Когда ко мне приходят клиенты с задачей «понять, что действительно важно пользователям», чаще всего они уже пробовали классические опросы с оценками по шкале от 1 до 5 или от 1 до 10. В результате — почти всё «важно», большинство функций получают 4–5 баллов, а команда по-прежнему не понимает, что развивать в первую очередь. В этой статье я разберу, что такое MaxDiff, как он работает и почему этот метод особенно полезен в UX-исследованиях. Материал будет полезен UX-исследователям, продуктовым менеджерам, аналитикам и маркетологам, которым необходимо обоснованно расставлять приоритеты в продукте, а не полагаться на интуицию.
Классические шкалы оценки удобны и привычны, но у них есть серьёзное ограничение: они не заставляют респондента делать выбор. Пользователь может поставить высокие оценки почти всем характеристикам — и формально он будет прав. Но для продуктовой команды такие данные малоинформативны: невозможно понять, какие функции действительно критичны, а какие — просто «приятны». В реальной жизни люди всегда делают выбор, жертвуя чем-то ради более ценного. Шкалы этого давления выбора не создают.
Именно здесь появляется MaxDiff (Best–Worst Scaling) — метод, который измеряет относительную важность характеристик. Вместо оценки каждой функции по отдельности респонденту предлагают выбрать из набора вариантов самый важный и наименее важный. Такой подход вынуждает сравнивать и ранжировать внутри головы, а не оценивать изолированно. В результате мы получаем не размытые «средние баллы», а чёткую иерархию приоритетов — инструмент, который можно напрямую использовать в UX-стратегии и продуктовой roadmap.
Метод MaxDiff (Maximum Difference Scaling), также известный как Best–Worst Scaling, — это количественный исследовательский инструмент, разработанный для точного измерения относительной важности характеристик. Впервые метод был предложен в академической среде как альтернатива рейтинговым шкалам, которые часто страдают от эффекта «все важно». Сегодня MaxDiff активно применяется в маркетинговых, продуктовых и UX-исследованиях.
Суть метода проста: вместо того чтобы оценивать каждый пункт по шкале, респонденту показывают небольшой набор характеристик (обычно 4–5) и просят выбрать:
Затем система формирует следующий набор — и так несколько раз, пока каждая характеристика не будет сравнена с другими достаточное количество раз.
На первый взгляд это похоже на ранжирование, но принципиальное отличие в том, что:
Чем MaxDiff отличается от привычных методов
1. В отличие от Likert-шкал
Когда мы просим оценить важность по шкале от 1 до 5, большинство характеристик получают высокие оценки. Это связано с когнитивной мягкостью — людям сложно «занижать» значимость, особенно если пункты в целом позитивные. В итоге различия сглаживаются.
2. В отличие от полного ранжирования
Ранжирование 15–20 характеристик сразу — тяжелая задача. Респонденты устают, допускают ошибки, используют упрощённые стратегии (например, оценивают только первые пункты внимательно). MaxDiff решает эту проблему, разбивая задачу на небольшие сравнения.
3. Более стабильные данные
Каждый выбор «лучшее–худшее» фактически содержит больше информации, чем одиночная оценка по шкале. С точки зрения анализа это создаёт более устойчивую модель предпочтений. В результате мы получаем чёткую шкалу относительной важности, где видно, какие характеристики действительно лидируют, а какие существенно уступают.
В своей практике я часто использую MaxDiff, когда клиенту нужно сократить список из 15–30 UX-гипотез до 5–7 приоритетных направлений. Метод отлично работает в онлайн-формате — например, его можно реализовать через специализированные вопросы в конструкторе опросов. Правильная логика показа блоков и автоматический сбор данных позволяют быстро подготовить массив для последующего анализа.
Когда я запускаю MaxDiff-исследование для клиента, процесс всегда начинается не с инструмента, а с правильной постановки задачи. Ошибка №1 — сразу собирать опрос, не проработав список характеристик.
1. Формирование списка атрибутов
Сначала мы собираем полный перечень характеристик:
Важно, чтобы формулировки были:
Например, нельзя смешивать «Удобный интерфейс» и «Наличие темной темы» — это разные уровни детализации.
