Продукты
Решения
Шаблоны опросов
Тарифы
Ресурсы
Модули
Клиенты
Клиенты и рынок
Персонал
Сотрудники и HR
Продукт
Продуктовые и UX-исследования
Отклик
Виджеты и обратная связь
Попробовать бесплатно
Войти / зарегистрироваться

Conjoint-анализ

7 минут
30.09.2026
  • Никита Лиханов
    Customer Research Manager in FOQUZ
    Развиваю направление исследований клиентского опыта и UX в FOQUZ. Специализируюсь на исследованиях клиентского опыта (CX), методиках опросов и анализе обратной связи.
Содержание
  1. Что такое Conjoint-анализ
  2. Для чего нужен Conjoint-анализ
  3. Как работает Conjoint-анализ
  4. Какие виды Conjoint-анализа существуют
  5. Где применяется Conjoint-анализ
  6. Как провести Conjoint-анализ: пошаговая инструкция
  7. Пример Conjoint-анализа
  8. Как выглядит Conjoint-анализ в анкете
  9. Как анализировать результаты Conjoint-исследования
  10. Как использовать Conjoint-анализ для оценки цены продукта
  11. Что такое Conjoint-симулятор рынка
  12. Преимущества и недостатки Conjoint-анализа
  13. Чем Conjoint-анализ отличается от других методов исследования
  14. Типичные ошибки при проведении Conjoint-анализа
  15. Проведение Conjoint-анализа в ФОКУЗ
  16. Частые вопросы о Conjoint-анализе
Conjoint-анализ (Conjoint analysis) — метод маркетингового исследования, который помогает определить, какие характеристики продукта или услуги влияют на выбор покупателей. Его используют при разработке новых продуктов, формировании тарифов, изучении ценовых предпочтений и сравнении предложений.
В ходе исследования респондентам предлагают сравнивать варианты продукта с разными комбинациями характеристик. Анализ ответов позволяет понять, какие свойства покупатели предпочитают и на какие компромиссы готовы пойти: например, отказаться от дополнительных функций ради более низкой цены.
В статье рассмотрим принцип работы Conjoint-анализа, основные разновидности метода, этапы проведения исследования, примеры заданий и способы интерпретации результатов.

Что такое Conjoint-анализ

Conjoint-анализ — метод количественного исследования потребительских предпочтений, основанный на сравнении комбинаций характеристик продукта.
В обычном опросе покупателя могут попросить оценить важность цены, бренда, качества и функциональности по отдельности. Однако в реальной ситуации приходится выбирать конкретный товар или услугу, обладающие определённым сочетанием свойств.
Conjoint analysis позволяет приблизить исследовательскую задачу к такому выбору. Респондент рассматривает несколько предложений и выбирает наиболее привлекательное либо оценивает каждое из них.
Основные понятия метода:
  • Атрибут — характеристика продукта: цена, бренд, размер, функциональность или условия обслуживания.
  • Уровень атрибута — конкретное значение характеристики. Например, стоимость подписки 500, 900 или 1 500 рублей.
  • Профиль продукта — комбинация уровней нескольких атрибутов, образующая отдельное предложение.
  • Полезность (utility) — рассчитанная с помощью статистической модели оценка предпочтительности определённого уровня характеристики.
Метод называют совместным анализом характеристик, поскольку свойства продукта рассматриваются не изолированно, а в сочетании друг с другом.

