Почему не спросить прямо
Если спросить «насколько для вас важна цена, скорость доставки и бренд», всё окажется важным: пять-шесть баллов из шести на каждую строку. Прямой вопрос не заставляет выбирать.
В конджойнте выбирать приходится. Человек видит, например, три набора еды на неделю:
И четвёртый вариант: «ничего из этого я бы не выбрал». Таких заданий 8–12, и в каждом сочетания меняются по плану. Из того, что человек выбирает и от чего отказывается, модель восстанавливает, сколько весит каждая характеристика.
Такой формат называется CBC (choice-based conjoint) — конджойнт на выборе. С ним мы и работаем.
Как устроен план заданий
План собирается до поля, и от него зависит, можно ли вообще что-то посчитать:
- Характеристик не больше пяти-шести. Дальше человек перестаёт сравнивать варианты целиком и выбирает по одному признаку, обычно по цене.
- Уровни сбалансированы. Каждый уровень каждой характеристики показывается примерно одинаково часто и в разных сочетаниях.
- Запрещённые сочетания исключаются. Если доставка за три часа не бывает дешевле 10 000, такой вариант не показывается.
- Несколько версий плана. Разные респонденты видят разные наборы заданий, и номер версии обязан попасть в данные отдельным столбцом. Без него нельзя восстановить, что видел человек, и модель не считается вообще.
- Вариант «ничего из этого». Без него модель считает, что человек обязан что-то купить, и завышает доли.
- Проверочные задания (holdout). Одно-два задания не идут в расчёт модели. На них проверяется, угадывает ли модель реальный выбор.
Выборка — от 300 человек на общую модель и заметно больше, если нужны отдельные модели по сегментам.
Шаг 1. Полезности
По выборам оценивается логит-модель, и на выходе у каждого уровня появляется число — частная полезность. Первый уровень каждой характеристики берётся за базу, его полезность равна нулю. Остальные показывают, насколько уровень лучше или хуже базы.
Условный пример. Набор еды на неделю, 500 респондентов:
Как читать: доставка в течение трёх часов на 0,60 лучше доставки через два дня, а цена 12 000 на 1,25 хуже цены 8 000.
Полезности сравниваются внутри одной характеристики. Можно сказать, что Альфа предпочтительнее Беты, но нельзя сравнивать +0,30 у Альфы с +0,40 у доставки на следующий день: у разных характеристик свои базы. И даже внутри бренда 0,30 у Альфы не значит, что она «вдвое лучше» Беты с 0,15 в абсолютном смысле — это разница относительно базового уровня, Гаммы. Полезности нельзя сравнивать и с другим исследованием: шкала существует только внутри своего плана.
Отдельная константа у варианта «ничего из этого» — не мелочь. Без неё «отказ» неотличим от продукта, у которого все характеристики на базовых уровнях, и полезности брендов раздуваются.
Шаг 2. Важность характеристик
Важность показывает, какая доля решения приходится на характеристику. Считается как размах её полезностей (максимум минус минимум), делённый на сумму размахов всех характеристик.
Важность зависит от того, какие уровни вы выбрали. Если бы в плане цены шли от 8 000 до 9 000, цена оказалась бы «неважной». Поэтому диапазоны уровней согласуются заранее и должны соответствовать реальным вариантам, которые вы рассматриваете.
Шаг 3. Доля предпочтения
Доля предпочтения отвечает на вопрос: если на полке стоят такие-то варианты, какую долю выборов получит каждый. Считается в три действия.
- Для каждого варианта складываем полезности его уровней: получается общая полезность U.
- Считаем e в степени U.
- Делим e^U варианта на сумму e^U всех вариантов, включая «ничего».
Формула: доля варианта i = e^Ui / Σ e^Uj.
Условный пример. На полке три варианта из таблицы выше.
Проверка: 0,705 / 3,877 = 0,182, то есть 18,2%.
Шаг 4. Сценарии: что будет, если…
Самое полезное в конджойнте — симулятор. Меняем одну характеристику и пересчитываем доли.
