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

SaaS: что это такое, как работает и зачем нужно бизнесу

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
SaaS — модель предоставления программного обеспечения через интернет, при которой компания получает доступ к готовому приложению, а его размещением и технической эксплуатацией обычно занимается поставщик. Пользователю не нужно самостоятельно развёртывать серверную инфраструктуру для работы с программой.
Например, вместо установки корпоративной CRM на собственные серверы компания подключается к облачному сервису и работает с клиентской базой через браузер. Аналогичным образом можно использовать системы управления проектами, HR-платформы, сервисы аналитики и онлайн-опросов.
В статье разберём, что такое SaaS простыми словами, как работает эта модель, какие преимущества и риски она имеет, чем отличается от других облачных решений и как выбрать подходящий сервис для бизнеса.

Что такое SaaS простыми словами

SaaS — это сокращение от Software as a Service, что переводится как «программное обеспечение как услуга». Под этим термином понимают модель, при которой пользователь получает доступ к готовому программному продукту через интернет, а поставщик обеспечивает работу приложения и необходимой инфраструктуры.
Проще всего объяснить, что значит SaaS, через аналогию с арендой. Вместо того чтобы приобретать оборудование, устанавливать программу, настраивать серверы и самостоятельно обслуживать систему, компания пользуется готовым решением на согласованных условиях.
Например, организации требуется система для проведения опросов сотрудников. Она может развернуть программное обеспечение на собственных серверах либо подключить облачную платформу и начать создавать исследования через веб-интерфейс.
Во втором случае компания использует SaaS-сервис. Поставщик отвечает за работу облачной инфраструктуры, а заказчик управляет пользователями, настройками и своими данными в пределах возможностей продукта.
Важно понимать: SaaS — это не отдельная технология или разновидность программы, а модель предоставления программного обеспечения. По ней могут работать самые разные приложения — от электронной почты до сложных корпоративных систем.

Как работает SaaS-модель

В основе SaaS лежит централизованное размещение программного обеспечения и предоставление удалённого доступа пользователям.
Обычно работа организована следующим образом:
  • Поставщик размещает приложение. Программное обеспечение устанавливается и работает в облачной инфраструктуре, которой управляет поставщик или привлечённый им провайдер.
  • Клиент подключается через интернет. Пользователи открывают приложение в браузере или используют совместимое клиентское приложение.
  • Предоставляется доступ. Возможности системы определяются условиями подписки, лицензии, тарифом и настройками прав.
  • Обрабатываются данные. Информация сохраняется и обрабатывается в инфраструктуре, используемой поставщиком.
  • Выполняется обслуживание. Обновления, исправление ошибок и эксплуатация серверной части обычно осуществляются централизованно.
При такой организации клиенту не требуется самостоятельно поддерживать серверы конкретного приложения. Однако ответственность за использование сервиса распределяется между сторонами.
Поставщик обычно обеспечивает работоспособность системы, обновления и предусмотренные договором меры защиты. Заказчик управляет учётными записями, назначает права доступа, определяет правила работы сотрудников и отвечает за правомерность обработки загружаемых данных.
Конкретные обязанности фиксируются в договоре, пользовательском соглашении и документации сервиса.

Основные особенности SaaS-платформ

SaaS-платформа отличается от традиционного локального программного обеспечения способом размещения, управления и предоставления доступа.
Основные особенности SaaS-решений:
  • Облачное размещение. Приложение работает в инфраструктуре поставщика, поэтому заказчику обычно не требуется отдельный сервер для его эксплуатации.
  • Доступ через интернет. Сотрудники могут использовать систему удалённо при наличии подключения и соответствующих прав.
  • Подписная модель. Оплата часто производится ежемесячно или ежегодно, хотя возможны и другие условия лицензирования.
  • Централизованные обновления. Новые версии продукта и исправления обычно устанавливает поставщик.
  • Масштабируемость. В зависимости от тарифа можно изменять количество пользователей, доступные ресурсы и набор функций.
  • Совместная работа. Несколько сотрудников могут пользоваться единой системой, взаимодействовать с общими данными и распределять задачи.
  • Интеграции. Многие SaaS-продукты поддерживают API, Webhook и другие механизмы обмена информацией с корпоративными системами.
Не все перечисленные возможности обязательно присутствуют в каждом сервисе. Например, API, расширенное управление ролями или определённые интеграции могут быть доступны только на корпоративных тарифах.
Поэтому при выборе SaaS-платформы необходимо оценивать не только общие преимущества облачной модели, но и функциональность конкретного продукта.

Какие виды SaaS-сервисов существуют

Сфера SaaS охватывает множество категорий программного обеспечения. Облачные приложения используются практически во всех основных бизнес-процессах.

CRM-системы

CRM-системы предназначены для управления клиентской базой, продажами и взаимодействием с покупателями.
В облачной CRM сотрудники могут вести карточки клиентов, фиксировать обращения, отслеживать сделки и контролировать выполнение задач.
SaaS-модель позволяет предоставлять доступ менеджерам, руководителям и другим участникам продаж без развёртывания отдельной системы на рабочих компьютерах.

Сервисы управления проектами

Такие приложения помогают организовывать командную работу: ставить задачи, назначать исполнителей, планировать сроки и отслеживать выполнение
Облачный формат особенно удобен для распределённых команд. Сотрудники получают доступ к актуальной информации независимо от места работы.
Функциональность может включать календарные планы, доски задач, уведомления, отчёты и интеграции с другими приложениями.

