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

MaxDiff-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 MaxDiff-анализ
  2. Для чего нужен MaxDiff-анализ
  3. Как работает метод MaxDiff
  4. Чем MaxDiff отличается от обычного ранжирования и оценочных шкал
  5. Где применяется MaxDiff-анализ
  6. Как провести MaxDiff-анализ: пошаговая инструкция
  7. Пример MaxDiff-анализа
  8. Как составить вопросы для MaxDiff-анализа
  9. Сколько характеристик и респондентов нужно для MaxDiff
  10. Как анализировать результаты MaxDiff
  11. Как использовать результаты MaxDiff-анализа в бизнесе
  12. Преимущества и недостатки MaxDiff-анализа
  13. Чем MaxDiff отличается от Conjoint-анализа
  14. Типичные ошибки при проведении MaxDiff-анализа
  15. Проведение MaxDiff-анализа в ФОКУЗ
  16. Частые вопросы о MaxDiff-анализе
MaxDiff-анализ (Maximum Difference Scaling) — метод исследования предпочтений, при котором респонденты выбирают наиболее и наименее значимые варианты из предложенных наборов. Он помогает определить приоритеты аудитории, когда необходимо сравнить большое количество характеристик продукта, функций, преимуществ или других объектов.
В отличие от обычных оценочных шкал, MaxDiff заставляет участников делать выбор между альтернативами. Это позволяет лучше выявлять различия в предпочтениях и понимать, что действительно важнее для покупателей.
В статье рассмотрим принцип работы метода, этапы проведения исследования, примеры вопросов и способы анализа результатов.

Что такое MaxDiff-анализ

MaxDiff-анализ — количественный метод исследования, основанный на многократном сравнении небольших групп объектов. В каждом задании респондент выбирает наиболее и наименее предпочтительный вариант.
Название происходит от английского Maximum Difference — «максимальное различие». Метод также известен как Best-Worst Scaling (BWS), или шкалирование на основе выбора лучшего и худшего варианта.
Например, при оценке цифрового сервиса участнику предлагают четыре функции. Он выбирает самую важную и наименее важную. Затем получает другой набор характеристик и повторяет выбор.
На основе серии ответов исследователь определяет относительную предпочтительность каждого объекта.
MaxDiff особенно полезен, когда обычные шкалы не позволяют установить приоритеты. Если пользователь оценивает десять функций на 5 баллов из 5, сложно понять, какие из них необходимы в первую очередь. Метод максимального различия помогает выявить предпочтения даже между одинаково высоко оценёнными характеристиками.

Для чего нужен MaxDiff-анализ

Метод применяют в маркетинговых, продуктовых и UX-исследованиях, когда необходимо определить приоритеты аудитории.
Основные задачи:
  • Определение важных характеристик продукта. Выявление свойств, которые пользователи предпочитают другим.
  • Приоритизация функций. Выбор возможностей для разработки и развития продукта.
  • Изучение потребительских предпочтений. Сравнение значимости различных предложений.
  • Выбор преимуществ для продвижения. Определение наиболее привлекательных маркетинговых сообщений.
  • Сравнение концепций. Оценка отдельных идей и направлений развития.
  • Улучшение клиентского опыта. Выявление приоритетных направлений совершенствования сервиса.
  • Исследование ценности предложений. Сравнение преимуществ, условий и характеристик.
  • Сегментация аудитории. Изучение различий в предпочтениях отдельных групп клиентов.
Например, компания планирует разработать несколько новых функций, но располагает ограниченными ресурсами. MaxDiff помогает выяснить, какие возможности пользователи считают наиболее ценными, и использовать результаты при планировании продуктовой дорожной карты.
При этом окончательное решение необходимо принимать с учётом стоимости разработки, технических ограничений и целей бизнеса.

Как работает метод MaxDiff

Исследование состоит из серии заданий, в каждом из которых участник сравнивает несколько объектов.
Предположим, покупателю предлагают четыре характеристики цифрового сервиса:
  • стоимость подписки;
  • скорость работы;
  • функциональность;
  • техническая поддержка.
Вопрос: «Какая характеристика для вас наиболее важна, а какая — наименее важна?»
Участник выбирает два разных варианта. Например, наиболее важной считает скорость работы, а наименее важной — техническую поддержку.
Следующее задание содержит другой набор характеристик. Часть вариантов повторяется, появляются новые объекты.
Благодаря многократным сравнениям исследователь получает информацию об относительных предпочтениях, даже если полный перечень характеристик значительно больше количества вариантов в одном задании.
Важно, чтобы наборы были сформированы по продуманной схеме. Случайное распределение без проверки баланса может привести к тому, что одни характеристики будут сравниваться чаще других и результаты окажутся менее надёжными.

