Приоритизация продуктовых фич — одна из самых болезненных точек в работе любой продуктовой команды. Бэклог растёт быстрее, чем ресурсы, каждая идея кажется важной, а внутри компании всегда найдётся «громкий голос», который уверен, что именно его гипотеза должна попасть в ближайший релиз. В этой статье я расскажу, как использовать метод MaxDiff для выбора и объективной приоритизации фич продукта — на основе данных, а не интуиции.
Материал будет полезен продакт-менеджерам, CX- и UX-специалистам, исследователям и аналитикам, которые хотят принимать решения, опираясь на реальную ценность для пользователя. Особенно тем, кто уже сталкивался с ситуацией, когда в опросе 80% функций получают оценку «очень важно», а реальной дифференциации между ними нет.
Как специалист по анализу данных и методологии опросов в Тестографе, я регулярно помогаю клиентам запускать MaxDiff-исследования для задач приоритизации. Мы применяли этот подход при формировании продуктовых roadmap, пересборке тарифов, выборе направлений развития B2B-сервисов и цифровых платформ. И каждый раз MaxDiff позволял «снять шум» субъективных оценок и получить чёткую иерархию фич с измеримыми индексами важности.
Далее разберём, почему традиционные методы часто дают искажения, как работает MaxDiff и как грамотно внедрить его в процесс принятия продуктовых решений.
Прежде чем переходить к MaxDiff, важно понять, почему привычные способы приоритизации так часто приводят к искажённым выводам.
1. Рейтинговые шкалы: «всё важно»
Самый распространённый способ — попросить пользователей оценить каждую фичу по шкале от 1 до 5 или от 1 до 10. На практике я регулярно вижу одну и ту же картину:
Проблема в том, что у респондента нет необходимости делать реальный выбор. Он может признать важными сразу все функции, потому что гипотетически каждая из них полезна.
2. Внутренние фреймворки не отражают мнение клиента
Методы вроде RICE, MoSCoW или ICE полезны для внутренней оценки усилий и влияния, но они основаны на экспертных предположениях команды.
Когда я анализирую проекты клиентов, часто выясняется, что:
Без количественных данных от пользователей эти модели остаются гипотезами.
3. Эффект социальной желательности
Если формулировка звучит разумно, пользователь склонен поддержать её. Например:
Респонденту психологически сложно назвать такие опции «неважными». В итоге происходит инфляция значимости.
4. Отсутствие вынужденного выбора
Главная методологическая проблема — отсутствие trade-off. В реальном мире ресурсы ограничены: если мы делаем одну фичу, мы откладываем другую.
Но в классическом опросе пользователь не сталкивается с этим ограничением. Он не выбирает между функциями — он просто оценивает их по отдельности.
В результате команда получает не иерархию приоритетов, а список «приятных пожеланий».
Именно здесь MaxDiff принципиально меняет подход: он заставляет респондента делать выбор между альтернативами и формирует реальную относительную шкалу значимости. В следующем разделе разберём, как работает этот метод и почему он даёт более устойчивые и интерпретируемые результаты.
MaxDiff (Maximum Difference Scaling), также известный как Best–Worst Scaling, — это метод количественного исследования, который позволяет измерить относительную важность характеристик через серию вынужденных выборов.
Вместо того чтобы оценивать каждую фичу по шкале, респонденту показывают небольшие наборы альтернатив (обычно 3–5 позиций) и просят выбрать:
Именно этот принцип «лучшее — худшее» делает метод принципиально отличным от рейтинговых шкал.
Как устроена механика MaxDiff
Предположим, у нас есть 20 продуктовых фич. Респондент не увидит их все сразу. Вместо этого система сформирует серию карточек, например:
Карточка 1:
Нужно выбрать:
Затем респондент получает следующую комбинацию. Каждая фича участвует в нескольких наборах, но в разных сочетаниях.
Такая структура создаёт сбалансированный экспериментальный дизайн, который позволяет рассчитать относительные веса каждой характеристики.
Почему MaxDiff даёт более точную приоритизацию
Респондент не может назвать всё важным. Ему приходится расставлять приоритеты в конкретном контексте.
На выходе мы получаем не абсолютные оценки, а индекс важности относительно других фич. Это именно то, что нужно для roadmap.
