Мы будем рады узнать детали и ответить на ваши вопросы
Позвоните нам
Напишите нам
Расскажите подробнее
Мы будем рады узнать детали и ответить на ваши вопросы
Позвоните нам
Напишите нам
Мы используем файлы cookie для улучшения работы сайта. Нажимая кнопку «Принять», вы соглашаетесь с нашей Политикой использования файлов cookie.
Конжойнт
Цена, функции или бренд — что на самом деле определяет выбор
Исследование помогает определить оптимальный набор функций продукта и уровень цены, а также даёт модель для прогнозирования спроса и принятия решений.
Результат — обоснованная продуктовая и ценовая стратегия
Когда применяется
01
Неясно, какие функции и условия действительно «продают» продукт, есть риск промахнуться с предложением
02
Планируется запуск нового продукта, и важно понять, за какие дополнительные функции и фишки клиенты готовы платить больше
03
Выход в новую категорию: нужно решить, идти с существующим брендом или запускать новый
Вы получаете
Важность атрибутов: понимание, что реально влияет на выбор
Оптимальные комбинации продукта (пакеты, тарифы) под разные цели: максимум доли пользователей или выручки
Готовность платить и ценовые пороги по ключевым функциям и конфигурациям
Аналитический отчёт и рекомендации для бизнеса
Рекомендации по УТП и коммуникациям: какие обещания и доказательства усиливают предложение
Сценарный симулятор «что если»: изменение цены или набора функций, запуск и снятие вариантов, базовые реакции конкурентов
Почему мы
Умеем делать сложное простым: работаем с большим числом атрибутов и уровней без перегруза респондентов, выстраиваем сложную логику дизайна
Собственная модель расчёта «полезностей» и адаптированный ценовой симулятор
Широкая экспертиза: банки, ИТ, ритейл, фарма, электроника
Фокус на решениях: переводим цифры и модели в понятные правила и практические рекомендации
Кейсы
Маркетплейс
Цель бизнеса
Разработать оптимальную тарифную сетку для селлеров
Интересное решение
Пошли двухэтапным путём, потому что не было понимания оптимального объёма фич на уровень тарифа. Каждую фичу оценивали по трём метрикам: 1) общая привлекательность, 2) инкрементальность (вклад в охват), 3) полезность / вклад в выбор тарифа в conjoint
Производитель умных колонок
Цель бизнеса
Оценить потенциал расширения портфеля в категории
Задача исследования
01
Оценить влияние форм-факторов и фич на привлекательность колонок
02
Оценить потенциальный спрос на новые модели
03
Сформировать оптимальный набор УТП и цену для новых моделей
Что сделали
01
Двухэтапный conjoint
02
Тест конфигураций: варьировали наполнение / функции и цену
03
Тест сценариев запуска наиболее перспективных моделей против конкурентов — действующих и планирующих выход
Интересное решение
Объединили сборку «идеальной» модели/УТП и прогноз рыночного спроса в одном проекте: на основе результатов двух этапов рассчитали потенциал запуска для лучших конфигураций
Результаты
01
Оцифровали важность факторов (цена, голосовой помощник, дизайн и др.)
02
Оценили потенциал новинок с учётом каннибализации существующих моделей
03
Просчитали риски при выходе на рынок потенциальных конкурентов
04
Дали рекомендации по ценовым диапазонам для существующих и новых моделей клиента
Маркетплейс
Цель бизнеса
Разработать оптимальную тарифную сетку для селлеров
Задача исследования
01
Определить наборы фич для вариантов тарифов (Базовый, Расширенный, Профессиональный): наполнение каждого уровня
02
Найти фичи с максимальным потенциальным вкладом в выручку
Что сделали
01
TURF по полному списку (>70 фич):
- отсекли наименее привлекательные
- оценили минимальный порог числа фич, дающий максимальный охват/привлекательность
02
Conjoint для теста тарифов с фиксированным размером (по итогам TURF):
- Базовый: 3 фичи, Расширенный: 7 фич, Профессиональный: 12 фич
- Добавили фактор цены (чем больше фич — тем выше цена), чтобы снять эффект «чем больше, тем лучше» и увидеть реальный trade-off
Интересное решение
01
Пошли двухэтапным путём, потому что не было понимания оптимального объёма фич на уровень тарифа
02
Каждую фичу оценивали по трём метрикам: 1) общая привлекательность, 2) инкрементальность (вклад в охват), 3) полезность / вклад в выбор тарифа в conjoint
Результаты
01
Отранжировали фичи по потенциалу (привлекательность x инкрементальность x полезность)
02
Сформировали идеальные наборы для каждого тарифа и оптимальную наполненность уровней (3/7/12) с конкретным составом фич
03
Дали рекомендации по ценам для Базового, Расширенного и Профессионального тарифов
Ритейлер
Цель бизнеса
Разработать логику программы лояльности
Задача исследования
01
Замерить интерес к стандартной многоуровневой программе с повышенными начислениями на все покупки в зависимости от уровня трат в предыдущем месяце
02
Определить оптимальное количество уровней и границы трат для этих уровней
03
Сравнить опции: увеличение % начислений vs увеличение числа категорий
04
Понять интерес к дополнительным опциям (трата баллов у партнёров, трата баллов на мерч и пр.)
Что сделали
01
Соединили все тестируемые механики в один Conjoint с уровнями: минимальная сумма трат, размер кешбэка/глубина скидок, число категорий, избранные категории
02
Дополнительными вопросами сняли предпочитаемые механики программ лояльности (в т.ч. по конкурентам)
03
Тестирование дополнительных опций реализовали дополнительными вопросами
Интересное решение
01
Провели отдельный анализ механик «начисление на все покупки» и «начисления на избранные категории»
02
Сделали deep-dive в избранные категории
Результаты
01
Оценили вклад факторов (число категорий, минимальные траты и др.) в привлекательность программы
02
Определили минимальный порог вхождения в программу лояльности
03
Сравнили ключевые механики и дали рекомендации по структуре программы лояльности
Продуктовая доставка
Цель бизнеса
Увеличить приток новых клиентов и оптимизировать затраты на привлечение
Задача исследования
01
Найти наиболее эффективную скидку на первый заказ (глубина скидки в зависимости от чека и состава корзины
02
Оценить дополнительный вклад бесплатной доставки в привлекательность оффера
03
Найти формулировки оффера (скидка в ₽ или %, «круглые» значения и т. п.), которые повышают отклик
Что сделали
Провели многоатрибутный конджойнт с детальным разбором в трёх категориях: продукты, зоотовары, аптека
Интересное решение
Отрисовали несколько визуальных вариантов оффера и тестировали визуализацию как отдельный фактор влияния
Результаты
01
Оцифровали вклад факторов при выборе оффера: минимальная сумма заказа, категория, тип и глубина скидки и пр.
02
Дали рекомендации по уровням минимальной корзины для каждой категории
03
Оценили эффективность вариантов скидок и их оптимальные комбинации с бесплатной доставкой
04
Сформулировали правила формулировок и визуальной подачи оффера
Давайте обсудим вашу задачу
Мы будем рады узнать детали и ответить на ваши вопросы
Позвоните нам
Напишите нам
Расскажите подробнее
Мы будем рады узнать детали и ответить на ваши вопросы
Позвоните нам
Напишите нам