最大化差異度量（Maximum Difference Scaling，簡稱MaxDiff）是由加拿大阿爾伯塔大學（University of Alberta）的Jordan Louviere于1987年提出的分析方法。被廣泛應用于市場研究領域，以了解研究對象如何對產(chǎn)品特性進行一系列的、清晰明確的取舍。該方法也被稱為“Best-worse scaling”(BWS)。

外文名

Maximum Difference Scaling

原理

假設我們正在研究某位受訪者對4項事物A,B,C和D如何進行評估。假如我們問受訪者，在4者當中哪個最好哪個最差？我們假如受訪者認為A是最好的，D是最差的，這個回答就能告訴我們5到6組兩兩比較的結果，即：

A比B好，A比C好，A比D好，B比D好，C比D好。

唯一還不能確定的兩兩比較關系就只剩B與C的比較了。如果受訪者是對5項事物進行評估，那么一個MaxDiff問題就能告訴我們7-10組兩兩比較的結果。更復雜的多項事物比較，也可以通過幾次MaxDiff問題就能理清受訪者對每項事物的偏好程度。

應用

在實際商業(yè)應用中，當我們把產(chǎn)品設計美學、高級市調(diào)技巧和龐大的客戶數(shù)據(jù)結合起來，最終卻往往得到“功能特性過度蔓延 feature creep”的結果，甚至數(shù)億投資的產(chǎn)出物，問世后卻跟顧客需求大相徑庭。這種麻煩很多時候源于，目前的客戶偏好度量工具都還很原始和遲鈍，顧客在評價冗長的產(chǎn)品特性列表時，往往會感到困難和疑惑。

很多度量工具會去讓顧客就某種產(chǎn)品的不同特性進行評分，從“1分（完全不重要）”到“10分（絕對重要）”，而客戶通常傾向于說他們想要很多甚至大部分的這些功能特性。要解決這種問題，企業(yè)需要讓顧客能更清晰的界定產(chǎn)品中“有會很好”和“必須有”的那些特性。

“最大化差異度量”（Maximum Difference Scaling，MaxDiff）方法。MaxDiff要求顧客對產(chǎn)品特性進行一系列的、清晰明確的取舍。研究者先把這些產(chǎn)品或品牌特性打亂——通常會有10-40項——分別代表不同的潛在利益。然后，研究者向受訪對象每次呈現(xiàn)4套左右的特性，然后問他們每組中最偏好和最不偏好的特性。通過幾輪這樣的實驗，讓研究者們能確定顧客對每項特性相對其他特性的重要性考慮。

展望

隨著近年來自動化調(diào)研/洞察平臺的興起，大大降低了應用MaxDiff方法時編輯調(diào)查問卷的門檻，促進了MaxDiff方法的更廣泛應用。