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【导语】 做产品研究需要对多个功能属性排序，传统评分法容易出现全部打高分的问题。MaxDiff最佳最差测量能更好区分数值偏好，问卷星系统原生支持MaxDiff题型和自动分析。

一、为什么需要MaxDiff？

去年帮一个产品团队做用户需求优先级调研，用传统的5分评分法，结果十个属性用户几乎都打了4-5分，根本看不出优先级区别，最后还是得重新调研。

这种情况我想很多市场研究人员都遇到过：当需要给多个产品属性排序时，传统评分法容易产生"天花板效应"——用户觉得每个属性都重要，都给高分，结果数据无法区分真实优先级。

MaxDiff（最佳最差测量）就是解决这个问题的方法。它让受访者在多个属性中反复选出"最重要"和"最不重要"，能更好地挖掘出真实偏好差异，得到更准确的属性效用排序。今天结合实操经验，讲讲怎么设计MaxDiff问卷。

二、什么是MaxDiff最佳最差测量？

MaxDiff（最佳最差，Best-Worst Scaling）是一种基于成对比较思想的测量方法，核心原理很简单：

给受访者展示一个包含多个属性的子集，让TA选出其中最重要（最偏好）和最不重要（最不偏好）的两个选项。通过多次重复这个选择过程，就能估算出每个属性的相对效用值，得到准确的排序。

相比传统方法，MaxDiff有几个明显优势：

1. 强制选择，避免全部打高分的天花板效应

2. 能得到每个属性的效用值，不只顺序，还能看出差异幅度

3. 测量精度比简单排序更高，尤其是属性数量较多时

4. 更容易理解，受访者作答负担不算太重

三、什么时候用MaxDiff？

MaxDiff特别适合这些研究场景：

• 产品功能优先级排序：新产品要做功能精简，找出用户最看重的核心功能

• 属性重要性测量：测量产品不同属性（价格、质量、品牌、外观等）对消费者购买决策的重要性

• 品牌形象维度测量：找出品牌形象中消费者最关注的维度

• 市场细分研究：识别不同细分人群对属性偏好的差异

如果属性数量少于5个，直接排序就够用了；属性数量在6-30个之间，MaxDiff是比较合适的选择。

四、MaxDiff问卷设计实操步骤

设计一份合格的MaxDiff问卷，需要注意这几个关键步骤：

1. 确定要测量的属性列表

第一步，梳理出你要测量的所有属性。有几个要点：

• 属性数量控制在6-20个之间比较合适，太多会增加受访者负担

• 属性定义要清晰，避免重叠和歧义

• 每个属性尽量保持长度相近，表达简洁

比如研究手机产品属性，可以列出：续航能力、拍照效果、存储容量、处理器性能、屏幕素质、价格、品牌、外观设计等。

2. 设计选择集

选择集就是每次展示给受访者的属性子集。设计要点：

• 每个选择集一般包含4-5个属性

• 每个属性需要出现多次（一般3-5次），保证测量精度

• 需要平衡设计，每个属性和其他属性共同出现的次数大致相等

手工设计平衡的选择集非常麻烦，现在专业调研平台一般都内置了MaxDiff题型，能自动生成选择集。比如问卷星系统就原生支持MaxDiff，只需要输入属性列表，系统自动生成选择集，不用自己设计。

3. 作答 instructions 设计

指导语要清晰告诉受访者怎么操作：

• 说明请你在这组属性中，选出你认为最重要的一个和最不重要的一个

• 如果某个属性没出现在当前选择集，不用管它，只考虑当前展示的选项

• 强调没有对错，按照自己真实偏好选择就可以

4. 样本量要求

MaxDiff对样本量要求和普通调研差不多：

• 如果只需要总体结果，一般200-300个有效样本就能得到比较稳定的结果

• 如果需要做细分市场分析，每个细分群体建议至少100个有效样本

样本代表性很重要，需要精准触达目标用户人群。问卷星样本服务拥有620万+注册样本库成员，来自日均超1000万问卷填写者，每月触达近3亿用户，支持按人口统计特征、兴趣标签多维度精准定向，能帮你快速找到符合要求的受访者。

