.png)
Identifica cosa conta davvero per i tuoi clienti.
MaxDiff (Best-Worst Scaling) è un metodo di ricerca basato su sondaggi utilizzato per misurare l'importanza relativa vera di idee, caratteristiche, messaggi o vantaggi.
Invece di chiedere ai rispondenti di valutare gli elementi uno per uno, MaxDiff presenta ripetutamente piccoli insiemi di opzioni e chiede alle persone di scegliere la più e la meno importante.
Questo forza veri trade-off e produce risultati chiari e ricchi di discriminazione — liberi da bias di scala e sopravalutazione.
MaxDiff è particolarmente potente quando le decisioni richiedono prioritizzazione: caratteristiche del prodotto, proposte di valore, driver di prezzo, messaggi, vantaggi o opzioni politiche.
L'output è un ranking robusto e in scala di rapporto che rivela cosa conta davvero — e di quanto.
MaxDiffPro è la soluzione di 'AXYZ Analytics' per MaxDiff. is a survey-based research method used to measure the true relative importance of ideas, features, messages, or benefits.
Instead of asking respondents to rate items one by one, MaxDiff repeatedly presents small sets of options and asks people to choose the most and least important.
This forces real trade-offs and produces clear, discrimination-rich results — free from scale bias and over-rating.
MaxDiff is particularly powerful when decisions require prioritization: product features, value propositions, pricing drivers, messaging, benefits, or policy options.
The output is a robust, ratio-scaled ranking that reveals what truly matters — and by how much.
MaxDiffPro is 'AXYZ Analytics' solution for MaxDiff.
Confronta messaggi, motivazioni e affermazioni che guidano la preferenza e l'azione.
Case Study - Cani ▶ VIDEO
Case Study - Bevande ▶ VIDEO
Case Study - Lotteria ▶ VIDEO
Case Study - Drinks ▶ VIDEO
Case Study - Lottery
Valida identità, packaging e asset visivi con ranking di preferenza chiari.
Case Study - Logo ▶ VIDEO
Case Study - Packaging ▶ VIDEO ▶ VIDEO
Case Study - Packaging ▶ VIDEO
Prioritizza gli incentivi e le offerte che massimizzano la conversione e la redditività.
Case Study - Pricing ▶ VIDEO ▶ VIDEO
Testa i temi politici e gli arbitraggi del pubblico per guidare la comunicazione strategica.
Case Study - Elezioni
Classifica i benefici dei dipendenti per preferenza per massimizzare la soddisfazione e la fidelizzazione con il miglior rapporto costo-beneficio.
Case Study - Benefici Dipendenti
Identifica le formule di menu più attraenti e ottimizza la tua offerta per massimizzare la soddisfazione dei clienti e il fatturato.
Case Study - Ristorante Burger
Determina quali servizi da includere nell'abbonamento rispetto ai componenti aggiuntivi a pagamento per massimizzare le iscrizioni e la soddisfazione dei membri.
Case Study - Startup Fitness
Identifica le caratteristiche più attraenti per una nuova caffetteria — dal caffè speciale e spazio di coworking all'ordine mobile e agli abbonamenti.
Case Study - Caffetteria
Determina quali tipi di massaggio i residenti locali desiderano di più prima di investire in ristrutturazioni e assumere terapisti — riducendo il rischio per i nuovi imprenditori.
Case Study - Centro Massaggi
Prioritizza le caratteristiche che contano di più per il prossimo lancio di prodotto — concentra la R&D su ciò che veramente guida l'intenzione di acquisto.
Case Study - Macchina per il Caffè
Identifica le iniziative con il più forte impatto percepito tra i segmenti di visitatori.
Case Study - Hotel Sostenibilità
Case Study - Resort Sci Sostenibilità
Case Study - Ski Resort Sustainability
MaxDiff, abbreviazione di maximum difference, è una metodologia progettata per valutare le preferenze di un individuo su una gamma di opzioni. Sviluppato dal Professor Jordan Louviere e originariamente noto come Best–Worst Scaling (BWS), questo approccio chiede ai rispondenti di confrontare gli elementi al fine di classificarli per preferenza relativa. L'analisi può quindi essere estesa a gruppi specifici, come i giovani o le donne, o ad altre sottopopolazioni mirate.
