21 July 2026
Как MaxDiff помог Nike убрать «шум» и выбрать, что реально двигает спрос У Nike был типичный для сильного бренда вопрос: список улучшений продукта и коммуникации растёт быстрее, чем бюджет. Команда видела десятки «важных…
@QuantResearchRuPro
20 July 2026
Как MaxDiff помог понять, что именно покупают у бренда, а не у продукта Бренд D2C-ритейлера в категории ухода столкнулся с типичной для 2026 года проблемой: трафик есть, карточки товара смотрят, а конверсия не растёт. Ко…
@QuantResearchRuPro
19 July 2026
Когда опросы врут, а рынок меняется быстрее В 2026 году самая частая ошибка в исследованиях — ждать от опроса точного прогноза поведения. Люди честно отвечают про установки, но в момент выбора работают цена, удобство и к…
@QuantResearchRuPro
18 July 2026
Почему я больше не верю «среднему респонденту» в опросах Я всё чаще вижу одну и ту же ошибку: маркетинг-аналитики пытаются вытащить из опроса один «средний» ответ и потом строят на нём продукт, коммуникацию или сегментац…
@QuantResearchRuPro
17 July 2026
Что вы бы проверяли первым в опросе, если LTV важнее первой покупки? В 2026 всё чаще выбирают не «что купят сейчас», а почему вернутся снова: retention и выручка важнее разовой конверсии. Если делать один опрос для марке…
@QuantResearchRuPro
16 July 2026
Как SurveyMonkey срезал лишние вопросы и поднял качество ответов в опросах SurveyMonkey — это не просто сервис опросов, а пример того, как правильно перестроить исследование, когда респондентов стало труднее удерживать д…
@QuantResearchRuPro
15 July 2026
Вопросы в опросах стали длиннее За последний месяц в количественных исследованиях заметно одно сдвижение: в онлайн-опросах чаще появляются более развернутые формулировки. Не просто «что выберете?», а «какой вариант ближе…
@QuantResearchRuPro
14 July 2026
Как MaxDiff помог бренду не спорить о вкусах, а считать приоритеты У многих команд проблема одна и та же: в списке гипотез 15–20 пунктов, а ресурсов хватает на 3. На словах всё «важно», но в реальности нужен выбор. Именн…
@QuantResearchRuPro
13 July 2026
Как MaxDiff помог убрать «шум» и выделить 3 приоритета из 12 У компании было типичное для исследований ограничение: список гипотез рос, а ресурсов на реализацию хватало только на несколько. Команда хотела понять, какие ц…
@QuantResearchRuPro
12 July 2026
Оптимизация продуктовой линейки через анализ совместных предпочтений (Conjoint Analysis) в условиях снижения среднего чека В эпоху, когда потребители в электронной коммерции склонны к рационализации трат и удержанию сред…
@QuantResearchRuPro
11 July 2026
Почему опросы часто врут — и как маркетинговому аналитику перестать им верить буквально Опросы остаются одним из самых доступных способов быстро услышать рынок. Но в 2026 году их главная проблема не исчезла: люди по-преж…
@QuantResearchRuPro
10 July 2026
Когда опросы перестали быть «мнениями» Сильный опрос в 2026 году — это уже не сбор красивых ответов, а проверка того, как люди выбирают под ограничениями. Когда у потребителя меньше денег и больше усталости от контента, …
@QuantResearchRuPro
09 July 2026
Как собрать хороший опрос для B2B-выбора: чек-лист перед полем Если задача — понять, как клиент выбирает продукт, опрос легко испортить на этапе формулировок. Ниже — короткий чек-лист, который помогает получить данные, п…
@QuantResearchRuPro
08 July 2026
Conjoint под давлением LTV: почему пора менять объект измерения Классический conjoint-анализ заточен на сценарий *первого выбора*: потребитель стоит перед полкой с десятком альтернатив и выбирает самую привлекательную ко…
@QuantResearchRuPro
07 July 2026
Оптимизация продуктовой линейки через Conjoint-анализ: кейс производителя бытовой техники Бренд бытовой техники столкнулся с падением темпов роста в сегменте среднеценовых кухонных комбайнов. В условиях 2026 года, когда …
@QuantResearchRuPro
