В этой статье я хочу подробно разобрать, как метод MaxDiff помогает принимать взвешенные решения в UX-исследованиях интерфейса — от приоритизации элементов экрана до выбора ключевых пользовательских сценариев и определения наиболее критичных болей. За годы работы в Тестографе я видел десятки проектов, где команда долго спорила о том, «что важнее»: ускорить онбординг, переработать фильтры или упростить оплату. MaxDiff позволяет снять субъективность и перевести такие споры в плоскость измеряемых данных.
Материал будет особенно полезен UX-исследователям, которые ищут более строгий способ приоритизации, продуктовым менеджерам, формирующим roadmap, дизайнерам интерфейсов, которым важно понимать реальную ценность блоков и функций, а также аналитикам, отвечающим за обоснование продуктовых решений цифрами. Если вы работаете с гипотезами, backlog’ом и ограниченными ресурсами — метод MaxDiff даст вам более чёткую картину, чем привычные рейтинговые шкалы.
Одна из самых частых проблем в UX — избыточная равнозначность. Когда пользователям предлагают оценить 15 функций по шкале от 1 до 5, большинство пунктов получает 4 или 5. В итоге всё «важно», а значит — ничего по-настоящему не приоритизировано. Аналогичная ситуация возникает при оценке сценариев (регистрация, поиск, повторная покупка, работа с личным кабинетом) и пользовательских болей: частота проблемы не всегда равна её значимости для пользователя.
MaxDiff решает эту задачу иначе: он заставляет респондента выбирать наиболее и наименее значимые элементы из набора. Такой формат создаёт вынужденный выбор и формирует чёткую иерархию приоритетов. В результате команда получает не размытые средние оценки, а понятную структуру ценности — основу для принятия продуктовых решений.
MaxDiff (Maximum Difference Scaling) — это метод, основанный на принципе выбора «наиболее» и «наименее» значимого варианта из предложенного набора. Респонденту показывают несколько элементов — например, функции интерфейса или пользовательские боли — и просят указать, что из этого списка наиболее важно, а что наименее важно. Затем элементы комбинируются в разных наборах, и на основе всех выборов рассчитывается относительная ценность каждого пункта.
В UX-исследованиях этот подход особенно полезен, потому что он позволяет получить реальную иерархию предпочтений, а не просто набор высоких средних оценок.
Если сравнивать MaxDiff с классическими рейтингами по шкале Лайкерта, различие принципиальное. В рейтинговых вопросах пользователь может поставить высокие оценки почти всем функциям — особенно если формулировки звучат позитивно. Это создаёт эффект «инфляции важности»: почти всё оказывается значимым. В ранжировании, где нужно расставить элементы по порядку, нагрузка на респондента слишком велика при большом количестве объектов, и качество данных падает.
MaxDiff работает иначе. Он снижает когнитивную нагрузку, потому что в каждом экране респондент выбирает только два крайних варианта. При этом за счёт специального алгоритма построения выборок каждый элемент сравнивается с разными альтернативами, что даёт статистически устойчивую модель предпочтений. В результате мы получаем не просто порядок, а количественную оценку относительной значимости.
Из практики могу сказать: когда в интерфейсе 20–30 потенциально важных элементов, MaxDiff показывает различия, которые невозможно выявить через обычные шкалы. Например, две функции могут иметь одинаковую среднюю оценку 4,6 из 5, но в MaxDiff одна окажется в верхней трети по значимости, а другая — ближе к середине. Именно такие различия и влияют на продуктовые решения.
Метод показывает наибольшую ценность в задачах приоритизации. В интерфейсных исследованиях это чаще всего касается трёх направлений: элементов экрана, пользовательских сценариев и болей.
При работе с элементами интерфейса MaxDiff помогает определить, какие блоки действительно влияют на восприятие ценности продукта. Это может быть выбор между быстрым поиском, расширенной фильтрацией, персональными рекомендациями, видимостью статуса заказа или доступностью поддержки. В условиях ограниченных ресурсов именно такие данные позволяют обосновать перераспределение бюджета разработки.
В анализе сценариев MaxDiff даёт понимание, какие пользовательские пути критичны для успеха продукта. Регистрация, первый запуск, повторное использование, оформление заказа, настройка профиля — все они могут казаться важными. Но относительная значимость этих сценариев для разных сегментов аудитории может сильно различаться.
