+48 720 815 270

Badanie MaxDiff w B2B

CASE STUDY

9

CEL

Zdobycie danych, które umożliwią nadanie kolejności prac deweloperskich przy tworzeniu cyfrowego produktu dla wąskiej grupy odbiorców

9

Branża

Księgowość i prawo

9

Zastosowane metody

Skalowanie maksymalnych różnic MaxDiff połączone z badaniem CBC i TURF

9

Wyzwania

Wąska grupa odbiorców docelowych i trudno dostępnych specjalistów, konieczność ujęcia opisu funkcji w sposób zrozumiały dla grupy nie znającej jeszcze założeń całego systemu

9

Rezultaty

Zgromadzenie i analiza danych umożliwiających podejmowanie racjonalnych decyzji biznesowych; możliwość wyboru najbardziej optymalnych rozwiązań, które umożliwiły wejście na rynek z produktem cyfrowym w wersji mvp, zaspokajającej najważniejsze potrzeby grupy docelowej
Rozwój oprogramowania cyfrowego lub aplikacji to wieloetapowy, czasochłonny i drogi proces. Jednak kiedy Klient dysponuje ograniczonym budżetem lub nie może zdecydować, które z opracowywanych funkcji powinny być dostępne w pierwszej wersji produktu, warto sprawdzić oczekiwania i potrzeby grupy docelowej.

Takie właśnie zadanie postawił przed nami Klient z branży treści dla profesjonalistów z obszaru księgowości i prawa. W ramach współpracy wypracowaliśmy model badania, które umożliwiło określenie optymalnego zakresu MVP (Minimum Viable Product – minimalna wersja produktu, którą firma może i chce wypuścić na rynek) dla nowej platformy z dostępem do treści.

Głównym wyzwaniem dla naszego Zespołu Badawczego było przygotowanie procesu w taki sposób, aby dostarczyć respondentom wiedzę na temat określonych funkcji planowanych do wdrożenia oraz przeprowadzić badanie cenowe pozwalające zbudować optymalny model cennika.

W projekcie posłużyliśmy się metodyką analizy MaxDiff, CBC oraz TURF. W pierwszym etapie badania wyłoniliśmy zestaw funkcji najbardziej pożądany z perspektywy użytkowników. Bazując na uzyskanych danych dopasowaliśmy poszczególne funkcje do elementów systemu. Wydzieliliśmy te odpowiedzialne za bezpieczeństwo, workflow, bazę danych i dysk z pamięcią w chmurze. Dla Klienta stanowiło to dodatkową wartość – dzięki naszym działaniom dowiedział się, które obszary systemu są dla odbiorców najważniejsze i które powinny zostać opracowane w pierwszej wersji produktu.

W drugim etapie, wykorzystując metodę Choice by Conjoint, przeprowadziliśmy analizę najbardziej optymalnych wariantów cenowych. Dzięki temu Klient mógł przewidzieć, które wersje abonamentu będą się najlepiej sprzedawać.

Tak zaplanowany proces badania pomógł w podjęciu kilku decyzji istotnych z perspektywy czasu, budżetu i samego produktu. Po pierwsze – badanie uporządkowało hierarchię funkcji w budowanym systemie. Po drugie – udało się zbudować zestawy cenników najbardziej atrakcyjne dla potencjalnych odbiorców. Po trzecie – przygotowany zestaw danych pozwolił skorelować potencjalne zyski z nakładami inwestycyjnymi na budowę oprogramowania. Dzięki temu możliwe było wybranie właściwego kierunku rozwoju tworzonego produktu i nadanie priorytetów kolejności prac deweloperskich.