Conjoint-анализ: как узнать, что выберет клиент, до запуска продукта
Выбор — это всегда компромисс. Когда покупатель решает, что взять с полки, он жертвует одними характеристиками ради других. Соглашается переплатить за бренд. Отказывается от более подходящего товара ради быстрой доставки. Оценивает, сравнивает, выбирает подсознательно, по привычке, особенно то, чем пользуется часто.
📌 В этой статье вы узнаете:
- Почему обычные опросы не отражают реального выбора
- Что такое conjoint-анализ и как он работает
- В каких ситуациях бизнесу нужен conjoint-анализ
- Как провести исследование: пошаговая методика
- Что покажут utility-значения и симуляторы спроса
- Какие ошибки чаще всего портят результаты
- Как провести conjoint-анализ через платформу «Анкетолог»
🕒 Время чтения: 7 минут
Классические опросы работают, когда человек чётко понимает свои предпочтения. Но если нужно выяснить, как он будет выбирать из нескольких похожих вариантов — они не всегда дают точный результат. В повседневной жизни люди действуют иначе, чем говорят: не анализируют, а выбирают интуитивно.
Conjoint-анализ моделирует реальный выбор товара, услуги, приложения, покупки и принятия решения. Это количественный метод, который помогает понять, какие характеристики товара или услуги действительно важны для клиента — в конкретной ситуации и среди конкретных альтернатив. Не что он «считает важным», а что на самом деле выбирает.
📌 Этот подход называют conjoint исследованием, conjoint analysis или конджойнт анализ. Мы называем его просто — инструментом, который моделирует ситуацию выбора.
🧩 Где работает Conjoint-анализ
Продукт запускается, бренд меняется, цена растёт — и всё это нужно проверять до, а не после. В этих точках бизнес делает выбор. И чем точнее вы спрогнозируете поведение клиента, тем меньше заплатите за ошибку.
📌 Conjoint-анализ позволяет смоделировать выбор до того, как вы потратите деньги на производство, ребрендинг или акцию. Это инструмент экономии и роста одновременно.
8 ситуаций, когда он нужен бизнесу
1. Запуск нового продукта
Вы готовите MVP и не хотите гадать — хотите знать. Conjoint-анализ помогает понять, какие опции включать в первую версию, какую цену поставить и какой формат упаковки предпочтет клиент.
🧾 Кейс молочной продукции: при запуске йогурта метод показал: потребитель выбирает по цене и бренду. Тип упаковки роли не играет. Это помогло сократить себестоимость — стекло оставили только в премиум-линейке.
2. Ребрендинг и редизайн упаковки
Любое изменение в товаре — риск. Новый логотип или этикетка могут стоить вам доли рынка. Conjoint-анализ позволяет проверить гипотезы до релиза.
🧾 Кейс детского питания: тестировали комбинации характеристик продукта: состав (с добавлением пробиотиков или без), цена, тип упаковки (мягкая или пластиковая банка), соответствие ГОСТ.
Оказалось, что мягкая упаковка и указание ГОСТа существенно повышают доверие родителей, даже при чуть более высокой цене.
📌 В итоге бренд сохранил базовый состав, добавил ГОСТ и перешёл на мягкую упаковку — это помогло усилить позиции на полке и избежать падения продаж после ребрендинга.
3. Ценообразование и маржинальность
Сколько клиент готов доплатить за ту или иную характеристику или опцию? Где проходит порог чувствительности к цене? Conjoint-анализ показывает это в цифрах.
🧾 Кейс банка: оценивали три опции для премиальной карты. Победил доступ в бизнес-зал — он оказался даже важнее страховки. Готовность платить: до 13 000 ₽ в год. Карта ушла в релиз.
4. Проверка силы бренда
Что важнее: бренд или функциональность? Conjoint-анализ помогает изолировать эффект бренда от остальных факторов.
🧾Кейс из продуктовой розницы: гипермаркет тестировал упаковку риса с разными этикетками — бренд и собственная марка. На словах люди выбирали известный бренд. Но в сценариях Conjoint-анализa 60% голосовали за более дешёвый вариант без названия. Это показало: в эконом-сегменте цена важнее бренда. Сеть запустила линейку собственной марки
5. Маркетинговые офферы и акции
Какую выгоду дать клиенту в акции: скидка, бонус, подарок, расширенный функционал? Вместо догадок — реальный выбор.
🧾 Кейс сервиса по подписке: тестировали комбинации офферов: вид выгоды (скидка, подарок, премиум-доступ), срок акции и тип подключения.
Победила комбинация «-50% на первые 3 месяца» с автооплатой и ограниченным сроком действия.