Для чего нужен Conjoint-анализ

Главная задача метода — понять, какие комбинации характеристик наиболее привлекательны для целевой аудитории.
Conjoint-анализ помогает решать следующие задачи:
  • Определение значимых характеристик. Выявление свойств продукта, которые сильнее влияют на предпочтения.
  • Изучение потребностей аудитории. Исследование различий в выборе между категориями покупателей.
  • Оптимизация продукта. Поиск привлекательного сочетания функций, стоимости и условий обслуживания.
  • Исследование цены. Изучение изменений предпочтений при разных ценовых уровнях.
  • Сравнение концепций. Оценка альтернативных вариантов продукта до их запуска.
  • Подготовка нового предложения. Проверка гипотез о востребованности характеристик.
  • Изучение компромиссов. Определение того, какими преимуществами покупатели готовы пожертвовать ради других.
  • Оценка привлекательности предложений. Моделирование предпочтений при различных комплектациях.
Например, IT-компания может выяснить, что для определённого сегмента пользователей увеличение числа участников подписки важнее расширенной технической поддержки.
Результаты помогают обосновывать решения о разработке, позиционировании и изменении продукта. При этом они отражают предпочтения в рамках исследуемых вариантов, а не гарантируют коммерческий успех.

Как работает Conjoint-анализ

Основной принцип метода — изучение выбора между альтернативами.
Предположим, покупатель выбирает подписку на цифровой сервис. Одно предложение стоит дешевле, но имеет ограниченную функциональность. Другое включает больше возможностей, однако требует большей оплаты.
В Conjoint-исследовании участнику последовательно показывают несколько подобных комбинаций. В зависимости от разновидности метода он выбирает наиболее привлекательный вариант или оценивает предложения по шкале.
После сбора ответов исследователь применяет статистическую модель для оценки влияния атрибутов и их уровней.
Например, анализ может показать, насколько предпочтительнее оказывается поддержка в чате по сравнению с email и как увеличение цены меняет привлекательность предложения.
Ценность метода заключается в изучении компромиссов: покупатель выбирает не идеальную характеристику отдельно, а сочетание преимуществ и ограничений.

Какие виды Conjoint-анализа существуют

Conjoint включает несколько подходов, которые различаются форматом заданий и способом получения предпочтений.

Choice-Based Conjoint (CBC)

Choice-Based Conjoint — формат, при котором респондент выбирает наиболее привлекательный вариант из нескольких предложенных профилей продукта.
Например, участнику показывают три тарифа с разной стоимостью, количеством пользователей и технической поддержкой. Он выбирает один тариф, после чего получает новое задание.
CBC широко применяется для моделирования покупательского выбора, поскольку предполагает сравнение альтернатив, как это происходит при приобретении товаров и услуг.

Adaptive Conjoint Analysis (ACA)

Adaptive Conjoint Analysis — адаптивный подход, при котором задания изменяются с учётом предыдущих ответов участника.
Например, если определённые характеристики оказались особенно значимыми для респондента, последующие сравнения могут уточнять его предпочтения в отношении этих свойств.
ACA позволяет индивидуализировать исследование и используется в том числе при изучении продуктов с большим количеством характеристик.

Rating-Based Conjoint

В Rating-Based Conjoint участник оценивает предложенные комбинации по шкале, а не обязательно выбирает один вариант.
Например, несколько комплектаций могут оцениваться от 1 до 10 по степени привлекательности.
Формат подходит для исследования отношения к профилям продуктов, хотя оценки по шкале не полностью эквивалентны фактическому выбору.
Выбор разновидности Conjoint зависит от цели исследования, числа атрибутов, сложности продукта и предполагаемого статистического анализа.

Где применяется Conjoint-анализ

Метод используется в отраслях, где покупатели сравнивают предложения по нескольким характеристикам.
  • Розничная торговля. Изучение влияния цены, бренда, упаковки, состава и характеристик товаров.
  • Банковские услуги. Сравнение тарифов, комиссий, условий обслуживания и дополнительных возможностей.
  • Телекоммуникации. Исследование предпочтений по стоимости, объёму интернет-трафика, связи и условиям подключения.
  • IT-продукты. Подбор сочетания функций, количества пользователей, поддержки и стоимости подписки.
  • Автомобильный рынок. Оценка значимости комплектации, технических характеристик и цены.
  • B2B-продукты. Исследование предпочтений корпоративных клиентов по функциональности, внедрению, сопровождению и стоимости.
Например, производитель программного обеспечения может использовать Conjoint для подготовки новой тарифной линейки, а банк — для сравнения вариантов корпоративного обслуживания.
Метод подходит для продуктов и услуг, характеристики которых можно представить в виде понятных и реалистичных альтернатив.

