Jobs To Be Done: как понять, что на самом деле нужно клиенту

Клиент говорит: "Мне нужна CRM с таск-менеджером и аналитикой". Ты строишь CRM с таск-менеджером и аналитикой. А потом смотришь - люди пользуются только одной функцией из десяти. Остальные девять никому не нужны.

Знакомо? Я с этим столкнулся, когда начинал Discovery Sprint (этап исследования перед разработкой) для ритейл-проекта. Клиенты говорили одно, а делали совершенно другое. Именно тогда я по-настоящему понял, зачем нужен JTBD - и почему этот фреймворк стоит освоить до того, как ты начнёшь писать хоть строчку кода.

В этой статье - суть Jobs To Be Done без академической воды: что это, как применить к своему продукту, какие вопросы задавать на интервью и как AI ускоряет весь процесс в 3-5 раз. Плюс шаблоны, которые можно сразу использовать.

Статья входит в серию гайда по продуктовому мышлению - от понимания клиента до запуска продукта.

Что такое JTBD простыми словами

JTBD (Jobs To Be Done) - это фреймворк, который помогает понять, зачем люди на самом деле "нанимают" продукт. Суть: клиенты покупают не товар или услугу, а решение конкретной задачи - "работы" - в своей жизни.

Люди не покупают дрели. Они покупают дырки в стене. А если точнее - они "нанимают" дрель, чтобы повесить полку и навести порядок в комнате. Это и есть "работа" (job).

Классический пример - история с молочными коктейлями McDonald's. Клейтон Кристенсен (Clayton Christensen), профессор Гарвардской бизнес-школы и создатель теории JTBD, с командой стояли у кассы и наблюдали. Оказалось, что половина коктейлей продаётся до половины девятого утра. Покупатели - одинокие водители по дороге на работу.

Им нужна была не еда. Им нужен был способ сделать скучную дорогу чуть менее тоскливой и при этом утолить голод одной рукой. Конкуренты коктейля - не кока-кола и не мороженое, а бананы, пончики и скука. Как только McDonald's это поняли - сделали коктейли гуще (дольше пить) и добавили кусочки фруктов (интереснее). Продажи выросли.

Вот в этом и есть ключевой сдвиг мышления JTBD: вместо "какие фичи добавить в продукт" ты спрашиваешь "какую работу мой клиент пытается выполнить и где текущие решения его подводят".

Ещё один пример, который мне нравится. Через призму JTBD Spotify конкурирует не с Apple Music. Его конкуренты - подкасты, аудиокниги, радио и даже тишина. "Работа" пользователя - заполнить время чем-то приятным или полезным во время рутинных дел: дорога, уборка, готовка. Именно поэтому Spotify осознанно развивает подкасты и аудиокниги - они закрывают ту же "работу".

Если тебя интересует, как превратить понимание клиента в стартап-идею - JTBD как раз первый шаг в этом процессе.

Три типа "работ" и зачем это знать

Когда говорят про "работу" клиента, часто имеют в виду только практическую задачу. Но на самом деле у каждого действия есть три слоя.

Функциональная работа - конкретная задача, которую нужно выполнить. Добраться из точки А в точку Б. Посчитать unit-экономику. Найти подарок за 2 часа до встречи.

Эмоциональная работа - как я хочу себя чувствовать. Уверенность перед инвестором. Спокойствие, что проект не развалится. Контроль над ситуацией.

Социальная работа - как я хочу выглядеть в глазах других. Профессионально на питче. Современно среди коллег. Заботливо перед друзьями (тот самый подарок).

Вот пример из моей практики. Когда мне понадобилась финансовая модель для инвестиционного питча, я сделал её в Replit (облачная платформа для разработки) за $50 и двое суток. Три типа "работ" в одном кейсе:

• Функциональная: посчитать unit-экономику и показать динамику роста
• Эмоциональная: чувствовать уверенность, что цифры не развалятся под вопросами инвестора
• Социальная: выглядеть профессионально - интерактивная модель вместо статичного Excel

Продукт, который решает только функциональную работу, проигрывает тому, который закрывает ещё и эмоциональную. Uber "нанимают" не только для того, чтобы доехать (такси тоже может). Его "нанимают", чтобы не нервничать из-за наличных, не думать о чаевых и чувствовать себя современным человеком, который пользуется приложением.