📌 Ни подарок, ни приоритетная поддержка не повлияли на выбор. Конверсия выросла на 17% после внедрения итогового сценария.
6. Продуктовые тарифы и UX-решения
Какие функции нужны пользователю, а какие — лишние? Какие тарифы или интерфейсы реально удобны? Conjoint-анализ даёт цифры, а не мнения.
🧾 Кейс SaaS-сервиса: три схемы тарифных планов. Победил ограниченный по функциям, но простой тариф. Полный доступ — оказался перегруженным.
7. Исследования в B2B и нишевых сегментах
Conjoint-анализ работает не только в FMCG. Его используют производители техники, B2B-сервисы, финтех и даже госструктуры.
🧾 Кейс IT-компании: оценивали опции облачного решения для среднего и малого бизнеса. Метод показал: 80% клиентов выбирают стабильность и локальную поддержку, а не инновации. Это изменило продуктовую стратегию.
8. Тестирование стратегии выхода на рынок
Выход на рынок — это точка невозврата.
Ошибся — потерял время, деньги и доверие. Поэтому ещё до запуска бренда или новой линейки важно понять: что предлагать, кому, по какой цене — и чем вы будете лучше конкурентов.
Conjoint-анализ помогает просчитать это заранее: смоделировать конкуренцию, протестировать позиционирование и выбрать то, что действительно сработает.
📌 Это особенно важно и при запуске, и при ребрендинге.
🧾 Кейс foodtech-стартапа: тестировали 12 комбинаций цены, бренда, упаковки и канала дистрибуции. Итог: нашли сочетание, которое выбрали бы 34% покупателей при текущем уровне цен. С этим сценарием пошли к инвесторам.
🧩 Как работает Conjoint-анализ
Conjoint-анализ работает по чёткой логике. Вот как бизнес получает данные, которые можно применить сразу:
🔹 Шаг 1. Сформулируйте гипотезу
Сначала — чёткий вопрос. Что вы хотите узнать?
– Что включать в продукт?
– Сколько готовы платить за бренд?
– От чего потребитель готов отказаться ради скидки?
Чёткая цель = корректный результат. Расплывчатая = мусорные данные.
🔹 Шаг 2. Выберите атрибуты и уровни
Атрибут — это характеристика товара.
Уровень — это её конкретное значение.
Пример:
• Атрибут: Цена
• Уровни: 990 ₽ / 1290 ₽ / 1490 ₽
• Атрибут: Упаковка
• Уровни: пластик / стекло / крафт
Оптимально: 4–6 атрибутов, по 3 уровня. Больше — перегруз.
🔹 Шаг 3. Создайте карточки выбора
Вы собираете комбинации характеристик — как бизнес-ланч в кафе. Это и есть карточки выбора. Их показывают респонденту в виде 3–5 вариантов.
📌 Популярные форматы:
Добавьте опцию «Ничего не выберу». Так вы имитируете реальную ситуацию выбора — без принуждения.
🔹 Шаг 4. Проведите опрос
Запускаете анкету:
– через онлайн-панель респондентов (как у «Анкетолога»)
– по собственной базе
– в соцсетях или по email
Важно: не меньше 200 респондентов, и чтобы это была ваша реальная ЦА. Иначе метод не сработает.
UX анкеты — чистый. Варианты — читаемые. Карточки — не перегружены. Максимально простые формулировки, отсутствие лишних иллюстраций, не перегруженный цветами фон. Все четко и понятно.
🔹 Шаг 5. Проанализируйте выбор
На выходе вы получаете:
📊 Utility — числовая ценность каждого уровня.
📈 Рейтинг важности атрибутов — что влияет, что нет.
🧮 Симулятор — прогноз, как изменится поведение при смене характеристик.
📌 Пример: визуализация результата
📉 Важность атрибутов:
Цена — 40%,
Бренд — 30%,
Упаковка — 20%,
Срок доставки — 10%.
📈 Utility-значения (частные полезности):
• 990 ₽: +2.1
• 1490 ₽: –1.7
• стекло: +1.0
• пластик: –0.5
🧩 Что показывает Conjoint-анализ — и как использовать результаты
Результаты conjoint-исследования дают точную карту предпочтений клиента. В ней есть всё: что важно, за что платят, от чего отказываются — и что нужно бизнесу для уверенных решений.
📍 Важность атрибутов: приоритеты в голове клиента
Каждому атрибуту присваивается вес — как он влияет на выбор. Это процент от общей «важности». Например:
📌 Вывод: изменение цены влияет на частоту выбора вдвое сильнее, чем изменение упаковки.