Обычно оптимальное количество атрибутов для MaxDiff — от 8 до 25. Если их больше, исследование усложняется.
2. Конструирование наборов (сетов)
Респонденту не показывают весь список сразу. Система автоматически формирует небольшие блоки по 4–5 характеристик.
В каждом блоке участник отвечает на вопрос:
Каждая характеристика появляется в нескольких разных комбинациях с другими. Это позволяет математической модели «понять», как она соотносится со всеми остальными.
Современные онлайн-платформы позволяют автоматизировать эту логику — система сама перемешивает и балансирует показ атрибутов.
3. Логика выбора «best–worst»
Ключевой момент — респондент всегда вынужден делать выбор.
Если в классической анкете можно поставить всем пунктам «4», здесь так не получится. Нужно выделить:
Такой формат:
4. Немного о математике (простыми словами)
Каждый выбор «лучшее–худшее» — это не просто две отметки. Это сравнительное утверждение:
Таким образом, одно действие респондента генерирует сразу несколько сравнений.
После сбора данных применяется статистическая модель (чаще всего на основе логит-модели), которая рассчитывает относительные веса каждой характеристики. В результате мы получаем индекс важности в единой шкале — от наименее значимого к наиболее значимому.
Один из недавних кейсов — приоритизация функций личного кабинета B2B-сервиса. У клиента было 18 возможных улучшений:
По шкале 1–5 почти всё получило оценки выше 4.
После MaxDiff картина изменилась:
Именно такие данные позволяют обосновать roadmap перед инвесторами и руководством — не на уровне «кажется важным», а на основе количественной приоритизации.
В UX мы почти всегда работаем с ограничениями: ограниченный бюджет, ограниченное время разработки, ограниченные ресурсы команды. При этом список гипотез и идей обычно огромный. Именно в таких ситуациях MaxDiff становится не просто исследовательским инструментом, а инструментом стратегической приоритизации.
За годы работы с клиентами я выделил несколько задач, где метод показывает максимальную отдачу.
1. Приоритизация фич в продуктовой roadmap
Когда команда планирует развитие продукта, на столе лежат десятки идей.
Без количественной оценки решение часто принимается на основе:
MaxDiff позволяет получить ранжированный список функций по их воспринимаемой ценности для пользователя.
Вместо абстрактного «это важно» команда получает:
2. Оценка ценности элементов пользовательского опыта
UX — это не только функции. Это:
Часто пользователи говорят, что всё это важно. Но когда им нужно выбрать самое критичное, приоритеты меняются.
MaxDiff помогает понять:
3. Сравнение концепций интерфейса
Когда разрабатываются несколько концепций (например, разные подходы к главной странице или структуре навигации), можно вынести в MaxDiff ключевые характеристики каждой концепции:
Метод позволяет определить, какие характеристики пользователи считают наиболее ценными — и на основе этого доработать финальную версию.
4. Подготовка к масштабным инвестициям в разработку
В B2B-продуктах особенно важно понимать, какие улучшения действительно повлияют на продление подписки или готовность платить больше.
Я часто рекомендую клиентам перед крупным редизайном или разработкой нового модуля провести количественную приоритизацию через MaxDiff.
Такое исследование можно реализовать в онлайн-формате — например, через https://testograf.ru/ — и собрать данные за несколько дней. Это значительно снижает риск вложиться в направление, которое пользователи считают второстепенным.
Почему MaxDiff особенно ценен именно для UX
UX-исследования часто сталкиваются с проблемой «позитивного шума»:
MaxDiff:
В результате UX-команда получает не просто отзывы, а инструмент для принятия решений.
Далее разберём, в каких случаях MaxDiff лучше других методов, а в каких — его использовать не стоит.
В практике исследований нет универсального инструмента. MaxDiff — мощный метод, но важно понимать, когда он действительно даёт преимущество, а когда можно обойтись более простыми решениями.
1. Сравнение с Likert-шкалами
Когда используют шкалы:
Проблема:
Когда MaxDiff лучше:
MaxDiff принуждает к выбору — а значит, даёт более «жёсткую» иерархию.
2. Сравнение с ранжированием
Полное ранжирование списка (например, 15 характеристик от 1 до 15) выглядит логичным способом приоритизации.
