Определяем атрибуты — параметры продукта (цена, функции, бренд, упаковка и т.д.).
Формируем профили — реалистичные комбинации этих параметров (как в магазине).
Показываем респондентам (вашей ЦА) и просим:
- Выбрать лучший вариант
- Или ранжировать по привлекательности
Анализируем данные с помощью статистических моделей — и получаем:
- Важность каждого атрибута (например: цена — 45%, бренд — 30%, упаковка — 15%);
- «Полезность» каждого уровня (например: «350 ₽» хуже, чем «299 ₽», но лучше, чем «450 ₽»);
- Прогнозируемую привлекательность любой комбинации — даже той, что не тестировалась.
Результат — не мнение, а математическая модель поведения вашей аудитории.