При исследовании пользовательских болей метод особенно полезен тем, что разделяет частоту проблемы и её влияние. Некоторые трудности возникают редко, но если они случаются, пользователь готов отказаться от продукта. Другие происходят часто, но воспринимаются как несущественные. MaxDiff позволяет выявить именно те боли, которые определяют удовлетворённость и удержание.
В своей практике я часто использую MaxDiff на этапе, когда список гипотез уже сформирован — после глубинных интервью или анализа обратной связи. Это позволяет перейти от качественного понимания к количественной иерархии и сделать выводы, которые можно защищать на уровне продуктового комитета или инвесторов.
Работа с элементами интерфейса начинается с корректного формирования списка объектов. Это критический этап. В список не должны попадать размытые формулировки вроде «удобство» или «понятная навигация». Каждый пункт должен быть конкретным и наблюдаемым: «поиск с автоподсказками», «фильтр по цене», «блок персональных рекомендаций», «кнопка быстрого повторного заказа».
В одном из проектов, с которым я работал, команда не могла договориться, что важнее для редизайна главной страницы: расширить фильтрацию или вынести блок отзывов выше первого экрана. Рейтинговый опрос показал, что оба элемента «очень важны». После запуска MaxDiff стало ясно, что фильтрация входит в топ-3 по относительной значимости, а отзывы занимают лишь середину списка. Это позволило пересобрать приоритеты разработки.
Важно понимать, что высокая позиция элемента в MaxDiff означает его ценность относительно других альтернатив, а не абсолютную «любовь» пользователя. Мы всегда интерпретируем результаты в контексте: что именно сравнивалось и какие компромиссы пользователь делал при выборе.
При оценке сценариев особое внимание нужно уделить формулировкам. Сценарии не должны пересекаться и включать друг друга. Например, «оформление заказа» и «ввод данных для оплаты» — это вложенные действия, и их нельзя ставить в один список. Лучше формулировать сценарии на одном уровне абстракции: «первичная регистрация», «повторная покупка», «отслеживание статуса заказа», «обращение в поддержку».
В SaaS-продуктах MaxDiff часто выявляет неожиданные приоритеты. Например, команда может считать ключевым сценарием сложную настройку системы, тогда как для пользователей гораздо важнее быстрое подключение и первый успешный результат. Когда это подтверждается количественными данными, roadmap меняется: сначала оптимизируется онбординг, а уже затем — расширенные функции.
Результаты MaxDiff удобно интегрировать в работу с CJM и продуктовым планированием. Вместо абстрактного «улучшить пользовательский путь» команда получает конкретные приоритеты, подкреплённые числовыми значениями относительной важности.
Одна из распространённых ошибок в UX — ориентироваться только на частоту упоминаний проблем. Если боль звучит в каждом втором интервью, она автоматически считается самой важной. На практике это не всегда так.
MaxDiff позволяет задать пользователю выбор между несколькими болями и определить, какие из них действительно критичны. Например, «долгая загрузка страницы», «сложность восстановления пароля», «непрозрачная стоимость», «отсутствие мобильной версии». Часто оказывается, что не самая частая проблема оказывает наибольшее влияние на решение продолжать пользоваться продуктом.
Метод также помогает избежать когнитивных искажений. Когда пользователь просто оценивает каждую проблему по шкале, он может ставить высокие оценки всем негативным пунктам. В ситуации вынужденного выбора приходится определять, что действительно раздражает сильнее.
В проектах, где мы применяли MaxDiff для анализа болей, результаты напрямую влияли на продуктовые решения. Команда переставала «тушить пожары» по самым громким жалобам и начинала работать с теми проблемами, которые определяют лояльность и удержание. Именно в этом и заключается ценность метода для UX — он переводит эмоциональные сигналы пользователей в структурированную систему приоритетов.
MaxDiff кажется простым инструментом, но его корректная реализация требует аккуратной методологии. Ошибки на этапе проектирования опроса могут полностью исказить результаты.
Первый вопрос — сколько объектов включать в исследование. Оптимально работать с 8–20 элементами в одном блоке. Если их меньше, различия будут слишком грубыми. Если больше 25–30, респондент начинает уставать, а модель становится сложнее для интерпретации. В UX-проектах я обычно рекомендую предварительно «очистить» список через качественные интервью или экспертный отбор, а уже затем запускать MaxDiff.