Проблемы ранжирования:
В MaxDiff:
Именно поэтому данные MaxDiff обычно более устойчивы и предсказуемы.
3. Когда метод особенно оправдан
Я рекомендую MaxDiff, если:
В таких случаях стоимость исследования несопоставима с риском ошибочного приоритета.
4. Когда MaxDiff использовать не стоит
Метод не подходит, если:
Кроме того, если атрибуты сформулированы некорректно или находятся на разных уровнях абстракции, MaxDiff лишь зафиксирует методологическую ошибку.
В моей практике наиболее частая проблема — не в самом методе, а в подготовке исследования. Поэтому дальше разберём, как правильно подготовить MaxDiff, чтобы получить действительно надёжные данные.
По моему опыту, 80% успеха MaxDiff закладывается ещё до запуска анкеты. Если атрибуты сформулированы с ошибками или выборка подобрана неверно, никакая статистическая модель не спасёт результат. Ниже — ключевые шаги, которые я всегда прохожу с клиентами.
1. Чёткая формулировка атрибутов
Главное правило — сопоставимость.
Атрибуты должны быть:
Плохо:
Это разные уровни — общее восприятие и конкретная функция.
Лучше:
Если на этапе подготовки не провести качественную проработку (интервью, анализ обратной связи, CJM), MaxDiff будет измерять не приоритеты, а хаос формулировок.
2. Оптимальное количество характеристик
Рекомендованный диапазон:
Слишком короткий список не раскрывает реальную конкуренцию характеристик.
Слишком длинный — перегружает респондента.
3. Требования к выборке
Для стабильных количественных выводов я ориентирую клиентов на:
MaxDiff чувствителен к объёму данных, потому что модель рассчитывает относительные веса на основе множественных сравнений.
4. Балансировка и логика показа
Критично, чтобы:
При ручной реализации это сложно контролировать.
Поэтому я рекомендую использовать онлайн-платформы с автоматической балансировкой, например https://testograf.ru/, где можно настроить логику показа и рандомизацию без программирования.
5. Частые ошибки, которые я вижу в проектах
MaxDiff — это не просто «особый тип вопроса», а метод с математической логикой. Если его анализировать поверхностно, теряется главное преимущество — точность относительных различий.
Грамотно подготовленный MaxDiff превращается в мощный инструмент приоритизации. В следующем разделе покажу, как реализовать его в онлайн-формате и автоматизировать сбор и обработку данных.
Когда методологическая часть продумана, следующий шаг — корректная техническая реализация. Сегодня нет необходимости собирать MaxDiff вручную или рассчитывать всё в сложных статистических пакетах с нуля. Онлайн-платформы позволяют автоматизировать большую часть процесса.
1. Создание структуры исследования
На первом этапе в конструкторе опросов создаётся список атрибутов. Важно:
В сервисе Тестограф это можно реализовать через гибкую настройку логики вопросов и рандомизацию. Платформа позволяет задать нужное количество показов каждого атрибута и избежать повторяющихся комбинаций.
2. Настройка логики и рандомизации
Технически корректный MaxDiff требует:
Если эти параметры нарушены, модель может сместиться.
3. Сбор данных
После запуска исследования важно:
MaxDiff особенно чувствителен к «случайным кликам», поэтому я всегда рекомендую:
4. Анализ результатов
Результат MaxDiff — это не просто проценты выбора.
Правильный выход — это:
В рамках аналитики я обычно строю:
5. Что получает продуктовая команда на выходе
Грамотно реализованный MaxDiff даёт:
Вместо обсуждения «что нам кажется важным» команда начинает обсуждать «где максимальный вклад в ценность продукта».
MaxDiff — это не просто альтернатива шкале оценки. Это инструмент управленческого уровня, который позволяет переводить пользовательские предпочтения в измеряемую структуру приоритетов.
В UX-исследованиях метод особенно ценен, потому что:
За годы работы с данными я убедился: если продуктовая команда внедряет MaxDiff в регулярную практику приоритизации, обсуждения становятся предметными, а решения — обоснованными.
Когда нужно сократить десятки гипотез до нескольких действительно значимых направлений — MaxDiff работает точнее большинства привычных инструментов.