Сценарий А. Альфа снижает цену до 10 000 ₸. Её полезность становится 0,30 + 0,60 − 0,50 = 0,40, e^0,40 = 1,492. Сумма растёт до 4,664.
Обратите внимание: Альфа забирает долю не только у конкурентов, но и у варианта «ничего» — часть людей, которые раньше не выбрали бы никого, теперь покупают.
Сценарий Б. Альфа оставляет 12 000 ₸, но везёт на следующий день, а не за три часа. Полезность 0,30 + 0,40 − 1,25 = −0,55, e^−0,55 = 0,577, сумма 3,749. Доля Альфы падает с 18,2% до 15,4%. Значит, трёхчасовая доставка при цене 12 000 держит около трёх пунктов доли.
Сколько стоит характеристика в деньгах. Переход с 10 000 на 12 000 ₸ стоит 0,75 полезности. Доставка за три часа вместо двух дней даёт 0,60. В этом ценовом диапазоне трёхчасовая доставка окупает надбавку около 0,60 / 0,75 × 2 000 = 1 600 ₸. Это грубая оценка: между уровнями цены мы принимаем линейность, а в другом диапазоне пересчёт даст другую цифру.
Чего конджойнт не покажет
- Долю рынка. Доля предпочтения считается так, будто все покупатели видят все варианты. В жизни ваш продукт видят не все, и доля рынка будет другой.
- Разнородность вкусов в симуляторе на средних. Если симулятор считается по средним полезностям выборки, он не учитывает, что у части людей бренд важнее цены, а у части наоборот. Это ограничение мы подписываем прямо под симулятором.
- Характеристики, которых не было в плане. Модель ничего не знает об упаковке, если упаковки не было среди характеристик.
- Ничего после старта опроса. Добавить конджойнт в анкету, которая уже в поле, нельзя: нужны задания, план и версии, а их у собранных ответов нет.
Если продукт не собирается из вариантов и вопрос только в том, сколько покупателей вы потеряете при росте цены и к кому они уйдут, конджойнт избыточен: проще BPTO — выбор на полке при растущей цене.
Если нужно понять не «чем пожертвуют», а «что вообще должно быть в продукте», конджойнт — не лучший выбор. Как его отличить от MaxDiff и Кано, мы разбирали в статье Кано, MaxDiff или конджойнт. А если характеристик больше шести — сначала MaxDiff, чтобы отобрать главные, потом конджойнт на них.
Как мы это делаем
Мы собираем конджойнт, когда решение звучит как «что выбрать»: тариф, комплектация, цена с сервисом или без. Вместе с вами фиксируем характеристики и уровни — это самый важный шаг: уровни должны быть теми вариантами, которые вы реально готовы запустить. План заданий с версиями, запретами, вариантом «ничего» и проверочными заданиями собирается до программирования, и вы видите его в анкете до старта поля.
Результат вы получаете дашбордом: полезности идут значениями, а симулятор работает формулами — меняете уровень и сразу видите доли. Рядом стоит, насколько модель угадывает выбор на проверочных заданиях, и сравнение идёт со случайным угадыванием, а не с круглыми 50%: при трёх вариантах и «ничего» случайный выбор даёт 25%. Тот же симулятор открывается по сегментам, если их базы выдерживают отдельную модель. Доступ к дашборду остаётся у вас после проекта, а презентацию с выводами собираем по запросу. Подробнее о продукте — на странице конджойнт-исследования, другие методы — в разделе ценовых исследований.
Как конджойнт соотносится с PSM и тестом цены в продаже, читайте в статье как определить цену продукта.
По теме
- Кано, MaxDiff или конджойнт: какой метод под какую задачу
- Как определить цену нового продукта: пять методов и когда какой
- Эластичность спроса по цене: как измерить её опросом до повышения цены
- MaxDiff: как считают результат и где он ломается
- Метод Ван Вестендорпа: как читать кривые PSM и не ошибиться с ценой
Обсудим ваше исследование. Расскажите, какое решение нужно принять, — предложим метод, выборку и сроки.
