. Зная, какая информация в последнее время на слуху у наших пользователей, мы можем заранее знать их ответы на интересующие нас вопросы. Понимание этого искажения позволяет нам составлять более качественные вопросы, избежав тех у которых очевидные ответы.

. Нам следует максимально упростить механизм обратной связи, чтобы пользователи могли поделиться своим мнением «в один клик». Любая дополнительная нагрузка в этом механизме (будь то «подталкивающие» тексты, или картинки) может усложнить действие в глазах пользователя, и лишить нас его мнения.

. Из-за нашего желания подкрепить решения данными из системы, мы можем видеть ошибочные корелляции между частотой/типом фидбэка, и каким-то нашим решением по продукту ().

. Нам нельзя принуждать пользователей давать фидбэк. Пример принуждения: обязательные ответы на сторонние вопросы при заполнении какой-то формы. Исключением может стать случай, когда пользователь отказывается от продукта. Например, перед деактивацией аккаунта или удалением приложения мы можем сделать указание причины решения обязательным.

. Нам следует избегать вопросов, которые могут причинить пользователю эмоциональный дискомфорт. Если пользователь должен выбирать между вариантами, ряд которых социально неприемлем – мы рискуем получить данные, не содержащие его настоящего мнения (или вообще ничего не получить).

. В наших механизмах обратной связи нам всегда следует обозначить контекст. Так, если мы запускаем опрос – мы должны с самого начала позаботиться о том, чтобы пользователь понимал не только сами вопросы, но и к чему в перспективе ведут его ответы. Если мы будем задавать вопросы без установленного контекста, тогда ответы с высокой вероятностью будут более «абстрактными», а результаты - менее полезными.

. Нам следует избегать абстрактных вопросов, потому что ответы на них с высокой вероятностью будут продиктованы текущим настроением пользователя. Помимо этого, нам также следует задавать вопросы в наиболее «нейтральное» время, не омраченное какими-то печальными событиями. Пример: если мы просим пользователя оценить качество нашей службы поддеркжи в траурный день в его стране, то с высокой вероятностью его ответы будут искажены.

. Неграмотное использование чисел в опросниках и прочих формах может подтолкнуть пользователей к ответам тем самым исказив полученные данные.

. Одна из наиболее популярных ошибок, допускаемых командами продукта – одновременное предложение слишком большого кол-ва опций. Пример: форма обратной связи с вопросом «Какое нововведение в продукте вы бы захотели больше всего?» с десятком ответов. Согласно закону Миллера, пользователь не сможет удерживать в уме все эти варианты одновременно, и, следственно, не сможет оценить их вес и значимость по отношению друг к другу для него лично. Как следствие, полученные нами данные не будут отражать реальной ситуации.

. Предположим мы получили фидбэк от одной категории пользователей и не получили (или получили гораздо меньше) – от другой. Если мы экстраполируем эти результаты на всех пользователей, мы рискуем принять множество ошибочных решений.

Для «подталкивания» пользователя к даче фидбэка мы можем использовать широкое множество инструментов, каждый из которых будет удобен в какой-то конкретной ситуации и конкретных задачах. Инструменты: , , , .