Как провести Conjoint-анализ: пошаговая инструкция

Проведение Conjoint-исследования включает подготовку модели характеристик, разработку экспериментального дизайна, анкетирование и статистический анализ.

Шаг 1. Определить цель исследования

Сначала необходимо сформулировать бизнес-задачу.
Например:
  • выбрать оптимальную комплектацию продукта;
  • определить привлекательные варианты тарифов;
  • исследовать влияние цены;
  • сравнить новые продуктовые концепции;
  • изучить предпочтения отдельных клиентских сегментов.
Цель определяет, какие характеристики включать в исследование, какие альтернативы показывать и каким образом интерпретировать результаты.

Шаг 2. Выбрать атрибуты продукта

Атрибутами становятся свойства, способные повлиять на решение покупателя.
Это могут быть цена, бренд, функциональность, срок доставки, условия обслуживания и другие параметры.
Выбирать их полезно на основе интервью, анализа конкурентов, обратной связи клиентов и продуктовых гипотез.
Не следует включать все возможные характеристики. Чем больше атрибутов приходится сравнивать одновременно, тем выше нагрузка на респондента и вероятность невнимательных ответов.

Шаг 3. Определить уровни атрибутов

Для каждого атрибута задают конкретные значения.
Например:
  • цена — 500, 900 и 1 500 рублей;
  • срок доставки — 1, 3 и 5 дней;
  • поддержка — email, чат и персональный менеджер.
Уровни должны быть понятными, реалистичными и соответствовать исследуемому рынку.
Важно использовать диапазоны, отражающие реальные продуктовые решения. Если предложить заведомо неправдоподобные значения, результаты могут оказаться неприменимыми на практике.

Шаг 4. Сформировать комбинации характеристик

Из выбранных уровней составляют профили продуктов.
Если исследуются три атрибута с тремя уровнями каждый, полное количество комбинаций составляет 27.
При большем числе характеристик количество возможных профилей быстро увеличивается. Показывать каждому респонденту все комбинации обычно нецелесообразно.
Поэтому применяется экспериментальный дизайн — схема формирования и распределения заданий, позволяющая оценивать влияние характеристик при ограниченном количестве сравнений.
При разработке дизайна учитывают баланс появления уровней, возможность оценки эффектов и допустимые сочетания характеристик.

Шаг 5. Подготовить опрос

Для респондентов создают задания с описаниями или карточками продуктов.
Каждый вариант должен содержать одинаковый набор характеристик, представленных в сопоставимом формате.
Перед началом исследования желательно объяснить участникам ситуацию выбора и дать короткую инструкцию.
В CBC может быть полезен вариант «Ничего из предложенного», если покупатель действительно способен отказаться от всех альтернатив.

Шаг 6. Провести исследование

На этом этапе определяют целевую аудиторию, подготавливают приглашения и организуют сбор ответов.
Перед основным запуском рекомендуется провести пилотное исследование. Оно помогает проверить понятность заданий, продолжительность опроса и корректность формирования комбинаций.
Особое значение имеет качество выборки. Если исследуется продукт для корпоративных заказчиков, ответы людей без опыта подобных закупок могут быть недостаточно информативными.

Шаг 7. Проанализировать результаты

После сбора ответов исследователь оценивает предпочтения по уровням атрибутов и их относительную важность.
Для CBC могут использоваться модели дискретного выбора, включая логит-модели и иерархический байесовский подход. Для других разновидностей Conjoint применяются соответствующие способы оценивания.
На основе результатов выявляют значимые характеристики, исследуют компромиссы и сравнивают гипотетические предложения.
Завершающий этап — интерпретация данных применительно к бизнес-задаче, ради которой проводилось исследование.

