Как появился Fair Lab и зачем он вообще нужен

Всем привет! Меня зовут Маша.

10+ лет я в рекламе и маркетинге — руководила кросс-функциональными командами, запускала кампании для крупных брендов, снимала ролики и выстраивала процессы тестирования идей.

Исследования всегда были важной частью работы с коммуникациями и стратегией. Иногда — потому что «так положено». Иногда — потому что это действительно помогает принимать решения.

Проблема

За это время я видела, как клиенты тратят миллионные бюджеты на опросы и исследования восприятия своей аудитории, которые на выходе толком ничего не давали, либо давали сомнительные результаты.

Бесконечные фокус-группы, где участники подстраиваются друг под друга. Онлайн-панели, где сидят одни и те же «профессиональные респонденты».

Отчеты, которые красиво выглядят, но никак не помогают бизнесу принять решение.

Переломный момент

Был кейс, когда мы пытались собрать труднодоступную аудиторию — людей с высоким доходом из северных регионов. Полный провал: непрофильные участники, которых подрядчик буквально ловил на улице за 1500 рублей. А на этих данных мы должны были строить платформу бренда на несколько лет вперед. Хорошо, что вовремя остановились и сделали паузу. В тот момент я окончательно поняла: проблема системная.Я не обесцениваю труд исследователей, но в индустрии есть серые зоны, с которыми все давно смирились.

Гипотеза

И в какой-то момент мы с командой подумали: а что если можно воспроизвести человеческое мышление и восприятие? Создать цифровых двойников реальных потребителей и проводить исследования на них.

Так родилась идея создать сервис​​, который позволит проводить исследования по новому, без людей, но с живыми инсайтами.

За две недели собрали MVP и провели первые тесты. Инсайты оказались живыми и практичными.

Наш стратег сказала:

Ольга Рейнсон

Директор по стратегии

«Это как ответы людей, у которых есть время объяснить, что им зашло или не зашло»

Боли роста 

Потом начались наши «цифровые боли»: сперва респонденты были слишком «умные». Потом слишком «ванильные». Потом цена генерации взлетела в космос. Мы перестраивали архитектуру, шлифовали поведение, добавляли социальный контекст, вводили контрольные вопросы, валидировали результаты на исследованиях с живыми респондентами.

Что в итоге

Так появился Fair Lab — платформа для тестирования идей, гипотез и креативов на ранних этапах с помощью цифровых респондентов. Быстро. Масштабируемо. Понятно для бизнеса.

Чем это отличается от классики

1. Скорость: от вопроса до осмысленного ответа — часы, а не недели.
2. Качество выборки: модели калибруются под вашу ЦА и проходят верификацию.
3. Прозрачность логики: не просто «нравится/не нравится», а объяснение причин и триггерров.
4. Экономика: меньше логистики и «шума» панелей, больше тестов за те же деньги.

Мы — участники Сколково, активно развиваем продукт, строим научный трек с университетами и исследователями.

Что дальше в этом блоге

В следующих постах расскажу, как мы:

1. Научили цифровых персон отвечать по-человечески, без штампов.
2. Сопоставляем результаты с фокус-группами: где сильнее люди, где — модели.
3. Прошли экспертизу Сколково: польза и подводные камни.