Эта статья — для продакт-менеджеров, UX-исследователей, маркетологов и аналитиков, которые регулярно принимают продуктовые решения на основе пользовательских данных. Если вы хотя бы раз ловили себя на мысли «давайте просто сделаем опрос» — этот текст точно для вас.
На практике UX-методики часто выглядят взаимозаменяемыми. Вопросы те же, пользователи те же, инструменты похожи. Но результат может отличаться радикально. Один и тот же продуктовый вопрос, заданный через обычный опрос, MaxDiff или карточную сортировку, приведёт к разным выводам — и, как следствие, к разным решениям в продукте. Проблема в том, что метод выбирают не под задачу, а по привычке, прошлому опыту или потому что «так быстрее».
Цель этой статьи — помочь осознанно выбирать UX-методику под конкретную продуктовую задачу. Мы разберём, чем принципиально отличаются опросы, MaxDiff и карточная сортировка, какие типы данных они дают и в каких ситуациях каждая из методик работает лучше всего. Универсального инструмента не существует — но существует логика выбора, которая позволяет получать данные, на которые действительно можно опереться.
За годы работы с продуктовыми командами я вижу одну и ту же ошибку: методику выбирают раньше, чем формулируют задачу. В итоге исследование формально проведено, данные собраны, но на главный продуктовый вопрос они отвечают лишь частично — или не отвечают вовсе.
Первое, с чего стоит начинать, — это тип задачи. Если нужно понять отношение пользователей, собрать обратную связь или проверить гипотезу, подойдёт один набор инструментов. Если задача — расставить приоритеты между характеристиками, сценариями или функциями, потребуется методика принудительного выбора. А если вы работаете со структурой интерфейса, навигацией или логикой группировки, без методов, ориентированных на ментальные модели пользователей, не обойтись.
Второй важный фактор — стадия продукта. На этапе идеи или MVP допустимы более «широкие» методы, которые помогают быстро сузить поле решений. В зрелом продукте цена ошибки выше, поэтому методики должны давать устойчивые, количественно проверяемые результаты. Один и тот же опрос, проведённый на разных стадиях продукта, может быть как полезным, так и вводящим в заблуждение.
Третий аспект — тип решения, которое вы собираетесь принять по итогам исследования. Ответ на вопрос «что пользователям важно?» и ответ на вопрос «что из этого выбрать в первую очередь?» — это разные типы данных. В первом случае достаточно измерить отношение или оценку, во втором — нужно заставить респондента делать выбор и отказываться от альтернатив. Методика должна соответствовать уровню жёсткости решения.
Нельзя игнорировать и ограничения проекта. Сроки, бюджет, доступ к целевой аудитории напрямую влияют на выбор метода. Некоторые UX-методики требуют тщательной подготовки стимулов и большего размера выборки, другие проще в запуске, но менее точны. Важно понимать, чем именно вы жертвуете — скоростью, глубиной или надёжностью данных.
Наконец, стоит чётко разделять качественные и количественные данные. Опросы часто воспринимаются как универсальный инструмент, но они отвечают лишь на часть продуктовых вопросов. MaxDiff даёт количественную приоритизацию, а карточная сортировка — понимание структуры восприятия. Это разные типы информации, и сравнивать их напрямую некорректно.
Если кратко, выбор UX-методики всегда начинается не с инструмента, а с вопроса. Чем точнее сформулирована продуктовая задача, тем проще подобрать метод, который даст данные, пригодные для реальных решений, а не только для отчёта.
UX-опрос — самый распространённый и самый переоценённый инструмент в исследованиях продукта. Его выбирают потому, что он понятен, быстро запускается и легко масштабируется. Но именно из-за этой простоты опросы часто используют не по назначению, ожидая от них данных, которые методологически они дать не могут.
Основная сила опроса — в сборе декларативных данных: мнений, оценок, ожиданий, самооценки опыта. Если вам нужно понять, как пользователи относятся к продукту, какие проблемы они замечают, что считают удобным или неудобным, опрос работает хорошо. Он позволяет проверить гипотезы, собрать обратную связь, сегментировать аудиторию по установкам и опыту использования.
Опрос особенно полезен на ранних этапах продукта, когда важно быстро получить широкий срез мнений, а также в ситуациях, где решения не требуют жёсткой приоритизации. Например, при выборе направлений для дальнейшего исследования, формировании списка гипотез или оценке удовлетворённости текущим решением.