Пример Conjoint-анализа

Рассмотрим пример выбора тарифа цифрового сервиса.
Предположим, компания планирует изменить тарифную линейку и хочет понять, какое сочетание стоимости, количества пользователей и поддержки будет наиболее привлекательным.
Исследуются три атрибута:
Из этих характеристик формируются альтернативные предложения.
Респонденту задают вопрос: «Какой вариант вы бы выбрали?»
После ответа участнику показывают новое сочетание характеристик. Например, тариф на 20 пользователей с поддержкой по email или более дорогой тариф на 5 пользователей с персональным менеджером.
Повторение таких заданий позволяет изучать влияние отдельных свойств на выбор.
Допустим, исследователь хочет выяснить, готовы ли покупатели платить больше за увеличение числа пользователей или расширенную поддержку.
Для ответа недостаточно одного сравнения. Необходимо собрать серию выборов с корректно распределёнными уровнями и оценить их с помощью статистической модели.
Пример иллюстрирует принцип Conjoint analysis. Он не содержит реальных результатов исследования или рассчитанных коэффициентов предпочтений.

Как выглядит Conjoint-анализ в анкете

В онлайн-опросе CBC-задание обычно представляет собой несколько карточек продуктов с характеристиками и возможностью выбора одного варианта.
Пример задания:
Представьте, что вы выбираете подписку на сервис для своей команды. Какой вариант наиболее подходит вам?
Варианты ответа: «Вариант A», «Вариант B», «Вариант C» и, если это предусмотрено дизайном, «Ничего из предложенного».
Для качественной анкеты важно соблюдать несколько правил:
  • показывать характеристики в одинаковом порядке;
  • использовать понятные названия атрибутов;
  • формировать реалистичные сочетания уровней;
  • обеспечивать удобное сравнение карточек;
  • избегать визуального выделения отдельных предложений;
  • ограничивать количество заданий, чтобы не перегружать участников.
Также важно проверить отображение карточек на мобильных устройствах. Если характеристики сложно сравнивать, респондент может выбирать случайным образом или ориентироваться только на наиболее заметный параметр.

Как анализировать результаты Conjoint-исследования

Результаты Conjoint-анализа позволяют оценивать влияние характеристик продукта на предпочтения покупателей. Однако расчёт показателей требует соответствующей статистической модели.

Относительная важность атрибутов

Относительная важность показывает, насколько изменения определённого атрибута влияют на предпочтения в рамках исследуемых уровней.
Например, можно сравнить вклад цены, числа пользователей и типа поддержки в модельный выбор тарифа.
Важно учитывать, что показатель зависит от диапазона выбранных уровней. Цена от 500 до 1 500 рублей может иметь другую относительную важность, чем цена от 900 до 1 100 рублей.
Поэтому относительную важность нельзя рассматривать как универсальную характеристику поведения покупателей вне конкретного исследования.

Полезность уровней атрибутов

Полезность уровней, или part-worth utilities, представляет собой модельные оценки предпочтительности отдельных значений характеристик.
Например, исследователь может сравнить предпочтительность поддержки по email, в чате и через персонального менеджера.
Более высокая полезность означает большую относительную привлекательность уровня в рамках принятой модели и способа её нормирования.
Эти показатели не являются прямыми оценками удовлетворённости или денежной стоимости свойства.

Компромиссы при выборе продукта

Conjoint позволяет изучать, какие преимущества могут компенсировать недостатки других характеристик.
Например, покупатель может предпочесть более дорогую подписку, если она предусматривает достаточное количество пользователей и расширенную поддержку.
На основе рассчитанных полезностей и подходящей модели можно сравнивать такие комбинации и оценивать предпочтения при изменении характеристик.

Различия между сегментами покупателей

Разные группы аудитории могут по-разному оценивать одни и те же свойства продукта.
Например, небольшим компаниям может быть особенно важна стоимость подписки, тогда как крупные заказчики способны придавать большее значение масштабу использования и поддержке.
Сегментный анализ помогает выявлять подобные различия и разрабатывать предложения для отдельных категорий клиентов.
При этом необходимо учитывать численность сегментов и статистическую неопределённость оценок.

