Какую фичу запускать первой? Что действительно важно для пользователей, а что — «гигиена»? Как понять, где интерфейс сбивает с толку, а где — работает как надо? Подобные вопросы регулярно возникают у продуктологов, UX-исследователей, маркетологов и других специалистов, работающих с пользовательским опытом. Ответы на них зависят не только от самих данных, но и от того, какую методику исследования вы выберете.
Выбор между A/B-тестом, MaxDiff, методом Кано или карточной сортировкой — это не вопрос вкуса. Каждая из этих методик заточена под определённый тип задач. От правильного выбора зависит, получите ли вы полезные, интерпретируемые результаты — или впустую потратите время и деньги.
В этой статье я расскажу, в каких случаях лучше использовать каждую из четырёх методик, какие задачи они решают, как их запустить через Тестограф, и на какие подводные камни стоит обратить внимание. Материал будет полезен тем, кто хочет не просто «провести опрос», а получить из него действительно рабочие инсайты для продукта или маркетинга.
Перед тем как выбирать методику — Кано, MaxDiff, карточную сортировку или A/B-тест, — важно чётко определить, что именно вы хотите узнать. В зависимости от исследовательской цели подходы и инструменты будут принципиально разными.
Ниже — ключевые типы задач, с которыми чаще всего работают продуктовые и UX-команды:
Цель исследования | Что хотим узнать | Рекомендованная методика |
|---|---|---|
Приоритизировать фичи или офферы | Что пользователи считают наиболее ценным | MaxDiff, метод Кано |
Понять эмоциональное восприятие фич/функционала | Какие характеристики вызывают удовлетворение или раздражение | Метод Кано |
Улучшить структуру интерфейса или сайта | Как пользователи воспринимают и группируют информацию | Карточные сортировки |
Проверить, работает ли конкретное изменение | Повлияло ли изменение на поведение или метрики | A/B-тест |
Узнать, какие фичи обязательны, а какие — «вау»-эффект | Как распределяются ожидания и реакции пользователей | Метод Кано |
Получить достоверный рейтинг предпочтений | Что действительно важно, а что — вторично | MaxDiff |
Проверить гипотезу о влиянии дизайна или текста | Улучшилось ли восприятие или конверсия | A/B-тест или опрос через Тестограф |
Методики не всегда взаимоисключающие — часто они работают в связке. Например, с помощью MaxDiff можно приоритизировать десятки фич, а после — протестировать топ-2 через A/B. Или сначала провести карточную сортировку, чтобы сформировать структуру разделов, а потом — A/B-тест двух вариантов меню.
Выбор подхода — это прежде всего выбор правильного инструмента под задачу. Далее разберём каждую методику подробнее — с примерами, плюсами и ограничениями.
Метод Кано помогает понять, как пользователи воспринимают различные характеристики продукта: какие функции вызывают восторг, какие воспринимаются как базовые ожидания, а какие — вообще не важны. Это особенно полезно, когда вы хотите разобраться, какое влияние та или иная фича оказывает на удовлетворённость пользователя.
Что лежит в основе метода
Метод Кано делит фичи на несколько категорий:
Чтобы получить данные, используется парное анкетирование: участнику задаются два вопроса про каждую фичу — как он отнесётся к её наличию и как — к её отсутствию. На основе комбинации ответов система определяет тип восприятия.
Когда стоит применять Кано
Метод особенно хорошо работает на ранних стадиях разработки или перед масштабным редизайном. Его применяют в UX-исследованиях, продуктовом планировании и стратегическом маркетинге.
Как провести Кано-анализ через Тестограф
В Тестографе можно быстро настроить анкету по методике Кано, используя шаблон с уже готовой структурой. Анкета автоматически собирает парные ответы и подготавливает таблицу распределения по категориям. Такой отчёт легко интерпретировать и использовать в презентациях для команды или стейкхолдеров.
Преимущества и ограничения
Плюсы:
Минусы:
Метод Кано отлично подходит для качественного анализа приоритизации. Если же ваша цель — получить точную градацию по степени важности, стоит рассмотреть MaxDiff, о котором пойдёт речь далее.