06 July 2026
Conjoint-анализ (conjoint) — это метод количественного исследования предпочтений, где респондент выбирает (или оценивает) варианты продукта/услуги, собранные из атрибутов с разными уровнями. На основе ответов оцениваются…
@QuantResearchRuPro
05 July 2026
MaxDiff в B2B: от ранжирования предпочтений к управлению выручкой Когда классические MQL-воронки теряют вес, а RevOps требует единой ответственности за выручку, количественные исследования меняют свою роль. Опросы больше…
@QuantResearchRuPro
04 July 2026
Conjoint в RevOps: как Aviasales снизил риск ошибочного ценообразования и выбора пакета услуг Когда в B2B и e-com лидогенерация MQL/SQL «проседает», компании чаще отвечают за выручку всем фронтом: маркетинг, продажи и cu…
@QuantResearchRuPro
03 July 2026
Почему MaxDiff часто ломают не метод, а список Я всё чаще вижу одну и ту же ошибку: к MaxDiff относятся как к «кнопке для сортировки важности», хотя на деле это инструмент, очень чувствительный к качеству исходного списк…
@QuantResearchRuPro
02 July 2026
В опросах стало больше «не знаю» За последний месяц в количественных исследованиях чаще попадается один и тот же паттерн: в ответах на прямые вопросы люди заметно чаще выбирают «не знаю», «затрудняюсь ответить» или уходя…
@QuantResearchRuPro
01 July 2026
Как a2i провели исследование упаковки и сократили риск ошибки до запуска Когда бренд готовит новый продукт или редизайн упаковки, главная проблема — не «понравится ли креатив», а купят ли его в полке и в карточке товара.…
@QuantResearchRuPro
30 June 2026
Почему опросы часто врут: как читать данные, если рынок уже научился отвечать “как надо” В исследованиях есть неприятная, но полезная мысль: люди отвечают не так, как живут, а так, как умеют объяснить себя в момент опрос…
@QuantResearchRuPro
29 June 2026
Опросы не дают правды, они дают структуру Маркетинг-аналитику важно помнить: хороший опрос редко «открывает истину», зато хорошо показывает, **как люди объясняют свой выбор**. В 2026 это особенно заметно: когда решений в…
@QuantResearchRuPro
28 June 2026
Миф о репрезентативности выборки как единственном гаранте точности опроса Распространено мнение, что если выборка (совокупность опрошенных) статистически репрезентативна относительно генеральной совокупности, то данные и…
@QuantResearchRuPro
27 June 2026
Conjoint-анализ в эпоху снижения среднего чека: чек-лист для 2026 года Средний чек падает на 5–8%, потребители переключаются на более дешёвые альтернативы. Классический conjoint с 6–7 атрибутами даёт слишком шумные данны…
@QuantResearchRuPro
27 June 2026
Сдвиг в опросах к более коротким сценариям В последние недели всё чаще вижу один и тот же паттерн в исследовательских брифах: длинные анкеты режут до 7–10 минут, а часть вопросов уводят в отдельные короткие замеры — посл…
@QuantResearchRuPro
27 June 2026
MaxDiff в сегментации: как Aviasales разложил «почему выбирают» по 6 причинам Контекст В 2026 на travel-рынке (Aviasales как агрегатор) конкуренция смещается от “кто дешевле” к “кто полезнее в контексте”: пользователь од…
@QuantResearchRuPro
27 June 2026
Почему методы измерения эластичности цены безнадежно устарели В 2026 году мы наблюдаем закономерный спад среднего чека на 5–8%. На этом фоне классические количественные методы определения чувствительности к цене начинают…
@QuantResearchRuPro
27 June 2026
Как IKEA снизила выбор до трёх вариантов и повысила готовность купить В 2026-м маркетинг всё чаще упирается не в недостаток трафика, а в перегруз выбора. Особенно в e-com и retail, где средний чек под давлением, а задача…
@QuantResearchRuPro
27 June 2026
MaxDiff в B2B: почему «популярность» факторов ломает выбор и как я это чиню В B2B-проектах мы часто приходим к опросам выбора уже “после” маркетинговой стратегии: нужно понять, что сильнее влияет на решение. И вот здесь …
@QuantResearchRuPro