Как использовать Conjoint-анализ для оценки цены продукта

Цена может выступать одним из атрибутов Conjoint-исследования наряду с функциональностью, комплектацией и условиями обслуживания.
Респондент сравнивает предложения, в которых изменение стоимости сопровождается различиями в других характеристиках.
Это помогает исследовать, насколько снижение цены компенсирует уменьшение функциональности или, наоборот, какое улучшение может оправдать более высокую стоимость.
При соответствующей модели можно оценивать готовность платить за отдельные изменения — willingness to pay.
Однако результаты зависят от выбранных уровней, состава аудитории и предположений модели.
Conjoint-анализ не определяет единственную «правильную» цену. При принятии решения также необходимо учитывать себестоимость, конкурентную среду, рыночный спрос и коммерческие ограничения.

Что такое Conjoint-симулятор рынка

Conjoint-симулятор рынка — инструмент моделирования выбора между гипотетическими продуктовыми предложениями на основе рассчитанных предпочтений.
Исследователь задаёт несколько вариантов продуктов, их характеристики и цены, после чего модель оценивает распределение предпочтений между альтернативами.
Такой подход помогает решать следующие задачи:
  • сравнивать комплектации одного продукта;
  • оценивать привлекательность нового предложения;
  • моделировать изменения цены;
  • сопоставлять продукт с конкурентными альтернативами;
  • исследовать возможную каннибализацию между тарифами или товарами одной компании.
Например, можно сравнить, как изменится модельное распределение выбора после добавления нового тарифа в существующую линейку.
При этом симуляция не равнозначна прогнозу фактических продаж. Реальные решения покупателей зависят также от доступности продукта, рекламы, узнаваемости бренда, поведения конкурентов и других факторов.

Преимущества и недостатки Conjoint-анализа

Метод предоставляет бизнесу возможности для количественного изучения предпочтений, но требует качественной подготовки.
Преимущества:
  • изучение выбора между комбинациями характеристик;
  • оценка влияния отдельных атрибутов;
  • исследование компромиссов между ценой и функциональностью;
  • использование данных при разработке продуктов;
  • сравнение альтернативных комплектаций;
  • возможность моделировать гипотетические предложения.
Недостатки и ограничения:
  • сложность подготовки экспериментального дизайна;
  • высокая нагрузка на участников при большом количестве атрибутов;
  • зависимость результатов от качества выборки;
  • необходимость статистического анализа;
  • чувствительность к формулировкам и диапазонам характеристик;
  • возможные различия между заявленным и реальным покупательским поведением.
Conjoint позволяет получить обоснованную модель предпочтений, но не исключает неопределённость и необходимость дополнительной проверки продуктовых гипотез.

Чем Conjoint-анализ отличается от других методов исследования

Conjoint применяется для изучения предпочтений, однако похожие задачи можно решать и другими исследовательскими инструментами.

Conjoint-анализ и MaxDiff

MaxDiff помогает определить относительную предпочтительность отдельных объектов, характеристик или утверждений.
Например, респондент выбирает наиболее и наименее важную функцию из предложенного списка.
Conjoint исследует выбор между комбинациями свойств. Он позволяет учитывать, что предпочтение одной характеристики может зависеть от остальных параметров предложения.
Таким образом, MaxDiff подходит для приоритизации отдельных элементов, а Conjoint — для изучения продуктовых комбинаций и компромиссов.