📍 Utility — полезность уровней
Каждому значению атрибута присваивается числовая «полезность» (utility). Это не оценка, а вклад в решение. Пример:
📌 Вывод: дешевле — не всегда лучше, но у каждой ЦА есть свой предел.
📍 Trade-off: за что готовы платить, от чего отказываются
Именно это делает conjoint-анализ уникальным. Он показывает компромиссы:
– Готовы ли платить +300 ₽ за известный бренд?
– Пожертвуют ли упаковкой ради скидки?
– Что важнее: удобство или скорость?
📌 Вместо догадок — цифры, чтобы моделировать реальные сценарии.
📍 Симулятор спроса: выберут ли ваш продукт?
На основе данных строится симулятор рынка. Вы задаёте параметры — и видите, как изменится поведение клиента. Это как A/B тест, но до запуска.
Примеры, что можно протестировать:
- Если снизим цену на 10% — вырастет ли доля?
- Если добавим премиум-опцию — кто её купит?
- Если уберем бренд — что будет с выбором?
📌 Это не отчёт ради отчёта, а инструмент для принятия решений: запуск, ценовая стратегия, продуктовая матрица.
📍 Каннибализация: отберёт ли новый продукт продажи у старого?
Conjoint-анализ показывает, как новые конфигурации влияют на старые. Запустив одну новинку, можно потерять спрос на флагман.
📌 Метод позволяет предсказать: прибавите ли вы долю — или просто переупакуете старое?
📌 Итог
Вместо мнений — поведение.
Вместо догадок — симулятор, цифры и сценарии.
🔍 Conjoint-анализ и глубинные интервью
Глубинные интервью и Conjoint-исследования часто противопоставляют. Но это ошибка. На самом деле, они решают разные задачи — и лучше всего работают вместе.
📌 В чём разница
💬 Пример
В интервью пользователь говорит:
«Я готов платить больше, если будет доставка в день заказа».
Вы берёте эту гипотезу → закладываете в conjoint-анализ → и узнаёте:
а сколько человек действительно выберет опцию «доставка в день заказа», если она будет стоить +300 ₽?
📌 В результате — не просто слова, а прогнозируемый спрос.
✅ Когда использовать оба метода
- Перед запуском нового продукта: сначала интервью → потом conjoint.
- Если вы не уверены в выборе атрибутов: интервью поможет их сформулировать.
- Когда важны не только цифры, но и контекст: например, в B2B или digital.
Вывод
Интервью — это источник гипотез.
Conjoint — их проверка.📌 Вместе они дают редкое сочетание: и инсайты, и цифры.
❌ Пять ошибок Conjoint-анализа
Даже самый мощный метод можно испортить неправильной реализацией. Вот ошибки, которые чаще всего допускают при самостоятельном запуске Conjoint-исследований — и как их избежать, чтобы не получить мусорные данные.
🛑 Ошибка 1. Не та целевая аудитория
Вы провели исследование по знакомым, студентам или коллегам. Вопросы — отличные. Карточки — красивые. Но выводы нерелевантны, потому что не те люди выбирали.
📌 Результат: ваши гипотезы протестированы на нецелевом сегменте — и вы получаете искажённую модель.
💡 Как избежать: используйте профессиональные панели с фильтрами по соцдему, поведению, интересам. В «Анкетологе» это настраивается автоматически.
🛑 Ошибка 2. Перегрузили атрибутами
Вы добавили в анкету 10 характеристик по 5 уровней. Получилось 100+ вариантов. Респондент устал на пятом экране. Данные — шум.
📌 Результат: человек начинает выбирать случайно, не вдумываясь. Модель теряет точность.
💡 Как избежать: 4–6 атрибутов по 3–4 уровня — золотой стандарт. Всё остальное — на этапе гипотез, не в анкете.
🛑 Ошибка 3. Формулировки неочевидны
Атрибуты вроде «value perception» или «экономия ресурсов» непонятны. Человеку нужно вчитаться, догадаться, что вы имели в виду. А он просто кликает дальше.
📌 Результат: человек не выбирает — он уходит в абстракцию.
💡 Как избежать: формулируйте как в жизни: «быстрая доставка», «скидка», «бренд известный / неизвестный». Без маркетингового жаргона.
🛑 Ошибка 4. Нет опции «ничего не выберу»
Вы даёте только три карточки и просите выбрать одну. Но в реальной жизни человек мог бы отказаться. А здесь он вынужден «выбирать из трёх зол».
📌 Результат: искусственный выбор, не отражающий реальности.
