Когда в продукте появляется десяток потенциальных улучшений, а ресурсов хватает лишь на одно-два, команде нужно принять непростое решение: какую фичу развивать в первую очередь? Голос пользователей важен, но простого вопроса «Что для вас важнее?» оказывается недостаточно. Люди склонны говорить «всё важно» или «зависит от ситуации», что затрудняет принятие обоснованных продуктовых решений.
В этой статье я расскажу, как мы в Тестографе используем conjoint-анализ, чтобы помочь продуктовым командам выявить действительно приоритетные фичи — те, за которые пользователи «готовы голосовать выбором». Этот подход особенно полезен, когда фичи пересекаются по смыслу или влияют друг на друга, и хочется понять не просто предпочтения, а ценность каждой характеристики продукта в глазах пользователя.
Материал будет полезен:
Покажу, как правильно сформулировать гипотезы, разработать опрос на основе conjoint-анализа, собрать нужные данные и интерпретировать результаты — всё это с примерами и с опорой на функциональность Тестографа.
Conjoint-анализ — это метод количественного исследования, который помогает понять, как люди принимают решения, когда сталкиваются с несколькими альтернативами. В продуктовых исследованиях он позволяет выяснить, какие именно характеристики (или фичи) оказывают решающее влияние на выбор пользователя.
В отличие от прямого опроса вроде «Что для вас важнее: быстрый запуск приложения или возможность работать офлайн?», conjoint-анализ моделирует реалистичные сценарии выбора: участнику показывают наборы продуктовых конфигураций (сочетания разных фич), и он должен выбрать одну из них. Это приближено к тому, как пользователи реально выбирают между конкурентами или тарифами — в контексте компромиссов.
Как это работает на практике:
Почему это полезно в продуктовом контексте:
Метод широко используется в маркетинге, но в последние годы активно вошёл и в продуктовую аналитику — благодаря доступности онлайн-инструментов и сервисов вроде Тестографа, где его можно реализовать без глубокого погружения в статистику.
1.Каждое продуктовое решение основывается на гипотезах:
Важно, чтобы уровни были реалистичными и однозначно воспринимались пользователями. Старайтесь избегать слишком технических терминов и непонятных формулировок.
2. Сколько атрибутов и уровней можно использовать
В реальности — чем меньше, тем лучше.
Практика показывает:
Если атрибутов больше — лучше разбить исследование на несколько волн.
3. Выбор типа conjoint-анализа
Существует несколько разновидностей метода. Самые популярные:
В Тестографе реализован формат выбора из нескольких карточек, подходящий для CBC-модели. Вы задаёте атрибуты, уровни — и система автоматически формирует карточки со случайными комбинациями.
4. Пример: как выглядит подготовка
Допустим, вы разрабатываете новый образовательный продукт. Ваши гипотезы:
На их основе система будет создавать карточки с вариантами курсов, которые вы покажете респондентам в опросе.
После того как вы сформировали атрибуты и уровни, наступает ключевой этап — реализация conjoint-опроса. Здесь важно правильно перевести вашу модель в понятный и рабочий формат для респондентов. Именно от этого зависит, насколько точными и полезными будут результаты анализа.
1. Как настроить conjoint-анализ в онлайн-сервисе
Чтобы реализовать conjoint-анализ без программирования и Excel-моделей, мы используем Тестограф — это позволяет быстро собрать опрос, автоматически сгенерировать карточки с вариантами и запустить исследование.
Пошагово это выглядит так:
Пример шаблона можно найти в библиотеке шаблонов Тестографа:
2. Сценарий выбора: как выглядит для пользователя
Пользователь видит 2–3 карточки, каждая из которых представляет продукт с разными характеристиками.
Пользователь выбирает один из вариантов. Так повторяется несколько раз, пока не соберётся достаточно данных.
3. Сколько респондентов и карточек нужно?
Чтобы получить статистически значимые результаты:
Если сомневаетесь — Тестограф подскажет, достаточно ли данных для анализа: при настройке он оценивает полноту покрытия и сбалансированность.
4. Подсказки и лучшие практики
Анализ результатов и выявление приоритетных фичей
Когда данные собраны, цель — превратить ответы респондентов в конкретные продуктовые инсайты: какие характеристики наиболее значимы, какие — второстепенны, а какие могут вообще не влиять на выбор. Именно на этом этапе conjoint-анализ показывает свою силу: он позволяет оценить удельную полезность (utility) каждого уровня и атрибута, а также смоделировать поведение пользователей в будущем.
1. Интерпретация utility-оценок
Каждому уровню атрибута присваивается числовое значение — оценка полезности. Эти значения показывают, насколько сильно наличие (или отсутствие) той или иной характеристики влияет на выбор пользователя.
2. Определение относительной важности атрибутов
Чтобы понять, какие фичи действительно определяют выбор, рассчитывается относительная важность каждого атрибута. Это доля его влияния в общем решении пользователя.
В Тестографе все эти расчёты проводятся автоматически — вы получаете готовую таблицу и график важности фичей.
3. Прогнозирование сценариев выбора
На основе полученных данных можно смоделировать, как изменится выбор пользователя при изменении конфигурации продукта.
Например:
Такие прогнозы позволяют оценивать эффект изменения продукта до его запуска.
4. Визуализация результатов
Визуализация помогает донести результаты до команды и стейкхолдеров. В Тестографе результаты представлены в виде:
Вы можете экспортировать отчёт или подключить аналитику к другим системам — для более глубокого анализа.
Когда у вас на руках данные conjoint-анализа — это не просто красивые графики и таблицы, а реальные аргументы для roadmap’а. Главная задача теперь — грамотно интерпретировать выводы и встроить их в процесс принятия решений внутри продуктовой команды.
1. Презентация результатов команде
Сначала важно представить результаты в понятной форме. Рекомендуем использовать следующую структуру:
Результаты:
Выводы:
Добавьте к этому диаграммы из Тестографа, особенно визуализацию важности фич — она наглядно показывает, какие характеристики продукта «решают».
2. Принятие решений: какие фичи развивать
По результатам conjoint-анализа можно принять несколько типов решений:
3. Пример из практики (условный, но реалистичный)
Компания запускала новый тариф для облачного сервиса хранения данных. Они тестировали следующие атрибуты:
Результат анализа:
Решение: команда убрала совместный доступ из тарифа по умолчанию и сконцентрировалась на улучшении скорости — при этом смогли повысить цену без потери интереса со стороны пользователей.
4. Учет ограничений
Обсуждать результаты вместе с дизайнерами, разработчиками и маркетологами.
Conjoint-анализ — это не просто ещё один модный метод, а практический инструмент, который помогает принимать обоснованные продуктовые решения. Он позволяет выйти за рамки субъективных оценок и прямых опросов, моделируя реалистичные пользовательские выборы и раскрывая настоящую ценность каждой фичи в контексте компромиссов.
Что мы узнали:
Почему это важно для продукта
Плохая приоритизация — одна из самых частых причин, по которым продукты не находят отклика у аудитории. Conjoint-анализ помогает основать приоритеты на данных, а не на предположениях. Это особенно ценно, когда ресурсов немного, а гипотез — десятки.
Если вы хотите попробовать провести собственное продуктовое исследование — создайте опрос в Тестографе, используйте формат сравнения карточек и следуйте шагам из этой статьи. А если нужна помощь — мы всегда готовы проконсультировать по методологии и аналитике.