Как MaxDiff помог понять, за что пользователи готовы платить в подписке

Как MaxDiff помог понять, за что пользователи готовы платить в подписке

Один из типовых кейсов для исследований в 2026 году — когда продуктовая команда видит просадку по конверсии, но не понимает, что именно резать: цену, набор функций или формат пакета.

У одной подписочной B2C-компании была именно такая ситуация. Опросы «в лоб» давали слишком размытые ответы: людям нравилось почти всё, а в итоге решения о тарифах оставались на уровне мнений команды.

Что сделали:
— провели MaxDiff-исследование, чтобы ранжировать ценность функций не по декларациям, а по выбору между альтернативами;
— отдельно прогнали несколько сценариев тарифов через conjoint, чтобы понять, как меняется готовность к покупке при разной комбинации опций и цены;
— сегментировали ответы не по полу и возрасту, а по поведению: частота использования, чувствительность к цене, склонность к апгрейду.

Что это дало:
— стало видно, какие 2–3 функции действительно тянут ценность продукта вверх;
— выяснилось, что часть «любимых» командой опций почти не влияет на выбор тарифа;
— команда смогла убрать лишнее из базового пакета и оставить платными те элементы, за которые пользователи реально готовы доплачивать.

**Главный результат исследования — не красивый отчёт, а переупаковка тарифа на основе приоритетов потребителя.** В эпоху, когда средний чек снижается и рынок сильнее смотрит на retention и LTV, это особенно важно: выигрывает не тот, кто добавил больше функций, а тот, кто точнее собрал ценность в тарифе.

Урок простой:
— если вам нужно понять «что важно», MaxDiff лучше обычного рейтинга;
— если нужно понять «за что заплатят», без conjoint уже риск ошибиться в упаковке;
— если команда спорит о функциях, исследования помогают снять спор с уровня мнений на уровень цифр.

В исследованиях про опросы, MaxDiff и conjoint ценность чаще всего не в самом методе, а в том, как он переводит размытые предпочтения в управляемые решения по продукту и цене.

— @QuantResearchRu