Чем MaxDiff отличается от обычного ранжирования и оценочных шкал

Для исследования предпочтений часто используют вопросы с балльной оценкой и ранжирование. Однако у каждого подхода есть ограничения.

MaxDiff и оценка по шкале

При использовании оценочной шкалы респонденту предлагают определить важность каждой характеристики, например от 1 до 5.
Проблема заключается в том, что пользователь может присвоить максимальные оценки большинству вариантов. Кроме того, разные участники по-разному используют шкалы: одни охотно ставят высокие баллы, другие избегают крайних значений.
MaxDiff не требует присваивать числовую оценку. Участник должен определить наиболее и наименее предпочтительный объект внутри набора.
Это помогает получать более выраженные различия между характеристиками и снижает влияние индивидуальных особенностей использования оценочных шкал.

MaxDiff и ранжирование

При обычном ранжировании участник располагает все объекты в порядке важности — от первого места до последнего.
Если список включает 20–30 характеристик, такое задание может оказаться сложным. Особенно трудно распределять позиции между близкими по значимости вариантами.
В MaxDiff-анализе респондент работает с небольшими наборами, обычно по четыре или пять объектов. Ему не требуется одновременно упорядочивать весь список.
Такой формат может быть удобнее при исследовании большого количества функций, преимуществ или продуктовых идей.

Где применяется MaxDiff-анализ

Метод подходит для различных направлений бизнеса и исследовательских задач.
  • Разработка продуктов. Определение функций, которые следует развивать в первую очередь.
  • UX-исследования. Изучение важности возможностей интерфейса и пользовательских сценариев.
  • Маркетинг. Сравнение рекламных сообщений, преимуществ и ценностных предложений.
  • Розничная торговля. Исследование предпочтений по характеристикам товаров и условиям покупки.
  • Банковские услуги. Выявление приоритетов клиентов при выборе обслуживания.
  • Телекоммуникации. Сравнение значимости возможностей тарифов и дополнительных услуг.
  • B2B-рынок. Изучение требований корпоративных заказчиков к функциональности, поддержке и условиям поставки.
Например, банк может исследовать относительную значимость бесплатных переводов, стоимости обслуживания, кешбэка и удобства мобильного приложения.
MaxDiff применим не только к характеристикам продукта. С его помощью можно сравнивать названия, рекламные утверждения, направления улучшения сервиса и другие объекты, для которых важно установить относительные предпочтения.

Как провести MaxDiff-анализ: пошаговая инструкция

Качественное исследование требует подготовки списка объектов, экспериментального дизайна, анкеты и правил обработки ответов.

Шаг 1. Определить цель исследования

Сначала необходимо сформулировать вопрос, на который бизнес хочет получить ответ.
Например: «Какие функции продукта пользователи считают наиболее важными?» или «Какие преимущества стоит использовать в маркетинговых коммуникациях?»
Цель определяет список объектов, критерий сравнения, целевую аудиторию и способ интерпретации результатов.
Не стоит объединять в одном исследовании задачи, требующие разных критериев оценки, без соответствующего разделения заданий.

Шаг 2. Подготовить список характеристик

Составьте перечень функций, преимуществ или других объектов, которые необходимо сравнить.
Источниками могут стать интервью с клиентами, обращения в поддержку, результаты предыдущих опросов, конкурентный анализ и предложения продуктовой команды.
Характеристики должны быть конкретными, понятными и сопоставимыми.
Например, формулировка «удобная аналитика» слишком общая. Лучше уточнить: «возможность самостоятельно создавать отчёты».
Необходимо исключить дублирующие и пересекающиеся варианты, поскольку они могут затруднять выбор.

Шаг 3. Сформировать наборы для сравнения

Полный перечень распределяют между несколькими заданиями.
В одном наборе обычно показывают четыре или пять объектов. При этом важно учитывать, сколько раз каждая характеристика появляется в исследовании и с какими другими вариантами сравнивается.
Для этого используют экспериментальный дизайн, направленный на сбалансированное представление объектов и их сочетаний.
Хороший дизайн помогает оценивать предпочтения без необходимости показывать каждому участнику все возможные комбинации.

