맥스디프(MaxDiff)

20개 기능 목록과 다섯 점 중요도 척도를 주면 익숙한 일이 벌어집니다: 거의 모든 것이 4나 5를 받습니다. 응답이 대부분 높은 점수에 몰리기 때문에 항목 간 차이가 드러나지 않고, 실제 우선순위를 구분하기 어렵습니다. 모든 항목에 높은 점수를 줄 수 있기 때문에 실제 선호도가 드러나지 않는 것입니다.

맥스디프(최대 차이 척도, 최고-최악 척도라고도 함)는 모든 항목에 높은 점수를 줄 수 없도록 설계되어 이 문제를 해결합니다. 각 작은 묶음에서 응답자는 단 하나의 최고와 단 하나의 최악을 반드시 하나씩 선택해야 합니다. 모든 답이 트레이드오프를 만들고, 그 트레이드오프가 쌓여 명확한 순위가 됩니다.

예를 들어 넷플릭스가 새로 개발할 기능 20개 중 무엇을 먼저 만들지 정해야 한다고 합시다. 사용자에게 20개를 전부 평가받으면 대부분 "좋음"으로 몰려 순서를 정할 수 없습니다. 맥스디프는 몇 개씩 묶어 최고와 최악만 고르게 해, 실제로 먼저 만들어야 할 기능을 가려냅니다.

맥스디프의 동작

전체 항목 목록을 넷이나 다섯 개의 겹치는 부분집합으로 쪼갭니다. 각 부분집합에서 응답자가 최고와 최악을 고르고, 설계가 회전해 모든 항목이 서로 다른 경쟁 항목과 여러 번 마주칩니다.

넷 중에서 최고와 최악만 고르면 됩니다. 그런데도 한 번의 선택만으로 네 항목 간 상대적 선호 관계를 동시에 얻을 수 있습니다 — 맥스디프가 그토록 적은 클릭에서 많은 정보를 뽑아내는 이유입니다.

결과 읽기

응답자와 묶음에 걸쳐 집계하면, 선택이 위 막대처럼 항목 사이에 뚜렷한 중요도 차이가 있는 순위를 냅니다.

맥스디프가 하지 않는 것

맥스디프는 상대적 선호만 측정합니다. 항목 A가 B보다 얼마나 더 선호되는지는 알려주지만, 고객이 절대적으로 둘 중 어느 것에 만족하는지, 얼마를 낼지는 알려주지 않습니다.

맥스디프 연구 실행하기

1. 1우선순위를 정할 항목 나열 — 기능, 메시지, 혜택(흔히 10~30개).
2. 2설계가 균형 잡힌 겹치는 최고-최악 묶음을 자동으로 구성하게 함.
3. 3응답자가 각 묶음에서 최고와 최악을 고름.
4. 4중요도 점수, 선호 점유율, 순 점수로 집계.
5. 5순위와 간격을 읽어 무엇이 통과할지 결정.

SKARI Survey Lab의 맥스디프

Survey Lab은 설계부터 결과 해석까지 한 번에 제공합니다.

• 항목 목록으로부터 자동 최고-최악 묶음 설계
• 0–100 척도의 중요도 점수
• 항목별 선호 비율과 순 점수
• 인접 항목이 얼마나 떨어져 있는지 보여주는 항목 간 중요도 차이 분석

자주 묻는 질문

항목을 몇 개 테스트할 수 있나요?

보통 10~30개. 각 항목이 여러 묶음에 나오므로 항목 수가 많아질수록 응답 시간이 길어질 수 있으므로 적절한 균형이 필요합니다.

맥스디프와 평점 척도 중?

우선순위가 필요하고 모든 항목이 높은 점수를 받는 경우에는 언제나 맥스디프. 절대 수준이 정말 필요하면 평점도 괜찮습니다.

맥스디프와 컨조인트 중?

맥스디프는 독립 항목을 순위화하고, 컨조인트는 묶인 속성 간 트레이드오프를 모델링하며 가격을 매길 수 있습니다. 깔끔한 우선순위 목록엔 맥스디프를 쓰세요.

핵심 요약

맥스디프는 평점 설문에서 구분되지 않던 우선순위를 명확하게 보여줍니다. 모든 묶음에서 최고와 최악을 선택하게 해, 정말 중요한 항목을 그저 설문에서 점수가 잘 나오는 항목과 구분해 냅니다.