Эта статья будет особенно полезна продакт-менеджерам B2B-сервисов, маркетологам, исследователям и основателям SaaS-компаний, которые регулярно сталкиваются с необходимостью принимать решения о приоритетах. Какие функции развивать в первую очередь? Что действительно влияет на выбор клиента? Какие аргументы работают в продажах, а какие кажутся важными только внутри команды?
В B2B-сегменте MaxDiff становится особенно актуальным, потому что здесь почти всегда возникает эффект «всё важно». Клиенты используют сложные продукты, решения принимаются коллегиально, список критериев выбора может включать десятки пунктов: интеграции, безопасность, SLA, кастомизация, поддержка, цена, аналитика, масштабируемость и многое другое. Если просто попросить респондента оценить важность каждого фактора по шкале от 1 до 5, мы почти гарантированно получим «потолок» — 80% характеристик окажутся «очень важными». В реальной жизни так не бывает, но традиционные шкалы не заставляют делать выбор.
Как аналитик, который консультирует B2B-компании по методологии опросов, я регулярно вижу одну и ту же проблему: команды не могут объективно расставить приоритеты, потому что опираются на субъективные ощущения, мнения самых громких участников обсуждения или ограниченные интервью с клиентами. В сложных продуктах это приводит к перегруженному roadmap’у, размытым УТП и маркетинговым сообщениям, которые пытаются «сказать всё сразу».
MaxDiff помогает перевести разговор о ценности в плоскость принудительного выбора. Но в B2B этот метод требует аккуратной настройки — из-за малых выборок, разных ролей в процессе покупки и высокой стоимости ошибки. В этой статье я разберу, какие особенности нужно учитывать и какие подводные камни чаще всего возникают при использовании MaxDiff для B2B-продуктов.
MaxDiff (Maximum Difference Scaling) — это метод, в котором респонденту показывают набор характеристик и просят выбрать самую важную и наименее важную из них. В каждом следующем экране комбинации меняются, и в итоге мы получаем не просто субъективные оценки, а математически рассчитанные относительные приоритеты.
В отличие от:
MaxDiff заставляет делать реальные компромиссы. А именно компромиссы и лежат в основе B2B-решений.
Почему в B2B «всё важно»
Когда мы работаем с B2B-продуктами — CRM, HR-системами, аналитическими платформами, сервисами автоматизации — список потенциальных факторов выбора может легко превышать 20–30 пунктов.
Клиенты говорят:
И всё это действительно важно. Но одинаково ли?На практике нет. Просто в стандартных шкалах мы не видим реальной иерархии.
Где MaxDiff особенно полезен в B2B-задачах
В своей работе с клиентами я чаще всего применяю MaxDiff для:
Например, в одном SaaS-проекте команда была уверена, что их главным конкурентным преимуществом является кастомизация. После MaxDiff-исследования оказалось, что для ЛПР на первом месте стояла надежность интеграций, а кастомизация была лишь на 6-й позиции. Это полностью изменило акценты в продажах и коммуникации.
Почему обычные методы дают искажения
В B2B часто возникает несколько типичных проблем:
MaxDiff минимизирует эти искажения, потому что респонденту приходится выбирать — и тем самым раскрывать реальную структуру приоритетов.
Однако в B2B этот метод нельзя применять «по учебнику для FMCG». Здесь есть своя специфика, о которой я подробно расскажу дальше.
Когда коллеги из B2C впервые пробуют применять MaxDiff в B2B, они часто ожидают такой же «чистой» картины распределения приоритетов. На практике всё оказывается сложнее. И причина не в самом методе, а в природе B2B-решений.
За годы работы с клиентами я выделил несколько особенностей, которые принципиально влияют на дизайн и интерпретацию MaxDiff в B2B.
1. Решение принимает не один человек
В B2B почти всегда есть несколько ролей:
У каждой роли — свой набор приоритетов.
Пользователь может выбирать удобство интерфейса, IT-специалист — безопасность и интеграции, финансовый директор — стоимость владения, а руководитель — стратегическую совместимость.