Проблемы начинаются там, где от опроса ждут выбора. Классический пример — вопрос «Оцените важность функций по шкале от 1 до 5». В результате почти всё оказывается «очень важным», а продуктовая команда остаётся без понимания, чем реально жертвовать. Пользователь в опросе не отказывается от альтернатив и не чувствует последствий своего выбора, поэтому данные выглядят аккуратно, но плохо работают в реальных решениях.
Есть и методологические ограничения. Ответы в опросах сильно зависят от формулировок вопросов, порядка вариантов и контекста. Пользователи склонны соглашаться с предложенными вариантами, избегать крайних оценок или отвечать так, как «правильнее», а не так, как они действуют на самом деле. Без аккуратного дизайна анкеты опрос легко превращается в сбор подтверждений уже принятых решений.
При этом при правильном использовании опрос остаётся важной частью UX-исследований. Он хорошо работает как самостоятельный метод для диагностики и как вспомогательный инструмент в связке с более жёсткими методиками. Например, перед запуском MaxDiff или после карточной сортировки, чтобы дополнительно интерпретировать результаты.
В онлайн-формате опросы удобно запускать через специализированные платформы, такие как Тестограф — это снижает технические издержки и позволяет сосредоточиться именно на методологии и качестве вопросов, а не на сборе данных.
Ключевой вывод здесь простой: UX-опрос отвечает на вопрос «что пользователи думают», но плохо отвечает на вопрос «что из этого выбрать». Как только продуктовая задача выходит в зону приоритизации и компромиссов, стоит рассматривать другие методики.
MaxDiff (Maximum Difference Scaling) — это UX-методика, которая используется в ситуациях, где продуктовой команде важно не просто узнать мнение пользователей, а получить чёткую приоритизацию. В отличие от классических опросов, MaxDiff заставляет респондента делать выбор и отказываться от альтернатив, что делает данные гораздо более устойчивыми для принятия решений.
Суть метода проста на уровне интерфейса и сложнее на уровне аналитики. Пользователю показывают небольшие наборы элементов — например, функций, сценариев, ценностных предложений — и просят выбрать самый важный и наименее важный элемент в каждом наборе. За счёт многократных сравнений формируется относительная шкала предпочтений, где каждый элемент занимает своё место.
Главное преимущество MaxDiff — устранение «инфляции важности». Там, где в опросе почти всё получает высокие оценки, MaxDiff вынуждает расставлять приоритеты. Пользователь не может сказать, что ему важно всё сразу. Он выбирает, сравнивает и делает компромиссы — ровно так же, как это происходит в реальном продукте.
Эта методика особенно хорошо работает, когда нужно:
При этом MaxDiff требует более тщательной подготовки, чем обычный опрос. Необходимо корректно сформировать список элементов, продумать их формулировки и обеспечить достаточный размер выборки. Ошибки на этом этапе приводят не к «шумным», а к систематически искажённым результатам, которые сложно заметить без опыта анализа.
Важно понимать и ограничения метода. MaxDiff не отвечает на вопрос «почему» — он показывает относительную важность, но не раскрывает мотивы. Поэтому в практических исследованиях я почти всегда рекомендую сочетать его с качественными методами или короткими уточняющими вопросами. Кроме того, методика менее подходит для работы с абстрактными или плохо понятными пользователю понятиями — респондент должен уверенно распознавать элементы, которые сравнивает.
В онлайн-исследованиях MaxDiff удобно запускать на платформах, поддерживающих автоматическую генерацию наборов и расчёт результатов, например в Тестографе. Это снижает риск технических ошибок и позволяет сосредоточиться на интерпретации данных, а не на математике.
В продуктовой практике MaxDiff — это инструмент для принятия сложных решений, где важно выбрать главное и осознанно отказаться от второстепенного. Если опросы дают ощущение уверенности, но не дают направления, MaxDiff как раз закрывает этот разрыв.
Карточная сортировка — это UX-методика, которую выбирают не для оценки и не для приоритизации, а для работы со структурой. Она помогает понять, как пользователи группируют информацию, какие связи между элементами считают логичными и каким образом ожидают видеть навигацию в продукте.
В основе метода — простое задание: пользователю предлагают набор карточек с названиями разделов, функций, категорий или объектов и просят разложить их по группам так, как ему кажется правильным. В зависимости от задачи карточная сортировка может быть открытой, закрытой или гибридной. В открытом варианте пользователь сам придумывает названия групп, в закрытом — распределяет карточки по уже заданным категориям.