HR-платформы

HR-сервисы автоматизируют процессы управления персоналом: от подбора сотрудников до оценки компетенций и исследования вовлечённости.
С их помощью можно проводить HR-опросы, собирать обратную связь, организовывать оценку сотрудников и анализировать результаты.
SaaS-формат позволяет централизованно управлять исследованиями и предоставлять доступ HR-специалистам различных подразделений.

Системы бухгалтерского и финансового учёта

Облачные финансовые приложения используются для регистрации операций, подготовки документов, учёта платежей и формирования отчётности.
В зависимости от возможностей сервиса компания может вести взаиморасчёты, контролировать расходы и обмениваться документами с контрагентами.
При выборе таких продуктов особое значение имеют требования законодательства, безопасность данных и интеграции с банковскими системами.

Корпоративные коммуникации

К этой категории относятся облачная электронная почта, мессенджеры, видеоконференции и приложения для совместной работы с документами.
Они позволяют сотрудникам обмениваться сообщениями, проводить встречи и редактировать файлы в общей рабочей среде.
Подобные SaaS-решения особенно востребованы компаниями с филиальной структурой и удалёнными сотрудниками.

Платформы опросов и аналитики

Облачные платформы опросов помогают проводить маркетинговые, клиентские, продуктовые и HR-исследования.
Они используются для создания анкет, сбора обратной связи, оценки клиентского опыта, исследования удовлетворённости сотрудников и анализа результатов.
Пример такого SaaS-продукта — ФОКУЗ, платформа для проведения опросов и исследований. Она доступна в облачной модели и позволяет организовывать сбор и анализ обратной связи без самостоятельного развёртывания системы.

Примеры SaaS-решений для бизнеса

Рассмотрим типичные бизнес-задачи и соответствующие категории облачных приложений.
SaaS примеры не ограничиваются небольшими организациями. Крупные компании также используют облачные корпоративные приложения для отдельных процессов, подразделений и распределённых команд.
При этом одна организация может сочетать разные подходы: например, использовать облачную CRM, локальную учётную систему и SaaS-платформу для проведения исследований.
Такой выбор определяется требованиями к конкретным бизнес-процессам.

Преимущества SaaS для бизнеса

Главные преимущества SaaS связаны со снижением сложности эксплуатации программного обеспечения, доступностью сервисов и возможностью гибко организовывать работу.

Быстрый запуск

Для начала использования готового облачного приложения обычно достаточно заключить договор, настроить доступ и выполнить необходимую конфигурацию.
Компании не нужно отдельно закупать серверы, устанавливать операционные системы и развёртывать серверную часть приложения.
Однако сложные корпоративные внедрения всё равно могут требовать настройки интеграций, миграции данных и обучения пользователей.

Снижение первоначальных затрат

При использовании SaaS заказчику обычно не требуется приобретать собственное оборудование для размещения конкретного приложения.
Вместо значительных первоначальных вложений компания оплачивает доступ к программному продукту на согласованных условиях.
Это может облегчать бюджетирование и запуск новых инструментов.
Однако меньшие первоначальные затраты не означают, что SaaS обязательно дешевле в долгосрочной перспективе. Для корректного сравнения необходимо рассчитывать совокупную стоимость владения.

Доступ из разных мест

Сотрудники могут подключаться к облачной системе из офиса, дома или командировки, если это допускается корпоративной политикой безопасности.
Обычно достаточно интернета, совместимого устройства и действующей учётной записи.
Для компаний с несколькими филиалами такой принцип упрощает организацию единого рабочего пространства.

Обновления и техническая поддержка

Поставщик SaaS-продукта обычно централизованно выпускает обновления, исправляет ошибки и обслуживает серверную инфраструктуру.
Заказчику не требуется самостоятельно устанавливать каждую новую версию приложения.
При этом состав технической поддержки и сроки устранения неисправностей определяются договором и условиями обслуживания.

Масштабирование

SaaS-модель может упрощать подключение новых пользователей, подразделений и дополнительных возможностей.
Например, компания начинает использовать сервис в одном отделе, а затем расширяет его применение на всю организацию.
В зависимости от выбранного тарифа могут изменяться лимиты, количество доступных учётных записей и функциональность системы.

Недостатки и риски SaaS-решений

Наряду с преимуществами облачная модель имеет ограничения, которые необходимо учитывать при выборе программного обеспечения.
  • Зависимость от интернета. При отсутствии подключения использование большинства SaaS-приложений становится невозможным или ограниченным.
  • Зависимость от поставщика. Доступность сервиса связана с работоспособностью инфраструктуры и качеством технического сопровождения.
  • Ограничения кастомизации. Не все облачные продукты позволяют глубоко изменять функциональность или архитектуру.
  • Требования к хранению данных. Заказчику необходимо учитывать место размещения информации, правила её обработки и корпоративные требования безопасности.
  • Регулярные платежи. За несколько лет совокупная стоимость подписки может стать значительной.
  • Сложность миграции. Переход к другому поставщику иногда требует переноса данных, изменения интеграций и переобучения сотрудников.
Например, организация с жёсткими требованиями к изолированному размещению данных может столкнуться с ограничениями при использовании публичного SaaS.
Однако наличие рисков не означает, что облачная модель небезопасна или неэффективна. Их следует оценивать применительно к конкретному сервису, договорным условиям и задачам компании.

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