Если объединить всех в одну выборку, MaxDiff покажет «усреднённую температуру по больнице». Формально данные будут корректными, но управленческой ценности в них будет мало.
2. Рациональные и скрытые критерии выбора
В B2B значительная часть факторов носит формально-рациональный характер: SLA, соответствие требованиям безопасности, сертификация, юридические условия.
Но реальное решение часто зависит от:
В MaxDiff эти факторы можно включить в список, но если они сформулированы слишком абстрактно, респондент не всегда осознаёт их влияние. В результате мы получаем искажение в пользу формально измеримых характеристик.
3. Малые и узкие выборки
В B2B мы редко имеем роскошь опросить 1000 человек.
Иногда вся генеральная совокупность — это 300 компаний, а целевая аудитория конкретного сегмента — 50–70 человек.
Это означает:
MaxDiff при неправильной настройке на малых выборках может давать нестабильные оценки, которые выглядят точными, но на самом деле «плавают» от одной модели к другой.
4. Высокая стоимость ошибки
Если в B2C-исследовании мы неверно расставим приоритеты вкусов мороженого, последствия будут ограничены маркетинговой кампанией.
В B2B ошибка может привести к:
Я сталкивался с ситуациями, когда команда полностью пересобирала тарифную матрицу на основании некорректно интерпретированных данных MaxDiff. Формально метод был применён правильно — но не были учтены роли, сегменты и контекст использования продукта.
5. Длинный цикл принятия решения
В B2B решение редко принимается импульсивно. Это процесс, который может длиться месяцы:
MaxDiff фиксирует приоритеты в момент опроса. Но важно понимать: на разных этапах цикла значимость факторов может меняться. То, что критично на этапе shortlist, может быть вторичным на этапе финального выбора.
Все эти особенности не делают MaxDiff неприменимым — наоборот, в B2B он часто оказывается более ценным, чем в массовых рынках. Но метод требует точной методологической настройки.
Далее я разберу, какие именно параметры нужно учитывать при проектировании MaxDiff-исследования для B2B-продуктов и где чаще всего допускаются ошибки.
В B2B-исследованиях MaxDiff нельзя запускать по шаблону. Формально метод выглядит простым: сформировать список атрибутов, собрать дизайн, запустить опрос, построить модель. На практике именно на этапе подготовки закладывается либо ценность будущих инсайтов, либо их искажение.
Формирование списка атрибутов
Самая частая ошибка — собрать слишком широкий и разноуровневый список факторов. В одном исследовании я видел одновременно «стоимость лицензии», «наличие мобильного приложения», «инновационность компании» и «скорость ответа техподдержки». Это разные уровни абстракции. В MaxDiff они начинают конкурировать между собой напрямую, что методологически некорректно.
Перед запуском я всегда рекомендую пройти три шага:
Оптимальное количество факторов для B2B обычно находится в диапазоне 15–25. Меньше — теряется полнота картины. Больше — возрастает когнитивная нагрузка и снижается качество ответов.
Балансировка и дизайн
В B2B-опросах особенно важно корректно собрать экспериментальный дизайн: равномерность появления атрибутов, отсутствие систематических пересечений, контроль за количеством задач на респондента.
Если продукт сложный, респонденту и так требуется концентрация. Перегруженный дизайн приводит к «механическим» ответам, особенно в середине опроса. В таких случаях полезно сокращать число экранов и тестировать анкету пилотно.
Работа с малыми выборками
Малые выборки — типичная ситуация для B2B. В этом случае стандартные агрегированные расчёты могут давать нестабильные оценки. Чтобы повысить точность, применяются индивидуальные модели (например, HB-подход), позволяющие учитывать вариативность на уровне конкретного респондента.
Но здесь важно не переоценить возможности модели. Если сегмент включает 20 человек, статистически значимые различия между подгруппами выявить сложно. Я всегда предупреждаю клиентов: метод не компенсирует полностью ограниченный объём данных.
Когда MaxDiff лучше не использовать
Есть ситуации, где метод будет неэффективен. Например:
В таких случаях лучше сначала провести качественное исследование или использовать более простые методы приоритизации.