Когда ты определяешь "работу" для своего продукта - проверь все три слоя. Часто именно эмоциональный или социальный аспект оказывается решающим при выборе между конкурентами.

Две школы JTBD - какую выбрать

В мире JTBD есть два лагеря, и полезно понимать разницу.

Jobs-as-Activities: количественный подход

Тони Ульвик (Tony Ulwick) и его компания Strategyn развивают подход Outcome-Driven Innovation (ODI). Суть: определи конкретные "работы" клиента и измерь, насколько хорошо текущие решения их выполняют.

Ключевая метрика - opportunity score: важность работы минус удовлетворённость текущим решением. Чем выше разрыв - тем больше возможность для нового продукта.

Результаты впечатляют: по данным Strategyn, продукты, созданные через ODI, успешны в 86% случаев. Средний показатель по рынку - 17%.

Jobs-as-Progress: качественный подход

Боб Моэста (Bob Moesta) и Клейтон Кристенсен фокусируются на другом: почему клиент переключается с одного решения на другое. Инструмент - Switch-интервью, где ты восстанавливаешь весь путь клиента от первой мысли "что-то не так" до момента покупки нового решения.

Моэста предложил модель Four Forces of Progress (Четыре силы прогресса) - и это один из самых полезных инструментов JTBD:

1. Push (толкает от старого) - неудовлетворённость текущим решением. "Мой продукт не растёт, что-то не так с позиционированием"
2. Pull (тянет к новому) - привлекательность нового решения. "JTBD обещает 86% успешных запусков, хочу попробовать"
3. Anxiety (тревога) - страх нового. "А вдруг методология не сработает для моего продукта? Потрачу время зря"
4. Habit (привычка) - инерция старого. "Мы всегда делали customer personas, команда привыкла"

Переключение происходит, когда Push + Pull > Anxiety + Habit. Если сила привычки и страх перед новым перевешивают - клиент останется со старым решением, даже если оно его не устраивает.

Эта модель работает не только для понимания клиентов. Продуктовые команды применяют её для анализа любого переключения: почему пользователь ушёл от конкурента, почему кто-то пробует продукт и бросает, почему команда сопротивляется новому процессу. Я сам регулярно возвращаюсь к ней при разборе оттока.

Что выбрать для стартапа

В 2025-2026 оба подхода постепенно сближаются. Но если ты только начинаешь - я бы рекомендовал стартовать с подхода Моэсты. Он качественный, дешевле и быстрее: 5-10 глубинных интервью вместо масштабного количественного исследования. Подход Ульвика подключишь позже, когда появятся данные для анализа.

Как провести JTBD-исследование для стартапа

Большинство статей про JTBD заканчиваются на теории. "Проведите интервью" - и всё. А сколько интервью? Какие вопросы? Как найти людей? Как перевести ответы в фичи? Вот проверенный алгоритм, который хорошо работает для стартапов.

Шаг 1: Сформулируй гипотезу о "работе" (1 день)

Прежде чем разговаривать с людьми, сформулируй гипотезу. Не нужно быть точным - нужно иметь отправную точку.

Формат: "Я думаю, что мои клиенты 'нанимают' [продукт/категорию] для того, чтобы [работа] в ситуации [контекст]."

Пример: "Я думаю, что предприниматели 'нанимают' AI-инструменты для кода не потому, что хотят программировать. Они хотят быстро проверить идею, не нанимая разработчиков."

Шаг 2: Найди 5-10 респондентов (3-5 дней)

Тебе нужны люди, которые недавно "наняли" или "уволили" похожий продукт. Где искать:

• Пользователи конкурентов (форумы, отзывы, комьюнити)
• Люди, которые недавно переключились на новое решение
• Профильные Telegram-чаты и сообщества
• Знакомые знакомых (два рукопожатия)

5-10 интервью - достаточно для стартапа. Не нужно 30-50, как в корпоративном исследовании.