Главная ценность карточной сортировки — доступ к ментальной модели пользователя. В отличие от опросов, где мы спрашиваем мнение, здесь мы наблюдаем логику организации информации. Это особенно важно при проектировании меню, структуры сайта, каталога, разделов личного кабинета или сложных интерфейсов с большим количеством сущностей.
Карточная сортировка хорошо отвечает на вопросы:
Важно понимать, что карточная сортировка не предназначена для оценки важности. Если попросить пользователя «отсортировать самое главное», метод перестаёт работать корректно. Здесь нет принудительного выбора и сравнения значимости — есть только логика группировки. Именно поэтому карточную сортировку часто ошибочно используют не по назначению, ожидая от неё приоритизации.
Есть и ограничения. Метод требует хорошо подобранных карточек: слишком абстрактные или перегруженные формулировки приводят к хаотичным результатам. Кроме того, карточная сортировка не даёт готовой «идеальной структуры» — она показывает паттерны, которые аналитик должен интерпретировать. Без опыта анализа данные легко упростить или, наоборот, переусложнить.
На практике карточная сортировка особенно эффективна:
В онлайн-формате карточную сортировку удобно проводить через специализированные инструменты, включая Тестограф. Это позволяет быстро собрать данные с нужной аудитории, увидеть устойчивые группы и снизить влияние субъективных решений команды.
Если обобщить, карточная сортировка отвечает на вопрос «как это должно быть устроено в голове пользователя». Там, где MaxDiff помогает выбрать главное, а опрос — собрать мнение, карточная сортировка показывает структуру восприятия. В следующем разделе логично сравнить все три методики и понять, какую из них выбирать в конкретной продуктовой ситуации.
После десятков исследований становится очевидно: споры о том, какая UX-методика «лучше», не имеют смысла без контекста задачи. Опрос, MaxDiff и карточная сортировка работают с разными типами пользовательских данных и отвечают на принципиально разные вопросы. Ниже — логика выбора, которой я пользуюсь в работе с продуктовыми командами.
Если задача сформулирована как «понять отношение», «собрать обратную связь», «оценить опыт», первым кандидатом будет опрос. Он даёт широкий срез мнений, позволяет сегментировать аудиторию и быстро проверить гипотезы. Но как только в формулировке появляется «выбрать», «расставить приоритеты» или «решить, от чего отказаться», опрос перестаёт быть надёжным инструментом.
MaxDiff стоит выбирать в ситуациях, где продукту нужен жёсткий порядок важности. Это метод для принятия решений при ограниченных ресурсах: что развивать в первую очередь, какие характеристики оставить, а какие отложить. Он даёт количественную приоритизацию и снижает влияние субъективных интерпретаций, но требует более серьёзной подготовки и осознанного отношения к дизайну исследования.
Карточная сортировка закрывает совсем другой класс задач. Если вы работаете со структурой, навигацией, категориями или логикой интерфейса, этот метод будет гораздо полезнее любых оценочных шкал. Он не говорит, что важнее, и не измеряет удовлетворённость, но показывает, как пользователь «раскладывает» продукт у себя в голове.
На практике ошибки чаще всего возникают из-за попытки решить одну задачу неправильным инструментом:
Хороший ориентир — формулировка продуктового вопроса:
Важно и то, что методики не конкурируют друг с другом. Они закрывают разные этапы принятия решений и часто дают максимальный эффект именно в связке. Осознанный выбор метода — это не вопрос вкуса или привычки, а вопрос соответствия данных реальной продуктовой задаче.
В реальных продуктовых задачах одного метода почти никогда не бывает достаточно. Пользовательское поведение и ожидания слишком многослойны, чтобы уложиться в один тип данных. Поэтому на практике наиболее устойчивые решения появляются там, где методики не конкурируют, а дополняют друг друга.
Самый распространённый и логичный сценарий — связка опроса и MaxDiff. Опрос помогает сформировать поле гипотез: собрать список проблем, функций, сценариев или ожиданий, которые вообще имеют значение для аудитории. MaxDiff затем используется для того, чтобы внутри этого списка расставить реальные приоритеты. В таком подходе опрос отвечает за широту, а MaxDiff — за жёсткость выбора.
Другая эффективная комбинация — карточная сортировка и опрос. Карточная сортировка показывает, как пользователи структурируют информацию и какие группировки для них естественны. После этого опрос позволяет проверить понятность получившейся структуры, оценить названия разделов или собрать обратную связь по конкретным вариантам навигации. Здесь методики работают последовательно: сначала логика, потом оценка.