Даже при корректной методологии есть несколько типичных ошибок, которые я регулярно вижу в проектах.
Смешение ролей в одной выборке
Если в исследовании участвуют пользователи, IT-специалисты и финансовые директора без разделения, итоговый рейтинг будет отражать компромисс между их интересами. Управленческие решения на основе таких данных часто оказываются размытыми.
В B2B практически всегда целесообразно анализировать роли отдельно, даже если это уменьшает размер подвыборок.
Неправильная формулировка атрибутов
Слишком общие формулировки («надёжность», «качество сервиса») дают размытые результаты. Слишком технические — понятны не всем ролям. Формулировка должна быть конкретной, но не перегруженной деталями.
Например, вместо «Высокий уровень безопасности» лучше использовать «Соответствие стандартам ISO и хранение данных в РФ», если это действительно важно для рынка.
Игнорирование контекста использования
MaxDiff фиксирует относительную важность факторов, но не объясняет причины. Без дополнительных вопросов мы не понимаем, в каком сценарии проявляется ценность атрибута.
Поэтому я почти всегда рекомендую дополнять MaxDiff блоком уточняющих вопросов или последующим интервью.
Ошибки интерпретации результатов
Отрицательные значения или нулевые индексы не означают «ненужный фактор». Они показывают относительную позицию в структуре приоритетов.
Ещё одна распространённая ошибка — воспринимать разницу в 1–2 пункта как принципиальную. В B2B, особенно на малых выборках, нужно смотреть на устойчивость различий, а не только на числовой разрыв.
Метод MaxDiff даёт сильный инструмент для работы со сложными продуктами, но требует аккуратности на каждом этапе — от формулировки атрибутов до интерпретации. В следующем разделе я разберу практический кейс из работы с клиентом и покажу, как эти принципы применяются на практике.
Один из показательных проектов, с которым я работал, касался B2B-SaaS-платформы для автоматизации внутренней отчетности в средних и крупных компаниях. Команда была уверена, что их главным конкурентным преимуществом является гибкость кастомизации и возможность глубокой доработки под процессы клиента. Именно на это делался акцент в продажах и презентациях.
Перед пересборкой продуктового позиционирования компания решила провести MaxDiff-исследование среди текущих клиентов и компаний, находящихся в стадии выбора поставщика.
Как мы выстроили исследование
Сначала мы провели серию коротких интервью с представителями разных ролей: пользователями системы, IT-специалистами и руководителями подразделений. Это позволило очистить и выровнять список факторов. В итоговый MaxDiff вошло 18 атрибутов, сформулированных на одном уровне абстракции.
Принципиальным решением было разделить выборку по ролям. Мы понимали, что объединённые данные будут малоинформативны. Даже при относительно небольшой выборке (чуть более 90 респондентов) мы заложили анализ по трём ключевым группам.
Что показали результаты
На агрегированном уровне кастомизация выглядела важной, но не лидирующей. После разделения данных по ролям картина стала более чёткой.
Для IT-специалистов на первом месте оказалась стабильность интеграций и предсказуемость обновлений. Для руководителей — прозрачность отчетности и снижение рисков ошибок. Для конечных пользователей — удобство интерфейса и скорость работы системы.
Глубокая кастомизация заняла 5–7 место в разных сегментах. Она была значимой, но не являлась решающим фактором выбора.
Какие управленческие выводы были сделаны
Компания изменила акценты в коммерческих предложениях. Вместо универсального сообщения о «гибкости платформы» были подготовлены разные аргументы для разных ролей в процессе покупки. Также был пересмотрен roadmap: ресурсы перераспределили в пользу стабильности интеграционного слоя и улучшения пользовательского опыта.
Важно отметить, что без разделения ролей MaxDiff дал бы усреднённый результат, который подтвердил бы внутренние ожидания команды и не привёл бы к пересмотру стратегии.
Платформа Тестограф позволяет корректно реализовать MaxDiff-исследования в онлайн-формате, однако успех зависит не столько от технической настройки, сколько от методологической подготовки.