Шаг 3: Проведи JTBD-интервью (1-2 недели)

Когда я начинал Discovery Sprint для ритейл-проекта, первым делом определил JTBD целевой аудитории. Что они "нанимают" для планирования магазина? 7 интервью за 10 дней - и картина стала ясной. Клиенты не хотели "визуализацию планировки". Они хотели "быстро показать руководству, что конкретный вариант планировки улучшит проходимость и увеличит продажи".

Это совершенно меняет приоритеты: вместо красивой 3D-визуализации нужен был убедительный отчёт с цифрами. Без JTBD-интервью мы бы строили не то.

Шаг 4: Проанализируй результаты (2-3 дня)

Ищи паттерны: какие "работы" повторяются у разных людей? Какие эмоциональные и социальные аспекты всплывают? Что толкает от старого решения (Push), что привлекает в новом (Pull)?

Шаг 5: Сформулируй Job Stories и переведи в фичи (1-2 дня)

Job Story - это формат записи найденной "работы".

Итого: 2-3 недели и минимальный бюджет. Сравни с корпоративным JTBD-исследованием: 2-4 месяца и от $50K (по западным расценкам).

Шаблон Job Story

Формат: "Когда [ситуация], я хочу [мотивация], чтобы [ожидаемый результат]"

Примеры для разных ниш:

• SaaS: "Когда я работаю над проектом с командой из 5 человек, я хочу видеть прогресс каждого в реальном времени, чтобы не тратить время на статус-митинги"
• E-commerce: "Когда я ищу подарок другу за 2 часа до встречи, я хочу найти что-то необычное с быстрой доставкой, чтобы не выглядеть тем, кто забыл"
• Mobile app: "Когда я еду в метро утром, я хочу узнать главные новости за 5 минут, чтобы быть в курсе на работе"
• Стартап-идея: "Когда у меня появилась идея продукта, я хочу быстро проверить, есть ли спрос, чтобы не тратить полгода на разработку того, что никому не нужно"

Разница между Job Story и User Story: User Story описывает роль и действие ("Как пользователь, я хочу зарегистрироваться, чтобы получить доступ"). Job Story описывает ситуацию и мотивацию - контекст, в котором возникает потребность. Job Story отвечает на вопрос "почему", а не "что".

Чеклист вопросов для JTBD-интервью

Эти вопросы помогут восстановить путь клиента от первой мысли "что-то не так" до переключения на новое решение.

О ситуации:

1. Расскажи о последнем разе, когда ты [действие]. Что происходило в тот момент?
2. Когда ты впервые подумал, что текущее решение тебя не устраивает?
3. Что именно пошло не так? Был конкретный момент?

О поиске решения: 4. Какие варианты ты рассматривал? Почему выбрал именно этот? 5. Что ты делал до этого? Как решал эту задачу раньше? 6. С кем ты советовался? Что они сказали?

О переключении: 7. Что именно подтолкнуло тебя попробовать новое решение? 8. Что удерживало от переключения раньше? 9. Были ли сомнения? Какие?

О результате: 10. Чего ты ожидал? Что получилось на самом деле? 11. Что бы ты изменил в идеальном решении? 12. Посоветовал бы ты это решение другу? Почему да или нет?

Важный принцип: не спрашивай "чего ты хочешь" - спрашивай "что ты сделал". Люди плохо предсказывают своё будущее поведение, но хорошо помнят прошлое.

JTBD + AI: как ускорить исследование в 3-5 раз

Вот что интересно: про JTBD на русском языке написано много, а про использование AI для JTBD-исследований - практически ничего. Хотя именно AI делает этот фреймворк доступным для стартапов.

В июле 2025 Майк Бойсен опубликовал провокационную статью "JTBD is Dead (As You Know It)" на jtbd.one. Его тезис: традиционный JTBD-процесс - медленный, дорогой и делает статичный "снимок" рынка. AI-агенты могут за часы сделать то, на что раньше уходили месяцы.

AI-native JTBD-процесс

Новая парадигма выглядит так:

1. Ты формулируешь "работу" (человеческий интеллект - стратегическое мышление)
2. AI выполняет глубокий ресёрч: анализирует отзывы, строит Job Map, генерирует outcome statements
3. Ты проводишь 5-10 интервью для валидации (вместо 30-50)
4. AI анализирует транскрипты: выделяет паттерны, группирует ответы, находит повторяющиеся темы
5. Ты строишь стратегию на основе validated insights

Это снижает стоимость и время JTBD-исследования в 3-5 раз.