Второй важный момент — выборка. Для получения стабильных оценок относительной значимости в большинстве продуктовых задач достаточно 100–300 респондентов. Если планируется сегментация (например, новые и опытные пользователи), выборку нужно рассчитывать отдельно для каждого сегмента. MaxDiff чувствителен к структуре аудитории: разные группы могут формировать разные иерархии приоритетов.
Отдельно стоит сказать о формулировках. Они должны быть:
Нельзя смешивать стратегические ценности и конкретные функции в одном списке, например «надежность сервиса» и «кнопка быстрого заказа». Это разные уровни оценки, и их сравнение будет методологически некорректным.
Среди частых ошибок — попытка включить слишком много элементов «на всякий случай» и отсутствие предварительного пилотирования. Я всегда рекомендую сначала протестировать опрос на небольшой группе, чтобы убедиться, что формулировки понятны и не вызывают лишних вопросов.
Важно понимать и ограничения метода. MaxDiff показывает относительную важность, но не объясняет причины выбора. Поэтому его лучше использовать после качественного этапа исследования или в связке с открытыми вопросами. Тогда количественная модель будет опираться на глубокое понимание контекста.
Процесс запуска обычно включает три этапа: подготовку списка объектов, настройку исследования и анализ данных.
На этапе подготовки формируется финальный перечень элементов интерфейса, сценариев или болей. Источником могут быть глубинные интервью, анализ обращений в поддержку, данные веб-аналитики или гипотезы продуктовой команды.
Далее исследование настраивается в онлайн-инструменте. В сервисе Тестограф можно реализовать логику MaxDiff через специальные сценарии сравнения, задав респонденту выбор наиболее и наименее значимого варианта в каждом наборе. Важно правильно распределить объекты по комбинациям, чтобы каждый элемент сравнивался с разными альтернативами равное количество раз.
После сбора данных начинается аналитическая часть. Результатом является шкала относительной значимости — обычно в виде индекса или процентного распределения. Эти данные можно визуализировать, сегментировать по аудиториям и сопоставлять с бизнес-метриками.
На практике я рекомендую не ограничиваться общим рейтингом. Гораздо ценнее анализировать различия между сегментами: новыми и постоянными пользователями, платящими и бесплатными клиентами, разными индустриями. Именно здесь часто скрываются инсайты, влияющие на стратегию развития продукта.
В одном из проектов мы работали с B2B-сервисом, который планировал масштабный редизайн интерфейса. Команда собрала список из 18 потенциальных улучшений: от переработки навигации до внедрения автоматических отчетов.
Предварительные интервью показали, что пользователи в целом довольны продуктом, но часто упоминали разные аспекты как «важные». После запуска MaxDiff-исследования картина стала более структурированной. Три элемента значительно опережали остальные по относительной значимости: скорость формирования отчетов, прозрачность статусов задач и удобство экспорта данных. Некоторые инициативы, активно продвигаемые внутри компании, оказались в нижней трети списка.
В результате roadmap был пересмотрен. Вместо масштабного визуального редизайна компания сосредоточилась на функциональных улучшениях, которые действительно влияли на ежедневную работу пользователей. Через несколько месяцев после внедрения обновлений вырос показатель удержания и сократилось количество обращений в поддержку по ключевым сценариям.
Для меня этот кейс стал очередным подтверждением того, что MaxDiff особенно ценен в ситуациях, где мнения внутри команды расходятся. Метод позволяет опереться на структуру пользовательской ценности, а не на субъективные аргументы.
MaxDiff — это инструмент, который помогает превратить разрозненные гипотезы о важности элементов интерфейса, сценариев и болей в четкую систему приоритетов. Он не заменяет качественные исследования, но усиливает их, добавляя количественную строгость.
Использовать его стоит тогда, когда перед командой стоит задача выбора: что делать в первую очередь, какие функции развивать, какие проблемы устранять. В условиях ограниченных ресурсов именно такие решения определяют развитие продукта.
В своей практике я рассматриваю MaxDiff как метод, который помогает команде увидеть реальную структуру пользовательской ценности. И если внедрять его осознанно — с корректной методологией и продуманной аналитикой — он становится мощным инструментом в UX-исследованиях интерфейса.