Как понять, что действительно важно для клиента при выборе между двумя продуктами? Что для него играет решающую роль — цена, бренд, конкретные характеристики? Многие компании полагаются на классические опросы, чтобы узнать это. Но есть одна проблема: когда мы спрашиваем напрямую, люди не всегда отвечают так, как поступают в реальной жизни. И вот здесь вступает в игру conjoint-анализ — метод, который помогает моделировать реальное поведение потребителей.
В этой статье мы разберем, как с помощью conjoint-анализа можно глубже понять предпочтения клиентов, выявить, какие комбинации характеристик продукта оказывают наибольшее влияние на выбор, и на этой основе принимать более точные маркетинговые и продуктовые решения.
Статья будет полезна маркетологам, продуктовым менеджерам, исследователям и всем, кто работает над созданием, улучшением или продвижением товаров и услуг. Вы узнаете, как применять conjoint-анализ в онлайн-опросах, какие типы этого анализа существуют и как правильно интерпретировать полученные данные. Мы также покажем, как использовать возможности платформы Тестограф для проведения подобных исследований быстро и удобно.
Если вы хотите принимать решения, опираясь не на интуицию, а на данные о том, как потребители реально выбирают — эта статья для вас.
Conjoint-анализ — это метод количественного исследования, который позволяет определить, какие характеристики продукта наиболее значимы для потребителя. Вместо того чтобы спрашивать напрямую, что важно, респондента просят выбирать между несколькими вариантами товаров или услуг, у которых характеристики (атрибуты) варьируются. Таким образом, поведение участника моделирует реальный выбор, а не абстрактное мнение.
Суть метода в том, чтобы «разложить» предпочтение на вклад каждой характеристики. Например, если человеку предлагают выбрать между смартфонами с разными наборами параметров — ценой, емкостью памяти, качеством камеры, брендом — и он делает выбор, можно с высокой точностью определить, насколько важен для него каждый из этих факторов. На выходе исследователь получает utility-значения — числовые показатели, отражающие степень привлекательности каждого уровня каждого атрибута.
Существует несколько видов conjoint-анализа.
Пример:
Участнику показывают три варианта подписки на стриминговый сервис, отличающиеся по цене, количеству одновременно подключённых устройств и наличию офлайн-доступа. На основе серии таких выборов можно точно определить, какие факторы оказывают ключевое влияние на решение о покупке.
Такой подход помогает бизнесу не только понимать, что важно клиенту, но и моделировать, какие изменения в продукте повлияют на спрос. А самое главное — результаты можно получать в формате онлайн-опросов, используя инструменты Тестографа.
Conjoint-анализ особенно эффективен в ситуациях, когда необходимо понять, как потребители взвешивают разные характеристики продукта или услуги при принятии решения о покупке. Метод помогает оценить не только общие предпочтения, но и предсказать поведение в условиях конкуренции и ограниченного выбора.
1. Разработка и вывод нового продукта на рынок
Перед запуском важно понять, какой набор характеристик будет наиболее привлекательным для целевой аудитории. Conjoint-анализ позволяет протестировать различные комбинации атрибутов — например, разные ценовые уровни, функции, упаковку — ещё до производства или активного продвижения.
2. Оптимизация существующего продукта
Если продукт уже присутствует на рынке, анализ предпочтений может подсказать, какие изменения приведут к росту продаж. Например, выяснится, что потребители готовы платить больше за дополнительную функцию, но не воспринимают как ценность редизайн упаковки.
3. Ценообразование
Conjoint-анализ помогает определить, насколько чувствительны клиенты к изменениям цены, и какая ценовая стратегия обеспечит наибольшую прибыль. Вместо прямого вопроса «Сколько вы готовы платить?», метод моделирует реальные ситуации выбора, где цена — один из факторов.
4. Позиционирование бренда
Если важной частью решения о покупке является бренд, conjoint-анализ позволяет оценить его влияние в контексте других атрибутов. Это особенно актуально на насыщенных рынках, где продукты схожи по функциональности, но различаются по восприятию и узнаваемости.
Conjoint-анализ применим и в B2C, и в B2B-сегментах, независимо от того, идет ли речь о физическом товаре, услуге или цифровом продукте. В платформе Тестограф можно настроить такой опрос с нуля или воспользоваться шаблонами, чтобы ускорить запуск исследования.
Чтобы conjoint-анализ дал достоверные и интерпретируемые результаты, важно правильно подготовить структуру исследования. Каждый этап — от выбора атрибутов до визуального оформления опроса — влияет на точность выводов и вовлеченность респондентов.
1. Определите атрибуты и уровни
Атрибут — это характеристика продукта, а уровни — возможные варианты этой характеристики. Например, для ноутбука это может быть:
Важно выбирать атрибуты, которые действительно влияют на принятие решения. Их должно быть не больше 5–6, иначе опрос станет перегруженным. Уровни должны быть реалистичными и сопоставимыми между собой.
2. Сгенерируйте профили
После выбора атрибутов и уровней необходимо создать комбинации — продуктовые профили, которые будут показаны респонденту. Это можно сделать вручную, но удобнее использовать генераторы дизайна, которые создают сбалансированные выборки. В Тестографе можно подключить рандомизацию и сбалансировать показ профилей для разных участников.
3. Настройте формат показа
Наиболее удобный формат — choice-based conjoint, при котором респондент видит на экране 2–4 профиля и выбирает один. Количество профилей в каждом вопросе и общее количество задач на респондента должны быть оптимальными. Если их слишком много, участник устает и отвечает менее осознанно.