Шаг 4. Подготовить опрос MaxDiff

Создайте инструкцию и задания с одинаковым принципом выбора.
Например: «В каждом наборе выберите одну наиболее важную и одну наименее важную характеристику сервиса».
Следует объяснить, что нельзя указать один и тот же объект одновременно в качестве лучшего и худшего.
Все задания должны использовать единый критерий. Если исследуется важность, нельзя в следующем задании незаметно перейти к частоте использования.
Перед запуском проверьте читаемость формулировок и отображение анкеты на мобильных устройствах.

Шаг 5. Провести исследование

Определите целевую аудиторию и организуйте приглашение респондентов.
Например, если задача связана с развитием B2B-сервиса, следует привлекать пользователей или заказчиков, знакомых с соответствующими продуктами.
Перед основным исследованием полезно провести пилотирование, чтобы проверить продолжительность опроса, понятность заданий и отсутствие технических ошибок.
При сборе ответов необходимо контролировать качество данных и учитывать возможную усталость участников.

Шаг 6. Обработать результаты

После завершения анкетирования анализируют, сколько раз каждый объект выбирали наиболее и наименее предпочтительным.
Для простого предварительного сравнения можно использовать показатели частоты выбора с учётом количества появлений характеристики.
Для более точной оценки относительных предпочтений применяют статистические модели, например мультиномиальные логит-модели или иерархический байесовский подход.
Выбор метода обработки зависит от экспериментального дизайна и задач исследования.

Шаг 7. Определить приоритеты

Результаты представляют в виде рейтинга характеристик или сравнительных показателей предпочтительности.
Затем исследователь определяет, какие функции наиболее востребованы и насколько сильно различаются предпочтения отдельных сегментов.
Полученные данные можно использовать при составлении дорожной карты продукта, выборе маркетинговых сообщений или планировании улучшений клиентского сервиса.

Пример MaxDiff-анализа

Предположим, компания разрабатывает цифровой сервис и хочет выяснить, какие возможности наиболее важны его пользователям.
Для исследования подготовлены восемь характеристик:
  • Стоимость подписки.
  • Скорость работы.
  • Техническая поддержка.
  • Интеграции с другими системами.
  • Интеграции с другими системами.
  • Безопасность данных.
  • Удобство интерфейса.
  • Автоматизация процессов.
Из этого списка формируют несколько наборов для сравнения.
Пример задания MaxDiff
Какая характеристика сервиса для вас наиболее важна, а какая — наименее важна?
Респондент выбирает по одному варианту в каждом столбце. Одну характеристику нельзя отметить одновременно в обоих.
Следующее задание может содержать скорость работы, техническую поддержку, аналитику и автоматизацию. В дальнейших наборах характеристики повторяются в других сочетаниях.
Например, пользователь может предпочитать безопасность данных стоимости подписки, но выбирать интеграции вместо дополнительных аналитических возможностей.
После сбора серии ответов исследователь оценивает относительную предпочтительность всех восьми характеристик.
Для корректного MaxDiff необходимо не просто составить несколько произвольных вопросов, а обеспечить достаточное число сравнений и связность экспериментального дизайна.
Этот пример показывает формат исследования, а не результаты реального опроса.

Как составить вопросы для MaxDiff-анализа

Главное правило — использовать понятный и неизменный критерий сравнения.
В зависимости от задачи можно применять разные формулировки:
  • Какая характеристика для вас наиболее важна, а какая — наименее важна?
  • Какое преимущество наиболее привлекательно, а какое — наименее привлекательно?
  • Какая функция принесёт вам наибольшую пользу, а какая — наименьшую?
  • Какой фактор сильнее всего влияет на ваш выбор, а какой — слабее всего?
Необходимо избегать смешения разных критериев. Например, «часто использую» и «считаю важным» — разные характеристики отношения пользователя к функции.
В одном задании нельзя просить выбрать наиболее важную возможность, а в следующем — наименее часто используемую, если предполагается совместная обработка ответов как единой шкалы предпочтений.
Формулировки объектов также должны быть сопоставимыми по детализации. Например, сравнение «качественный сервис» с «экспорт отчётов в Excel» может затруднять интерпретацию из-за разной степени конкретности.