Даже если пользователь склонен завышать значимость всего, в рамках конкретного набора он всё равно делает различие.
В проектах клиентов я регулярно вижу, что MaxDiff «растягивает» распределение: разница между 1-й и 10-й фичей становится статистически осмысленной, тогда как в обычной шкале они могли бы отличаться на 0,2 балла.
Что мы получаем на выходе
После обработки данных рассчитываются:
Это не просто «топ-5 пожеланий», а количественная модель предпочтений.
Именно поэтому MaxDiff особенно хорошо работает в задачах:
В следующем разделе разберём, в каких ситуациях MaxDiff действительно оправдан и когда его использование даст максимальную управленческую ценность.
MaxDiff не является универсальным инструментом «на все случаи», но в ряде задач он показывает существенно более качественный результат, чем классические опросные шкалы.
В первую очередь метод оправдан, когда список фич достаточно большой — от 10–12 и выше. Если у вас всего 4–5 характеристик, ранжирование можно провести напрямую. Но когда их 15, 25 или 40, простое ранжирование становится перегружающим, а оценки по шкале перестают различаться. В таких проектах MaxDiff позволяет получить устойчивую иерархию даже при большом количестве альтернатив.
Второй сценарий — ограниченные ресурсы разработки. Когда команда физически не может реализовать всё сразу, важно понимать не просто «что нравится пользователям», а чем они действительно готовы пожертвовать. В одном из проектов с B2B-сервисом клиент был уверен, что автоматизация отчётности — главный запрос. После MaxDiff выяснилось, что для ключевого сегмента гораздо важнее интеграция с конкретной CRM-системой. Это изменило приоритет релиза и повлияло на продажи.
Третий важный случай — наличие разных сегментов аудитории. В массовом срезе приоритеты могут выглядеть сглаженными, но при разбиении на сегменты картина часто меняется. Например, новые пользователи ценят простоту интерфейса, а опытные — расширенные настройки и гибкость. MaxDiff позволяет сравнить относительные индексы между группами и увидеть реальные различия.
Метод также особенно полезен в B2B-продуктах, где решение принимается несколькими ролями. Технический специалист, руководитель подразделения и финансовый директор могут по-разному оценивать значимость функций. MaxDiff помогает количественно зафиксировать эти различия и использовать их при формировании предложения.
По моему опыту работы с клиентами Тестографа, наибольшую управленческую ценность MaxDiff даёт тогда, когда нужно принять стратегическое решение — сформировать roadmap на 6–12 месяцев, пересобрать продуктовую концепцию или определить, какие направления развития действительно усиливают ценность продукта в глазах рынка.
Далее разберём пошаговый алгоритм запуска MaxDiff-исследования: от формирования списка фич до сбора данных и контроля качества.
За годы работы с продуктами разного масштаба я пришёл к выводу: качество MaxDiff на 50% определяется не расчётной моделью, а подготовительным этапом. Ошибки чаще всего возникают до запуска опроса, а не после.
Шаг 1. Формирование корректного списка фич
Первое, что я рекомендую клиентам, — не включать в MaxDiff «сырой» бэклог. Если туда попадают размытые, дублирующие или технически сформулированные пункты, результат будет искажён.
Оптимальный путь — предварительный качественный этап:
В итоговый список должны попасть именно ценностные характеристики, а не технические реализации. Например, не «REST API v2», а «Интеграция с внешними системами через API».
Обычно рабочий диапазон — 15–30 фич. Больше возможно, но требует более сложного дизайна.
Шаг 2. Корректная формулировка альтернатив
Формулировка должна быть:
Нельзя смешивать в одном списке «Мобильное приложение» и «Повышение безопасности хранения данных за счёт двухфакторной аутентификации нового поколения». Разный уровень конкретики создаёт когнитивное смещение.
Шаг 3. Настройка MaxDiff в системе опросов
Технически MaxDiff реализуется через специальный тип вопроса с экспериментальным дизайном. В Тестографе это можно настроить внутри конструктора анкеты, сформировав сбалансированные наборы альтернатив. Платформа автоматически распределяет фичи по карточкам так, чтобы каждая из них появлялась сопоставимое количество раз и в разных комбинациях.
