MaxDiff часто воспринимают как удобный способ быстро расставить приоритеты: получили таблицу, увидели ранжирование, сделали выводы. На практике всё сложнее. За цифрами скрывается структура предпочтений, которая может радикально изменить продуктовые решения — от roadmap до позиционирования и коммуникации.
В этой статье я разберу, как правильно интерпретировать результаты MaxDiff и превращать их в конкретные продуктовые действия. Не просто «что важнее», а почему это важно, для кого именно и какие решения из этого следуют. Я работаю с данными клиентов Тестографа и регулярно вижу, как одни и те же результаты могут привести либо к точной стратегии, либо к ошибочному развороту продукта — всё зависит от глубины анализа.
Материал будет особенно полезен:
MaxDiff — мощный инструмент, особенно если он реализован корректно. Но одной «таблицы с рейтингами» недостаточно. Простое ранжирование не показывает:
Если воспринимать MaxDiff как обычный рейтинг, можно принять поверхностные решения. Если же анализировать его как модель предпочтений — это становится инструментом стратегического управления продуктом. Именно об этом и пойдет речь дальше.
Когда я обсуждаю с клиентами результаты MaxDiff, чаще всего звучит фраза: «Ну вот, это самый важный параметр». И здесь начинается первая ошибка. MaxDiff измеряет не «важность» в бытовом смысле, а относительную силу предпочтения в ситуации выбора.
Краткое напоминание методологии
В MaxDiff респонденту показывают набор характеристик и просят выбрать:
это происходит автоматически — на выходе мы получаем utility scores и нормализованные показатели важности.
Но важно понимать: респондент не оценивает пункты изолированно. Он всегда выбирает в контексте альтернатив.
Разница между рейтингом и относительной предпочтительностью
В обычном рейтинговом вопросе (по шкале 1–5) большинство характеристик получают высокие оценки. Всё «важно». В результате:
MaxDiff вынуждает человека делать выбор и жертвовать чем-то. Это приближает нас к реальной ситуации на рынке, где пользователь тоже выбирает — время, деньги, внимание ограничены.
Поэтому результаты MaxDiff — это не «абсолютная важность», а иерархия предпочтений при ограниченных ресурсах.
Почему MaxDiff показывает структуру выбора
Самое ценное в MaxDiff — он показывает структуру:
Если два атрибута отличаются на 2–3 пункта utility — это не просто разница в цифрах. Это сигнал о разной роли этих характеристик в восприятии продукта.
В своей практике я часто вижу ситуацию: команда хочет развивать 10 направлений одновременно. После MaxDiff оказывается, что 3 из них формируют 60–70% совокупной ценности. Остальные — либо вторичны, либо важны только для узкого сегмента.
И вот здесь начинается работа аналитика: не просто передать таблицу, а объяснить, как эта структура должна повлиять на продуктовые решения.
После проведения MaxDiff продуктовая команда обычно получает несколько типов показателей. На первый взгляд они похожи, но интерпретируются по-разному. Ошибка в трактовке метрик может привести к неверным приоритетам.
Utility scores (полезности)
Это базовый результат модели. Utility отражает относительную силу предпочтения каждого атрибута. Значения могут быть положительными и отрицательными — это нормально. Важно не само число, а его положение относительно других.
Если один параметр имеет utility 2.3, а другой –0.5, это не означает, что первый «в 5 раз важнее». Это означает, что в модели выбора первый системно выигрывает в сравнении с альтернативами, а второй чаще оказывается в роли «наименее предпочтительного».
В продвинутых инструментах, включая решения на платформе https://www.testograf.ru/, полезности рассчитываются на индивидуальном уровне, что позволяет анализировать распределение предпочтений, а не только средние значения.
Importance scores
Часто полезности нормализуют в проценты, чтобы сумма по всем атрибутам равнялась 100%. Так появляются importance scores — относительные доли значимости.
Этот формат удобен для презентаций, но именно здесь чаще всего происходит упрощение. Разница между 18% и 16% может быть статистически незначимой, но визуально выглядит как четкое преимущество. Поэтому всегда важно смотреть на доверительные интервалы или стандартные ошибки.
Share of preference
Эта метрика моделирует, какую долю выбора получил бы каждый атрибут в гипотетической конкурентной ситуации. Она особенно полезна, когда MaxDiff используется для тестирования ценностных предложений или коммуникационных сообщений.