4. Используйте визуальные подсказки
Для повышения вовлеченности стоит визуализировать атрибуты — использовать иконки, логотипы, изображения. Это особенно важно, если исследуется продукт с выраженными внешними характеристиками (например, дизайн упаковки, форма устройства и т.д.).
5. Запустите опрос на платформе
После настройки сценария опроса можно запустить его через Тестограф. Платформа позволяет гибко управлять логикой показа, сохранять данные по каждому выбору, а также интегрировать результаты в внешние аналитические инструменты. Также доступен раздел шаблонов, где можно найти готовую структуру для запуска conjoint-опроса и адаптировать её под свои цели.
Грамотная подготовка — залог качественных данных, из которых впоследствии можно будет извлечь точные инсайты о поведении потребителей.
После завершения опроса начинается самый важный этап — анализ данных. Результаты conjoint-анализа позволяют не только понять, какие характеристики наиболее значимы для потребителей, но и построить прогнозы поведения на рынке.
1. Utility-значения: как они работают
Каждому уровню атрибута присваивается utility-значение — числовой показатель, отражающий предпочтительность этого уровня. Чем выше значение, тем большую ценность респондент придает соответствующей характеристике. Эти значения не являются абсолютными, их можно сравнивать только внутри одного атрибута.
Например, если для атрибута «Цена» utility-значение 1000 рублей = -0.8, а 1500 рублей = -1.5, это означает, что потребители явно предпочитают более дешевый вариант, но не настолько, чтобы отказаться от других преимуществ.
2. Определение важности атрибутов
Важность атрибута рассчитывается как диапазон utility-значений его уровней в процентах от общей суммы по всем атрибутам. Это позволяет ранжировать характеристики по степени влияния на выбор. Например, если цена дает 45% влияния на решение, а бренд — 20%, можно сделать вывод о ключевых драйверах поведения.
3. Прогнозирование долей предпочтения
На основе utility-значений можно смоделировать, как изменятся доли рынка при введении нового продукта, изменении цены или характеристик. Это особенно полезно при планировании продуктовой линейки или сравнении концептов.
С помощью симуляций можно ответить на вопросы:
4. Визуализация и представление результатов
Важно представить данные в понятной форме. Графики важности атрибутов, сравнительные таблицы, тепловые карты utility-значений помогают донести результаты до заинтересованных сторон — от менеджеров до руководства. Такие визуализации можно подготовить с помощью Excel, Power BI, Python или через аналитические инструменты, экспортируя данные из Тестограф .
Грамотно интерпретированные результаты дают четкие ориентиры для продуктовых и маркетинговых решений, опираясь не на субъективные мнения, а на модели реального выбора потребителей.
Даже при наличии правильной методологии conjoint-анализ может дать неточные или искажённые результаты, если допущены ошибки на этапе планирования или проведения исследования. Ниже — основные проблемы, с которыми сталкиваются исследователи, и рекомендации, как их избежать.
1. Слишком много атрибутов
Частая ошибка — включать в исследование слишком большое количество характеристик. Это приводит к перегрузке респондента и снижению качества данных. Рекомендуется ограничиваться 4–6 атрибутами. Остальные параметры можно протестировать в других форматах или добавить на следующих этапах.
2. Неправильный выбор уровней
Уровни атрибутов должны быть реалистичными, разнообразными и актуальными. Если они слишком похожи между собой или, наоборот, слишком экстремальны, респонденту будет сложно делать осознанный выбор. Это снижает точность оценки utility-значений.
3. Неудачный дизайн эксперимента
Некорректное распределение профилей или отсутствие рандомизации может привести к смещённым результатам. Использование встроенных генераторов профилей и логики показа в Тестограф позволяет избежать этой проблемы и обеспечить сбалансированное покрытие всех комбинаций.
4. Низкое вовлечение респондентов
Conjoint-опросы требуют активного участия, поэтому важно сделать интерфейс максимально понятным и визуально привлекательным. Применение иконок, иллюстраций, коротких пояснений к атрибутам значительно повышает вовлечённость. Также важно правильно оценить длину опроса — он не должен занимать более 10–15 минут.
5. Неверная интерпретация данных
Даже при корректно проведённом анализе можно ошибиться в выводах. Utility-значения не сравниваются между атрибутами напрямую, и нельзя делать выводы по абсолютным числам без расчета относительной важности. Важно использовать проверенные методы анализа и визуализации.
Избежать этих ошибок помогает опыт, внимательная подготовка и тестирование сценариев до запуска. Использование шаблонов и встроенной логики платформы Тестограф упрощает процесс и помогает избежать типичных ловушек при создании conjoint-опросов.
Conjoint-анализ — это мощный инструмент, позволяющий бизнесу принимать решения, опираясь на реальные предпочтения потребителей. В отличие от стандартных опросов, он моделирует ситуации выбора, приближённые к тем, с которыми покупатели сталкиваются в жизни, и позволяет оценить относительную важность каждой характеристики продукта.
Этот метод незаменим при разработке новых товаров, тестировании упаковки, определении ценовой политики или анализе влияния бренда на поведение аудитории. Он помогает не только понять, что нужно клиенту, но и заранее просчитать, как изменения в продукте повлияют на его привлекательность.
Платформа Тестограф предоставляет все инструменты для создания, запуска и анализа онлайн-опросов с использованием conjoint-анализа. Благодаря гибкой настройке логики, возможности визуального оформления и готовым шаблонам, вы можете быстро запустить исследование и получить данные, пригодные для бизнес-прогнозирования и презентаций.
Если вы хотите перейти от интуитивных гипотез к обоснованным решениям — начните использовать conjoint-анализ уже сейчас. Попробуйте провести свой первый conjoint-опрос с помощью Тестограф и посмотрите, какие ценные инсайты можно извлечь из поведения ваших потребителей.