При проектировании важно задать:
Эти параметры влияют на статистическую устойчивость результатов.
Шаг 4. Определение выборки и сегментов
MaxDiff чувствителен к сегментации. Если вы планируете сравнивать группы, это нужно учитывать при расчёте объёма выборки.
Для общего ранжирования может быть достаточно 150–300 респондентов. Если предполагается анализ по сегментам, важно обеспечить достаточное число ответов в каждой группе.
В B2B-проектах я часто рекомендую запускать исследование отдельно по ролям, если они принципиально различаются по мотивации.
Шаг 5. Контроль качества данных
Даже хороший дизайн не спасёт от некачественных ответов. В MaxDiff особенно важно отслеживать:
Если подготовительный этап выполнен корректно, дальше начинается самая интересная часть — расчёт индексов важности и интерпретация результатов. В следующем разделе разберём, как анализировать MaxDiff и превращать цифры в управленческие выводы.
После завершения сбора данных начинается этап, который чаще всего вызывает вопросы у продуктовых команд. MaxDiff — это не просто ранжирование по количеству выборов. Для корректной интерпретации используется модель расчёта относительных полезностей (utility), на основе которых формируются индексы важности.
С технической точки зрения каждая фича получает числовое значение, отражающее её относительную привлекательность по сравнению с другими. Эти значения затем нормируются — например, приводятся к шкале от 0 до 100 или к процентному распределению, где сумма всех индексов равна 100%. Именно эти нормированные показатели удобнее всего использовать в продуктовой работе.
Важно понимать: MaxDiff измеряет относительную, а не абсолютную значимость. Если одна функция получила индекс 12%, а другая — 6%, это означает, что первая в два раза значимее в контексте данного набора альтернатив. Это не «оценка по шкале», а доля предпочтения в конкурентном поле фич.
На практике я рекомендую анализировать результаты в три уровня.
Для обработки и визуализации результатов удобно использовать аналитические инструменты платформы, которые позволяют выгружать данные и строить сравнительные отчёты. Это даёт возможность не просто получить таблицу индексов, а увидеть структуру предпочтений в динамике и разрезах.
Главное — не ограничиваться выводом «вот топ-5 функций». MaxDiff — это инструмент стратегической интерпретации. Его сила в понимании относительных приоритетов, зон компромисса и различий между аудиториями.
Далее разберём, как на основе этих данных принимать продуктовые решения и формировать roadmap.
Самая частая ошибка после проведения MaxDiff — воспринять результаты как финальный список «что делать в первую очередь» и на этом остановиться. На практике ценность исследования раскрывается только тогда, когда индексы важности становятся частью системы принятия решений.
Первый шаг — соотнести относительные приоритеты с ресурсными ограничениями. Если разница между функциями минимальна, решение может приниматься с учётом трудоёмкости или стратегических целей. Но если разрыв значителен, игнорировать его рискованно: продукт начинает развиваться в направлении, которое пользователь не считает приоритетным.
Второй момент — выявление так называемых гигиенических и дифференцирующих фич. Гигиенические функции могут не занимать первое место в рейтинге, но их отсутствие вызывает сильное недовольство. Дифференцирующие — формируют ощущение ценности и конкурентного преимущества. MaxDiff помогает увидеть, какие элементы действительно «тянут» продукт вверх, а какие лишь поддерживают базовый уровень ожиданий.
Третий аспект — сегментная стратегия. Если разные аудитории демонстрируют разные приоритеты, возможны несколько сценариев: адаптация коммуникации под сегмент, развитие модульной структуры продукта или пересборка тарифов. В B2B-проектах это часто приводит к созданию специализированных пакетов для разных ролей внутри компании-клиента.
Отдельно стоит сказать о связке MaxDiff с ценовыми исследованиями. Когда мы знаем относительную важность функций, можно тестировать готовность платить за комбинации фич или оценивать влияние включения определённых характеристик в тариф. Такой подход позволяет перейти от абстрактной «важности» к финансово обоснованной модели.
По моему опыту, оптимальная схема выглядит так: сначала формируется приоритетная матрица на основе MaxDiff, затем она сопоставляется с бизнес-метриками — стоимостью разработки, влиянием на удержание, потенциальной выручкой. Именно на пересечении пользовательской ценности и экономической эффективности появляется взвешенный roadmap.