Сколько характеристик и респондентов нужно для MaxDiff

Универсального количества характеристик, заданий и участников не существует.
Дизайн зависит от длины списка, числа вариантов в одном наборе, необходимой точности и планируемого анализа отдельных сегментов.
Например, для исследования 12 характеристик можно рассмотреть предварительный дизайн с четырьмя вариантами в задании и девятью заданиями на респондента. В таком случае получается 36 показов объектов, что позволяет при сбалансированном распределении представить каждую характеристику три раза.
Однако это лишь пример расчёта нагрузки, а не гарантия статистического качества. Необходимо дополнительно проверить совместные появления объектов и соответствие дизайна выбранной модели.
Количество респондентов также зависит от исследования. Для оценки предпочтений всей аудитории требования могут отличаться от проекта, в котором необходимо сравнить несколько небольших клиентских сегментов.
При планировании выборки желательно предварительно оценить точность результатов и допустимую статистическую неопределённость.

Как анализировать результаты MaxDiff

После сбора ответов исследователь рассчитывает показатели, позволяющие сравнивать характеристики и формировать рейтинг предпочтений.

Подсчёт выборов лучшего и худшего варианта

Самый простой подход заключается в подсчёте того, сколько раз характеристика была выбрана наиболее и наименее предпочтительной.
Однако важно учитывать частоту её появления.
Например, если один объект показывали 100 раз, а другой — 50, абсолютное количество выборов будет несопоставимым.
Поэтому используют нормированные показатели:
  • доля выборов лучшего варианта — число выборов Best, делённое на число показов;
  • доля выборов худшего варианта — число выборов Worst, делённое на число показов;
  • разница между этими долями — простой показатель баланса положительных и отрицательных выборов.
Такая обработка подходит для предварительного анализа, но не заменяет полноценное моделирование предпочтений.

Расчёт относительных предпочтений

Статистические модели позволяют получить оценки предпочтительности объектов с учётом структуры экспериментального дизайна и ответов участников.
В некоторых подходах результаты переводятся в нормированную шкалу, где сумма показателей по всем объектам составляет 100.
Такие значения позволяют сравнивать характеристики внутри исследования. При этом их нельзя автоматически трактовать как проценты покупателей, готовых выбрать соответствующую функцию.
Способ интерпретации зависит от используемой модели и нормирования.

Ранжирование характеристик

На основе рассчитанных показателей формируют список от наиболее до наименее предпочтительных объектов.
Для визуализации используют таблицы, горизонтальные диаграммы или сравнительные графики.
Однако близкие значения не всегда означают статистически значимые различия. При необходимости важно оценивать неопределённость результатов, а не ориентироваться исключительно на место в рейтинге.

Сравнение предпочтений разных сегментов

MaxDiff позволяет анализировать различия между категориями пользователей.
Например, можно сравнить предпочтения новых и постоянных клиентов, небольших и крупных компаний или пользователей разных тарифов.
Такие результаты помогают выяснить, насколько единый набор функций соответствует потребностям всей аудитории.
При сегментном анализе необходимо учитывать количество респондентов, особенности выборки и статистическую неопределённость.

Как использовать результаты MaxDiff-анализа в бизнесе

Результаты исследования помогают переводить предпочтения аудитории в конкретные продуктовые и маркетинговые решения.
Основные направления применения:
  • Формирование приоритетов продуктовой разработки.
  • Выбор функций для новых версий продукта.
  • Определение ключевых преимуществ в рекламных сообщениях.
  • Сравнение потребностей разных сегментов клиентов.
  • Выбор направлений улучшения обслуживания.
  • Обоснование решений данными пользовательского исследования.
Например, продуктовая команда может обнаружить, что пользователи относительно чаще предпочитают интеграции и автоматизацию, чем изменения интерфейса.
Это основание подробнее изучить соответствующие направления развития, но не автоматическое требование отказаться от улучшения интерфейса.
MaxDiff показывает относительную предпочтительность объектов. Для окончательной приоритизации её необходимо сопоставить с затратами на разработку, технической сложностью, потенциальным охватом и стратегическими целями компании.

