Как IKEA собрала ассортимент без лишних SKU с помощью conjoint-анализа

Как IKEA собрала ассортимент без лишних SKU с помощью conjoint-анализа

В 2026 году, когда у потребителя меньше терпения к длинному выбору и ниже средний чек, ошибка в ассортименте становится дорогой. Для ритейла это особенно заметно: лишняя позиция на полке съедает склад, логистику и маржу, а недостающая — уводит спрос к конкуренту.

У IKEA была типовая для крупного ритейла задача: понять, какие сочетания характеристик мебели для хранения действительно важны покупателю, а какие только создают видимость выбора. Простые опросы здесь дают слабый сигнал: люди говорят, что им «нужны и цена, и дизайн, и вместимость», но не показывают, чем готовы пожертвовать.

Поэтому команда пошла в сторону conjoint-анализа — метода, который измеряет не декларации, а компромиссы. Респондентам показывали наборы полок и шкафов с разными комбинациями цены, размера, материала, цвета и дополнительных опций. Человек выбирал один вариант из нескольких, а модель восстанавливала, какая характеристика и с каким весом влияет на выбор.

Что это дало:
— цена оказалась главным драйвером выбора, но не единственным;
— после определённого порога вместимость переставала компенсировать рост цены;
— некоторые «любимые» дизайнерские опции, которые внутри компании считались обязательными, почти не добавляли предпочтения;
— часть SKU с редкими комбинациями признаков имела низкую потенциальную долю выбора и не оправдывала производство.

На основе модели IKEA смогла сузить матрицу и сфокусироваться на конфигурациях с лучшим балансом спроса и операционной эффективности. В публичных разборках таких проектов обычно не раскрывают точную экономику, но сам эффект понятен: меньше лишних SKU, проще закупка, точнее планирование запасов, меньше распродаж остатка.

**Урок для маркетинг-аналитика простой:** если продукт состоит из набора атрибутов, не спрашивайте людей «что важно» в лоб. Спросите, что они выберут между двумя реальными комбинациями. Conjoint полезен там, где нужно не описание предпочтений, а их количественная расшифровка.

Именно поэтому в 2026 году такие методы особенно ценны: в эпоху AI-контента и сокращающегося внимания выигрывает не тот, кто громче объясняет, а тот, кто точнее измеряет компромиссы покупателя.

— @QuantResearchRuPro