Анализ профиля предпочтений: Conjoint-анализ против MaxDiff
В количественных исследованиях часто возникает путаница между методами измерения потребительских предпочтений. Разберемся, в чем фундаментальное различие между Conjoint-анализом (совместным анализом) и MaxDiff (шкалированием максимальных различий).
Conjoint-анализ используется для оценки того, как потребители делают выбор между товарами, обладающими набором взаимосвязанных характеристик. Это инструмент для моделирования спроса: он позволяет вычислить полезность каждого атрибута и определить «идеальную комбинацию» продукта. В эпоху снижения среднего чека, Conjoint помогает понять, за какие именно опции клиент готов доплатить, а от каких готов отказаться ради экономии.
MaxDiff же предназначен для ранжирования длинных списков отдельных атрибутов или ценностей. Респонденту показывают набор из 3–5 элементов и просят выбрать «лучший» и «худший». В отличие от классических рейтинговых шкал (где оценки часто завышены), MaxDiff дает четкую иерархию приоритетов.
Типичная ошибка — пытаться использовать MaxDiff для оценки комбинаций признаков или применять Conjoint там, где нужно просто отранжировать список из 20 преимуществ бренда.
Пример:
— Вы запускаете новый сервис. Если задача — понять, как сбалансировать набор функций и цену для максимизации доли рынка, используйте Conjoint.
— Если задача — понять, какие из 20 рекламных сообщений вызывают наибольшее доверие для стратегии Topical Authority (тематического авторитета), используйте MaxDiff.
*Помните: Conjoint строит модель товара, MaxDiff строит иерархию приоритетов.*
— @QuantResearchRu
Количественные исследования
@QuantResearchRuPro
Анализ профиля предпочтений: Conjoint-анализ против MaxDiff
Этот пост опубликован в Telegram-канале Количественные исследования. Подписаться можно по ссылке: @QuantResearchRuPro.