Ранжирование не работает, а Кано даёт только общую картину?

Думаю, многие из нас сталкивались с такой проблемой: спрашиваешь у респондентов, какие фичи они хотели бы видеть в продукте – а они тебе отвечают: «Все. И желательно сразу»🫠

В итоге отчет превращается во «всё очень важно», а модель Кано показывает лишь категории фичи, но не даёт точной математической ценности атрибута

Коллеги из ФОКУЗ решили эту проблему, запустив на своей платформе новый мощный функционал: MaxDiff и Conjoint-анализ, работающие на базе иерархического метода Байеса (HB)

В ФОКУЗ HB считает полезности на двух уровнях одновременно:
• Популяционный уровень определяет общее распределение предпочтений по всей выборке
• Индивидуальный уровень определяет полезности для каждого отдельного респондента

И затем происходит множество сравнений индивидуальных уровней с реальностью, пока не найдется самая правдоподобная гипотеза

Что мы получаем в итоге?
MaxDiff:
Точная шкала важности фич (что и во сколько раз приоритетнее)
Conjoint-анализ:
Симулятор спроса при изменении состава тарифов и цены

Пока кто-то еще сидит на обычных опросах, вы сможете моделировать реальный выбор клиента.

Попробовать можно бесплатно
👉🏻 https://clck.ru/3Vx8ue

P.S. Как попробуете, поделитесь, пожалуйста, фидбэком: ребята обратную связь очень ценят
🤜🏻🤛🏻
===
💬Это пост из ленты, которую читает Саша - автор канала Мальцев: Карьера. Маркетинг. AI. @maltsevprosto

Другие каналы по темам:
🤖 AI @maltsevdaily
🧑‍🎓 Карьеры @maltsevdailyc
🦹 Маркетинга @maltsevdailym