Когда список фич, офферов или ценностей становится слишком длинным для обычного ранжирования, на помощь приходит метод MaxDiff. Он позволяет точно определить, что пользователи считают самым важным, избегая проблем, связанных с субъективными оценками и утомительными списками.
Что такое MaxDiff
MaxDiff (Maximum Difference Scaling) — это метод сравнительной оценки, в котором респонденту предлагаются небольшие группы элементов (чаще всего по 4–5), и он выбирает самый и наименее важный из них. Повторяя это несколько раз с разными комбинациями, участник даёт достаточно информации, чтобы система построила надёжную модель предпочтений.
В отличие от простого опроса с оценками или ранжированием, MaxDiff:
Когда использовать MaxDiff
Особенно хорошо MaxDiff работает при продуктовых опросах, анализе ценностей клиентов, подготовке коммуникаций и маркетинговых сообщений.
Как провести MaxDiff-опрос в Тестографе
С помощью Тестографа можно собрать MaxDiff-опрос буквально за 15–20 минут. Интерфейс конструктора позволяет задать все параметры: размер наборов, количество повторений, оформление. После запуска платформа автоматически собирает и анализирует данные, формируя таблицу относительных предпочтений и визуализацию по каждому элементу.
Такие результаты легко представить команде: видно, какие элементы объективно важнее, а какие — воспринимаются как второстепенные.
Преимущества и ограничения
Плюсы:
Минусы:
MaxDiff идеально подходит для случаев, когда вам нужно принять конкретные решения: что запускать первым, что оставить на потом, а от чего вообще отказаться. Следующий шаг — понять, как пользователи воспринимают структуру вашего продукта. Для этого подойдёт карточная сортировка.
Если пользователи не могут найти нужную информацию на сайте или путаются в разделах приложения, проблема часто не в контенте, а в его структуре. Чтобы понять, как люди мыслят и группируют информацию, используют карточные сортировки. Это простой и эффективный метод, особенно востребованный в UX-исследованиях и проектировании интерфейсов.
Что такое карточная сортировка
Карточная сортировка — это метод, при котором участникам предлагается разложить «карточки» с названиями элементов (разделов, функций, товаров и т.д.) по группам, которые, по их мнению, логичны. Сортировка может быть:
Метод помогает ответить на вопрос: как пользователи мыслят о вашем контенте, а не как его представляете вы или команда.
Когда применять карточную сортировку
Карточные сортировки особенно полезны на ранних этапах проектирования, до того как структура зафиксирована и внедрена. Метод помогает избежать субъективных решений и опереться на поведение реальных пользователей.
Как провести сортировку в Тестографе
В Тестографе можно настроить как открытую, так и закрытую карточную сортировку. Участникам будет предложен удобный интерфейс перетаскивания карточек. После завершения исследования система визуализирует кластеры, частоту включения карточек в группы и показывает близость между элементами.
Эти данные можно использовать для создания или переработки информационной архитектуры продукта.
Преимущества и ограничения
Плюсы:
Минусы:
Карточные сортировки — это один из немногих методов, который позволяет понять, как пользователи «разбивают по полочкам» информацию, прежде чем вы создадите сами эти полочки. Это основа хорошего UX. В следующем разделе рассмотрим, в каких ситуациях важнее не структура или восприятие, а измеримый эффект — и почему здесь работает только A/B-тест.
A/B-тест — один из самых известных и часто используемых методов принятия продуктовых решений. Его задача — определить, какой из двух вариантов работает лучше по заранее выбранной метрике. В отличие от опросов, здесь не мнение, а поведение пользователя становится основой для выводов.
В чём суть A/B-теста
Вы делите аудиторию на две (или более) группы. Каждая группа видит свой вариант интерфейса, текста, цены, изображения и т.д. Далее вы сравниваете, какой вариант показал лучшие результаты — по кликам, конверсии, времени на сайте, среднему чеку или другой метрике.
Пример: вы тестируете две версии страницы с разным CTA. Вариант А показывает конверсию 5,2%, В — 6,1%. Разница статистически значима. Значит, вариант В эффективнее.