В продуктовой логике share of preference помогает ответить на вопрос: если оставить только несколько ключевых характеристик, какие из них будут действительно «работать» на выбор?
Что означают отрицательные значения
Отрицательная полезность не означает, что атрибут «плохой». Это означает, что по сравнению с другими он реже выбирался как наиболее предпочтительный. Иногда это гигиенический фактор — пользователи ожидают его по умолчанию и не воспринимают как конкурентное преимущество.
В моей практике был кейс, когда функция с отрицательной полезностью вызывала бурные обсуждения в команде. Оказалось, что она воспринимается как обязательная — ее отсутствие вызвало бы недовольство, но наличие не добавляет ценности. Это разные управленческие решения: не развивать, а просто поддерживать на должном уровне.
Именно поэтому интерпретация MaxDiff — это не чтение таблицы, а понимание роли каждого атрибута в общей структуре восприятия продукта.
Даже корректно проведенный MaxDiff не гарантирует правильных выводов. Большинство искажений возникают уже на этапе обсуждения результатов внутри команды.
Сравнение абсолютных значений без учета распределения
Команды часто ориентируются только на средние значения. Но среднее скрывает вариативность. Если один атрибут получает умеренные оценки от всех, а другой — очень высокие от части аудитории и низкие от другой, их средние могут совпадать, хотя стратегически это разные ситуации.
В первом случае мы имеем «универсальную» ценность. Во втором — потенциальную точку дифференциации для отдельного сегмента. Без анализа распределения индивидуальных utility-профилей легко упустить этот эффект.
Игнорирование статистической значимости
Небольшая разница между показателями может быть следствием случайных колебаний. Если не учитывать размер выборки и доверительные интервалы, приоритеты начинают выстраиваться на основе визуального восприятия диаграммы, а не на основе данных.
В работе с клиентами я всегда рекомендую сначала определить группы атрибутов, которые действительно различаются между собой, и только потом переходить к ранжированию внутри этих групп.
Прямое ранжирование без стратегической интерпретации
Самая распространенная ошибка — воспринимать MaxDiff как список задач для roadmap: первое место — делаем срочно, последнее — вычеркиваем.
Но атрибут с высоким utility может уже быть хорошо реализован в продукте. В этом случае приоритет — не развитие, а коммуникация. И наоборот: параметр со средней оценкой может оказаться перспективным, если конкуренты его не используют.
MaxDiff показывает структуру ценности, но не подсказывает автоматически формат решения. Это уже зона ответственности аналитика и продуктовой команды.
Попытка угодить всем
Иногда команда видит, что несколько атрибутов находятся примерно на одном уровне, и решает развивать их параллельно. В результате продукт размывается, ресурсы распределяются тонким слоем, а дифференциация исчезает.
MaxDiff ценен именно тем, что помогает сфокусироваться. Если разница между группами атрибутов существенная, стратегически правильнее усилить лидеров, чем равномерно поддерживать весь список.
Корректная интерпретация требует не только чтения чисел, но и понимания бизнес-контекста: стадии продукта, конкурентной среды, стратегии роста. Без этого MaxDiff превращается в красивую, но малоиспользуемую таблицу.
После того как метрики рассчитаны и основные ошибки интерпретации исключены, начинается самая важная часть — трансформация результатов в управленческие решения. Именно здесь MaxDiff перестает быть исследованием «про мнения» и становится инструментом продуктовой стратегии.
Выявление ядра ценности
Первый шаг — определить атрибуты, которые формируют основу восприятия продукта. Обычно это 2–4 характеристики с заметным отрывом по utility или importance. Они отвечают на вопрос: за что нас выбирают?
В моей практике такие атрибуты почти всегда оказываются связаны либо с фундаментальной выгодой, либо с устранением ключевой боли пользователя. Это не обязательно самые «инновационные» функции — чаще всего это наиболее ощутимая польза.
Если продукт уже обладает этими характеристиками, приоритет — усилить их в коммуникации и пользовательском опыте. Если нет — это прямое указание для roadmap.
Поиск недооцененных возможностей
Следующий уровень анализа — атрибуты со средними значениями, но высокой вариативностью на индивидуальном уровне. Они могут быть не лидерами в среднем, но для части аудитории иметь критическое значение.