Конкретный промпт для ChatGPT или Claude

Вот промпт, который можно использовать на старте:

"Проанализируй следующие отзывы с [App Store / Google Play / отзовик] для [категория приложений]. Определи 3-5 ключевых 'работ' (jobs), которые пользователи пытаются выполнить. Для каждой работы укажи: функциональный аспект (что хотят сделать), эмоциональный (как хотят себя чувствовать) и социальный (как хотят выглядеть). Формат ответа: Job Story для каждой работы."

AI покрывает 60-80% работы. Остальные 20-40% критичны - и их AI пока не заменяет. Подсознательные мотивы, эмоциональные ассоциации, контекст конкретной ситуации переключения - всё это можно уловить только в живом разговоре. AI не заменяет разговоры с людьми - он ускоряет подготовку и анализ.

AI-инструменты для JTBD

• ChatGPT / Claude - для генерации гипотез, анализа отзывов, формулирования Job Maps и outcome statements
• Транскрибация + LLM - записываешь интервью, AI извлекает ключевые темы и паттерны
• API Perplexity / Exa / Google Trends - подключаешь к промпту реальные данные вместо абстрактного анализа. Perplexity ищет свежие отзывы и обсуждения в реальном времени, Exa находит релевантные статьи и кейсы по семантическому поиску, Google Trends показывает динамику интереса к проблеме. Это превращает JTBD-ресёрч из разговора с LLM в полноценное исследование на живых данных
• ASEED (российская платформа, используется в Сбере) - автоматизация обработки JTBD-интервью. По данным кейса BKS MI, сокращает время анализа с 4 часов до 30 минут на одно интервью. Выделяю отдельно, потому что это не просто LLM-обёртка - внутри готовый набор инструментов, заточенных именно под анализ пользовательских интервью и JTBD-исследований

Связка JTBD + AI особенно актуальна для вайб-кодинга: ты понимаешь "работу" клиента через JTBD, а потом быстро прототипируешь решение с помощью AI-инструментов.

Типичные ошибки при работе с JTBD

Я видел эти ошибки и у себя, и у коллег. Вот пять самых частых.

1. Путать "работу" с действием внутри продукта

"Отфильтровать врачей по специальности и рейтингу" - это НЕ работа. Это действие внутри продукта. Работа существует до и вне продукта.

"Быстро получить консультацию врача, когда ребёнок заболел в 11 вечера" - вот это работа. Фильтр по специальности - лишь один из возможных способов добраться до её выполнения. И может быть, даже не лучший.

2. Определять "работу" слишком широко

"Жить здоровее" - невозможно спроектировать продукт под такую формулировку. "Не забывать принимать лекарства по расписанию" - уже можно.

Правило: если ты не можешь представить конкретное решение для "работы" - она слишком абстрактная. Сузь.

3. Спрашивать людей, чего они хотят

Классика от Генри Форда: "Если бы я спросил людей, чего они хотят, они бы сказали 'более быструю лошадь'". Люди плохо предсказывают будущее поведение. Спрашивай о прошлом: "Что ты делал в последний раз, когда столкнулся с этой проблемой?"

4. Игнорировать эмоциональные и социальные работы

Продукт может отлично решать функциональную задачу, но проигрывать конкуренту, который закрывает эмоциональную потребность. Notion "нанимают" не только для организации задач. Его "нанимают", чтобы чувствовать контроль над хаосом и выглядеть организованным перед командой.

5. Использовать JTBD изолированно

JTBD показывает "работу", но не говорит, как проверить гипотезу. Для этого есть Customer Development. Не подсказывает, как оформить бизнес-модель - для этого Lean Canvas. JTBD - первый шаг в цепочке JTBD -> CustDev -> Lean Canvas -> MVP, но не единственный.

JTBD vs Персоны: когда что использовать

Это, пожалуй, самый частый вопрос, который я слышу.

Персоны (buyer persona - детальный портрет идеального клиента) описывают КТО: "Мария, 35 лет, маркетолог в IT-компании, любит йогу и подкасты про продуктивность".