Иногда имеет смысл объединять все три метода в рамках одного проекта, но на разных этапах. Например:
Ключевой риск при комбинировании — перегрузка респондентов. Чем сложнее задания, тем выше когнитивная нагрузка и ниже качество ответов. Поэтому я всегда рекомендую либо разделять методы по разным волнам исследования, либо чётко ограничивать объём заданий в рамках одного сценария. Лучше получить меньше данных, но хорошего качества, чем формально закрыть все методы и потерять надёжность результатов.
Важно и то, что разные методики требуют разного подхода к интерпретации. Цифры MaxDiff выглядят убедительно, но без контекста опросов или качественных комментариев их легко трактовать слишком прямолинейно. Карточная сортировка, наоборот, даёт богатый материал для интерпретации, но требует аккуратного анализа и понимания продуктового контекста.
Комбинирование UX-методик — это не про усложнение исследования, а про снижение рисков. Когда данные подтверждаются с разных сторон, продуктовые решения становятся не только обоснованными, но и более устойчивыми в долгосрочной перспективе.
Когда продуктовая задача сформулирована, а вариантов UX-методик несколько, полезно на время отложить инструменты и пройтись по базовым вопросам. Этот чек-лист я использую перед запуском исследований, чтобы избежать методологических ошибок и завышенных ожиданий от данных.
1. Какой продуктовый вопрос я на самом деле решаю?
Попробуйте сформулировать его одним предложением. Если в вопросе есть «оценить», «узнать мнение», «понять отношение» — вы в зоне опросов. Если звучит «выбрать», «сравнить», «определить приоритет» — нужен MaxDiff. Если вопрос про структуру, навигацию или логику размещения — карточная сортировка.
2. Какое решение будет принято по итогам исследования?
Если данные не приводят к конкретному действию, метод выбран неверно. Чем жёстче решение и выше цена ошибки, тем более строгой должна быть методика.
3. Должен ли пользователь делать компромисс?
Если по задаче пользователь в реальной жизни вынужден выбирать одно за счёт другого, методика тоже должна содержать элемент отказа. В противном случае вы получите завышенные и сглаженные оценки.
4. Насколько хорошо пользователь понимает элементы исследования?
Абстрактные формулировки плохо работают в MaxDiff и карточной сортировке. Если элементы сложно объяснить без контекста, сначала стоит провести диагностический опрос или качественное исследование.
5. На какой стадии находится продукт?
На ранних этапах допустима меньшая точность ради скорости. В зрелом продукте методика должна давать воспроизводимые и устойчивые результаты.
6. Какие ограничения у проекта?
Сроки, бюджет, доступ к респондентам и размер выборки напрямую влияют на выбор метода. Важно заранее понимать, какие компромиссы вы готовы принять.
7. Нужны ли дополнительные данные для интерпретации?
Если вы планируете принимать решения только на основе одного показателя, стоит остановиться и подумать о комбинировании методов.
Этот алгоритм не гарантирует «идеального» исследования, но помогает избежать самой частой ошибки — выбора метода по привычке или из-за удобства инструмента. UX-методика должна обслуживать задачу продукта, а не наоборот.
В UX-исследованиях редко возникает проблема нехватки данных. Гораздо чаще не хватает понимания, какие именно данные нужны для принятия конкретного продуктового решения. Опросы, MaxDiff и карточная сортировка — это не альтернативы друг другу, а инструменты для разных задач, уровней неопределённости и типов решений.
Опрос хорошо отвечает на вопрос «что пользователи думают и чувствуют», но быстро теряет надёжность, когда речь заходит о выборе и приоритетах. MaxDiff позволяет жёстко расставить акценты и принять решение в условиях ограниченных ресурсов, но не объясняет причин этих предпочтений. Карточная сортировка даёт доступ к ментальной модели пользователя и помогает выстроить структуру продукта, но не предназначена для оценки важности.
Универсальной методики не существует — и это нормально. Продуктовые задачи слишком разные, чтобы решать их одним инструментом. Осознанный выбор UX-метода экономит время команды, снижает риск ошибочных решений и делает результаты исследований действительно прикладными.
В своей работе я всегда исхожу из простой логики: сначала формулируется вопрос и решение, которое нужно принять, и только потом выбирается методика и инструмент для её реализации. Онлайн-платформы вроде Тестографа упрощают техническую сторону исследований, но ответственность за методологию всё равно остаётся на стороне команды.
Если относиться к UX-методикам как к инструментам, а не к универсальным ответам, исследования перестают быть формальностью и начинают реально работать на продукт.