Conjoint-анализ и A/B-тестирование

A/B-тестирование сравнивает результаты взаимодействия с конкретными вариантами продукта, интерфейса или предложения.
Например, компания может проверить, какой из двух тарифных экранов обеспечивает более высокую конверсию.
Conjoint позволяет моделировать влияние сразу нескольких характеристик, не создавая и не запуская каждую возможную продуктовую конфигурацию.
Методы могут дополнять друг друга: Conjoint помогает выбрать перспективные варианты, а A/B-тестирование — проверить их эффективность в реальном использовани

Conjoint-анализ и глубинные интервью

Глубинные интервью позволяют подробно изучать мотивы, ожидания и контекст выбора покупателей.
Conjoint-анализ применяется для количественной оценки предпочтений на основе структурированных заданий.
Интервью могут помочь правильно определить атрибуты и уровни перед исследованием, а после Conjoint — объяснить обнаруженные закономерности.

Типичные ошибки при проведении Conjoint-анализа

Неправильная подготовка исследования способна существенно снизить качество полученных результатов.
  • Нерелевантные атрибуты. Если выбранные характеристики не влияют на реальные решения покупателей, исследование будет мало полезным. Перед разработкой анкеты следует изучить рынок и потребности аудитории.
  • Избыточное количество характеристик. Сложные задания повышают когнитивную нагрузку и могут снижать качество ответов. Необходимо выделять наиболее значимые атрибуты.
  • Нереалистичные уровни. Неправдоподобные цены и комплектации искажают исследуемые компромиссы. Уровни должны соответствовать возможным предложениям.
  • Непонятные формулировки. Специальные термины и неоднозначные названия мешают сравнению. Перед запуском следует протестировать анкету.
  • Отсутствие варианта отказа. Принудительный выбор может завышать предполагаемую привлекательность предложений, если на реальном рынке покупатель вправе отказаться. Необходимость такого варианта определяют с учётом задачи исследования.
  • Неправильный подбор аудитории. Ответы нерелевантных участников не позволяют достоверно судить о предпочтениях целевых покупателей.
  • Слишком много заданий. Длительный опрос способен вызывать усталость. Количество сравнений необходимо согласовывать с требованиями статистической модели и допустимой нагрузкой.
  • Некорректная интерпретация. Модельные предпочтения нельзя автоматически приравнивать к фактическим продажам или доле рынка.
  • Игнорирование рыночного контекста. При использовании результатов необходимо учитывать конкуренцию, доступность продукта, продвижение и другие факторы, влияющие на покупку.

Проведение Conjoint-анализа в ФОКУЗ

Платформа опросов ФОКУЗ поддерживает Conjoint-анализ как метод исследования потребительских предпочтений и помогает организовать сбор данных о выборе между комбинациями характеристик продукта.
С помощью ФОКУЗ можно подготовить исследование, определить характеристики и их уровни, сформировать задания для респондентов и собрать ответы.
При организации исследования полезны следующие возможности платформы:
  • Создание опросов с различными типами вопросов и сценариями прохождения.
  • Conjoint-задания для представления комбинаций характеристик продукта.
  • Настройка логики для управления прохождением анкеты.
  • Распространение приглашений для привлечения участников исследования.
  • Управление аудиторией и организацией сбора ответов.
  • Фильтрация результатов для изучения данных по заданным критериям.
  • Выгрузка данных для дальнейшей статистической обработки и анализа.
Например, продуктовая команда может использовать ФОКУЗ для исследования предпочтений по тарифам цифрового сервиса, предложив респондентам сравнивать стоимость подписки, количество пользователей и условия поддержки.
Полученные ответы становятся основой для последующего анализа предпочтений, изучения компромиссов и принятия решений о продуктовой линейке.
При этом статистические модели, расчёт полезностей и рыночные симуляции должны выполняться с использованием инструментов, соответствующих выбранной методике исследования.
При этом статистические модели, расчёт полезностей и рыночные симуляции должны выполняться с использованием инструментов, соответствующих выбранной методике исследования.

Частые вопросы о Conjoint-анализе

Метод полезен при запуске новых продуктов, изменении комплектации, разработке тарифов, изучении ценовых предпочтений и сравнении продуктовых концепций.
Особенно эффективен он в ситуациях, когда покупателям приходится выбирать между несколькими характеристиками одновременно.

Популярные статьи