JTBD описывает ЗАЧЕМ: "Когда я планирую бюджет на квартал, я хочу быстро увидеть ROI каждого канала, чтобы защитить бюджет перед руководством".

Когда персоны полезнее: когда нужно настроить коммуникацию - tone of voice, каналы, визуал. Зная, что Мария слушает подкасты - ты знаешь, где до неё достучаться.

Когда JTBD полезнее: когда нужно понять, что строить. Какую функциональность, какой опыт, какую "работу" закрыть. Персона говорит "кто", JTBD говорит "почему".

Идеальный вариант - использовать вместе. Персоны + JTBD = полная картина. Я не советую выбирать одно вместо другого. Они дополняют друг друга: составление профиля идеального пользователя помогает с коммуникацией, JTBD - с продуктом.

Выводы

JTBD - не академическая теория из учебника MBA. Это рабочий инструмент, который используют при запуске нового проекта, либо улучшении существующих продуктов. И который экономит месяцы на старте.

Ключевой сдвиг мышления: перестань спрашивать "какие фичи добавить" и начни спрашивать "какую работу мой клиент пытается выполнить". Когда ты знаешь "работу" - фичи выстраиваются сами.

AI делает JTBD доступным для стартапов и соло-фаундеров. 5-10 интервью вместо 30-50, анализ за часы вместо недель, гипотезы сгенерированы ещё до первого разговора с клиентом.

Следующий шаг после JTBD - Customer Development: как проверить найденные "работы" на реальных пользователях и убедиться, что ты не строишь то, что никому не нужно.

Если тебе интересна тема продуктового мышления и создания продуктов с AI - я регулярно разбираю подобные фреймворки и инструменты в Telegram-канале @productvibe.

---

Частые вопросы

Что такое JTBD простыми словами?

JTBD (Jobs To Be Done) - это способ понять, зачем люди на самом деле покупают продукты. Идея простая: клиенты не покупают товары - они "нанимают" их для выполнения конкретной задачи ("работы") в своей жизни. Понимание этой "работы" помогает создать продукт, который люди реально хотят.

Как провести JTBD-интервью?

Найди 5-10 человек, которые недавно переключились на новый продукт в твоей нише. Задавай вопросы о прошлом поведении: "Что произошло, когда ты решил попробовать новое решение? Что не устраивало в старом?" Не спрашивай, чего они хотят - спрашивай, что они делали. Ищи паттерны в ответах.

В чём разница между JTBD и User Stories?

User Story описывает роль и действие: "Как пользователь, я хочу зарегистрироваться". Job Story описывает ситуацию и мотивацию: "Когда я ищу подарок за 2 часа до встречи, я хочу найти что-то необычное с быстрой доставкой". JTBD отвечает на вопрос "почему", User Story - на "что".

JTBD и персоны - что лучше?

Это не конкуренты, а дополнения. Персоны описывают КТО твой клиент (демография, привычки, каналы). JTBD описывает ЗАЧЕМ он покупает (какую "работу" выполняет). Используй персоны для настройки коммуникации, JTBD - для определения функциональности продукта.

Как составить Job Story?

Формат: "Когда [ситуация], я хочу [мотивация], чтобы [ожидаемый результат]". Пример: "Когда я готовлюсь к питчу инвестору, я хочу быстро собрать финансовую модель с визуализацией, чтобы выглядеть профессионально и ответить на любой вопрос о цифрах".

Кто придумал JTBD?

Концепцию развивали несколько человек. Клейтон Кристенсен (Clayton Christensen), профессор Гарвардской бизнес-школы, популяризировал JTBD через книгу "Competing Against Luck" (2016) и знаменитый milkshake case. Боб Моэста (Bob Moesta) разработал практические инструменты: Switch-интервью и Four Forces of Progress. Тони Ульвик (Tony Ulwick) создал количественный подход Outcome-Driven Innovation с измеримыми метриками.

Как применить JTBD для стартапа?

Сформулируй гипотезу о "работе" клиента, проведи 5-10 JTBD-интервью, проанализируй паттерны и сформулируй Job Stories. На основе них определи ключевые фичи MVP. Весь процесс занимает 2-3 недели. AI ускоряет подготовку и анализ - можно использовать ChatGPT или Claude для генерации гипотез и обработки транскриптов.