для исследования проблем я выбрал ЦА школьников 9-11 класс, готовящихся к ЕГЭ и олимпиадам, потому что

• это часть растущего рынка edtech — 16% рост YoY к концу 24 года
• у меня под рукой растущий тг-канал с аудиторией 5К старшеклассников, что позволит мне бесплатно привлечь первых юзеров в продукт и протестировать гипотезу
• я близок к конечному юзеру: сам не так давно закончил школу и понимаю, с какими трудностями в школьные годы сталкиваются зумеры

Поиск проблемы и оценка масштаба

Цель: собрать и оценить проблемы ЦА на основе источников с живой UGC датой (обсуждения, форумы, соц-сети)

• prompt для ресерча проблем с UGC-платформ ЦА школьников [chatgpt o3 deep research]
• результат — таблица проблем с ранжированием по частотности упоминания

📍 Вывод: самая частотная проблема ЦА — “низкая самодисциплина и мотивация подготовки к экзаменам у старшеклассников 9-11 класс”, сфокусируюсь на её исследовании

User Needs (+ prioritization)

Цель: сформулировать потребности ЦА и выделить главные для юзера

• prompt для интервью AI-аватара-школьника [chatgpt o3 deep research]
• результаты интервью (профиль аватара, ответы на вопросы, таблица потребностей) — список потребностей

📍 Вывод: самой важной и распространённой потребностью школьников с низкой самодисциплиной является наличие внешнего механизма контроля, вторым по значимости выступает сообщество/поддержка: ощущение, что «я готовлюсь не в одиночку»

Analysis of market solutions

Цель: проанализировать существующие мировые решения, направленные на преодоление проблем низкой мотивации и самодисциплины, определить возможное УТП