TURF-анализ онлайн — оптимальная комбинация по максимальному охвату

Q: Можно ли запускать TURF в разрезе сегментов?

Да. Отдельный TURF на премиум-сегменте и базовом сегменте даёт разные оптимальные наборы — то, что покрывает 90% всех, может проседать на ключевом сегменте.

Q: Чем жадный алгоритм отличается от полного перебора?

Жадный быстро добавляет лучший элемент локально, в редких случаях даёт неоптимум на 1-2%. Полный перебор даёт глобальный оптимум, но растёт экспоненциально при K≥15.

Q: Что делать с найденным набором дальше?

Проверить охват по ключевым сегментам, посчитать ROI с учётом стоимости каждого элемента, сравнить с текущим ассортиментом. TURF даёт оптимум по охвату — финальное решение учитывает маржу и операционные ограничения.

Загрузите CSV с ответами множественного выбора — алгоритм найдёт оптимальный набор из N элементов, который покрывает максимум аудитории. Подходит для меню, ассортимента, наборов фич и контента.

Что такое TURF — Total Unduplicated Reach and Frequency. Жадный поиск минимального набора элементов с максимальным охватом уникальных респондентов. Данные обрабатываются в браузере, ничего не отправляется.

1. Данные

Загрузите CSV с ответами множественного выбора Выбрать CSV-файл… Формат 1: первая строка — названия элементов, ячейки 1/0 или Yes/No. Формат 2: одна колонка со списком выбранных элементов через запятую.

Или вставьте CSV напрямую

2. Параметры

Максимальный размер набора Сколько элементов добавлять в оптимальный набор. Обычно 3-7.

Минимальная частота Респондент считается покрытым, если выбрал минимум столько элементов из набора. 1 — стандартный TURF.

Пример данных

Один клик — пример загружается в форму и анализируется:

Пицца,Бургер,Салат,Суп,Десерт,Паста,Стейк 1,1,0,0,1,0,1 0,1,1,0,0,1,0 1,0,0,1,1,1,0 1,1,1,0,0,0,1 0,0,1,1,0,1,1 1,1,0,0,1,1,0 0,1,0,1,1,0,1 1,0,1,0,0,1,0 0,1,1,1,0,0,1 1,1,0,1,1,0,0

Респондентов

—

Элементов

—

Оптимальный набор (жадно)

Охват каждым элементом отдельно

Соберите вопрос множественного выбора в WebAsk — данные сразу пойдут в TURF

Создать опрос бесплатно

Где использовать TURF

Меню ресторана

Какие 5 блюд из 20 покроют 90% посетителей. Идеально для сокращения меню без потери аудитории.

Ассортимент

Минимальная линейка SKU при максимальном охвате потребностей покупателей. Базовый ассортимент магазина или складского запаса.

Набор фич

Какие 3-5 функций обязательно должны быть в MVP, чтобы покрыть запросы максимума пользователей.

Контент / медиаплан

Минимальный набор каналов или тем для покрытия аудитории по интересам.

Часто задаваемые вопросы

Что такое TURF?

Total Unduplicated Reach and Frequency — методика поиска минимального набора элементов, который охватывает максимум уникальных респондентов. Используется для меню, ассортимента, фич, контента.

Какой алгоритм используется?

Жадный (greedy): на каждом шаге добавляется элемент с максимальным приростом охвата. Это не всегда глобальный оптимум, но в 95%+ случаев совпадает или близок. Для точного перебора при K≤8 нужен полный поиск.

Как готовить CSV для TURF?

Самый простой формат: первая строка — названия элементов, каждая следующая строка — один респондент, ячейки 0/1 или Yes/No. Можно также использовать «1, если выбрал, пусто, если нет».

Сколько респондентов нужно?

Минимум 100 для стабильного результата, оптимально 200+. На малых выборках результат сильно меняется при добавлении новых ответов.

Чем TURF отличается от MaxDiff?

MaxDiff ранжирует атрибуты по важности через парные сравнения. TURF работает с фактическим выбором и ищет оптимальный комплект. Их часто используют вместе: MaxDiff даёт веса, TURF — оптимальную комбинацию. Веса MaxDiff считают в MaxDiff scoring.

Что такое «минимальная частота»?

Стандартный TURF (Reach 1) считает респондента покрытым, если он выбрал хотя бы 1 элемент из набора. Можно повысить порог до 2-3 — тогда покрываются только активно заинтересованные.

Можно ли запускать TURF в разрезе сегментов?

Да, и часто нужно. Отдельный TURF на премиум-сегменте и базовом сегменте даёт разные оптимальные наборы — то, что покрывает 90% всех, может проседать на ключевом сегменте. Делите CSV по сегменту и прогоняйте по очереди.

Сколько элементов оптимально включать в TURF-вопрос?

10-20 элементов на выбор — рабочий диапазон. Меньше 8 — TURF малоинформативен, выбор простой и так. Больше 25 — респондент устаёт, ответы становятся шумными. Если кандидатов больше, делите на 2 опроса или сначала отсеивайте по MaxDiff.

Чем жадный алгоритм отличается от полного перебора?

Жадный (greedy) добавляет на каждом шаге лучший элемент локально — быстро, но в редких случаях даёт неоптимум на 1-2%. Полный перебор перебирает все C(K,N) сочетаний — глобальный оптимум, но при K≥15 счёт растёт экспоненциально. На практике greedy достаточно, особенно если сами данные шумные.

Что делать с найденным набором дальше?

Проверить охват по ключевым сегментам, посчитать ROI (если есть стоимость каждого элемента), сравнить с текущим ассортиментом. TURF даёт оптимум по охвату — финальное решение учитывает ещё маржу, операционные ограничения и каннибализацию между элементами.

Все инструменты

Соберите ответы для TURF в WebAsk

Создайте вопрос множественного выбора, соберите ответы и экспортируйте в CSV. Дальше — этот калькулятор.