На практике я рекомендую придерживаться следующей логики. Сначала формируется валидированный список атрибутов на основе интервью и экспертной проработки. Затем в конструкторе опроса настраивается блок MaxDiff с равномерным распределением факторов и разумным количеством экранов, чтобы не перегружать респондента. После сбора данных проводится статистическая обработка и сегментация.
Особенно важно заранее продумать фильтры для разделения ролей и типов компаний. В B2B практически всегда требуется анализ на уровне подгрупп. Если этого не сделать на этапе проектирования анкеты, корректная сегментация может оказаться невозможной.
Для более сложных проектов дополнительно применяется углублённая аналитическая обработка данных. Однако даже базовый онлайн-формат позволяет получить качественную структуру приоритетов при условии корректного дизайна исследования.
Инструмент сам по себе не гарантирует ценность результата. MaxDiff в B2B работает тогда, когда задача чётко сформулирована, атрибуты выверены, а интерпретация опирается на понимание процесса принятия решений внутри компаний.
В следующем разделе я разберу альтернативы MaxDiff в B2B-исследованиях и ситуации, в которых другие методы могут оказаться более уместными.
MaxDiff — мощный инструмент, но он не универсален. В ряде задач в B2B более уместными оказываются другие методы. Важно понимать границы применимости и выбирать подход, исходя из управленческого вопроса, а не популярности инструмента.
Conjoint-анализ
Если задача заключается не просто в определении важности факторов, а в оценке компромиссов между конкретными параметрами продукта (например, цена, срок внедрения, уровень поддержки), лучше использовать conjoint-анализ.
В отличие от MaxDiff, где мы работаем с абстрактной важностью атрибутов, conjoint позволяет моделировать реальные продуктовые конфигурации и оценивать вероятность выбора конкретного предложения. Это особенно актуально при разработке тарифов или выходе на новый рынок.
Однако conjoint требует более сложного дизайна и большей выборки. Для узких B2B-сегментов это может быть ограничением.
Классическое ранжирование
Если список факторов небольшой (до 8–10 пунктов) и аудитория хорошо понимает различия между ними, обычное ранжирование может быть достаточным.
Этот метод проще в реализации и интерпретации. Но при увеличении числа атрибутов он начинает давать менее стабильные результаты, а когнитивная нагрузка на респондента возрастает.
Парные сравнения
В некоторых проектах я использовал метод парных сравнений, когда респондент выбирает более важный фактор из двух. Это снижает нагрузку и упрощает задачу, но резко увеличивает количество сравнений при большом списке атрибутов.
Метод подходит для стратегических задач с ограниченным числом ключевых критериев, но плохо масштабируется.
Когда MaxDiff всё же предпочтительнее
Если список факторов достаточно широкий, нужно получить относительную иерархию приоритетов и выборка ограничена, MaxDiff остаётся оптимальным балансом между глубиной и реалистичностью выбора.
Особенно он эффективен на этапе уточнения позиционирования или приоритизации функционала, когда важно понять структуру значимости, а не смоделировать конкретную конфигурацию продукта.
MaxDiff в B2B — это не просто инструмент приоритизации. Это способ структурировать разговор о ценности продукта и перевести его из плоскости внутренних убеждений в плоскость измеримых данных.
Но специфика B2B накладывает серьёзные требования: необходимо учитывать роли в процессе принятия решения, аккуратно формулировать атрибуты, работать с ограниченными выборками и осторожно интерпретировать результаты. Без этого даже корректно реализованный метод может привести к управленческим ошибкам.
В своей практике я убедился, что MaxDiff особенно полезен в трёх ситуациях: при пересборке позиционирования, при перераспределении продуктовых приоритетов и при формировании аргументации для разных ролей в процессе покупки.
Главное — не воспринимать полученный рейтинг как абсолютную истину. Это модель структуры предпочтений в конкретном контексте. Чем точнее задан контекст, тем выше ценность выводов.
При грамотной методологии MaxDiff становится для B2B-компаний не просто исследовательским инструментом, а основой для более обоснованных продуктовых и маркетинговых решений.