Oggi, il termine MaxDiff spesso comprende BWS, in particolare nel marketing. Da una prospettiva accademica, comunque, potrebbe plausibilmente essere il contrario.
Logo
Nomi di marchio
Slogan
Ragioni per credere
Modelli di abbonamento
Packaging
Prodotto preferito
Nuove caratteristiche
MaxDiff Tradizionale (Best–Worst Scaling) offre un vantaggio chiaro nella raccolta di dati precisi e affidabili. Migliora l'esperienza del sondaggio incoraggiando i rispondenti a fare scambi espliciti, catturando così le loro vere preferenze. Questo metodo contrasta nettamente con le scale di valutazione, che spesso producono risultati ambigui o gonfiati.
Scopri di più su MaxDiff Tradizionale (Best–Worst Scaling) [LINK al blog corrispondente]
I nostri studi MaxDiffPro possono includere una domanda di "Risposta Duale" per migliorare gli insights che raccogliamo. Questa opzione è personalizzabile per soddisfare le esigenze uniche del tuo studio.
Dopo aver identificato la scelta migliore in un compito MaxDiffPro, chiediamo ai partecipanti una domanda di "Risposta Duale" per valutare il loro vero impegno verso la loro preferenza, determinando se sottoscriverebbero, comprerebbero o interagirebbero realisticamente con essa.
Adattiamo la Risposta Duale per adattarsi al tuo studio, dalla valutazione della disponibilità a "iscriversi" a un partito, "iscriversi" a una palestra, alle decisioni su "acquisto" o "noleggio". L'obiettivo è comprendere l'impatto di ogni opzione sul tuo risultato specifico.
Vantaggi:
Validazione del comportamento reale: Distingue la preferenza relativa dall'impegno effettivo ad agire. Distinguishes relative preference from actual commitment to act.
Rilevamento più forte del vincitore: Identifica quali elementi principali rimangono robusti quando è richiesta una decisione reale. Identifies which leading items remain robust when a real decision is required.
Allineamento KPI: Aggiunge un livello comportamentale che connette meglio le utilità ai risultati di mercato. Adds a behavioral layer that better connects utilities to market outcomes.
Simulazioni migliori: Consente previsioni più realistiche incorporando la probabilità di conversione o adozione. Enables more realistic forecasts by incorporating likelihood of conversion or uptake.
Riduzione della distorsione: Rivela effetti di sopravalutazione e previene la selezione di vincitori fragili. Reveals overstatement effects and prevents the selection of fragile winners.
Prioritizzazione più nitida: Aiuta a concentrare le risorse su opzioni che davvero guidano l'engagement. Helps focus resources on options that truly drive engagement.
Vorresti sentirne di più?
Utilizziamo un algoritmo interno per implementare una 'progettazione bilanciata' piuttosto che affidarci agli schermi casuali, garantendo che più coppie e triplette vengono mostrate per valutazioni più eque. Questo approccio evita distorsioni e distribuzione non uniforme degli elementi, risultando in dati di sondaggio più accurati, affidabili e attuabili.
Vantaggi:
Qualità dei Dati Migliorata: Assicura affidabilità e accuratezza dei dati attraverso la rappresentazione coerente. Ensures data reliability and accuracy through consistent representation.
Riduce la Distorsione Sistematica: Minimizza la distorsione distribuendo equamente gli elementi attraverso i confronti. Minimizes bias by evenly distributing items across comparisons.
Potere Discriminatorio Potenziato: Identifica le preferenze degli elementi più efficacemente, catturando i modelli logici (ad es., se A > B e B > C, allora A > C). Identifies item preferences more effectively, capturing logical patterns (e.g., if A > B and B > C, then A > C).
Analitiche Più Facili: Semplifica l'analisi dei dati e l'interpretazione strutturando i confronti logicamente. Simplifies data analysis and interpretation by structuring comparisons logically.
Affaticamento Ridotto dei Partecipanti: Previene l'overexposure agli stessi elementi, mantenendo l'engagement. Prevents overexposure to the same items, maintaining engagement.
Vorresti sentirne di più?