Преимущества и недостатки MaxDiff-анализа

Метод позволяет выявлять различия между предпочтениями, однако имеет ограничения.
Преимущества:
  • помогает различать предпочтения, которые сложно выявить обычными шкалами;
  • позволяет сравнивать большое количество характеристик;
  • снижает проблему одинаково высоких оценок;
  • формирует основу для относительного рейтинга объектов;
  • подходит для маркетинговых, продуктовых и UX-исследований;
  • позволяет изучать предпочтения отдельных сегментов.
Недостатки и ограничения:
  • требует продуманного экспериментального дизайна;
  • чувствителен к качеству формулировок;
  • большое число заданий может утомлять респондентов;
  • для сложного анализа необходимы статистические модели;
  • показывает относительные, а не абсолютные предпочтения;
  • не определяет напрямую готовность платить за отдельную характеристику.
Важно понимать, что наименее предпочтительная характеристика не обязательно бесполезна. Она может быть востребована, но уступать другим объектам в рамках предложенного списка.

Чем MaxDiff отличается от Conjoint-анализа

Оба метода применяют для изучения потребительских предпочтений, однако они решают разные задачи.
Например, MaxDiff поможет определить, какие функции цифрового сервиса наиболее важны для пользователей.
Conjoint-анализ позволит изучить, какое сочетание этих функций, стоимости и условий обслуживания аудитория предпочитает.
Методы могут дополнять друг друга: сначала MaxDiff используется для определения приоритетных характеристик, затем Conjoint — для исследования привлекательных комбинаций продукта.

Типичные ошибки при проведении MaxDiff-анализа

Ошибки подготовки и обработки данных могут существенно повлиять на результаты исследования.
  • Слишком длинный список характеристик. Требует большого количества сравнений и увеличивает нагрузку. Следует предварительно отбирать значимые объекты.
  • Неоднозначные формулировки. Респонденты могут по-разному понимать варианты. Необходимо использовать конкретные и проверенные описания.
  • Сравнение несопоставимых объектов. Смешение функций, общих ценностей и характеристик разных уровней затрудняет выбор. Список должен соответствовать единому критерию.
  • Неправильное распределение объектов. Несбалансированные задания могут снижать точность оценок. Необходимо проверять экспериментальный дизайн.
  • Избыточное количество заданий. Участники устают и могут отвечать невнимательно. Нагрузку следует проверять при пилотировании.
  • Неподходящая аудитория. Ответы людей, не знакомых с продуктом, могут быть нерелевантными. Следует применять критерии отбора респондентов.
  • Отсутствие тестирования анкеты. Непонятные инструкции и технические ошибки выявляются слишком поздно. Перед запуском необходим пилотный опрос.
  • Некорректный расчёт показателей. Сравнение абсолютных частот без учёта показов способно искажать выводы. Требуется нормирование или подходящая статистическая модель.
  • Неверная интерпретация. Относительные предпочтения ошибочно принимают за абсолютную важность. Результаты следует трактовать только в контексте исследуемого списка.

Проведение MaxDiff-анализа в ФОКУЗ

Платформа опросов ФОКУЗ поддерживает MaxDiff как отдельный тип исследовательского задания для изучения предпочтений респондентов.
Метод можно использовать при исследовании функций цифрового продукта, маркетинговых преимуществ, характеристик товаров и других объектов.
В ФОКУЗ можно подготовить опрос с MaxDiff-заданиями, организовать участие респондентов и собрать ответы для последующего анализа.
Для проведения исследования также доступны общие возможности платформы:
  • Создание опросов с различными типами вопросов.
  • Настройка логики прохождения для управления сценариями анкетирования.
  • Распространение приглашений по доступным каналам.
  • Управление аудиторией и процессом сбора ответов.
  • Фильтрация результатов по необходимым критериям.
  • Выгрузка данных для дальнейшей обработки.
Например, продуктовая команда может создать исследование с перечнем приоритетных функций, предложить пользователям серию MaxDiff-заданий и собрать ответы для последующего сравнения предпочтений.
При необходимости статистический анализ и оценку различий между сегментами можно проводить на основе выгруженных данных с использованием подходящих моделей.
ФОКУЗ помогает организовать MaxDiff-исследование в рамках единой платформы для опросов, объединяя подготовку анкеты, сбор ответов и работу с результатами.

Частые вопросы о MaxDiff-анализе

Метод подходит для приоритизации функций продукта, изучения предпочтений аудитории, сравнения преимуществ и определения направлений развития сервиса.
Особенно полезен он в ситуациях, когда необходимо сравнить большое количество объектов, а обычные оценочные шкалы не показывают выраженных различий.

Популярные статьи