💡 Как избежать: добавьте опцию «не выберу ничего». Это увеличит точность симулятора и даст картину реального поведения.
🛑 Ошибка 5. Используете только Conjoint
Вы провели исследование — получили цифры. Но почему сделал именно этот выбор? Что за этим стоит? Ответов нет. Потому что не было глубинных интервью.
📌 Результат: у вас есть модель — но нет понимания, как её интерпретировать.
💡 Как избежать: начинайте с интервью. Потом — Conjoint. Не наоборот. Метод — это вторая половина диалога с клиентом.
🔚 Вывод
Conjoint-анализ — точный инструмент. Но работает он только тогда, когда его используют по назначению: с чёткой целью, понятными карточками и правильной аудиторией.
Ошибок можно избежать — если следовать методике. Или отдать запуск профессионалам.
🧩 Как провести Conjoint-исследование с помощью «Анкетолога»
Даже если вы не аналитик и не маркетолог, провести исследование можно быстро. Сервис «Анкетолог» помогает на всех этапах — от гипотезы до отчёта.
🔹 Что предлагает «Анкетолог»:
1. Помощь на старте
Специалисты помогут сформулировать гипотезу, выбрать нужный тип анализа и не перегрузить анкету.
2. Панель респондентов
Доступ к миллионам участников по всей России. Настраивается по соцдем, региону, доходу, поведению.
📌 Гарантия качества: анкету проходят только те, кто соответствует критериям.
3. Визуальный редактор анкет
Не нужен дизайнер. Вы сами собираете карточки выбора, добавляете изображения и тексты. Или — поручаете всё команде сервиса.
4. Быстрый запуск
Сбор ответов — от 24 часов. Вы получаете не только сырые данные, но и отчёт, графики, симулятор в Excel. Все уже готово к использованию.
5. Поддержка и консультации
Можно задать вопросы, уточнить формат, донастроить анкету.
💡 Почему это удобно
Сделать conjoint-исследование вручную — сложно. Нужны знания в дизайне анкет, формировании выборки, статистической обработке результатов. В «Анкетологе» это делается за вас — вы получаете:
✔️ Проверенную анкету
✔️ Репрезентативную аудиторию
✔️ Понятный отчёт и рекомендации
❓ Частые вопросы о Conjoint-анализе
🔹 Чем Conjoint отличается от A/B тестов?
A/B тест показывает, какой из вариантов лучше — но не объясняет, почему.
Conjoint-анализ показывает, какие характеристики влияют на выбор и насколько. Это как сразу протестировать десятки комбинаций вместо одной пары.
🔹 Можно ли использовать метод в B2B?
Да. Метод отлично работает в B2B, особенно при выборе между сложными продуктами или сервисами. Главное — чётко описать сценарий и собрать релевантную аудиторию. Даже 200–300 ответов достаточно для надёжной модели.
🔹 Нужно ли программировать симулятор?
Нет. Если вы проводите исследование через «Анкетолог», симулятор формируется автоматически — в Excel или на дашборде. Вы просто задаёте опции, а система считает, какие из них формируют спрос.
🔹 Сколько нужно опций и уровней?
Оптимально — 4–6 характеристик, по 3–4 уровня в каждой. Этого достаточно, чтобы покрыть основные сценарии и не перегрузить анкету. Больше — уже тяжело для респондента.
🔹 Utility: что это такое и как интерпретировать?
Utility — это числовая оценка привлекательности каждого уровня. Чем выше utility, тем больше вероятность, что пользователь выберет этот вариант. Эти цифры ложатся в основу прогноза спроса и симулятора.
🔹 Чем отличается Conjoint от глубинных интервью?
Интервью помогают понять мотивации, найти инсайты, сформулировать гипотезы. Conjoint — проверяет эти гипотезы количественно. Идеальная связка: сначала интервью → потом Conjoint.
🔹 В каких случаях метод не работает?
Conjoint не подойдёт, если:
- вы не знаете, какие характеристики важны для выбора;
- нет чёткой целевой аудитории;
- анкета составлена непрофессионально;
- вы проводите его «для отчёта», без сценария применения.
🔹 Какой результат я получу?
Вы получите:
- Таблицу с utility-показателями,
- рейтинг важности опций,
- симулятор спроса: можно менять параметры и смотреть, как меняется выбор клиентов.
Это помогает принять конкретные продуктовые и маркетинговые решения на цифрах.
📣 Что дальше?
Хотите понять, что выбирает ваш клиент — а не просто спрашивать?
Проведите Conjoint-анализ с помощью «Анкетолога» — и получите ответ на цифрах.