Здесь появляется пространство для гипотез:
Такие решения особенно актуальны для компаний, которые работают с несколькими сегментами и хотят повысить LTV без масштабных изменений всей линейки.
Отсечение слабых и перегружающих опций
MaxDiff хорошо показывает элементы, которые стабильно оказываются внизу списка. Это не всегда повод немедленно удалить их из продукта, но это сигнал для пересмотра приоритетов.
Если атрибут не влияет на выбор, а его развитие требует ресурсов, возникает вопрос о целесообразности инвестиций. В ряде проектов, которые мы анализировали на стороне Тестографа, исключение второстепенных функций позволило упростить интерфейс и ускорить разработку без потери конверсии.
Формирование приоритетов для roadmap
После группировки атрибутов по ролям — ядро, дифференциаторы, поддерживающие и слабые — можно выстраивать последовательность действий.
Я рекомендую переводить результаты MaxDiff в формат гипотез:
Такой подход дисциплинирует команду: MaxDiff становится не отчетом, а отправной точкой для экспериментов.
MaxDiff особенно ценен в динамике — когда его используют как регулярный инструмент принятия решений, а не разовый проект.
Средние показатели по выборке дают общее представление о структуре предпочтений, но редко отражают реальную картину рынка. В большинстве проектов аудитория неоднородна, и именно MaxDiff позволяет увидеть это особенно четко.
Почему среднее вводит в заблуждение
Представим ситуацию: атрибут получает средний уровень важности. Команда делает вывод, что он «умеренно значим». Но если посмотреть на индивидуальные utility-профили, может оказаться, что половина респондентов считает его крайне важным, а другая половина — совершенно незначимым.
В среднем получается компромиссное значение, которое не отражает ни одного реального сегмента. Если опираться только на агрегированные данные, продукт будет ориентирован на «усредненного пользователя», которого фактически не существует.
Кластеризация по профилям предпочтений
На практике я рекомендую проводить кластерный анализ на основе индивидуальных полезностей. Это позволяет выделить группы пользователей с похожей структурой выбора.
Обычно сегменты различаются не количеством «важных» характеристик, а логикой приоритетов. Один сегмент может быть ориентирован на функциональность и глубину возможностей, другой — на простоту и скорость, третий — на цену или надежность.
Такой подход особенно эффективен при работе с B2B-продуктами или сервисами с разными сценариями использования. MaxDiff в этом случае становится инструментом не только ранжирования атрибутов, но и стратегического позиционирования.
Продуктовые стратегии для разных сегментов
После выделения сегментов встает вопрос: как использовать эту информацию. Возможны разные сценарии.
Если один сегмент значительно больше остальных, логично сфокусироваться на его приоритетах. Если сегменты сопоставимы по объему, может быть оправдана дифференциация — разные тарифы, разные коммуникационные акценты или даже разные продуктовые предложения.
В некоторых проектах сегментация на основе MaxDiff приводила к пересмотру всей логики маркетинга. Вместо универсального сообщения компания начинала говорить с каждой группой на ее языке ценности.
Когда стоит запускать отдельные версии продукта
Не каждый сегмент требует отдельного решения. Критериями для разделения могут быть размер сегмента, его платежеспособность и стратегическая важность.
Если различия в utility-профилях существенные и затрагивают базовые характеристики продукта, универсальная стратегия может снижать эффективность. В таких случаях MaxDiff становится аргументом для более глубокой кастомизации или запуска новой линейки.
Сегментация усиливает ценность исследования, потому что переводит анализ с уровня «что важно в целом» на уровень «что важно для конкретной аудитории». А именно это и лежит в основе устойчивых продуктовых решений.
MaxDiff редко должен существовать изолированно. Его сила раскрывается в сочетании с другими методами, когда мы соединяем структуру предпочтений с поведением, мотивацией и экономикой выбора.
Комбинация с количественными опросами
Классический сценарий — сначала выявить атрибуты через качественные интервью или открытые вопросы, затем приоритизировать их с помощью MaxDiff, а после этого дополнить исследование блоком количественных вопросов.
Например, если MaxDiff показал, что определенная характеристика входит в ядро ценности, имеет смысл измерить уровень удовлетворенности ею, частоту использования и влияние на NPS. Это позволяет понять не только важность, но и текущее качество реализации.
Интеграция с Conjoint-анализом
Если MaxDiff отвечает на вопрос «что важнее», то Conjoint помогает понять «как комбинация характеристик влияет на выбор». В продуктовой стратегии эти методы дополняют друг друга.