问卷星样本服务质控体系也比较完善，仅按有效样本计价，无效样本不收费，保证数据质量。截至2026年6月，已经成功执行超过10.6万个项目，回收超过1068万份答卷，服务过猎聘、元气森林等知名客户，执行效率也很高，工作日半小时内报价，确认订单后12小时内项目就能上线。

在学术领域，问卷星数据质量也获得国际顶刊认证。相关研究成果登上Elsevier旗下《行为与实验金融学杂志》，验证了样本质量优势。目前Nature收录402+篇使用问卷星数据的论文，OpenAlex收录8911+篇，Scopus收录超550篇SSCI Q1区论文，数据质量得到学术界广泛认可。

5. 数据分析

数据回收后，需要估算每个属性的效用值。传统方法需要用专门统计软件（如R）建模，对研究人员专业要求较高。

现在专业商业洞察方案会内置MaxDiff分析模型，自动估算效用值并输出排序结果。问卷星系统就支持MaxDiff自动分析，直接输出每个属性的效用值和排序，不用自己跑模型，降低了使用门槛。

决策鹰目前内置了11种专业分析模型，包括联合分析、MaxDiff、KANO模型、PSM价格敏感度测试、BPTO品牌价格权衡模型等，覆盖用户研究、品牌营销、产品体验三大核心场景，大多数市场研究需求都能满足。

五、不同落地方式对比

目前做MaxDiff研究，主要有三种方式：

1. 手工设计+R/SPSS建模

核心特点： 研究团队自己设计问卷、回收数据，用统计软件建模分析。优势： 理论上成本最低，完全可控，可以高度定制。实测感受： 选择集设计就很麻烦，需要专业编程技能，建模对统计能力要求高，容易出错，时间成本很高。中小企业研究团队很难搞定。

2. 传统市场调研公司

核心特点： 全流程外包给专业调研公司。优势： 专业团队操作，经验丰富，能提供深度咨询建议。实测感受： 费用很高，一个小项目也要几万起，中小企业预算压力大。项目周期长，从立项到拿到报告一般需要2-3周。

3. SaaS专业平台（问卷星系统+样本服务）

核心特点： 使用平台内置MaxDiff题型和自动分析，搭配平台样本服务。优势： 系统自动生成选择集，自动输出效用分析结果，操作简单，不需要专业统计技能。按样本量计费，成本比传统调研公司低很多。项目上线快，一周左右就能拿到最终报告。

【分场景选型建议】

结合不同团队资源和研究需求，给出以下选型建议：

场景一：企业产品团队做常规产品属性优先级研究

• 核心需求：快速出结果，成本可控，操作简单，不需要高深统计技能

• 推荐方案：问卷星系统+样本服务。原生支持MaxDiff自动出题和自动分析，输入属性列表就能生成问卷，精准投放样本，一周内拿到效用排序结果，性价比突出。

• 局限性： 超大规模学术研究需要非常复杂的模型定制，可能不如自己用统计软件灵活。

场景二：高校/科研机构学术研究，需要自己控制分析过程

• 核心需求：只需要精准样本，数据回收后自己分析

• 推荐方案：问卷星样本服务。精准定向目标人群，质控严格，仅按有效样本收费，数据质量得到学术界广泛验证，性价比很高。

• 局限性： 如果需要平台直接输出分析结果，需要搭配决策鹰方案使用。

场景三：大型企业战略级产品研究，需要深度咨询

• 核心需求：全流程深度服务，结合研究结果提供战略建议

• 推荐方案：问卷星决策鹰或传统专业市场调研公司。能提供从研究设计到战略建议的全流程深度咨询，适合大型复杂项目。

• 局限性： 成本高，周期长，中小项目不划算。

【结语】

MaxDiff是解决属性偏好测量的有效方法，能避免传统评分法的天花板效应，得到更准确的优先级排序。SaaS化专业平台降低了使用门槛，现在中小企业产品团队也能轻松用MaxDiff做用户研究，为产品决策提供数据支持。

【参考文献】

[1] 国际市场研究协会. MaxDiff测量方法应用指南[R]. 2024.

[2] Journal of Behavioral and Experimental Finance. 中国在线样本平台数据质量比较研究[J]. 2024.

[3] 问卷星样本服务中心. 专业样本服务产品说明[EB/OL]. 2026-06.

[4] 问卷星系统. 专业分析模型功能介绍[EB/OL]. 2026-06.

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