Conjoint-анализ (conjoint) — это метод количественного исследования предпочтений, где респондент выбирает (или

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 так называемые **частичные полезности** (utility) каждого уровня и рассчитываются относительные вклады атрибутов в итоговое предпочтение.

Чем отличается от MaxDiff: в MaxDiff респондент выбирает “самое важное/самое неважное” из набора характеристик, то есть фокус на приоритетах атрибутов. В conjoint измеряется компромисс между атрибутами: например, как изменится выбор, если повысить срок гарантии, но снизить скорость сервиса. Поэтому conjoint ближе к моделированию “что выберут” при конкретной комбинации свойств, а MaxDiff — к ранжированию важности.

Типичные ошибки применения:
— использовать conjoint для вопроса “что важнее?” вместо построения профиля вариантов и оценки компромиссов;
— перегружать анкету числом атрибутов/уровней, из‑за чего дизайн становится статистически нестабильным;
— интерпретировать полезности как “абсолютную ценность” без расчёта относительных эффектов и сценарного анализа.

Пример: ритейл-банк хочет понять, что влияет на выбор пакета обслуживания. Атрибуты: комиссия за обслуживание (уровни), скорость выпуска карты (уровни), наличие бесплатных переводов (уровни), сервисный канал (уровни). Варианты с разными комбинациями отправляют на выбор. По оценённым полезностям можно построить сценарий: при текущих предпочтениях сколько дополнительных “очков” даст переход с сервиса в отделении на премиальный чат, и в какой комбинации это сильнее всего влияет на выбор.

— @QuantResearchRu