Часто я рекомендую использовать MaxDiff как предварительный этап. Он позволяет сузить список атрибутов до действительно значимых. Уже затем имеет смысл запускать Conjoint-модель с ограниченным набором параметров, чтобы смоделировать реальные продуктовые конфигурации.
Такой подход снижает сложность исследования и повышает точность результатов.
Проверка гипотез через A/B-тестирование
MaxDiff формирует гипотезы, но финальное подтверждение должно происходить в реальной среде. Если исследование показало, что определенное преимущество является драйвером выбора, логично протестировать его влияние на конверсию через A/B-тест.
Важно понимать: MaxDiff отражает заявленные предпочтения в условиях выбора, но не всегда полностью предсказывает поведение. Именно поэтому связка с поведенческими метриками усиливает надежность выводов.
Использование результатов в CJM и позиционировании
Результаты MaxDiff можно интегрировать в карту пути клиента. Атрибуты с высокой полезностью часто соответствуют критическим точкам принятия решения. Это помогает скорректировать коммуникацию на разных этапах воронки.
Кроме того, MaxDiff дает аргументы для позиционирования. Вместо абстрактных формулировок компания может опираться на количественно подтвержденную структуру ценности. Это особенно важно при пересмотре брендинга или запуске нового направления.
Когда MaxDiff становится частью системы исследований, он перестает быть разовой аналитикой. Он начинает работать как элемент управленческого цикла: выявили приоритеты, протестировали изменения, измерили эффект, скорректировали стратегию.
Несколько лет назад к нам обратилась B2B-компания, развивающая онлайн-сервис с широким набором функций. Команда активно расширяла продукт: каждые два-три месяца добавлялись новые возможности. При этом рост продаж замедлился, а в отделе маркетинга не было понимания, на чем делать акцент в коммуникации.
Исходная задача
Клиент хотел понять, какие характеристики действительно влияют на выбор сервиса, а какие поддерживаются «по инерции». Список включал более 15 атрибутов: от технических возможностей до уровня поддержки и стоимости.
Важно было не просто получить ранжирование, а увидеть, существует ли разрыв между тем, что команда считает ценным, и тем, что реально влияет на выбор клиентов.
Как выглядели результаты
Анализ показал, что три атрибута формируют основное ядро ценности. Причем один из них почти не использовался в маркетинговых материалах — команда считала его «само собой разумеющимся».
Часть активно развиваемых функций оказалась в нижней зоне полезностей. Они не вызывали негативной реакции, но и не добавляли веса в процессе выбора. Более того, сегментационный анализ показал, что для крупного сегмента клиентов важна была простота внедрения, тогда как компания инвестировала в усложнение функциональности.
Принятые управленческие решения
После обсуждения результатов клиент пересмотрел roadmap. Развитие второстепенных функций было замедлено, ресурсы направили на усиление ключевых преимуществ и упрощение онбординга.
Маркетинговая стратегия тоже изменилась. Вместо перечисления полного набора возможностей в коммуникации стали акцентировать два наиболее сильных драйвера выбора. Параллельно был запущен отдельный тариф для сегмента, ориентированного на расширенный функционал.
Что изменилось после внедрения
Через несколько месяцев после корректировки позиционирования и приоритетов разработки компания отметила рост конверсии в продажах и снижение времени принятия решения клиентами. Повторное исследование подтвердило усиление ключевых атрибутов в восприятии аудитории.
Этот кейс хорошо показывает, что MaxDiff — это не просто способ «отсортировать список». При грамотной интерпретации он позволяет перераспределить ресурсы, уточнить позиционирование и сделать продукт более сфокусированным.
Чек-лист для аналитика и продукт-менеджера
Перед тем как презентовать результаты MaxDiff, полезно пройтись по нескольким вопросам.
MaxDiff — это инструмент стратегического выбора. Он помогает понять не просто «что важно», а как устроена логика предпочтений аудитории. При правильной интерпретации результаты становятся основой для решений о развитии продукта, сегментации и позиционировании.
Когда MaxDiff используется регулярно и в связке с другими методами, он превращается в часть управленческого цикла. Компания начинает опираться не на интуицию или внутренние дискуссии, а на количественно подтвержденную структуру ценности.
Именно в этом заключается его практическая сила для продуктовых команд.