В следующем разделе рассмотрим типичные ошибки при использовании MaxDiff, которые могут свести на нет даже грамотно собранные данные.
Даже корректный по структуре MaxDiff может привести к искажённым выводам, если допустить методологические просчёты. В своей практике я чаще всего сталкиваюсь не с ошибками расчёта, а с проблемами на этапе проектирования исследования.
Первая распространённая ошибка — перегруженный список фич. Когда в исследование включают 40–60 пунктов без предварительной очистки, респондент начинает уставать, ответы становятся менее осмысленными, а различия между функциями размываются. MaxDiff устойчив к большому количеству альтернатив, но только при аккуратном дизайне и разумной длине опроса.
Вторая проблема — несопоставимые формулировки. Если одна фича описана общо и понятно, а другая технически и детально, выбор начинает зависеть не от реальной значимости, а от удобства восприятия. В результате исследование измеряет качество текста, а не приоритет продукта.
Третья ошибка — игнорирование сегментации. Команда смотрит на общий рейтинг и не анализирует различия между группами. Это особенно критично для B2B- и многофункциональных продуктов, где аудитория неоднородна. В агрегированных данных часто «сглаживаются» противоположные приоритеты.
Наконец, нередко встречается неверная интерпретация индексов. MaxDiff показывает относительную важность, а не абсолютную необходимость. Если функция находится в нижней части списка, это не означает, что она «не нужна». Это означает, что при ограниченных ресурсах пользователи готовы отложить её ради более значимых альтернатив.
Избежать этих ошибок можно за счёт тщательной подготовки списка, корректного дизайна эксперимента и внимательного анализа результатов. В завершение разберём обобщённый кейс из практики, который показывает, как MaxDiff влияет на продуктовую стратегию.
Один из показательных проектов был связан с SaaS-платформой для автоматизации внутренних бизнес-процессов. Команда готовилась к масштабному обновлению продукта и имела список из 24 потенциальных фич для развития на ближайший год. Внутри компании существовало устойчивое убеждение, что ключевым направлением должна стать расширенная аналитика и кастомные отчёты.
Перед финализацией roadmap было решено провести MaxDiff-исследование среди действующих клиентов. Мы сократили и структурировали список фич, унифицировали формулировки и запустили исследование по нескольким сегментам: малый бизнес, средние компании и корпоративные клиенты.
Результаты оказались неожиданными. В общем массиве данных аналитика действительно входила в топ-5, но не занимала первое место. Лидером оказалась интеграция с конкретными внешними системами, которые использовались клиентами в повседневной работе. Для сегмента среднего бизнеса этот фактор был в два раза значимее, чем расширенные отчёты.
Дополнительный анализ показал ещё одну важную деталь: часть функций, которые команда считала стратегическими, находилась в «плато» — разница между ними была минимальной. Это означало, что их можно гибко переставлять внутри релизного плана без ощутимого влияния на восприятие ценности продукта.
В результате roadmap был пересобран. Приоритет получили интеграционные решения, а блок продвинутой аналитики был разделён на этапы и частично перенесён. Через несколько месяцев после релиза обновлений компания зафиксировала рост активации новых клиентов в целевом сегменте и снижение числа отказов на этапе внедрения.
Для команды это стало важным управленческим уроком: интуитивное ощущение «что важно рынку» может отличаться от реальной структуры предпочтений пользователей. MaxDiff позволил перевести спор внутри компании в плоскость данных и сделать выбор прозрачным.
MaxDiff — это инструмент стратегической приоритизации, который помогает увидеть реальную иерархию ценности внутри продукта. Его сила не в красивом ранжировании, а в способности выявить относительные приоритеты и зоны компромисса.
Метод особенно эффективен, когда список фич большой, аудитория неоднородна, а ресурсы ограничены. При корректной подготовке исследования он даёт продуктовой команде чёткую основу для формирования roadmap, пересборки тарифов и развития ценностного предложения.
По моему опыту работы с клиентами, MaxDiff становится по-настоящему полезным тогда, когда его результаты интегрируются в систему принятия решений, а не рассматриваются как разовый отчёт. В этом случае он превращается из исследовательского инструмента в механизм стратегического управления продуктом.