Когда применять A/B-тест
A/B-тест — это инструмент подтверждения гипотез, а не генерации идей. Поэтому его лучше использовать после того, как вы уже провели качественные исследования, опросы или структурные тесты (например, с помощью MaxDiff или Кано).
Ограничения A/B-тестов
Также A/B-тесты не отвечают на вопрос «почему». Они показывают, что один вариант работает лучше, но не объясняют причины. Чтобы получить такие ответы, стоит дополнительно использовать качественные методы и опросы.
Альтернатива: опрос через Тестограф
Если у вас нет трафика или вы только на стадии концепции, полноценный A/B-тест невозможен. В этом случае вы можете собрать реакцию на два (или более) варианта через Тестограф, показав участникам макеты, скриншоты, тексты или описания. Это не заменит поведенческий A/B, но поможет отсеять слабые гипотезы на раннем этапе.
Такой подход особенно полезен в UX-исследованиях, когда хочется быстро протестировать несколько решений до их реализации.
Когда A/B незаменим
A/B-тест — это инструмент, который имеет смысл только тогда, когда:
В других случаях методика может создать ложное ощущение уверенности или просто дать нерелевантные выводы. Поэтому важно использовать её в связке с другими подходами, особенно на этапах до разработки.
Когда целей много, времени мало, а методов — четыре, выбор подходящего инструмента может затянуться. Чтобы упростить процесс, ниже — чек-лист, который поможет быстро сориентироваться, какой метод использовать в конкретной ситуации.
Чек-лист: задайте себе эти вопросы
Сравнительная таблица методик
Методика | Для чего подходит | Тип данных | Требования к выборке | Подходит для этапа |
|---|---|---|---|---|
Кано | Эмоциональная оценка функций | Качественно-структурные | 30+ респондентов | Планирование, концепт |
MaxDiff | Приоритизация длинных списков | Количественные | 100–150+ респондентов | Формирование roadmap |
Карточная сортировка | Структурирование интерфейса и навигации | Качественные | 15–30 респондентов | Проектирование, UX |
A/B-тест | Проверка влияния изменений на метрики | Поведенческие | Зависит от трафика | Оптимизация, запуск |
Опрос с вариантами | Быстрая оценка концептов без трафика | Опросные | 30+ респондентов | Предпроектный анализ |
Каждая методика решает свою задачу. Ошибка — пытаться заменить одну другой. Например, A/B не покажет, какие функции важны, а MaxDiff не даст ответа на вопрос, увеличит ли конкретная фича конверсию. Методика должна соответствовать вопросу, на который вы хотите получить ответ.
В финальном разделе подведу итоги и расскажу, как использовать эти подходы на практике, чтобы получать не просто данные, а решения.
Одна из самых распространённых ошибок в исследовательской практике — использовать методику «по привычке» или «как у всех», не соотнося её с задачей. В результате собираются данные, которые сложно интерпретировать, или вовсе не подходят для принятия решений. Чтобы этого избежать, важно сначала определить цель, а уже потом — выбирать инструмент.
Метод Кано подойдёт, если вам нужно понять эмоциональное восприятие функций. MaxDiff — если требуется жёсткая приоритизация. Карточные сортировки помогут, когда нужно навести порядок в структуре. A/B-тест — когда вопрос стоит об эффективности конкретного изменения. Каждый из этих методов закрывает свою часть продуктовой аналитики и UX-исследований.
На практике мы в Тестографе часто видим, как грамотное сочетание подходов даёт более точную картину: сначала через MaxDiff собирается приоритизация, потом — через Кано анализируется влияние функций на лояльность, а финальные решения проверяются в A/B-тестах. Или наоборот — на раннем этапе через карточные сортировки формируется структура, которую позже проверяют поведенчески.
Если вы не уверены, с чего начать, можно воспользоваться готовыми шаблонами в Тестографе или проконсультироваться с нашей командой. Мы поможем подобрать подход, настроить логику опроса и интерпретировать результаты.
Выбор правильной методики — это шаг к тому, чтобы опираться не на мнение, а на данные. А данные, собранные с помощью корректного метода, — это уже не просто цифры, а реальный инструмент принятия решений.