MaxDiff в B2B: от ранжирования предпочтений к управлению выручкой

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 не нужны лишь для «понять потребителя» — они становятся инструментом приоритизации ресурсов внутри компании. Особенно это касается B2B-продуктов, где выбор фичи или опции напрямую конвертируется в бюджет разработки и прогноз дохода.

Здесь на сцену выходит *MaxDiff* — метод попарного сравнения альтернатив. В отличие от традиционного ранжирования по шкале Ликерта, MaxDiff заставляет респондента выбирать лучшее и худшее из набора, снижая смещение из-за социальной желательности. Однако главное преимущество — получение относительной важности каждой опции на единой шкале. В B2B-среде, где решений мало, а бюджетные последствия велики, этот подход даёт объективную основу для принятия решений.

**Пример из практики.** Мы работали с вендором платформы для управления клиентским опытом. Команда хотела выбрать, какие три функции добавить в дорожную карту из десяти возможных. Классический опрос «оцените важность от 1 до 5» дал почти одинаковые средние баллы — все хотели всё. После проведения MaxDiff с 12 атрибутами и 8 заданиями на выборку из 250 представителей целевых сегментов (директора по маркетингу и руководители отдела продукта) мы получили чёткий порядок: одна функция набрала в 2,3 раза больший вес, чем следующая. Команда не стала «гадать», а направила 70% ресурсов на неё.

Важно: MaxDiff для B2B требует особого дизайна. Респонденты — занятые люди, выход из опроса на третьем задании реа

— @QuantResearchRuPro